基于OSGi的服务动态演化

提出一种解决OSGi平台上服务动态演化的方法.针对OSGi平台的服务动态演化提出了重定向方法,解决了服务类定义的动态更新,较好地满足了演化中服务的透明性问题;提出了实现和数据相分离的方法,解决了服务动态演化中公共数据的一致性问题和动态演化问题;探讨了服务动态演化中服务增、减等问题.对所提出的方法均通过实例说明了其设计、运行和更新的可行性.所提出的方法可以用于指导解决组件、服务和面向对象软件动态演化中的相关问题.     

Web服务组合动态演化的实例可迁移性

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的好处,应尽可能地将其动态地迁移到新流程下继续执行.同时为避免实例迁移到新流程后引发死锁等动态演化错误,需对这些迁移实例加以约束.文中提出了一个服务组合动态演化过程框架,在此框架下形式化地定义了一种新的实例可迁移性标准,并给出了相应的判定算法.与已有的可迁移性标准相比,该标准在确保不会产生动态演化错误的同时,可允许更多的实例迁移.最后,通过一个旅行代理的服务组合案例,说明了文中工作的有效性和可行性.     

基于可变性模型的可复用与可定制SaaS软件开发方法

云计算环境下,软件通过互联网向租户提供服务,这种基于互联网的软件交付模式称为SaaS（软件即服务）.与传统软件交付模式相比,SaaS软件通常运行于软件供应商的服务器端,同时为多个租户提供服务.由于需要支持不同租户的个性化需求,SaaS软件应具备足够的灵活性,以应对快速变化的租户需求;而且针对某一个租户的变更,不应影响其他租户.通过扩展课题组前期开发的基于可变性管理的适应性服务组装方法及其支持平台,提出了一种云计算环境下可复用、可定制的SaaS软件开发方法,开发了相应的支持平台,包括支持SaaS模式的服务组装引擎和远程定制工具.该方法针对不同租户的共性需求,提供一个抽象服务组装模型,支持平台在运行阶段解释执行抽象服务组装模型,根据租户的个性化需求派生不同的流程实例,这些运行时流程实例多态共存、互不影响.采用一个特定领域的SaaS软件实例来验证该方法的可行性,评估了支持平台的性能.实验结果表明,该方法及其支持平台可以支持多实例多租户的交付模式.     

面向数据流的网构软件服务动态演化分析

网构软件需要组合多种异构服务并适应动态变化的网络环境,实现不间断服务和在线动态演化.为了将数据流显式地引入动态演化中,基于着色Petri 网提出了面向数据流和控制流的网构软件服务模型.分析5 种动态演化操作可能引发的数据流错误.为有效避免数据流错误的发生,首先提出面向数据流的服务实例可迁移性准则,然后提出了关于数据流/控制流交叉依赖关系的服务实例可迁移性准则,完整地刻画服务实例动态迁移约束特性.通过实验及结果分析,可以看出所提出的方法具有可行性和适用性.     

一种面向动态软件体系结构的在线演化方法

为适应计算环境和用户需求在系统运行期间的变化,满足软件系统进行动态演化的需求,提出面向动态软件体系结构的在线演化方法,设计并实现了一种运行时刻的软件体系结构元模型,将原先运行时刻不可见的体系结构设计信息具体化为显式的体系结构实体,并与系统实现及系统规约之间保持因果关联.元模型的演化可通过反射实现对运行系统的修改和对规约的更新,所有演化行为都在良定义的体系结构元模型的指导下规范地进行,保证了演化前后系统的一致性、完整性和演化的可追溯性.基于该方法开发了可视化支撑平台Artemis-ARC系统,支持构件和服务的设计、开发、集成及动态演化,并通过简单的应用实例展示了在线演化的效果.     

一种基于语义的Web服务动态组合及其实现

随着Web Services 的广泛流行以及Web环境下日益增加的Web服务,如何根据用户的需求自动地对Web服务进行有效的组合已经成为一种挑战.文中提出了一种基于领域本体的动态组合方法,该方法利用领域本体以及语义技术首先生成一个基于领域本体的Web服务组合图,根据该Web服务组合图可以进行服务的自动发现、调用、组合.该方法综合考虑了服务的语义支持,领域特性,服务的自动组合.最后通过实例验证了该方法的有效性.     

一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.     

一个网构软件可信实体模型及基于评估的信任度量

对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性保障与管理是一个重要课题.目前的研究多是基于信任网络思想的信任度量及演化模型,这种模型对于网构软件来说,在信任的来源、实体间信任关系的约束、信任传递参数的设置方面仍存在着不足.因此,本文引入可信计算中信任链模型的思想,提出了一个网构软件可信智能实体模型,并在此基础上构建了基于评估的信任度量方法.首先通过动态自省、显式自明和自主演化的机制保障了实体本身的可信,建立了信任的基点;并给出了形式化的描述及交互行为的动态监测;然后通过建立Bayes网络综合推荐信任并使用评估方法加以修正,以精确计算信任传递过程中的衰减参数,建立了信任链传递过程中的可信认证机制;最后通过实验验证了所提出方法的正确性.     

集不变条件下的服务组合演化行为研究

从业务逻辑的一般性变更与演化需求出发,研究了服务组合中服务集合不变条件下的服务演化行为,提出了组合服务的合理演化行为集SEBS(Sound Evolution Behavior Set),定义了一组服务工作流程结构调整的基本演化操作,证明了演化行为集SEI3S能够保持演化后组合服务的合理性,从而能够保证在发生基于业务流程变更的服务组合演化操作后,其内部流程逻辑的合理性不变,并通过服务组合演化示例进行了实际应用说明。     

面向服务架构下的SMP2仿真系统动态演化方法

为了支持现实世界与虚拟世界的平行互动演化,满足日益增长的复杂系统动态仿真需求,提出了一个面向服务架构下的SMP2仿真系统动态演化方法。分析了SMP2仿真系统组成及其动态演化分类,提出了一个基于SOA支持动态演化的SMP2仿真系统结构以及SMP2仿真系统动态演化需求模型,设计并实现了两个系统动态演化相关的仿真组件,以卫星导航可见卫星数量演化仿真实验为例验证了方法的可行性,并讨论了下一步的研究方向。     

基于用户视角的组合Web服务响应时间优化

针对响应时间,通过选择、调用合适的成员Web服务,对组合Web服务的QoS进行优化．该优化方法基于用户的视角,将组合Web服务运行时用户一次等待周期中需要执行的所有任务作为一个整体进行调度;同时根据组合Web服务流程的不同环节中用户对等待时间的不同敏感度,设置调度参数,降低关键环节超时的风险．实验表明,此方法可以有效地优化组合Web服务的响应时间,提高用户的满意度和QoS．     

一种基于条件Pi演算的组合服务柔性演化模型

组合服务应当具有适应所处环境和商业规则不断变化的能力。现有的服务组合语言和执行机制缺乏应对动态变化所需的可变性和适应性。尽管已有很多扩展,但是组合服务的动态适应正确性还缺乏保障。提出了一种基于条件Pi演算的组合服务柔性演化机制。通过增加归属操作符和条件控制符对经典Pi演算进行扩展,使之与事件-条件-动作模式更好地结合起来,从而提出了一种描述组合服务流程的方法。从分析组合服务各种变化的场景出发,提出了11种基本的变化场景及其不同的柔性演化模式,对每种模式进行了形式化描述和分析。该方法能够保证组合服务的可变性和适应正确性。     

基于服务交互行为的复杂服务协同网络建模

随着分布式计算技术的发展,以自治的服务协同与互操作为主要构造手段、结构与行为随需而变的面向服务的软件系统已成为当前主流的软件架构,分析并理解服务交互行为对于这类复杂软件系统的开发、维护和运营具有重要意义.针对面向服务的软件系统中基本构成元素Web服务的复杂交互执行行为,考虑到服务自治性及系统规模化所带来的复杂性,借鉴复杂网络建模分析方法,提出了一种考虑服务行为特征的服务动态行为生长演化模型.模型首先以真实服务的服务结构数据为基础,以服务间参数关联关系为核心,通过参数匹配建立服务结构网络作为基本连通性约束,代表可能发生交互关系的服务.然后,基于服务间的择优选择、组合交互及动态重组等特性,对面向服务的软件系统生长演化及动态执行行为进行了仿真建模.在Seekda及QWS数据集上进行了仿真实验,结果表明:与传统的软件系统的层次性结构有所不同,由自治的Web服务所构成的软件系统具有更强的模块性;与系统中个体服务演化规则,如择优连接及动态重组相比,服务结构网络的性质对系统最终形态有更重要的影响,相关结果对大规模服务软件的构建及分析具有重要的指导意义.     

Web服务组合构建与执行的Petri网平台研究

针对Petri网在服务组合中的具体应用问题,尤其是如何构建基于Petri网的服务组合软件平台,在服务组合的Petri网模型的基础上,首先建立了具体领域中服务的语义功能体系;然后进行原子服务的注册及发布,将各具体服务绑定到语义功能体系中的某一功能;其次实现了基于视图的服务组合构建,用户可在相应视图中通过选择相应的功能进行方便的服务组合构建,并得到相应的服务组合功能流程;最后进一步将相关功能转换为绑定具体服务实例的Petri网模型,并交由相应的基于Petri网的服务组合执行引擎实现执行。实现了从服务组合构建到执行实现的完整功能流程,为基于Petri网的服务组合动态执行相关问题的分析提供了软件平台支撑。     

SLA感知的事务型组合服务容错方法

针对组合服务容错逻辑与执行逻辑不分离,以及容错过程易出现SLA（service level agreement）违反的现状,提出一种SLA感知的事务型组合服务容错方法.该方法首先采用有限状态机建模组合服务执行过程,对其状态进行监控;其次,采用监控自动机监控执行过程中的SLA属性,确保不出现SLA违反;然后,对于补偿过程,采用改进的差分进化算法快速寻找最优恢复规划;最后,该方法与组合服务执行逻辑相分离,所以易于开发、维护和更新.基于真实数据集的实验结果验证了所提方法在故障处理时间与组合最优度方面优于其他方法,并且对不同故障规模适应良好.     

Iterative selection algorithm for service composition in distributed environments

In service oriented architecture （SOA）, service composition is a promising way to create new services. However, some technical challenges are hindering the application of service composition. One of the greatest challenges for composite service provider is to select a set of services to instantiate composite service with end- to-end quality of service （QoS） assurance across different autonomous networks and business regions. This paper presents an iterative service selection algorithm for quality driven service composition. The algorithm runs on a peer-to-peer （P2P） service execution environment--distributed intelligent service execution （DISE）, which provides scalable QoS registry, dynamic service selection and service execution services. The most significant feature of our iterative service selection algorithm is that it can work on a centralized QoS registry as well as cross decentralized ones. Network status is an optional factor in our QoS model and selection algorithm. The algorithm iteratively selects services following service execution order, so it can be applied either before service execution or at service run-time without any modification. We test our algorithm with a series of experiments on DISE. Experimental results illustrated its excellent selection and outstanding performance.     

A simulation-based approach for dynamic process management at web service platforms

Web services technology is being adopted as a viable deployment approach for future distributed software systems that enable business-to-business and business-to-consumer interactions across the open and dynamic internet environment. Recent research is focused on developing support technologies for web service discovery, on-demand service composition, and robust execution to facilitate web services based deployment of business processes. Developing techniques to cope with the volatile and open nature of the web during execution of composite services at the service platform is essential for delivering reliable and acceptable performance in this new process delivery framework. In this paper, we propose a simulation-based framework to guide scheduling of composite service execution. Online simulation of the dynamics of the open environment is used for scheduling service requests at the service platform. Comparison of the look-ahead simulation for different scheduling policies with the current execution state provides guidelines for service execution in order to cope with system volatility. We have implemented a prototype of the proposed framework and illustrate the feasibility of our approach with experimental studies.     

一个基于流程相似性的自动服务发现框架

服务发现是面向服务的网络软件开发过程的关键阶段,同时也是影响服务组合效率的关键因素.针对当前服务发现自动化程度低下、准确性不高的现状,从两个方面提高服务组合效率:首先,提出一种自动组合服务发现模式,支持流程粒度的组合服务发现及复用;其次,在发现过程中设计了一种量化的相似性评估算法,综合考虑组合流程的静态结构与动态行为特征,以提高服务发现的准确率;最后,结合以上两方面形成一个基于流程相似性的自动服务发现框架(automatic service discovery framework based on business process similarity,简称AutoDisc).利用真实数据完成的评估实验结果表明,AutoDisc的准确性优于单纯考虑结构或行为的发现方法,在所给出的应用案例中,使服务组合效率提高75.5％,具有较好的可扩展性.     

面向用户需求的动态QoS服务选择方法研究

高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量（Quality of Service,QoS）是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法,简称URDQ方法。URDQ方法采用区间数的形式记录动态环境下候选服务的属性值范围,并基于用户需求对候选服务进行初步过滤;通过区间数模型对候选服务属性区间和用户需求区间进行相对优势度计算,将属性区间数转化为易于计算的实数;使用Skyline方法对候选服务集进行过滤,减小搜索空间;根据熵权法得到的客观权重并结合用户给定的主观权重,使用TOPSIS方法对Skyline服务集进行排序。仿真实验和对比实验验证了URDQ方法在动态网络环境下的可行性和有效性。     

一种基于划分的组合服务选取方法

组合服务选取问题是服务计算领域研究的核心问题.由于组合服务中基本服务QoS间存在着复杂的关联关系,使得某些服务一起使用时效率会较高,而某些服务一起使用时效率反而会降低,现有的服务选取算法几乎忽略了该问题,从而使得选取时所使用的Web服务QoS数据往往不准确,致使选取出的组合服务在实际执行时并不是最优的.为了解决该问题,提出了一种基于划分的组合服务选取方法.首先基于日志记载的质量信息选取那些性能优良的组合服务执行实例,在此之上发现被频繁一起使用的具体服务集合,据此产生对组合服务的划分,形成组合服务点和对应的点模式;最后把点模式集作为点的备选服务集,以点为单位进行组合服务选取.由于点模式经过了多遍执行的验证,和直接对点中各基本服务进行独立选取相比其性能往往会更高.实验表明,该方法能有效提高选取出的组合服务质量.