随着互联网技术的快速发展,大规模的分布式系统在各个领域中得以广泛地应用。但是,系统的复杂度也随着系统规模的扩大而增加,这对大规模分布式系统的有效管理提出了更大的挑战,迫切需要对传统的系统管理方式进行改革。IBM公司提出了自主计算的概念,目的就是运用自主计算的理论和方法,构建出能够实现自主管理的分布式系统。这种自主系统可以根据系统相关的知识和策略,实现动态的自配置、自优化、自保护和自修复,完成原本由系统管理人员手动操作的繁琐而复杂的系统维护工作。本文主要着重于自主计算中的白优化方面,对自主系统的体系结构和自主管理过程进行研究,提出一种自主系统资源动态配置的自优化模型。同时根据自优化过程的特点对策略和知识库建立统一模型,最后在Web服务系统的请求控制过程中实现自优化特性,对服务请求进行基于策略的管理。首先,分析了分布式系统中资源动态分配的特点和对其进行自主管理的需求,并对系统实现自优化特性的意义和可行性进行评估。为了预测系统中动态变化的资源需求,提出一种基于支持向量机回归算法的动态资源分配模型。用近期时间窗内对自主元素资源配置和性能参数进行监测得到的数据样本,构建动态资源需求的回归模型,进行在线学习,对下一时段的自主元素的资源配置方案进行预测和调整,最终实现自主元素中资源的自动优化配置。系统的自主管理行为需要在系统管理人员制定的高层管理策略的指导下进行,自主元素需要以系统相关的知识库为基础,将高层管理策略转化为自主元素可以执行的命令。分析了如何实现基于管理策略的自优化特性,提出一种基于混合策略的自优化方法。在此基础上,设计了一种知识库模型和基于策略和知识的自优化系统模型。最后,根据本文提出的自优化系统模型,实现了基于Web服务的自优化系统,并通过实验分析系统的自优化特性。实验结果表明,在Web服务系统中实现白优化特性,可以对服务请求管理过程进行更高效的控制,提高了系统的服务质量。