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动态上下文中基于QoS的Web服务组合研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 面向服务计算与面向服务架构

1.1.2 Web服务及服务组合

1.1.3 Web服务组合中的服务质量(QoS)

1.1.4 Web服务的上下文

1.2 研究动机与研究意义

1.3 本文的创新点和结构

第2章 研究基础与现状

2.1 Web服务组合中的QoS模型

2.2 基于QoS的服务发现

2.2.1 基于语法和语义的服务发现

2.2.2 P2P系统中基于QoS的服务发现

2.2.3 基于信誉系统的QoS可信的服务发现

2.3 基于QoS的服务选择

2.3.1 基于QoS的服务选择算法

2.3.2 服务选择模型中的上下文

2.4 组合服务的QoS保证

2.4.1 组合服务重选技术

2.4.2 服务备份技术

2.4.3 服务QoS预测

2.4.4 其他服务组合QoS保障技术

2.5 本章小结

第3章 动态上下文中自优化的基于QoS的服务重选

3.1 背景介绍

3.2 基于动态上下文的服务重选框架

3.2.1 框架总体描述

3.2.2 QoS相关的上下文转换和相似度分析

3.2.3 服务执行方案匹配

3.2.4 多群体-约束排序-修补遗传算法

3.3 仿真实验

3.3.1 原型系统实现

3.3.2 基于多群体-约束排序-修补遗传算法的服务选择/重选性能分析

3.3.3 基于上下文的服务重选框架的性能分析

3.4 本章小结

第4章 基于多属性协商协议的面向多个并发流程的服务组合

4.1 背景介绍

4.2 在资源受限环境下面向多个并发流程的基于QoS的服务组合框架

4.2.1 扩展后的基于QoS的服务选择模型

4.2.2 面向多个并发流程的基于多属性协商协议的服务组合

4.2.3 自适应的上下文相关的服务重选

4.3 仿真实验

4.3.1 实验设置

4.3.2 组合服务执行前多属性协商的优势

4.3.3 组合服务执行时多属性协商的优势

4.3.4 自适应的上下文相关的服务重选机制的性能分析

4.4 本章小结

第5章 基于个性化信誉系统的QoS可信的备选服务发现

5.1 背景介绍

5.2 基于个性化群体的信誉系统概述

5.2.1 系统概述

5.2.2 相关定义

5.2.3 个体管理模块和信誉管理模块概述

5.3 基于个性化群体的信誉管理机制

5.3.1 信誉值计算

5.3.2 实现策略

5.4 仿真实验

5.4.1 本信誉系统应用背景

5.4.2 实验评估

5.5 本章小结

第6章 利用服务地理位置信息的服务组合

6.1 背景介绍

6.2 基于网络的服务组合问题定义

6.3 利用地理位置信息的服务间网络延时预测

6.3.1 网络距离预测

6.3.2 带宽预测

6.4 利用地理位置信息的服务选择算法

6.4.1 生成初始解

6.4.2 修补不可行解

6.5 NQoS重预测

6.5.1 NQoS重预测算法

6.5.2 NQoS重预测所导致的服务重选

6.6 实验评估

6.6.1 数据采集和平台搭建

6.6.2 NQoS预测性能分析

6.6.3 利用地理位置信息的服务选择算法性能分析

6.6.4 NQoS重预测的性能分析

6.7 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 本文工作总结

7.2 未来工作展望

参考文献

攻读博士学位期间主要的研究成果

致谢

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摘要

Web服务为企业和多个组织的应用程序构建提供了一个通用机制。随着面向服务的计算(SOC)和面向服务架构(SOA)的发展,越来越多的企业开始利用Web服务来快速、低价、高效地构建应用程序,而Web服务组合作为其中的关键技术,主要包括备选服务的发现、服务选择和组合服务在运行时的动态优化等。为了满足用户要求,在服务组合中需要根据服务的质量(QoS)来选择服务,并在组合服务运行时持续监控、维护和改进服务的QoS水平,最终提高组合服务的全局QoS,这个过程被称为基于QoS的服务组合。
  随着电子商务、云计算和普适计算技术的发展,用户对QoS的偏好、备选服务数目、Web服务所在设备的资源状况和服务之间网络延时等上下文都会影响组合服务的全局QoS。此外,这些上下文在服务组合过程中很多是动态变化的,比如备选服务会增加或减少、可预测的网络延时会变动、备选服务的QoS会发生改变、用户的QoS偏好会改变等。现有的基于QoS的Web服务组合方法多是针对静态上下文设计的,没有考虑到服务组合过程中上下文的变动,从而最终影响组合服务的全局QoS。文本面向服务组合的各个阶段,研究多种动态上下文中基于QoS的服务组合方法,旨在提高服务的全局QoS和用户对服务的满意度,主要内容及贡献如下:
  1)提出自优化的基于动态上下文的服务重选方法。针对组合服务运行时已知的动态上下文,首先将采集到的QoS相关的上下文转换成一组表达式,通过表达式之间的相似度来判断何时启用服务重选过程,并设计了一个“多群体-约束排序-修补遗传算法”来加速服务重计划和重选过程。仿真实验表明本方法同现有的自适应的服务组合方法相比可减少组合服务在运行时由于重计划所造成的额外代价,并提高组合服务的全局QoS。此外,本方法对不同的上下文变动频率和不同用户对服务全局QoS的需求有一定的自适应性,从而减少服务重选的代价。
  2)提出在资源受限上下文中基于多属性协商协议的面向多个并发流程的服务组合方法。在备选服务和运行服务的设备资源有限的环境中,如果服务组合作用于多条并发的流程,会引发备选服务和设备资源等的不合理竞争等问题,从而最终影响组合服务的全局QoS。对于可用的服务和设备资源这一动态上下文,提出了一个面向多个并发流程间的多属性协商协议,该协议在服务选择时为多个并发流程合理地分配备选服务,在组合服务运行时为多个并发流程合理地分配设备资源。仿真实验表明该协议能提高并发流程的平均全局QoS同时减少全局QoS在多个流程之间的差异。
  3)提出基于个性化信誉系统的QoS可信的备选服务发现方法。服务提供方和用户有很多动态的个性化特征,比如服务提供方所提供服务的QoS水平和用户对不同QoS属性的偏好往往是动态变化的,从而影响用户对最佳备选服务的发现。针对这一动态上下文,同时考虑服务提供方和用户的信誉,该系统能提取服务提供方和用户的个性化特征和个性化特征的变动,并将这些特征融入到现有的信誉系统中。仿真实验表明该系统同现有的信誉系统相比更能抵抗服务提供方和用户的各类恶意行为并提高用户对所选服务的满意度。此外,该系统能鼓励更多的服务提供方提供各类个性化服务。本文还阐述了该系统在基于P2p的电子商务环境中的实现策略,从而进一步论述了系统的可行性。
  4)提出利用服务地理位置信息的服务组合方法。在云计算环境中,部署在Internet上的备选服务之间的网络延时很大程度影响着组合服务的全局QoS。针对这一上下文,本方法首先分析了服务的地理位置和服务间网络延时之间统计意义上的关联关系,在此基础上,提出利用服务地理位置信息的网络带宽和预测方法和利用服务地理位置信息的服务组合算法。本文以PlanetLab上采集的大量网络距离和带宽数据作为实验数据集。实验表明该预测方法同现有方法相比能大大提高网络距离和带宽预测精度和可预测率。本服务组合算法能适应组合服务运行过程中可预测的网络延时信息不断增加等动态上下文,同现有的服务重选方法相比,能减少重选次数并提高组合服务的全局QoS。

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