基于QoS自适应的web服务组合方法的研究

摘要

面向服务计算SoC(service of computing)的迅速发展改变着软件开发产业，webservice是其实现的一门技术，SoC最重要的一个特点就是，提供了一个灵活性强的框架来重用和组合现有软件服务，利用多个现有的独立的服务组合出满足用户需求的复杂任务。在服务组合过程中最重要的一点就是使得服务组合的结果满足用户的QoS(quality of service)。
　　QoS自适应服务组合就是组合后的web服务QoS满足用户的需求。考虑到服务环境的动态性，如何在动态环境中选择服务组合是个非常有挑战的问题，这个问题包括三点：1.动态环境中，某个服务节点的指标(例如：服务节点的处理时间和节点间的数据传输时延)是在运行时决定的。2.在动态环境中，每次调用服务节点产生的效果是不一样的，如何在动态环境中考虑服务节点相关QoS条件的浮动对服务结果的影响，这也是一个比较艰巨的问题。3.在动态环境中如何使用相关的算法计算出QoS最优的服务组合，是个核心的问题，并且要求这个算法复杂度相对较低。这三点问题是解决QoS自适应服务组合的最主要问题。
　　工作流是业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化。工作流形象清晰的描述了服务节点之间的业务逻辑关系，工作流的模式足以描述一般情况下服务节点与服务节点之间的业务关系。以工作流为模型研究QoS条件的影响，是十分科学的。
　　本文基于SPFA算法，研究自适应QoS服务组合算法，分析影响QoS的各方面因素，客观地用代数形式给予评价，用工作流作为研究模型，分析工作流的模式工作原理，把QoS代数评价应用到工作流模型中，利用马尔科夫模型分析动态QoS因素，应用SPFA算法解决基于工作流模型的服务组合问题。

目录

文摘

英文文摘

第一章 引言

1.1 研究背景

1.1.1 Web服务

1.1.2 面向服务的体系架构

1.1.3 服务质量QoS

1.1.4 服务组合

1.2 Web服务组合国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 本文工作与组织

第二章 分析影响QOS的因素

2.1 静态QoS因素

2.2 动态QoS

2.3 QoS分类和静态QoS整合函数

2.3.1 QOS分类

2.3.2 静态QoS整合函数

2.4 小结

第三章 模型分析

3.1 工作流模型

3.1.1 工作流模型简介

3.1.2 工作流模型的分类

3.2 模型分析

3.2.1 构建模型

3.2.2 拆分工作流图

3.2.3 工作流图切分算法

3.3 静态QoS对工作流模式的影响

3.3.1 静态QoS对顺序型模式的影响

3.3.2 静态QoS对平行拆分和同步的影响

3.3.3 静态QoS对多选平行合并的影响

3.3.4 静态QoS对多合并的影响

3.3.5 静态QoS对鉴别器模式的影响

3.3.6 静态QoS对循环模式的影响

3.4 总结

第四章 基于SPFA的Web服务组合算法.

4.1 分析现有的问题

4.2 分析现有的算法

4.2.1 分析单源最短路径问题

4.2.2 分析已有的单源最短路径算法

4.3 利用马尔可夫模型解决服务组合问题

4.3.1 马尔可夫链的定义和一些性质

4.3.2 马氏链和QoS的关系

4.3.3 处理QoS因素

4.3.4 服务组合算法

4.4 小结

第五章 实验设计与评估

5.1 实验环境

5.2 实验数据集说明

5.3 实验方法

5.4 算法性能评估

5.4.1 评估标准

5.4.2 算法处理时间的比较

5.4.3 服务质量的比较

5.5 小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 未来展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢