基于产生式QoS规则的Web服务组合方法
Web Service Composition Based on QoS Rules
-
摘要: 1.本文的创新点
服务组合技术的发展为网络软件及应用提供了一种新型的开发模式,得到国内外学术界和工业界的广泛关注。组合服务可以灵活、高效地实现业务流程构造,快捷地完成新业务系统的构建和原有业务系统的更新和扩展。因此,近年来围绕着服务组合的研究提出了众多的组合方法,其中应用最广泛的是基于工作流的方法。
在基于工作流的服务组合方法中,当设定完组合服务模型后,需要根据备选服务的QoS,为每个抽象选取出一个具体服务,使得组合服务在能够满足用户约束的前提下具有最优的服务质量。然而,备选服务的真实QoS(true QoS, TQoS)只有在该服务执行完成后才能准确获取,现实中在进行组合服务选取时所获取到的QoS (acquired QoS, AQoS)与Web服务的TQoS之间可能存在较大偏差,从而使得选取出的组合服务并不是最优的,甚至不能执行。
考虑到了备选服务TQoS和AQoS之间的差别,本文提出了一种全新的组合服务选取方法,该方法基于挖掘得到的Web服务QoS知识进行服务选取,能够提高选取出的组合服务性能。其次,本文给出了一种基于执行日志的Web服务适时QoS计算方法,可为该方面研究提供参考。另外,本文提出了Web服务产生式QoS规则的概念及其挖掘方法,利用定性分析来做复杂情况下的预测,能够准确判断当前环境下的Web服务性能。该方法及其技术可以应用到其他领域中。
2.实现方法
本文方法基于组合服务以往的执行信息,使用统计分析和数据挖掘技术来进行Web服务适时TQoS值的估算和产生式QoS规则的挖掘,以优化组合服务的选取。其思路可大致描述为:首先,通过日志记载组合服务的执行信息,形成组合服务执行日志库;然后,在此基础上提取Web服务的QoS点数据集,估算Web服务的适时TQoS,并挖掘产生Web服务的产生式QoS规则,用于定性地分析Web服务在不同环境中的性能表现;最后将估算出的Web服务TQoS和产生式QoS规则应用到组合服务选取中,以优化选取结果。
3.结论及未来待解决的问题
文章首先分析了Web服务TQoS值难以准确获取的原因及其和所处环境的关系,然后给出了基于产生式QoS规则的服务组合方法的研究思路和相关概念,接下来依次详细描述了组合服务执行日志记载的方法、Web服务QoS点数据集的提取方法、产生式QoS规则的挖掘方法、以及基于产生式QoS规则的组合服务优化选取方法,并给出了相应算法。最后的实验表明,本文所提出的服务组合方法能够有效地提高选取出的组合服务的质量。然而,本文方法需要初始日志量的积累。另外,由于挖掘得到的知识规则随着时间的推移有效性会降低,因此需要阶段性地不断重复进行挖掘。最后,本文分析了服务间的关联关系、时间段和数据量这3种环境因素对Web服务TQoS的影响。然而,环境因素非常复杂,需要对Web服务所处的环境进行更完备的分析。如何有效地解决上述问题将是我们下一步要研究的内容。
4.实用价值或应用前景
本文所提出的基于产生式QoS规则的服务组合方法,可应用在实际的服务组合系统中,减少系统在动态的网络环境中发生异常的概率、增加系统的稳定性、提高系统性能,为基于服务组合的企业应用提供一种可供选择的设计方案。Abstract: For workflow-based service composition approach, the relations between the Web service QoS and environments are usually not considered, so that the information about QoS for composite service selection is inaccurate. It makes the selected composite service inefficient, or even unexecutable. To address this problem, a novel service composition approach based on production QoS rules is proposed in this paper. Generally, it is very difficult to directly analyze how different kinds of environment factors influence the Web service QoS. We adopt "black-box" analysis method of optimizing composite services, discovering the knowledge such as "the QoS of one Web service will be higher in specific environments". In our approach, the execution information of the composite service is recorded into a log first, which will be taken as the basis of the subsequent statistical analysis and data mining. Then, the timely QoS values of the Web services are estimated and the production QoS rules being used to qualitatively express the different performances of the Web service QoS in different environments are mined. At last, we employ the mined QoS knowledge of the Web services to optimize the composite service selection. Extensive experimental results show that our approach can improve the performance of selected composite services on the premise of assuring the selecting computation cost.