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    基于Qos編排下Web服務的相對權(quán)重組合研究

    2017-07-06 10:29:05鄧懷勇
    成都大學學報(自然科學版) 2017年2期
    關(guān)鍵詞:影響力約束權(quán)重

    鄧懷勇, 馬 琴

    (重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學院 機械與電子信息系, 重慶 402160)

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    基于Qos編排下Web服務的相對權(quán)重組合研究

    鄧懷勇, 馬 琴

    (重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學院 機械與電子信息系, 重慶 402160)

    隨著Web服務的發(fā)展,用戶如何在高度復雜的網(wǎng)絡環(huán)境下選擇滿足最大Qos(Quality of service)是研究的難點.提出了一種基于Qos編排下Web服務的可信研究,對目標Web服務之間可信度進行度量,初步確定在不同Qos要求下服務間的相對權(quán)重,然后通過權(quán)重關(guān)系選擇一條服務路徑.根據(jù)不同用戶對不同Qos的要求形成不同的服務組合形式,構(gòu)建了不同的服務相對權(quán)重.最終能夠為不同用戶推薦不同的服務組合,以達到比較好的Qos要求.

    Web服務;Qos編排;相對權(quán)重;服務組合

    0 引 言

    目前,網(wǎng)絡服務提供商向用戶提供不同的Web服務,由于這些服務可能是多個供應商提供,使得不同服務之間存在著不同Qos,因此,Web服務是在互聯(lián)網(wǎng)條件下,組合服務提供者提供的服務,以達到用戶在不同服務下的Qos滿意度[1].對此,陳國彬等[2]提出了一種基于線性規(guī)劃在Web服務過程中的最優(yōu)組合方案;馬亮等[3]針對Web服務調(diào)用效率低等問題,提出一種基于Web服務調(diào)用的最短路徑方法,同時也考慮到響應時間、費用和安全等屬性;戴小玲等[4]則針對當前用戶偏好的主觀性和模糊性,提出了一種針對Qos屬性區(qū)間搜索以考慮用戶的優(yōu)先偏好,使得初選的服務滿足用戶的Qos約束區(qū)間,再對符合條件區(qū)間進行服務組合.在此基礎上,本研究提出了基于相對權(quán)重的方案,主要是在服務組合過程中選擇組合的形式,利用影響力和組合關(guān)系對服務進行權(quán)重計算,權(quán)重高的服務可能有比較合理的Qos,最后通過全局組合獲得最優(yōu)方案.

    1 基于Web服務相對權(quán)重的組合模型

    1.1 基于Web服務Qos度量

    作為組合的服務,需要通過幾個指標的考核方能達到用戶所認定的優(yōu)Qos.組合服務主要考慮執(zhí)行時間(ET)、費用(C)、吞吐量(TH)、信譽度(REP)及可靠性(REL),Qos相關(guān)滿意度可定義為如下5元組,

    Qos(op)={ET(op),C(op),TH(op),REP(op),REL(op)}

    每個Qos質(zhì)量指標均有相關(guān)的計算方法與相關(guān)標準,在多目標情況下用戶可以根據(jù)相關(guān)標準適當組合以達到自己的要求,由于存在不同的用戶相關(guān)偏好等情況,所以相關(guān)標準也是相對的最優(yōu)標準.對目標進行優(yōu)化可以適當選擇局部最優(yōu)的組合算法,然后對組合服務間的服務進行優(yōu)化,最終達到全局最優(yōu).用QC表示指標所約束的權(quán)值,

    QC={QcET,QcC,QcTH,QcREP,QcREL}

    在服務過程滿足用戶提出的約束關(guān)系,如式(1)所示,

    (1)

    如果存在并關(guān)系,則幾個服務同時執(zhí)行,并取時間最長的那個服務.

    此外,用戶期望值反映了所提供服務的滿意度,個體用戶的整體滿意度如式(2)所示.

    (2)

    對于整體滿足最優(yōu),上述過程是一個不確定的過程.每次執(zhí)行服務時,都會有不同的組合形式,從而給用戶帶來不同的服務質(zhì)量.

    1.2 相對權(quán)重模型

    本研究的服務相對權(quán)重組合模型如圖1所示.

    圖1 服務節(jié)點組合模型圖

    在整個網(wǎng)絡服務中,某個服務與其他服務連接點越多,代表這個點可組合的服務也越多,則在網(wǎng)絡中所具有的服務影響力也就越大,該類服務可被視為權(quán)威服務,如1號與9號服務;反之,視為普通服務,如5號、17號與18號服務等.

    根據(jù)服務與服務之間的相關(guān)組合程度,本研究定義了4類組合路徑:Com(a),權(quán)威服務到普通服務,如1→5;Com(b),普通服務到權(quán)威服務,如5→1;Com(c),權(quán)威服務到權(quán)威服務,如1?9;Com(d),普通服務到普通服務,如18?19.

    1.3 相對權(quán)重計算

    如圖1所示,在服務組合過程中,需要判斷服務節(jié)點與鄰居服務節(jié)點的組合關(guān)系是否進入下一個服務組合的關(guān)系中.令服務節(jié)點m表示W(wǎng)eb服務中一個服務節(jié)點,下面定義網(wǎng)絡服務節(jié)點的影響參數(shù).

    定義1 服務節(jié)點的組合數(shù)k(m),即服務節(jié)點m可組合的服務個數(shù),如,k(1)=6.

    定義2 服務節(jié)點可組合的服務集SER(m),即服務節(jié)點m的可組合的服務節(jié)點的集合,如,SER(1)={2,4,5,6,9,10}.

    定義3 服務節(jié)點影響力f(mi,mj),令服務節(jié)點mi∈SER(mj)為服務節(jié)點mj的一個可組合服務節(jié)點,則mi對mj的相對影響力定義為,

    (3)

    其中,∑mi∈SER(mj)k(mi)表示服務節(jié)點mi的所有可組合服務數(shù)量,可以看出服務節(jié)點的組合數(shù)k(mi)越多,則相對于服務節(jié)點mi權(quán)重f(mi,mj)也相對越大.表1給出了服務節(jié)點1的可組合集,以及相應組合數(shù)與對服務節(jié)點1的相對影響力.

    表1 服務節(jié)點1的組合數(shù)與對服務節(jié)點1的相對影響力

    影響力體現(xiàn)了單一服務節(jié)點與自身可組合的服務節(jié)點的關(guān)系,并沒有考慮其他服務節(jié)點的可組合情況.

    定義4 服務節(jié)點mi對服務節(jié)點mj的相對影響權(quán)重Rw(mi,mj),令mi、mj為可組合服務節(jié)點,結(jié)合定義3給出2個服務節(jié)點可組合的相對權(quán)重Rw(mi,mj)定義為,

    (4)

    Rw(mi,mj)與Rw(mj,mi)并不相等,因為服務節(jié)點mi和mj的相對影響力不同.例如,SER(5)={1,7},k(1)=6,k(7)=2,∑mi∈SER(mj)k(mi)=8,則f(1,5)=0.75,由表1得知f(1,5)=0.11,通過定義4得Rw(1,5)=1.76,Rw(5,1)=0.25,Rw(9,1)=1.1,Rw(1,9)=0.9.

    2 Qos服務模型

    相關(guān)Web服務組合的服務均要考慮執(zhí)行時間(ET)、費用(C)、吞吐量(TH)、信譽度(REP)及可靠性(REL)等因素作為約束條件,即在不同的約束條件下優(yōu)先選擇上述條件較好的服務組合.所以在選擇一個服務過程時需確定服務之間的相對權(quán)重,并優(yōu)先選擇權(quán)重相對較高的服務.具體Qos服務模型如圖2所示.

    圖2 Web服務選擇模型圖

    該模型在可組合服務模塊與計算機整體服務質(zhì)量Qos過程中會引用到ET、C、TH、REP、REL等條件的約束.

    3 仿真實驗與結(jié)果

    仿真實驗環(huán)境參數(shù)如下:CPU IntelCoreTMi7-6700 @ 34 GHz,內(nèi)存8 GHz在Windows 7和JAVA 2 Enterprise Edition V 1. 6環(huán)境下.Qos相關(guān)參數(shù)如表2所示.

    表2 Qos的取值與約束

    表2中,N表示服務組合數(shù);CF是針對Qos的約束條件值,在0到1之間.當CF=1時,不對Qos約束;CF=0.5,表示約束的平均值,本研究中CF=0.5.

    仿真實驗過程中,考慮到算法的有效性,選擇相關(guān)的算法WFlow[5]、RWSCS-KP[6]等與本研究所提算法進行了比較,并從服務的數(shù)量、候選服務的數(shù)量和Qos約束因子3個方面來綜合評價Qos的故障率,結(jié)果如圖3所示.

    從圖3可以看出,本研究方法在服務不斷增加的情況下,服務故障率是最低的,這是因為優(yōu)先選擇相對權(quán)重較高的服務進行了組合.

    圖3 不同算法的服務故障率比較

    [1]Zeng L Z,Benatallah B,Anne H H,et al.QoSawaremiddlewareforwebservicecomposition[J].IEEE Trans Softw Eng,2004,30(5):311-327.

    [2]陳國彬,張廣泉.基于線性規(guī)劃QoS感知的Web服務組合模型[J].控制工程,2013,20(6):1131-1134.

    [3]馬亮,錢雪忠.基于QoS的Web服務調(diào)用最短路徑確定方法[J].計算機工程,2014,41(9):103-107.

    [4]戴小玲,唐明董,林祥云,等.Web服務QoS區(qū)間預測[J].小型微型計算機系統(tǒng),2015,36(12):2651-2655.

    [5]Yu T,Zhang Y,Lin K L.Efficientalgorithmsforwebservicesselectionwithend-to-endQosconstraints[J].ACM Trans Web,2007,1(1):1-26.

    [6]Cao H,Feng X,Sun Y,et al.AserviceselectionmodelwithmultipleQoscontraintsontheMMKP[C]//ProceedingoftheIFIPInternationalConferenceonNetworkandParallelComputingWorkshops.Washington,DC,USA:IEEE Press,2007:584-589.

    Research on Relative Weight Combination of Web Service Based on Qos

    DENGHuaiyong,MAQin

    (Department of Mechanical and Electronic Information, Chongqing Water Resources and Electric Engineering College, Chongqing 402160, China)

    With the development of Web services, users can choose the best Qos(Quality of service) in the highly complex network environment.This paper presents a credible study based on Qos Coding,which measures the credibility between target Web services,determines the relative weights of services between different Qos requirements,and then selects a service path through weight relationship.According to different Qos requirements from different users,a different form of service portfolio will be formed,and meanwhile a different service relative weight will be built.Ultimately for different users,a different service portfolio will be recommended in order to better meet the Qos requirements.

    Web services;Qos choreography;relative weights;service combinations

    1004-5422(2017)02-0165-03

    2017-04-12.

    鄧懷勇(1979 — ), 男, 碩士, 副教授, 從事計算機網(wǎng)絡與移動應用技術(shù)研究.

    TP393.09

    A

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