支持组合服务QoS动态优化的服务总线

面向服务的体系结构SOA已经逐渐成为应用软件系统集成的主流技术。服务总线在构建SOA基础架构中起着关键作用,如何根据服务QoS进行动态优化是服务总线中的重要研究课题之一。SOARBus是一个支持QoS动态优化的服务总线,SOARBus实现组合服务请求动态调度算法和QoS感知的组合服务动态调整算法,使其能够根据引擎负载按照负载均衡原则对组合服务请求进行动态调度和以及在组合服务执行期间根据QoS对组合服务进行动态调整。     

基于动态匹配网络的制造服务组合自适应方法

云制造（cloud manufacturing,CMfg）模式下,制造任务和制造服务都处于动态变化的环境中,制造服务组合的动态适应能力问题亟待解决.针对这一问题,以制造任务和制造服务的匹配关系为基础,构建了制造任务-制造服务动态匹配网络（dynamic matching network,DMN）理论模型,在此基础上提出了一种三阶段的制造服务组合自适应方法（three-phase manufacturing service composition self-adaptive approach,TPMSCSAA）.第一阶段通过负载队列模型对QoS进行动态评估,以负载和动态QoS为优化目标,将最优制造服务组合问题转化为制造服务网络中最短路径的搜索,实现制造服务的动态调度;第二阶段对不同类型的制造任务和制造服务变更进行实时获取,同步更新制造任务网络和制造服务网络;第三阶段触发动态调度算法,完成动态匹配边的重构.最后,通过对电梯设计服务组合的实验仿真,验证了方法的可行性和有效性.     

一种工作流环境下能耗感知的多路径服务组合方法

当前,服务组合方法只考虑组合服务QoS的优化而不考虑组合服务的能耗优化.针对这一问题,文中首先根据不同情况提出了两种服务能耗模型;其次在基于工作流的服务组合环境下,提出了一种能耗感知的多路径服务组合方法 EAMSC.该方法对服务组合的能耗优化问题进行了数学建模,并提出了一种基于启发式的多路径服务组合算法,该算法包括两个部分:一是组合服务的可行路径查找,即在满足端到端QoS约束的前提下找出若干条可行的服务组合路径;二是请求速率的分配,即在可行的服务组合路径上依据服务能耗模型分配请求流量以降低组合服务的总体能耗.最后,仿真实验结果表明:能耗感知的多路径服务组合方法与传统的服务组合方法相比,能够在保证端到端QoS约束的基础上有效地减少组合服务的总能耗.     

基于发布/订阅机制的Web服务QoS信息分发模型

QoS感知的Web服务管理和组合的基本问题是如何及时有效地获取Web服务的QoS信息.当前的研究包括基于查询或监视的方法.然而在动态的服务计算环境下,这些方法或多或少存在时效慢、代价高和可扩展性差等问题.提出一个基于发布/订阅机制的Web服务QoS信息分发模型,目标是提供一个在大规模的服务计算环境下可靠、及时地获得Web服务QoS信息的方法.提出一个基于P2P的内容发布/订阅网络,利用专用的集合点和副本机制减少订阅丢失,改善可靠性.利用RP链加快订阅和QoS信息发布.通过支持组合服务的组合QoS订阅,减少通知消息数量,减轻网络负载.仿真实验验证了系统的低成本、有效性和可扩展性.     

情景感知的物流Web服务动态优化组合研究

第四方物流服务通过大规模的资源整合,可以将领域内优秀的物流服务组合起来,为用户提供技术、仓储、运输服务等最佳结合的物流服务方案,实现物流服务的低成本、高效率、实时运作.然而,如何高效、动态地构建满足用户服务质量需求的可靠物流服务组合,是第四方物流服务商亟需解决的关键问题.针对这一问题,提出了一种情景感知的物流Web服务动态组合方法,该方法首先基于改进的遗传算法,将用户提出的全局QoS约束分解成局部QoS约束,从而将QoS感知的物流Web服务组合这一全局优化问题转化成局部最优服务选择问题;然后,在物流服务流程执行的过程中,依据当前关键的情景信息,选出可用并且能够满足局部QoS约束的最优物流服务;最后,通过实验验证了所设计方法的可行性和有效性.     

基于服务质量的动态服务组合研究

Web服务技术近年来发展迅速,由于Web服务的质量问题,采用率一直很低.在Web服务动态组合的项目中分析了Web服务的QoS问题,提出了一种QoS计算模型和QoS优化计算方法,该方案具有支持Web服务动态绑定、自动化及半自动化执行和基于QoS的Web服务最优化选择等特点,最后给出了实现原型.     

基于服务质量的动态服务组合研究

Web服务技术近年来发展迅速,由于Web服务的质量问题,采用率一直很低。在Web服务动态组合的项目中分析了Wcb服务的QoS问题,提出了一种QoS计算模型和QoS优化计算方法,该方案具有支持Wcb服务动态绑定、自动化及半自动化执行和基于QoS的Web服务最优化选择等特点,最后给出了实现原型。     

基于移动环境感知的多融合服务计算模型研究

多融合服务组合在服务计算的集成化、动态性方面实现了较为完整的统一,可以使移动应用的领域计算更加充分。在移动设备和无线的网络异构环境下,研究和开发基于多融合环境感知的应用是一个巨大的挑战。本文将这种感知使用动态服务组合的空间环境计算进行架构,给出了相应的服务计算模型,并在此基础上对这个模型进行了功能扩展、 、动态智能控制的响应性能、空间完成相应行为的移动模拟终端负载压力方面的综合评估。在此基础上,形成一套通用的基于移动服务组合的功能级移动计算模型。     

基于人工蜂群优化的支持向量机模型在Web服务QoS预测中的应用

在开放的网络环境下,Web服务的服务质量QoS具有很强的动态性。为了提高服务QoS的准确性,为服务选择、服务组合提供可靠的QoS信息,在考虑Web服务所处的网络环境和所要处理任务的特征对服务QoS影响的前提下,提出一种基于人工蜂群优化的支持向量机QoS动态预测方法。该方法首先对人工蜂群算法进行改进,提出了面向观察蜂的免疫选择机制和面向侦查蜂的改进逃逸机制;然后,采用改进的人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化;最后采用优化的支持向量机预测Web服务处理具体任务时的QoS。实验结果表明,该提出的QoS预测方法具有较好的预测速度和精度。     

服务组合中一种自适应的负载均衡算法

服务组合可以整合网络上现有的多种异构服务,形成新的服务.针对服务组合中服务路径的选择和负载均衡问题,提出了一种自适应的分布式负载均衡算法--LCB(load capacity based algorithm)算法.LCB算法使用服务路由来查找服务和转发数据,使用负载容率(load capacity,简称LC)测度来进行服务副本的选择,从而建立一条适当的组合服务路径.LC测度是对服务器负载的估算,它根据服务器的负载波动信息不断地进行自适应的调整,从而实现多个服务副本之间的负载均衡.与现有的服务组合负载均衡算法相比,LCB算法不需要知道服务器的最大负载量和当前负载信息,而且具有更好的可扩展性,更适用于分布式环境下动态服务副本的组合.模拟实验表明,LCB算法具有良好的负载均衡效果.     

动态Web服务合成中的服务选择算法研究

为了提高服务合成效率并更好的适应动态变化的应用环境,提出了基于流程修改的服务合成方案,使得复合服务的执行与服务发现过程并行化。提出了基于QoS属性的服务选择算法,该算法能够实现服务执行时选择服务,在考虑综合QoS信息及时间因素的基础上,通过不断更新用户需求来进行服务选择,提高了服务合成效率。实验结果表明,该选择算法可以获得满足用户需求且最优的服务,很好的保证了服务的可靠执行。     

Multi-user web service selection based on multi-QoS prediction

In order to find best services to meet multi-user’s QoS requirements, some multi-user Web service selection schemes were proposed. However, the unavoidable challenges in these schemes are the efficiency and effect. Most existing schemes are proposed for the single request condition without considering the overload of Web services, which cannot be directly used in this problem. Furthermore, existing methods assumed the QoS information for users are all known and accurate, and in real case, there are always many missing QoS values in history records, which increase the difficulty of the selection. In this paper, we propose a new framework for multi-user Web service selection problem. This framework first predicts the missing multi-QoS values according to the historical QoS experience from users, and then selects the global optimal solution for multi-user by our fast match approach. Comprehensive empirical studies demonstrate the utility of the proposed method.     

一种基于Web Service的分级QoS的研究与实现

随着Web Service技术的广泛应用,Qos成为一个非常重要的问题．以服务响应时间为Qos参数,验证了一种基于Web Service的分级QoS方法,提出了目标时间预设模型,并针对优化问题提出一种基于动态规划的解决方法,并实现了原型系统．实验数据表明这种方法有效地控制了负载平衡,实现了服务分级．     

QoS-Driven Self-Healing Web Service Composition Based on Performance Prediction

Web services run in a highly dynamic environment, as a result, the QoS of which will change relatively frequently. In order to make the composite service adapt to such dynamic property of Web services, we propose a self-healing approach for web service composition. Such an approach is an integration of backing up in selection and reselecting in execution. In order to make the composite service heal itself as quickly as possible and minimize the number of reselections, a way of performance prediction is proposed in this paper. On this basis, the self-healing approach is presented including framework, the triggering algorithm of the reselection and the reliability model of the service. Experiments show that the proposed solutions have better performance in supporting the self-healing Web service composition. This work is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60773218.     

基于QoS的网格服务选择优化机制

在网格服务发现和选择过程中，如何根据请求方（用户）对服务质量的需求，以及网格QoS的动态变化选择网格服务是一个重要问题。该文基于请求方（用户）对不同网格服务QoS赋予的权重不同以及容忍度不同，提出了网格服务选择算法，从而使得请求方（用户）获得的网格服务的性价比最高。     

基于区分Web QoS的负载均衡集群模型

随着电子商务的应用逐步深入,用户访问量的激增且服务请求多样．如何实现对所有请求的快速响应是当前解决的问题．针对此问题,本文提出采用基于区分WebQoS的负载均衡技术．建立了基于区分WebQoS的负载均衡的集群模型．根据请求类型和用户权限划分服务等级,高服务的请求具有高优先调度权,在集群当中通过动态反馈技术均衡调度到某个节点,从而达到区分WebQoS服务的目的,同时也保证集群服务器的负载均衡．该模型在网络环境及硬件环境相同的条件下,与常用的负载均衡技术进行了比较,实验结果证明本文提出的方法效果显著．     

基于可信QoS的路径查找及负载均衡策略研究

Web服务是云计算中资源调用的有效方式。单一Web服务功能往往有限,只能完成特定任务。服务组合则可以将多种Web服务形成有效的调用序列,实现更为强大的功能。服务发布量以及服务请求量的迅速激增带来了新的安全问题。首先,现有的服务组合方案均以服务质量(QoS)为依据进行Web服务选择,但服务质量通常由服务发布者提供,存在服务发布者发布虚假QoS值诱骗用户的欺诈现象;其次,传统的服务组合方案只生成一条最优路径,当恶意请求持续访问时,会造成某服务节点瘫痪,甚至整个服务组合系统失效。因此,针对服务质量恶意欺诈的问题,文章提出一种可信的QoS计算模型,根据Web服务发布者的信用综合评估服务质量;针对单一最优路径无法满足大量请求的问题,文章提出一种路径发现和负载均衡的多路径方法。仿真结果表明,文章提出的方法不仅能提高服务组合的成功率,满足用户的需求,而且能找到更多的服务组合方案执行。     

基于全局QoS 约束分解的Web 服务动态选择

随着执行时绑定的Web服务的提出及其被大量地应用到开放式服务中,用户对支持快速和动态的Web服务组合提出了新的要求.即在组合过程中,用尽可能短的时间花费选择满足用户端到端的QoS要求的服务.针对上述要求,提出了一种基于全局QoS约束分解的动态服务选择方法(Web service dynamic selection approach,简称WSDSA).该方法的主要思想是,通过基于模糊逻辑的自适应调整方法(adaptive adjustment method,简称AAM)和自适应粒子群优化算法(adaptive particle swarm optimization,简称APSO)将全局QoS约束自适应地分解为满足用户偏好的局部约束,然后利用局部最优获得最合适的组合服务.性能评价表明,WSDSA方法具有较好的有效性,仅用较低的时间花费就能达到或接近全局最优解,能够满足服务选择的实时性和动态性.     

Dynamic service selection with QoS constraints and inter-service correlations using cooperative coevolution

Building business processes by Web services in cloud computing has become the hotspot of service applications. Due to the complexity and uncertainty of business environment, QoS violations of service processes often take place at run-time. To rapidly recover from failures and minimize their impacts on the original execution plan of service processes, dynamic service selection is urgently needed once potential QoS violations are detected. However, existing research works do not fully investigate QoS constraints and inter-service correlations, as well as the breach penalty caused by service adjustment. In this paper, we present a new cooperative coevolutionary approach for dynamic service selection with QoS constraints and inter-service correlations. First, a novel formal model for the dynamic service selection problem with QoS constraints and inter-service correlations is presented. Second, a Double Information based Cooperative Coevolutionary algorithm (DICC) is proposed which uses Potter’s cooperative coevolutionary framework and provides both local and global knowledge for the dynamic service selection optimization. Finally, we develop a prototype system to apply our approach and adopt different test cases to show that our DICC approach performs more effectively and efficiently than existing algorithms.