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摘要：

針對(duì)許可回收規(guī)則中特征項(xiàng)和閾值的選取缺少定量分析的模型和方法的問題，本文在形式化定義參數(shù)模型的基礎(chǔ)上，綜合使用差分編碼、信息熵和相關(guān)矩陣等統(tǒng)計(jì)分析方法描述特征敏感性和相關(guān)性，并提出了敏感突出、代價(jià)最小化、趨零一致性和翻倍穩(wěn)定原則，以篩選特征項(xiàng)、界定閾值。根據(jù)用戶使用企業(yè)級(jí)軟件的數(shù)據(jù)，該方法能夠從多個(gè)候選項(xiàng)中，選定CPU利用率作為許可回收規(guī)則唯一的特征項(xiàng)，并設(shè)定閾值為8％，判定時(shí)間間隔為1136s。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法簡(jiǎn)單有效，而且易于編程實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：

特征選擇；統(tǒng)計(jì)分析；規(guī)則定義；熵；相關(guān)系數(shù)

企業(yè)中的專業(yè)軟件許可是一種價(jià)格昂貴且數(shù)量有限的重要資源，因此如何有效監(jiān)控、回收“占而不用”的許可資源，降低許可應(yīng)用成本，成為企業(yè)必須面對(duì)的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。傳統(tǒng)的軟件許可管理是基于Flexnet軟件的集中式管理方法［1－2］，最近幾年，一種許可證動(dòng)態(tài)控制技術(shù)［3－4］逐漸在企業(yè)級(jí)軟件的應(yīng)用環(huán)境中部署使用。它通過在客戶端安裝插件，定時(shí)采集、分析CPU、網(wǎng)絡(luò)IO、鍵盤／鼠標(biāo)動(dòng)作等特征，基于預(yù)定義的回收規(guī)則，判斷許可的使用狀態(tài)，主動(dòng)釋放“占而不用”的許可，能夠有效減少管理員的參與。其邏輯處理流程如圖1所示。此外，隨著云計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算的應(yīng)用實(shí)踐不斷深入，許可證的授權(quán)管理機(jī)制［5－6］和云環(huán)境中軟件許可的管理［7－8］也逐漸成為研究的熱點(diǎn)。

但是，文獻(xiàn)［1－2］采用的方法管理員無(wú)法獲知用戶的實(shí)際使用狀態(tài)，在許可不夠用時(shí)，只能人工強(qiáng)制回收許可。文獻(xiàn)［3－4］缺少對(duì)回收規(guī)則定義的定量規(guī)定，需要管理員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置；而且這種方式?jīng)]有考慮特征項(xiàng)的顯著性，以及特征項(xiàng)之間的相關(guān)性，所以會(huì)導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)的大量冗余，進(jìn)而影響分析的性能。因此，研究回收規(guī)則中特征項(xiàng)和閾值定義方法的重要性就日益凸顯。本文在形式化定義參數(shù)模型的基礎(chǔ)上，綜合使用差分編碼、信息熵和相關(guān)矩陣等統(tǒng)計(jì)分析方法，描述特征的敏感性和相關(guān)性，并提出了“敏感突出原則”、“代價(jià)最小化原則”、“趨零一致性原則”和“翻倍穩(wěn)定原則”，用于特征項(xiàng)篩選和閾值界定。

1參數(shù)建模

定量統(tǒng)計(jì)分析方法的基礎(chǔ)是建立形式化的參數(shù)模型。下面依次給出了假設(shè)、參數(shù)形式化和數(shù)據(jù)預(yù)處理的形式化定義，并說明了其實(shí)際含義。

1、1假設(shè)設(shè)定假設(shè)條件有利于降低建模復(fù)雜度，是形式化建模、分析的基礎(chǔ)。四條基本的假設(shè)為：（1）企業(yè)級(jí)應(yīng)用軟件占用的本地硬件資源，會(huì)隨著軟件的運(yùn)行而變化；（2）用戶可隨機(jī)使用軟件；（3）采樣間隔為8s，能夠準(zhǔn)確反映特征值的變化；（4）統(tǒng)計(jì)分析間隔是采樣間隔的整數(shù)倍，記為N倍。假設(shè)（1）是根據(jù)客戶端硬件資源使用情況，判斷許可使用狀態(tài)的最基本的前提條件；假設(shè)（2）指出了用戶操作之間的獨(dú)立性，進(jìn)而可以推導(dǎo)出采樣點(diǎn)之間，以及統(tǒng)計(jì)分析點(diǎn)之間是獨(dú)立的；假設(shè)（3）、（4）簡(jiǎn)化了采樣、統(tǒng)計(jì)的計(jì)算，使程序易于實(shí)現(xiàn)。因此，根據(jù)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析點(diǎn)，就可以確定出許可的當(dāng)前狀態(tài)。

1、2參數(shù)形式化定義根據(jù)前面的假設(shè)，對(duì)涉及的概念進(jìn)行了抽象，給出了形式化的定義：

1、3預(yù)處理針對(duì)連續(xù)型數(shù)值，比如：網(wǎng)絡(luò)IO，由于統(tǒng)計(jì)流量不可避免的誤差，需要定義一個(gè)誤差區(qū)間，這里選取波動(dòng)范圍是±0．5。經(jīng)過區(qū)間限定，連續(xù)型數(shù)值退化為離散型數(shù)值。

2特征統(tǒng)計(jì)分析

2、1特征敏感性分析本文借鑒了差分編碼和信息熵［10－12］的思想，通過信息熵衡量特征項(xiàng)的變化程度。特征敏感性分析包括三步：首先記錄相鄰采樣點(diǎn)的特征值的絕對(duì)變化。最后，根據(jù)“敏感突出原則”，選擇H（D（i））的候選特征項(xiàng)。根據(jù)假設(shè)（1），特征項(xiàng)應(yīng)該對(duì)應(yīng)用軟件運(yùn)行狀態(tài)的變化反應(yīng)快速，而且差異顯著。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這里選擇H（D（i））的閾值為1。“敏感突出原則”正是基于該條件，對(duì)候選特征項(xiàng)進(jìn)行過濾。

2、2特征相關(guān)性分析特征項(xiàng)之間的相關(guān)性分析是降維的一個(gè)基本方法，本文采用Pearson相關(guān)性分析方法［13－16］，衡量特征項(xiàng)之間線性相關(guān)性的強(qiáng)弱。值得注意的是，奇異點(diǎn)對(duì)相關(guān)性影響很大［17］。因此，首先要過濾奇異點(diǎn)，這里奇異點(diǎn)集合簡(jiǎn)單定義。如果P（V（i）＝0｜V（j）＝0）＞0．6，表示cfi，cfj在零值處的變化具有很強(qiáng)的一致性。根據(jù)假設(shè)（1），如果特征值為0，也就意味著該硬件資源空閑，用戶沒有與應(yīng)用軟件交互。所以，即使cfi，cfj在相關(guān)性上表現(xiàn)不強(qiáng)，只要二者具有趨零的特性，仍然可以認(rèn)為cfi，cfj在判斷空閑狀態(tài)上，具有較強(qiáng)的“相關(guān)性”。

2、3閾值選擇在統(tǒng)計(jì)分析間隔時(shí)間內(nèi)，如果存在特征值大于下限，那么回收規(guī)則判斷該軟件狀態(tài)為“活躍”，這意味著有交互或者后臺(tái)任務(wù)；否則判定為“空閑”狀態(tài)。

3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證2中的統(tǒng)計(jì)分析方法，本文對(duì)單一用戶一天中（10：04：35～17：34：38）的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。該用戶通過Xmanager軟件遠(yuǎn)程登錄應(yīng)用服務(wù)器，操作GeoFrame企業(yè)版軟件。實(shí)驗(yàn)選取4個(gè)典型的候選特征項(xiàng)，見表1。需要注意的是如果用戶直接使用本地的應(yīng)用軟件，則需要監(jiān)控本地磁盤IO，而不是網(wǎng)絡(luò)IO。根據(jù)21中描述的方法，首先計(jì)算候選特征的信息熵，然后根據(jù)“敏感突出原則”，選擇H（D（i））＞1的候選特征，結(jié)果見表2。根據(jù)22中描述的方法，首先計(jì)算cf1，cf3，cf4之間兩兩的Pearson相關(guān)系數(shù)，并驗(yàn)證雙尾顯著性，結(jié)果見表3。顯然，cf3，cf4具有顯著相關(guān)性，并且前者的統(tǒng)計(jì)數(shù)值偏小易于計(jì)算，根據(jù)“代價(jià)最小化原則”，選擇cf3。而cf1，cf3雖然線性相關(guān)系數(shù)不高，但是，P（V（3）＝0｜V（1）＝0）＝0．868，也就是說在CPU利用率為0時(shí)，上行網(wǎng)絡(luò)IO也趨于零。根據(jù)“趨零一致性原則”，二者的相關(guān)性是有價(jià)值的，進(jìn)而可以使用“代價(jià)最小化原則”，選擇cf1作為回收規(guī)則中的特征項(xiàng)，因?yàn)閺谋镜孬@取CPU信息比循環(huán)中斷計(jì)算上行網(wǎng)絡(luò)IO更廉價(jià)。根據(jù)23中描述的方法，計(jì)算得到N＝142，即統(tǒng)計(jì)分析間隔1136s，近19min；因?yàn)檫x的是閾值下限，所以對(duì)應(yīng)的W＝8。至此，可以將精煉后的許可回收規(guī)則描述為：如果在1136s的142次采樣結(jié)果中，Xmanager的CPU占用率都低于8％，則判定軟件應(yīng)用空閑，需要釋放占用的許可資源。從圖2中，可以比較直觀地看到cf1，cf3，cf4在時(shí)間軸上特征值的變化趨勢(shì)。虛線表示W(wǎng)＝8的CPU閾值，實(shí)線表示CPU利用率的變化，細(xì)點(diǎn)線表示IO＿up的變化，頓點(diǎn)間隔線表示內(nèi)存的變化，許可回收規(guī)則判定為軟件應(yīng)用忙碌的時(shí)間點(diǎn)由三角形標(biāo)記。可以看出以上判定規(guī)則對(duì)空閑發(fā)現(xiàn)是有效的，候選特征和閾值的選擇過程清晰易懂，而且算法簡(jiǎn)單，易于編程實(shí)現(xiàn)。

4結(jié)語(yǔ)

實(shí)驗(yàn)證明，許可回收規(guī)則定義時(shí)，基于統(tǒng)計(jì)分析的方法能夠通過定量的計(jì)算，明確候選特征項(xiàng)的敏感性和相關(guān)性，而本文提出的“敏感突出原則”、“代價(jià)最小化原則”、“趨零一致性原則”和“翻倍穩(wěn)定原則”綜合運(yùn)用后，能夠有效篩選特征項(xiàng)，并確定閾值。從另一方面來看，CPU、內(nèi)存和IO僅僅反映了軟件自身的運(yùn)行狀態(tài)，沒有考慮用戶與軟件的交互行為。下一步的研究可能需要結(jié)合用戶點(diǎn)擊鍵盤、鼠標(biāo)的操作行為，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，進(jìn)一步充實(shí)回收規(guī)則。但是，植入鉤子（hook）［18］采集用戶行為，不僅CPU資源開銷巨大，可能影響正常的軟件使用，而且用戶會(huì)有安全性的擔(dān)憂。

參考文獻(xiàn)：

［1］史明宏，唐浩FlexNetManager在大慶油田研究院軟件集中管理中的應(yīng)用［J］辦公自動(dòng)化，2013（4）：28－30

［2］鄧?yán)颍兜萝姡瑢O胤航大型專業(yè)軟件集中管控技術(shù)探索與實(shí)踐［J］中國(guó)管理信息化，2014（22）：93－94

［3］上海萊曼特信息科技有限公司萊曼特軟件許可證動(dòng)態(tài)釋放軟件LMTlicRecycler：中國(guó)，2013SR005134［P］2013－01－16

［4］無(wú)錫云科軟件科技有限公司許可證動(dòng)態(tài)控制器［EB／OL］（2012－08－02）［2014－08－02］

［5］陳智聰基于浮動(dòng)授權(quán)管理的許可證使用報(bào)表系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)［D］廣州：華南理工大學(xué)，2011

［6］李美蓉軟件許可證授權(quán)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］成都：電子科技大學(xué)，2011

［7］侯正雄，周興社，王云嵐，等網(wǎng)格環(huán)境中面向按需服務(wù)的軟件license管理方法［J］。華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007，35（s2）：140－143

［8］王寅峰，董小社，郭華，等網(wǎng)格環(huán)境中軟件共享系統(tǒng)的License管理器［J］華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2006，34（s1）：5－8

［9］KIMM，CHENH，MUNSONJ，etalManagementbasedlicensediscoveryforthecloud［M］／／ServiceOrientedComputingBerlin：Springer，2012：499－506

［10］周炯?，龐沁華，續(xù)大我，等通信原理［M］，北京：北京郵電大學(xué)出版社，2005：67

［11］SHANNONCE，WEAVERWThemathematicaltheoryofcommunication［M］Urbana：UniversityofIllinoisPress，1971：1－10

［12］崔穎差分編碼關(guān)鍵技術(shù)研究［D］北京：北京郵電大學(xué)，2013

［13］李秀敏，江衛(wèi)華相關(guān)系數(shù)與相關(guān)性度量［J］數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)：2006，36（12）：188－192

［14］張宇鐳，黨琰，賀平安利用Pearson相關(guān)系數(shù)定量分析生物親緣關(guān)系［J］，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2005（33）：79－82

［15］丁劍潔相關(guān)性分析技術(shù)在軟件度量中的應(yīng)用［J］陜西教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，24（1）：100－103

［16］STIGLERSMFrancisGalton＇saccountoftheinventionofcorrelation［J］StatisticalScience，1989，4（2）：7379

［17］NEYMANJOnthetwodifferentaspectsoftherepresentativemethod：Themethodofstratifiedsamplingandthemethodofpurposiveselection［M］／／BreakthroughtsinStatisticsNewYork：Springer，1992：123－150

［18］倪步喜Windows的鉤子技術(shù)及實(shí)現(xiàn)［J］計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2007（1）：28－30

作者：孫劍 楊澎濤 張媛 單位：勝利油田物探研究院計(jì)算室 勝利油田中心醫(yī)院