發(fā)布時間：2019-05-10 21:28

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)上正具有越來越多的可以被獲取和訪問的網(wǎng)絡(luò)資源,包括存儲資源、計算資源、應(yīng)用資源和軟件資源,使得互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為一個開放的分布式計算平臺。而面向服務(wù)的計算(SOC)和面向服務(wù)的架構(gòu)(SOA)是當前分布式計算和軟件開發(fā)的最新發(fā)展方向,能夠幫助企業(yè)或互聯(lián)網(wǎng)用戶更加靈活、快速、低成本地開發(fā)應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)流程,其中,Web服務(wù)組合則是面向服務(wù)計算的關(guān)鍵技術(shù)。 隨著云計算、電子商務(wù)以及Internet等技術(shù)的發(fā)展,Web服務(wù)組合發(fā)生的環(huán)境發(fā)生了變化。為了實現(xiàn)普適性,很多基于QoS的Web服務(wù)組合方法針對通用環(huán)境而設(shè)計,沒有考慮特定環(huán)境中面臨的一些新問題與機會。本文將Web服務(wù)組合發(fā)生的環(huán)境進行了細分,對基于QoS的Web服務(wù)組合進行了研究,重點在于改進傳統(tǒng)的方法使之適應(yīng)這些特定環(huán)境、提出新的方法使之充分利用這些特定環(huán)境的優(yōu)勢并進一步研究特定環(huán)境帶來的新問題,提出相應(yīng)的解決方法。本文主要內(nèi)容及貢獻如下： 1.由于互聯(lián)網(wǎng)是由具有不同延遲的子網(wǎng)構(gòu)成,因此位于不同網(wǎng)絡(luò)位置的用戶對相同的Web服務(wù)在服務(wù)質(zhì)量上的體驗具有差異。然而,服務(wù)提供商一般只提供服務(wù)QoS的平均值作為服務(wù)的評價指標,造成了目前大多數(shù)服務(wù)組合方法沒有考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸性能給不同位置的用戶調(diào)用Web服務(wù)帶來的影響。此外,在考慮到Web服務(wù)處理能力有限的情況下,同時使用多個實體服務(wù)滿足多個用戶的服務(wù)請求,不但能夠提高組合服務(wù)的可靠性和抗毀容災(zāi)的能力,還能夠顯著降低Web組合服務(wù)的總處理時間。但是,已有的方法在這樣的情況下對服務(wù)動態(tài)組合的研究不足。本文借助排隊網(wǎng)絡(luò)模型,引入了網(wǎng)絡(luò)QoS的量化指標,給出優(yōu)化變量的約束條件和上下限,提出了一種運行時服務(wù)組合方法。該方法首先使用非線性優(yōu)化理論選擇一組優(yōu)勢實體服務(wù),再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當前的實際狀況,在運行時選擇合適的候選服務(wù)。實驗表明,本文提出的方法兼顧了解的最優(yōu)性和執(zhí)行效率兩個方面,適合參數(shù)動態(tài)變化的情境。 2.以前的研究方法側(cè)重對原子Web服務(wù)或集群服務(wù)在能源效率上的研究,卻忽視了對整個組合服務(wù)的能耗研究。本文根據(jù)Web候選服務(wù)的能耗模型,計算整個組合服務(wù)的能耗,提出了能耗感知的服務(wù)組合方法。本方法給出了三個優(yōu)化目標,第一個優(yōu)化目標是執(zhí)行時間快：能耗感知的組合方法不能以大幅度的降低執(zhí)行時間來提高能耗利用率。第二個優(yōu)化目標是可靠度高：組合服務(wù)中的某些原子服務(wù)可能服務(wù)率較低,但可靠性較高,因此這類原子服務(wù)也具有一定優(yōu)勢,它們組合在一起導致較高的總體可靠度。第三個優(yōu)化目標是能耗低：根據(jù)能耗模型對服務(wù)進行選擇,本文使用的M/M/c模型更貼近實際情況,能更多的減少組合服務(wù)的整體能耗。為了加快求解速度,本文用混合算法計算最優(yōu)流量分布。最后在不同服務(wù)規(guī)模(抽象服務(wù)數(shù)和候選服務(wù)數(shù)不同)下進行了服務(wù)的節(jié)能效率試驗,結(jié)果表明本方法在滿足服務(wù)請求的前提下可以極大的降低組合服務(wù)的能耗。 3.在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,Web服務(wù)組合具有兩種不確定性,一是服務(wù)調(diào)用結(jié)果的不確定性,二是QoS的不確定性。以前的研究利用離散時間的馬爾可夫決策過程對具有不確定性的服務(wù)組合建模,將服務(wù)的QoS聚合值作為即時報酬,最后求得服務(wù)組合的最優(yōu)策略。這要求每個狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率必須事先已知,但是轉(zhuǎn)移概率是較難得到的。此外,以前的研究沒有考慮QoS的取值具有一定的概率分布。本文借鑒了相關(guān)文獻提出的模型的優(yōu)點,進一步擴展了服務(wù)組合模型,使用具有概率分布的QoS值對服務(wù)組合建模,本文提出的方法利用了機器學習算法獲得最優(yōu)的組合服務(wù)。實驗結(jié)果表明本方法的學習周期短,適應(yīng)能力強。 4.以前的學者為了簡化研究,認為服務(wù)QoS屬性間的關(guān)系是相互獨立的,因此不能很好地度量候選服務(wù)對客戶的價值。本文的方法考慮到服務(wù)的QoS屬性具有相關(guān)性,因而對QoS權(quán)重的賦值能更準確的反映服務(wù)質(zhì)量。此外,企業(yè)的業(yè)務(wù)能力與IT水平相匹配一直以來是其發(fā)展的最高優(yōu)先級,SOA是推動這種匹配的關(guān)鍵技術(shù)。然而,如果沒有一個可以銜接戰(zhàn)略,戰(zhàn)術(shù)和運作層面的服務(wù)組合方法,使用SOA的優(yōu)勢將很難在企業(yè)的業(yè)務(wù)層展現(xiàn)出來�？紤]到上述兩方面的因素,本文提出了一種改進的層次分析法用于組合服務(wù),該方法結(jié)合戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和運作層面的決策,同時考慮相互依賴的QoS屬性,對服務(wù)組合的方案進行了排序,從中可以選擇出最適合企業(yè)戰(zhàn)略的組合方案。
[Abstract]:On the Internet, more and more network resources, including storage resources, computing resources, application resources and software resources, can be acquired and accessed, so that the Internet is gradually becoming an open distributed computing platform. and the service-oriented computing (SOC) and the service-oriented architecture (SOA) are the latest development directions of the current distributed computing and software development, can help enterprises or Internet users to develop applications and business processes more flexibly, quickly and at low cost, The combination of Web services is the key technology for service computing. With the development of cloud computing, e-commerce and Internet, the environment of the Web service combination has changed. In order to achieve universality, many QoS-based Web service combination methods are designed for a general-purpose environment, and some new problems and machines in a specific environment are not considered In this paper, the environment of Web service combination is subdivided, and the combination of Web services based on QoS is studied. The emphasis is to improve the traditional method to adapt them to these specific rings. The new method is put forward to make full use of the advantages of these specific environments and to further study the new problems brought by the specific environment, and put forward the corresponding solution The main contents and contribution of this paper are as follows: next:1. Since the Internet is made up of sub-networks with different delays, users at different network locations have the same service quality as the same Web service There is a difference. However, the service provider typically only provides an average of the service QoS as the service's evaluation index, resulting in the fact that most of the current service combining methods do not take into account the network transmission performance and bring the Web services to users at different locations In addition, in the case of limited capacity of Web service processing, multiple physical services are used to satisfy the service request of multiple users, not only can improve the reliability of the combined service and the ability to resist the damage, but also can remarkably reduce the total service of the Web combination service. However, the existing methods in such a case study the dynamic combination of services In this paper, by using the queuing network model, the quantitative index of the network QoS is introduced, the constraint conditions and the upper and lower limits of the optimization variables are given, and a runtime service group is proposed. the method comprises the following steps of: firstly, selecting a group of dominant entity services by using a non-linear optimization theory, The experiment shows that the method proposed in this paper is suitable for the dynamic change of the parameters in terms of the optimality and the efficiency of the implementation. 2. The previous research approach focuses on the study of atomic Web services or cluster services in terms of energy efficiency, while ignoring the entire portfolio In this paper, the energy consumption of the whole combined service is calculated according to the energy consumption model of the Web candidate service. The method provides three optimization objectives, and the first optimization goal is to perform time fast: the combination method of energy consumption perception cannot be improved with a large reduction in execution time The second optimization goal is high reliability: some of the atomic services in the combined service may have a lower service rate, but the reliability is high, so this type of atomic service also has the advantage that they are combined to lead to higher Overall reliability. The third optimization goal is low energy consumption: the M/ M/ c model used in this paper is closer to the actual situation and can reduce the combined service more by selecting the service according to the energy consumption model In order to speed up the speed of the solution, the hybrid algorithm is used to calculate the maximum energy consumption. At last, the energy-saving efficiency test of service is carried out under different service scale (the number of abstract service and the number of candidate service). The result shows that the method can reduce the combination greatly on the premise of satisfying the service request. the energy consumption of service.3. In the Internet environment, the combination of Web services has two kinds of uncertainty, one is the uncertainty of service call results, and the other is Q The uncertainty of S. The previous study uses the discrete time Markov decision process to model the service combination with uncertainty, and the QoS aggregation value of the service is used as the real-time compensation, and finally the service is obtained. The optimal strategy of the combination. This requires that the probability of transition for each state must be known in advance, but the transfer almost The rate is hard to get. In addition, previous studies have not taken into account the value of the QoS This paper, based on the advantages of the model proposed by the relevant literature, further extends the service combination model, and uses the QoS value with the probability distribution to model the service combination. The method proposed in this paper is obtained by using the machine learning algorithm. The experimental results show that the learning cycle of the method 4. The relationship between the QoS attributes of the service is independent from each other in order to simplify the study, so it is not good to measure the waiting time. The method of this paper takes into account the correlation of the QoS attributes of the service, so the assignment of the QoS weight can be more accurate reflection of the quality of service. In addition, the business capacity of the enterprise has been the highest priority for its development since it has matched the IT level, and SOA is the promotion The key technology of this match. However, if there is no one that can connect to the strategic, tactical, and operational aspects, the advantage of using SOA will be hard to be in the enterprise The business layer of the industry is presented. In view of the above two factors, this paper presents an improved analytic hierarchy process for the combination of services, which combines the decision of the strategic, tactical and operational aspects, taking into account the interdependence of the QoS attributes and the service group. The combined scheme is sorted, where you can select the most appropriate
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2474009