动态服务组合中资源选择的研究与实现

在面向服务的网格中，需要按用户请求动态地根据当前系统中服务的状况，组合出满足用户请求的服务组合。目前，当存在多个服务提供者提供相同功能的服务时，如何动态选择合适的服务却很少被论述，而且真实网格环境中的不确定性（如Cpu、网络的负载）也很少考虑。如何选择最合适的服务所在的资源，是服务组合中必须要考虑的。在分析动态服务组合的基础上，设计了一种动态选择资源的方法。并利用GT4中工厂设计模式给出其实现方式。该设计考虑了网格环境中资源的安全性和不确定性因素，比如资源经常失败，以及Cpu和网络的负载等，从而最大程度地提高服务执行的可靠性和高效性以及均衡系统负载。     

一种基于历史信息反馈的动态服务资源选择模型

针对真实服务网格环境中资源的不确定性，如CPU、网络的负载、安全性和动态性，提出了一种动态选择网格资源的技术——基于历史反馈的动态资源选择模型。该模型利用服务的历史执行信息自适应调整预测模型，并在考虑了网格环境中资源的实时性、安全性和不确定性的基础上，进行资源的反馈选择，最后将服务请求提交到整体性能较优的节点上。     

一种支持服务网格的动态负载平衡系统

为了实现服务网格系统内负载的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,设计并实现了一种基于服务网格环境的动态负载平衡系统。提出了层次式负载平衡调度模式,给出了本系统结构形式,设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前的负载情况的动态双阈值作业分配算法。实验结果表明,此算法能有效地基于负载分派作业,达到了提高网格内分布资源的利用率和减少作业调度时间的目的。     

网格计算中一种改进的工作流调度算法

网格计算中如何有效地实现工作流的调度问题是目前的研究热点。文中综合考虑了资源节点的动态负载和服务能力,提出了一种改进的调度算法（AWSA）。该算法首先对任务的优先级进行降序排列,然后依次为它们选择具有最大截止时间约束的服务站点作为其候选资源,最后,依据资源站点的任务分配情况和负载变化趋势,白适应地实现从任务资源请求到站点的映射。仿真实验结果表明,文中方法是有效的,在作业拒绝率和作业调度长度方面,AWSA的性能要优于已有的方法。     

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Globus网格服务的作业调度的实现

为了实现作业调度系统的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,通过对网格服务的研究,设计并实现了一种基于Globus网格服务的作业调度系统。提出了网格服务的模式,给出了作业调度系统的结构形式;设计并实现了一种综合考虑作业数、各结点性能以及当前负载情况的作业调度分配器系统。实验结果表明,此分配器系统能有效改善作业的分配和调度,大大提高分布式网络资源的利用率。     

基于G1obus网格服务的作业调度的实现

为了实现作业调度系统的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,通过对网格服务的研究,设计并实现了一种基于Globus网格服务的作业调度系统.提出了网格服务的模式,给出了作业调度系统的结构形式;设计并实现了一种综合考虑作业数、各结点性能以及当前负载情况的作业调度分配器系统.实验结果表明,此分配器系统能有效改善作业的分配和调度,大大提高分布式网络资源的利用率.     

动态网络环境下的透明服务组合

动态网络环境(如网格、Ad Hoc Wireless Network等)使面向服务的应用面临许多新问题.如何使用户能够透明、动态地按需使用各种服务是其中的研究热点之一.文中提出了一种虚拟服务模型,在此基础上定义了虚拟服务的组合运算,给出了服务动态查找的算法.此外,文中还介绍了支持虚拟服务透明组合的P2P服务组合原型系统,并在实验基础上对虚拟服务及其支撑引擎进行了客观评价.实验表明,该文所述虚拟服务及支撑引擎能使面向服务应用较好地适应动态网络环境下的服务变化,使用户能够透明地按需使用各种资源.     

一种网格环境下的动态负载均衡机制

负载均衡机制有利于提高广域分布式环境中资源共享和协同工作的效率。根据网格系统的特点,采用灰色预测方法,设计了一种动态资源负载均衡机制,给出了预测模型和实时预测策略以及基于该机制的负载均衡算法。该资源负载均衡机制具有以下特点：可在较小的开销下取得满意的负载均衡性能,具有网格环境下的可扩展性,能够适应网格资源动态变化的特性,解决资源发现过程中的负载均衡 问题。     

网格环境下动态编程模型研究

论文通过对0GSA体系结构的研究,对网格环境下的编程进行了探索,利用WebServiees对网格环境下传统的分布式软件资源进行封装,尽可能自动化地把异构的软件资源提供的服务封装为Web服务,把这些对外提供Web服务的构件组装为一个新的服务。从构件角度出发来看,这实际上也是一个复合构件,这个系统对外也以Web服务的方式提供服务。随着网格环境下服务数量的快速增长,如何自动地根据服务请求进行服务的动态组合,已成为一个迫切需要解决的问题。论文通过分析原有Web服务组合的特点,提出了基于关键字匹配的动态编程模型,根据用户需求的实时变化,方便用户编程。     

An adaptive algorithm for QoS-aware service composition in grid environments

Service composition enables users to realize their complex needs as a single request and it has been recognized as a flexible way for resource sharing and application integration since the appearance of Service-Oriented Architecture (SOA). For each of the needed individual services there may be many candidate services available presented by different vendors and with different functional and non-functional properties such as Quality of Service (QoS). Approaches are needed to select candidate services with various QoS levels according to user’s performance requirements meanwhile adapt to dynamic churn in grid environments. This paper mainly focuses on adaptive management of QoS-aware service composition in grid environments and proposes an adaptive algorithm for QoS-aware service composition (AQSC). In AQSC we model this problem as the Multi-Constrained Optimal Path selection problem (MCOP) and use heuristic approach for service selection, then backup services set is introduced as an adaptive mechanism so as to ensure the fulfillment of composite service when some candidate services fail or withdraw. Both theoretical analysis and simulation results indicate that AQSC has high composition success rate, finish rate and low cost.     

移动计算环境下的个人化服务发布和组装

随着移动计算技术的发展,移动设备用户可以服务的方式共享移动设备及其周围设备的计算能力和计算资源.然而,移动设备的私有性、资源受限性以及移动性等特征使得这种基于移动设备提供的个人化服务在发布和组装方面存在着一些特殊问题,例如用户隐私、移动设备资源消耗、网络环境变化引起的失效问题等.针对以上这些问题,提出一种移动计算环境下的个人化服务发布和组装方法.该方法在个人化服务发布过程中引入了服务意愿的概念,并在服务选择过程中综合考虑了服务意愿和服务效用.此外,还提出了资源感知的心跳机制来定期更新服务选择所依赖的设备及服务状态信息,从而解决由于网络环境变化等引起的服务失效问题.基于该方法,提出了一个基于JADE和OSGi的实现框架.通过一个案例分析,验证了所提出的实现框架的有效性以及在移动计算环境下考虑服务意愿的合理性.     

基于混沌反馈控制理论的资源选择算法研究

当前的服务发现技术主导着对用户的信息获取,因此一个好的服务资源选择成为服务发现的关键问题之一。目前的服务资源选择技术在动态服务资源选择方面,还不能很好地对服务资源的动态性与实时性进行处理。通常使用基于历史资源信息的方法来进行动态服务资源的选择。在服务过程中,由于种种不确定的原因,资源对应的节点可能出现终止服务的可能性,并且实时资源可能不在历史信息列表中等问题的出现,需要一个合适的动态资源选择方法来进一步解决这些问题。针对上述问题,提出了一种基于混沌反馈控制思想的动态服务资源选择方法,以选择一个合适的动态服务资源为目标,该方法改进了基于历史信息动态资源选择方法的不足。     

Role-based access control for grid database services using the community authorization service

In this paper, we propose a role-based access control (RBAC) method for grid database services in open grid services architecture-data access and integration (OGSA-DAI). OGSA-DAI is an efficient grid-enabled middleware implementation of interfaces and services to access and control data sources and sinks. However, in OGSA-DAI, access control causes substantial administration overhead for resource providers in virtual organizations (VOs) because each of them has to manage a role-map file containing authorization information for individual grid users. To solve this problem, we used the community authorization service (CAS) provided by the globus toolkit to support the RBAC within the OGSA-DAI framework. The CAS grants the membership on VO roles to users. The resource providers then need to maintain only the mapping information from VO roles to local database roles in the role-map files, so that the number of entries in the role-map file is reduced dramatically. Furthermore, the resource providers control the granting of access privileges to the local roles. Thus, our access control method provides increased manageability for a large number of users and reduces day-to-day administration tasks of the resource providers, while they maintain the ultimate authority over their resources. Performance analysis shows that our method adds very little overhead to the existing security infrastructure of OGSA-DAI.     

ServiceFlow: QoS-based hybrid service-oriented grid workflow system

Based on OGSA, grid workflow may construct new value-added services by composing existing elementary services with sophisticated workflow logic. Due to the highly heterogeneous and dynamic features of grid, Quality of Service (QoS) becomes essential and poses great challenges to grid workflow. This paper presents a QoS-based hybrid service-oriented grid workflow system called ServiceFlow, which enables the construction of QoS-aware workflow at both abstract and concrete service levels. To gather and delegate multiple concrete physical services providing equivalent functionality but diverse QoS capabilities, virtual service is proposed to participate in service composition. In addition, two phases of service selection, namely pre-matching phase and QoS-based service selection phase, are designed for dynamic service bindings at runtime. Performance evaluation results indicate that ServiceFlow can improve different QoS metrics to fulfill the user’s requirements.     

G-TOPSIS: a cloud service selection framework using Gaussian TOPSIS for rank reversal problem

The dynamic resource requirement of applications has forced a large number of business organizations to join the cloud market and provide cloud services. It has posed a challenge for cloud users to select the best service providers and to minimize losses occurring due to its improper selection. This paper aims to propose a robust rank reversal technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method based on Gaussian distribution and used to develop a cloud service selection framework. The proposed framework ranks cloud services based on the quality of services provided by cloud service providers and cloud user’s priority. A case study is performed on a real dataset obtained from CloudHarmony to show the effectiveness and correctness of the proposed framework. The results obtained demonstrate that the proposed framework ranks cloud services similar to TOPSIS-based frameworks. A sensitivity analysis has also been performed to check its robustness in six different cases causing rank reversal and found that the proposed framework is robust to handle rank reversal phenomenon in all the scenarios in comparison with other studies available in the literature.

     

Constrained evolutionary computing approach to Web service compositions

Web services are being adopted as a viable means of accessing Web-based applications. Web services are not only used to exchange information between enterprises but also to help software developers provide value-added services for various demands. Web service compositions are synthesised by researchers from elementary Web services, offering the opportunity for service providers and application developers to create value-added services. However, a problem exists in the current distribution process of Web service compositions: the general analysis and selection of services can be overly complex and are completed manually. Therefore, there is a need to manage composite Web services automatically. But the research related to ranking candidate services and selection of optimisation strategies is sparse. Yet, few have been published that consider the constraints of non-functional properties. In this article, a systemic but autonomous composition process has been proposed. This study proposes an evolutionary approach that applies the characteristics of the object-oriented concept of Web services and the genetic algorithm to effectively manage and optimise the Web service composition. It is capable of escaping not only from local optima due to a population-based approach, but also from unbiased nature, which enables it to perform well in a situation with little domain knowledge. In this article, the related literature is reviewed. Then, the Web service composition model incorporated with a genetic algorithm is proposed. Finally, a practical implementation is illustrated and shows a good result in terms of solution quality.     

自定义服务质量模型的网格工作流调度算法

随着网格服务应用的发展,在网格工作流中,复杂的任务可以由多个独立的服务,通过工作流引擎等方式组合成新服务后完成。在组合服务的过程中,由不同服务提供商提供的候选服务,具有不同的服务质量参数,在网格工作流调度中,需要满足用户定义的服务质量约束。提出了方便用户定义的服务质量模型,并且在该模型的基础上,改进了网格工作流调度算法,通过实验分析证明改进后的算法优于传统的调度算法。     

一种考虑QoS动态变化的服务选择方法

随着Web服务相关技术的高度发展,网络上存在着多个完成相似功能的Web服务。如何选择适合的服务来生成满足用户要求的组合服务成为服务领域的重要研究课题之一。现有的基于服务质量QoS(Quality of Service)的服务选择方法通常都是假定服务提供者发布的QoS数值是真实且固定不变的,然而服务的质量往往在实际运行中 发生变化。为此,针对该问题提出了一种考虑QoS数据动态变化的服务选择方法。该方法引入了QoS分时可靠的思想,将作为选择依据的QoS数值根据以往的服务执行情况给出不同时段上的不同表现数值,这样可以更加贴合地描述服务运行的实际情况。该方法按服务在不同时间段上的可靠性变化划分为不同的子服务,利用冗余的思想在不同的时间段下为用户提供多个满足要求的备选服务。最后通过一组模拟实验说明该方法的可用性和有效性。     

一种基于ATN的网格服务选择模型

网格服务组合可以将现有的单个服务组合成复杂的服务或者应用,而网格服务组合的关键在于对单个服务的选择.提出一种基于ATN的网格服务组合二级信任ATN-CTT模型和算法.该模型上层对应于服务组合信任模板(SCTT),下层对应于SCTT中每个节点的可选择服务.每类待选的服务依据其信任度值组成信任矩阵,按照信任矩阵中信任度值产生服务组合信任模板,依据ATN的访问控制策略来使用信任模板中对应的服务.实验证明了这种模型的有效性和服务组合路径的稳定性和可靠性.将已有的信任机制和ATN结合起来,能够解决在网格动态环境下陌生主体间的安全访问控制问题和服务选择问题.