CN101621534A - 一种面向服务体系结构的语义服务自动组合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种结构紧凑、带语义性的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，包括如下步骤：(1)针对所有的万维网资源，建立可通用的统一的服务访问模型；(2)从统一的服务访问模型抽取到合理的服务；(3)对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；(4)对聚集、分类、识别后的服务进行转换；(5)对转换的服务进行加载；(6)完成服务交换调度分配；(7)进行服务的映射与匹配，精确定位到所需的服务；(8)对匹配的服务进行服务组合评价，选择最好的服务。本发明相对于现有技术，由于利用Web服务的松散耦合特性和语义网为Web服务提供的语义信息，可以自动地匹配、发现和调用Web服务，动态生成和执行业务流程，更好地实现语义服务组合。
Description
技术领域
本发明涉及一种服务自动组合方法，特别涉及一种面向服务体系结构的语义服务自动组合方法。
背景技术
面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture，SOA)是指为了解决业务集成的需要，通过连接能完成特定任务的独立功能实体实现的一种软件系统架构。SOA是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。当前面向服务的体系结构主要采用了Web服务的简单对象访问协议(Simple Object Access Protocol，SOAP)、Web服务描述语言(Web Services Description Language，WSDL)、Web服务的本体语言(Ontology Web Language for Services，OWL-S)、统一描述、发现和集成协议(Universal Description Discovery and Integration，UDDI)等技术实现了服务的统一描述、发布、发现和集成。但是，传统的Web服务缺乏语义信息，它主要通过关键字来完成服务的组合，存在结构松散，无语义性的问题，使得Web服务发现、选择和组合存在着巨大的问题。
发明内容
针对现有服务组合存在语义等的问题，本发明的主要目的在于提供一种结构紧凑、带语义性的服务自动组合方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，该方法包括如下步骤：
(1)针对所有的万维网资源，建立可通用的统一的服务访问模型，该可通用的统一的服务访问模型按照SDO(Service Data Objects)标准、DAS(DataAccess Service)标准、SCA(Service Component Architecture)标准以及其它的相关标准建立，并基于XML语言描述；
(2)从统一的服务访问模型抽取到合理的服务，采用基于本体的语义推理方法或基于语义的蚁群推理方法来实现，其中所述的基于语义的蚁群推理方法为在传统的蚁群算法中引入语义，使蚂蚁具有一定的人工智能；
(3)对抽取到的服务进行聚集、分类、识别，基于自动机来完成对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；
(4)对聚集、分类、识别后的服务进行转换，具体采用基于面向语义的自动机机制去实现语义服务的转换；
(5)对转换的服务进行加载，采用服务加载视图的方法来实现；
(6)完成服务交换调度分配，具体采用服务组合集成调度算法来完成服务交换调度分配；
(7)进行服务的映射与匹配，精确定位到所需的服务，具体是通过建立服务访问数据的识别接口，利用该识别接口获取业务数据，最终实现服务的匹配、映射，而该识别接口则采用一语义自动机来识别完成；
(8)对匹配的服务进行服务组合评价，选择最好的服务，主要基于按照服务在某一时刻的服务性质、服务特征、服务状态、服务需求、语义描述和语义识别这几个方面建立评价指标，并使用灰关联评价方法进行评价。
在所述步骤(2)至步骤(5)的各个步骤之间存在一服务导航定位步骤，具体采用描述语言的融合。具体的说，从统一的服务访问模型中抽取到合理的服务，对抽取到的服务进行聚集、分类、识别，对聚集、分类、识别后的服务进行转换，对转换的服务进行加载这几个步骤之间都存在服务导航定位；
所述步骤(3)至步骤(6)这四个步骤的完成需要设置一服务组合、集成的交换引擎(Web Service Crawler Engine，WSCE)来提供支持，服务组合、集成的交换引擎的实现基于矩阵理论。该服务组合、集成的交换引擎包括引擎调度分配、特征库和规则库。引擎调度分配是对引擎的服务交换提供分配的策略，采用传统调度算法与点名调度算法相结合的方式实现服务交换调度分配，所述点名调度算法是按照服务需求制定一个服务需求表，然后采用点名规则来实现服务交换调度分配；特征库包括各类应用的基础性公用库和相应的扩展库；规则库包括对调度分配和特征库的约束定义以及分析处理控制；
步骤(1)至步骤(8)的整体实现过程中需要嵌入企业服务总线(EnterpriseService Bus，ESB)来实现不同服务之间的通信与整合，企业服务总线由服务控制流、请求流、响应流、注册流和协调流通道构成，其中服务控制流用于服务组合的流程控制，该服务组合的流程控制的实现包括如下步骤：
(a)整合相关WS-*系列标准(为扩展WEB的服务能力，由W3C定义的一系列标准，包括WS-Security；WS-Reliability；WS-ReliableMessaging；WS-Addressing；WS-Transaction等等)和BPEL4WS(Business ProcessExecution Language for Web Services)的特征，使之为流程控制模型服务；
(b)建立基于Petri网的服务组合集成的流程控制模型；
(c)根据Petri网的服务组合集成的流程控制模型的特征分析，建立流程控制的稳定性微分方程系统，所述稳定性微分方程系统可以根据不同的服务分布、服务特性、服务状态等多角度完成建立；
(d)根据流程控制的稳定性微分方程系统，设计控制器、并发器和定时器，实现鲁棒控制；
(e)转化并求解所述稳定性微分方程系统；
(F)得出基于Petri网流程控制的相关参数。
本发明相对于现有技术，由于利用Web服务的松散耦合特性和语义网为Web服务提供的语义信息，可以自动地匹配、发现和调用Web服务，动态生成和执行业务流程，更好地实现语义服务组合。具体的说，首先，本发明从底层的服务获取的角度建立面向服务的可通用的统一的服务访问模型，并以引入ETL(extract，transform，and load)思想，把ETL思想引入到最初的服务获取中。即首先从统一的服务访问模型中抽取到合理的服务，加入自动机帮助聚集、分类、识别服务，接着进行转换，然后进行加载。最重要的就是在进行服务获取中，提出了语义推理和智能推理两种方法进行准确的服务抽取。因为服务经历了抽取、聚集、分类、识别、转换、加载这样的处理，再进行语义服务匹配、映射，将大大的提高服务获取自动性、精确性，同时也大大的增加服务获取量；其次，本发明不仅建立基于Petri网的服务组合集成的流程控制建模，而且在实现服务组合的过程中引入控制的思想进行流程控制，根据建模特征建立服务组合集成的微分方程，并借助现较成熟的鲁棒性原理进行分析，使得服务组合集成既能通过Petri网进行流程建模，也能加以控制；再次，本发明总结现有的几种服务组合评价方法，如具有语义的评价因子方法；基于服务质量(Quality ofService，QoS)的评价方法；基于智能计算的全局、局部的评价模型方法等的优点重新建立一种指标体系，并采用灰关联方法进行评价，从而得到最好的服务组合去实现具体的业务需求；最后，本发明对现有的企业服务总线的设计方法都基于服务提供者与服务响应者的关系而设计应用的缺点，在企业服务总线的设计中中引入通道技术的相关方法，建立多种服务流、控制流、响应流和注册流的通道。
附图说明
图1为本发明面向服务体系结构的语义服务自动组合方法流程图
图2为本发明服务组合、集成交换引擎的结构图
图3为本发明服务组合评价方法的示意图
图4为本发明实现服务组合流程控制的流程图
图5为应用本发明的示意图
图6为本发明配置的开发环境示意图
具体实施方式
下面结合附图，具体说明本发明的具体实施方式。
如图1所示，本发明的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，包括如下步骤：
S1、搭建基础开发平台。本发明是以J2EE平台下搭建的以Eclipse为基础的开源开发平台，并以开源件Struts做为开发平台的表示层、以Spring做为开发平台的业务层、以Hibernate做为开发平台的持久层。以Axis做为Web服务开发的基础开源件，以Protégé做为基于本体的语义建模、并采用OWL-S API做为语义基本推理，等等。并以MySQL做为开发平台的数据存储的数据库和数据仓库，以Tomcat做为服务器平台，并以W3C和OASIS国际标准组织的标准和规约做为开发平台的技术支持。然后通过譬如web.xml等配置文件中对各开源件进行配置，以形成集成的开发环境；
S2、针对所有的万维网资源，建立可通用的统一的服务访问模型。该服务访问模型可基于SDO(Service Data Objects)标准、DAS(Data Access Service)标准或SCA(Service Component Architecture)标准等标准建立，并基于XML语言描述，目的在于建立开放、通用、可扩展的服务访问模型，以提供企业级的语义数据挖掘或抽取。
S3、从统一的服务访问模型中抽取到合理的服务。在构建可通用的统一的服务访问模型的基础上，可通过两种方法来实现服务的抽取。一是基于本体的语义推理，即对现有的OWL-S应用程序编程接口(Application ProgrammingInterface，API)和Jena应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)进行融合，并通过SCA(Service Component Architecture)与Hibernate持久访问建立语义推理机制，完成对多维Internet数据的抽取。二是智能推理方法，如基于语义的蚁群推理方法，该方法通过把语义的特征和推理逻辑置入给每一只蚂蚁，使每一只蚂蚁具有简单情感思维，然后完成多维Internet数据挖掘优化，进一步得到可靠的数据，抽取到可信的服务；
S4、对抽取到的服务进行聚集、分类、识别。聚集是对服务分组，把来自不同提供者，但相似的服务聚集到一个组里。分类是在训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，再将服务进行分类。识别是对相似或相同的服务进行判断。聚集和分类的区别在于聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。该服务的聚集、分类、识别是基于自动机来完成。
S5、对聚集、分类、识别后的服务进行转换。这一过程主要应用的方法是基于面向语义的自动机机制去实现语义服务的转换。
S6、对转换的服务进行加载。提出一种服务加载视图实现服务加载，以语义推理的服务抽取分类和自动机的转换为视图的元源和基源。这样就建立了一种服务加载的映射系统。
值得注意到是，步骤S3-S6的各步骤之间，即从统一的服务访问模型中抽取到合理的服务；对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；对聚集、分类、识别后的服务进行转换；对转换的服务进行加载各个步骤之间都存在服务导航定位，具体采用描述语言的融合。该服务聚集、服务分类以及服务加载确立导航的多维坐标体系，并借助主题图导航开源件TM4J(Topic Maps For Java)置入到具体的开发中。
S7、完成服务交换调度分配。该服务交换调度分配是采用传统调度算法与点名调度算法相结合的方式来实现。
需要注意到是，从步骤S4-步骤S7，即实现对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；对聚集、分类、识别后的服务进行转换；对转换的服务进行加载；服务交换调度分配这四个步骤的完成都需要一个服务组合、集成的交换引擎(Web Service Crawler Engine，WSCE)来提供支持。服务组合、集成的交换引擎做为服务集成、组合的中转站，通过线性空间的矩阵论建立引擎基础理论，并建立适合该引擎的服务集成、组合调度算法。如图2所示，该基于矩阵论的服务组合集成交换引擎包括引擎调度分配、特征库和规则库。引擎调度分配是对引擎的服务交换提供分配的策略，采用传统调度算法与提出的点名调度算法相结合的方式实现服务交换调度分配，所述点名调度算法是按照服务需求制定一个服务需求表，然后采用点名规则来实现服务交换调度分配。特征库包括各类应用的基础性公用库和相应的扩展库。规则库包括对调度分配和特征库的约束定义以及分析处理控制。
S8、进行服务的映射与匹配，精确定位到所需的服务，以获得一组有用的服务。该过程通过建立服务访问数据的识别接口，以获取业务数据，该接口采用一种语义自动机来识别完成，并以此实现语义服务匹配、映射。
S9、对匹配的一组服务进行服务组合评价，以选择最好的服务。如图3所示，在通过服务的映射与匹配得到一组有用的服务后，按照服务在某一时刻的服务性质、服务特征、服务状态、服务需求、语义描述和语义识别等几个方面建立评价指标，并使用灰关联评价方法进行评价，最终选择好的服务去实现业务需求。
另外，为了使步骤S2-步骤S9顺利完成，还需要嵌入企业服务总线(Enterprise Service Bus，ESB)来实现不同服务之间的通信与整合。企业服务总线(Enterprise Service Bus，ESB)是由多个服务控制流、请求流、响应流、注册流和协调流等通道构成，其中，服务控制流是用于服务组合的流程控制；服务请求流是具体应用的需求服务请求流；服务服务响应流是从多维Internet中获得有用的服务；服务注册流是对UDDI(Universal Description Discovery andIntegration)的注册；服务协调流是对服务组合集成协调、分发。
另外，需建立一模型来实现服务控制流对服务组合流程的控制。该模型在WS-*系列标准、规定(为扩展WEB的服务能力，由W3C定义的一系列标准，包括WS-Security；WS-Reliability；WS-ReliableMessaging；WS-Addressing；WS-Transaction等等)和BPEL4WS(Business Process Execution Language for WebServices)规则的支持下，首先根据服务导航、服务定位和服务组合、集成交换引擎的要求，建立一种基于Petri网的流程控制模型，并根据服务流程的描述特征，根据Petri网流程控制的参数建立稳定性微分方程系统，从而构造服务流程控制的控制器、并发器和定时器，并使该方程系统满足鲁棒性，最后进行分析求解，得到具体的参数。如图4所示，具体来说，该服务组合流程控制的实现包括如下步骤：
S101、整合相关WS-*系列标准和BPEL4WS的特征，使之为流程控制模型服务；
S102、建立基于Petri网的服务组合集成的流程控制模型；
S103、根据Petri网的服务组合集成的流程控制模型的特征分析，建立流程控制的稳定性微分方程系统，该稳定性微分方程系统可以根据不同的服务分布、服务特性、服务状态等多角度完成建立；
S104、根据流程控制的稳定性微分方程系统，设计控制器、并发器和定时器，从而实现鲁棒控制；
S105、转化并求解该稳定性微分方程系统；
S106、得出基于Petri网流程控制的相关参数，从而实现服务组合流程的控制。
最后，在上述面向服务体系结构的语义服务方法在所搭建的基础开发平台运行成为面向服务体系结构的语义服务组合平台的过程中，还需要建立该平台的优化模型以及该平台的信任保障机制，以提高该平台的效率，封装上述面向服务体系结构的语义服务方法，并建立一致性、兼容算法进行检测和验证，然后建立一组供应用的接口和可扩展的接口供开发人员使用，具体来说，建立平台的信任保障机制、一致性检测和优化模型，目的在于对整个平台的质量、安全的保护，以及对整个平台进行优化核查，并进一步对平台的正常运行提供一致性检测，使平台运行稳定，可靠性高，健壮性好。其中，信任保障机制是指将其划分成三级信任保障，最上层为初级论证，中间层为平台的质量监管，最底层为平台的评估验证；一致性检测是指建立服务组合集成的导向和寻找依据，使得服务组合集成有凭有据；优化模型是指根据信任保障机制和一致性检测的量化参数，建立一个平台运行的优化模型，根据具体情况，选择不同的优化算法进行优化。
图5为应用本发明的示意图，图6为本发明配置的开发环境示意图，下面结合图5和图6来说明如何来应用本发明。具体来说，应用方法为：将本发明的内容包装成一个中间件，命名为：WSCMW，并提供多种开发接口、扩展接口、连接接口，这样就可以提供给多种具体企业级分布系统集成使用。所述多种具体企业级分布系统包括了分布式数据仓库、支撑系统、应用系统和业务系统，这也是本发明的主要目的。因此，只需把所需的业务系统的接口通过该中间件提供的配置文件规则进行配置即可。其应用步骤如下：
(1)提供WSCMW的规则说明书，并给出具体的使用方法，操作步骤；
(2)指出WSCMW应用范围；
(3)给出WSCMW配置文件格式，包括怎样配置各构件，或已组装好的构件系统，具体如下：
<composite xmlns＝″WSCMW配置路径″name＝″业务对象名称(如构件)″>
<interface name＝”WSCMW公开的可用接口名”mothed＝””/>
……
<Einterface name＝”WSCMW扩展接口”connection＝””/>
……
<service name＝″初始化服务名称″>
<binding.rest/>
<reference>SearchComponent</reference>
</service>
<component name＝″SearchComponent″>
<implementation.python module＝″一个实现方法″scope＝″composite″/>
<reference name＝″WSCMW配置″>ConfigComponent</reference>
<reference name＝″业务构件″>名称</reference>
</component>
……
<component name＝″构件配置方法″>
<implementation.python module＝″实现方法″scope＝″composite″/>
</component>
</composite>
(4)启动WSCMW一致性检测；
(5)实现实际应用。
Claims (10)
1.一种面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)针对所有的万维网资源，建立可通用的统一的服务访问模型；
(2)从统一的服务访问模型抽取到合理的服务；
(3)对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；
(4)对聚集、分类、识别后的服务进行转换；
(5)对转换的服务进行加载；
(6)完成服务交换调度分配；
(7)进行服务的映射与匹配，精确定位到所需的服务；
(8)对匹配的服务进行服务组合评价，选择最好的服务，在所述步骤(2)至步骤(5)的各个步骤之间存在服务导航定位，具体采用描述语言的融合；所述步骤(3)至步骤(6)这四个步骤的完成需要设置一服务组合、集成的交换引擎来提供支持；所述步骤(1)至步骤(8)的整体实现过程中需要嵌入企业服务总线来实现不同服务之间的通信与整合，所述企业服务总线由服务控制流、请求流、响应流、注册流和协调流通道构成，其中服务控制流用于服务组合的流程控制。
2.根据权利要求1所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(1)中统一的服务访问模型是按照SDO标准或DAS标准或SCA标准建立的，并基于XML语言描述。
3.根据权利要求2所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(2)从统一的服务访问模型抽取到合理的服务是采用基于本体的语义推理方法或基于语义的蚁群推理方法来实现的，其中所述的基于语义的蚁群推理方法是在传统的蚁群算法中引入语义，使蚂蚁具有一定的人工智能。
4.根据权利要求3所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(3)是基于自动机来完成对抽取到的服务进行聚集、分类、识别；所述步骤(4)是采用基于面向语义的自动机机制去实现语义服务的转换。
5.根据权利要求4所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(5)是采用服务加载视图的方法对转换的服务进行加载。
6.根据权利要求5所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(6)是采用服务组合集成调度算法来完成服务交换调度分配。
7.根据权利要求6所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述服务组合、集成的交换引擎的实现基于矩阵理论，所述服务组合、集成的交换引擎包括引擎调度分配、特征库和规则库，引擎调度分配是对引擎的服务交换提供分配的策略，采用传统调度算法与点名调度算法相结合的方式实现服务交换调度分配，所述点名调度算法是按照服务需求制定一个服务需求表，然后采用点名规则来实现服务交换调度分配；特征库包括各类应用的基础性公用库和相应的扩展库；规则库包括对调度分配和特征库的约束定义以及分析处理控制。
8.根据权利要求7所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(7)的实现是通过建立服务访问数据的识别接口，利用所述识别接口获取业务数据，最终实现服务的匹配、映射，所述识别接口采用一语义自动机来识别完成。
9.根据权利要求8所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述步骤(8)的实现基于按照服务在某一时刻的服务性质、服务特征、服务状态、服务需求、语义描述和语义识别这几个方面建立评价指标，并使用灰关联评价方法进行评价。
10.根据权利要求9所述的面向服务体系结构的语义服务自动组合方法，其特征在于，所述服务组合的流程控制包括如下步骤：
(1)整合相关WS-*系列标准和BPEL4WS的特征，使之为流程控制模型服务；
(2)建立基于Petri网的服务组合集成的流程控制模型；
(3)根据Petri网的服务组合集成的流程控制模型的特征分析，建立流程控制的稳定性微分方程系统，所述稳定性微分方程系统可以根据不同的服务分布、服务特性、服务状态多角度完成建立；
(4)根据流程控制的稳定性微分方程系统，设计控制器、并发器和定时器，实现鲁棒控制；
(5)转化并求解所述稳定性微分方程系统；
(6)得出基于Petri网流程控制的相关参数。
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