鞠兴隆，段友祥，马 成，修南海，鞠海燕

（1.中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，山东 青岛 266580；2.山东省昌邑市第一中学，山东 昌邑 261300）

1 引言

Web服务是一种主流的分布式计算技术，Web服务的使用渗透到生活的各个角落，并扮演着重要角色。随着Web服务的快速发展，使用者对Web服务的要求不仅仅局限于实现某种功能，越来越多的使用者开始关注非功能需求，即服务质量QoS（Quality of Service），如使用者体验时间等。

Web服务的QoS 数据的准确性是十分重要的，准确的QoS数据是基于QoS的Web服务综合评估的前提，不准确的QoS数据会导致基于QoS的Web服务综合评估产生错误的结果，进而导致基于QoS的Web服务选择的失败。Web服务的QoS数据大多是动态变化的，因此，需要对服务的QoS数据不断地预测，实时地进行动态更新。

文黎明等[1]提出了一个基于测量目的的QoS监测、控制框架。D'Ambrogio A[2]通过扩展WSDL（Web Services Description Language）文档，将Web服务的非功能属性QoS信息添加进来，扩展后的WSDL 称为Q-WSDL （QoS-enabled WSDL）。Rosenberg F[3]提出了一种监测、评估服务性能的方法，并实现了一个软件工具来完成此项工作。Strunk A[4]引入了SLO（Service Level Objective）违规概念，并提出了一种预测组合服务可用性的方法。Davide L[5]提出了一种实时预测服务可用性的方法，这种方法通过使用MTTR（Mean Time To Repair）、MTTF（Mean Time To Failure）实现了可用性的黑盒预测。Vilalta R 等[6]研究了计算机系统预测算法在长期与短期、数值数据与类别数据等不同情况下的差异。徐福昌[7]提出了一种Web 服务的QoS 动态更新方法-X-M（Xu Method）方法，该方法引进了近期数据的概念，取得了较好的预测效果。

文黎明等[1]、D'Ambrogio A[2]和Rosenberg F[3]引入了QoS信息的表示以及监测方法，但不包含QoS信息动态更新功能。……