基于Skyline的分布式服务选择与动态维护方法研究

摘要

随着SOA的发展，分布式系统得到了大量的应用，这使得网络中的Web服务规模不断增大，Web环境也变得愈加复杂，从而导致很多传统的服务选择方法已经无法较好的发挥其原有的性能。因此，本文针对分布式的Web服务选择问题进行了深入研究，全面分析了Web服务的内容及特性，并提出了一种基于Skyline的服务选择算法用来解决分布式系统的服务选择问题。随后针对Web环境的动态性提出了一种自维护方法，保证在Web服务发生动态变化时，服务选择算法依然能够保持较好的性能。
　　首先，在全面分析当前服务选择算法的情况下，考虑到分布式系统效率的问题，将数据库领域的Skyline计算引入到服务选择中来。创新性的提出了一种基于反馈的语义QoS分布式Skyline服务选择算法（FSSDS）。该算法具备及时反馈能力，并从服务的QoS和语义角度出发，利用Skyline计算在各分布式节点上快速的选择出节点当前的最优服务集，再将各节点Skyline集进行收集，引用本体对Web服务进行语义层次上的匹配，利用这种混合机制选择出全局的最优服务集。
　　其次，考虑到Web服务环境的动态性，针对本文提出的分布式服务选择算法建立了一个动态自维护模型DSM。并在DSM模型下，利用本文提出的自维护原理引申出自维护算法DSM_Skmaintain，使之对每个变化服务发生的变化进行判断，然后针对不同种类的变化执行不同的自维护策略，使当前节点始终维护着一个最优服务集。从而达到在动态环境下对服务集进行动态维护的目的。
　　最后，综合本文的研究成果，即FSSDS算法和DSM_Skmaintain算法。通过仿真实验对其进行了验证及分析。

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第1章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4 本文结构

第2章 相关研究理论

2.1 Web服务概述

2.2服务选择概述

2.3 Skyline计算

2. 4本章小结

第3章基于语义QoS的分布式Skyline服务选择

3.1 问题描述

3.2相关定义

3.3 FSSDS算法

3.4本章小结

第4章动态Web环境下的Skyline维护方法

4.1概述

4.2动态自维护模型

4.3动态自维护算法

4.4本章小结

第5章实验及结果分析

5.1 FSSDS算法实验

5.2DSM_ Skmaintain算法实验

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢