一种基于性能模型的中间件自配置框架

高动态的计算环境使得qos(qualityofservice)保障对于基于组件的分布式系统越来越重要,软件系统需要具备自我调整的能力以适应外部环境的变化.给出一种自适应的中间件配置框架,能够动态感知负载变化,并自动调整系统参数配置以保持用户所要求的服务质量.该框架的核心是一个基于分层排队网络的性能预测模型,用于指导搜索最优的资源配置,使性能需求得到最大的满足.在onceas应用服务器上进行原型实现,并以stockonline应用做实验,比较了在使用和不使用该框架时的性能需求的满足情况.结果显示,在负载增加时,通过自配置框架的调控,应用性能需求的保障程度得到了较大的提升.