CN102082737A - 基于服务优先级的Web服务替换方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于服务优先级的Web服务替换方法，包括以下步骤：步骤一：预处理，将复合服务所能调用的Web服务记录于本地Web服务库，应用skyline算法，筛选出候选服务集；步骤二：复合服务优先级排序，依据复合服务中各服务的重要性，确定服务替换的先后顺序；步骤三：Web服务替换，根据步骤二得到的替换优先级顺序，使用步骤一所述候选服务集中的服务利用Web服务DRASS替换算法对复合服务进行替换；步骤四：返回步骤一。本发明的方法节约了计算机系统的运算资源，缩短了计算机系统的运算时间。

Description

基于服务优先级的Web服务替换方法

技术领域

本发明涉及web服务，尤其是一种基于服务优先级的Web服务替换方法。

背景技术

计算机网络能够使各计算机系统相互通信以共享数据。Web服务（本发明下文所称的服务，同样是指Web服务）能够实现计算机系统之间应用程序的数据共享。随着网络技术的发展，单一功能的Web服务已经无法满足用户的需求。SOA技术（Service-Oriented Architecture，面向服务的体系结构）的发展促使了不同功能的web应用无缝聚合，协同工作，形成大粒度的复合服务。目前，互联网上有大量来自不同服务提供商的功能相同的Web服务，而它们之间的服务质量却存在着较大的差别，这使得用户从功能相同的Web服务中挑选服务质量较好的Web服务成为可能，仅仅根据功能需求挑选服务的时代已经过去。

近年来，基于Web服务QoS（Quality of Service，服务质量）的服务组合已经成为研究的热点，各种服务选择的方法也各有千秋。这些服务选择的方法有着共同的特点：它们都是基于Web服务的QoS，采取局部最优策略或者全局最优策略的静态服务组合过程。然而，在现实的应用环境中，由于Web服务所处网络环境的动态变化，同一个服务的QoS在随时发生变化；另外，随着用户新的QoS需求的提出，可能使得当前的复合服务不再满足QoS约束。上述两种情况都需要进行复合服务重组，重组就意味着现有复合服务的体系结构都将被废弃，必然造成计算机系统不得不丢弃之前的运算结果，导致计算机系统运算资源的浪费、重组时间较长。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种基于服务优先级的Web服务替换方法，在满足当前QoS约束的情况下，通过替换系统中部分Web服务的方式来修复失效的复合服务，节约计算机系统的运算资源、缩短计算机系统的运算时间。

为实现上述目的，本发明可采取下述技术方案：

本发明一种基于服务优先级的Web服务替换方法，包括以下步骤：

步骤一：预处理

在每个复合服务生成以后，将复合服务所能调用的Web服务记录于本地Web服务库，应用skyline算法，筛选出互相之间不能比较优劣且服务质量高的Web服务，作为服务替换发生时的候选服务集；

步骤二：复合服务优先级排序

当QoS不再满足用户的需求时，计算机系统依据复合服务中各服务的重要性，计算当前复合服务中各个服务的替换优先级，确定服务替换的先后顺序；

步骤三：基于服务优先级的Web服务替换

根据步骤二得到的替换优先级顺序，使用步骤一所述候选服务集中的服务对复合服务进行替换，

首先进行单个替换，根据步骤二得到的替换优先级顺序，利用Web服务DRASS替换算法逐个选取步骤一候选服务集中的服务作为替换者，直到找到新服务使新复合服务的QoS满足用户的需求，替换完成；

当逐个遍历了整个候选服务集中的服务而无法得到满足的替换时，替换进入多个替换阶段，替换操作寻找替换优先级最高的d个服务进行替换，d的初始值为2，每次加1，直到找到一种替换使新复合服务满足用户的需求或者d=8；

当d=8时仍然不能满足用户的需求，则复合服务重组；

步骤四：返回步骤一。

所述基于服务优先级的Web服务替换方法的替换系统包括以下部分：

QoS管理器：用于与用户进行IO交互，并调度其他对Web服务的操作；

QoS监视器：用于监管复合服务的服务质量，当前QoS不再符合用户的需求时，QoS监视器向QoS 管理器报告Web服务的失效行为；

服务替换装置：当QoS 管理器接收到Web服务失效的消息时，通知服务替换装置，由其通过服务替换，修复失效的复合服务；

服务优先级计算装置：计算复合服务中每个服务的替换优先级，确定服务替换的先后顺序；

注册服务库：用于注册本地服务库的所有可选服务；

服务过滤器：执行多维skyline操作，对本地服务库里的服务进行筛选，得到互相之间不能比较优劣、且服务质量高的skyline服务，作为被替换服务的候选服务集；

Web服务：多维skyline算法过滤后的各服务的候选服务集；

服务替换的具体步骤为：

A、在每个复合服务生成以后，QoS管理器记录其本地服务库信息，然后通过服务过滤器筛选出QoS较优的Web服务，作为服务替换发生时的候选服务集；

B、当QoS监视器监听到复合服务QoS不再满足用户的需求时，通知QoS管理器；

C、QoS管理器与服务替换装置进行通信，授意服务替换装置对复合服务进行替换操作，以使其满足新QoS需求；

D、服务替换装置在进行替换前先启动服务优先级计算装置，计算复合服务中各服务的替换优先级；

E、服务优先级计算装置分解复合服务流程，并根据计算得到的替换优先级对服务进行排序；

F、服务替换装置根据上一步得到的服务优先级序列对复合服务采用权利要求1步骤三的方法进行替换，最后反馈替换结果给QoS管理器。

所述服务过滤器进行多维skyline操作，对本地服务库里的服务进行筛选，剔除掉能被其他服务支配的服务；Web服务QoS模型涉及的属性数量对应skyline算法的空间纬度数，每个QoS属性值映射为skyline模型相应的纬度上的值。

所述服务优先级计算装置分解复合服务、计算替换优先级的步骤为：

建立QoS模型的四元组：Q = (T, C, R, A)

其中T为服务响应时间，C为服务执行代价，R为可靠性，A为有效性；

建立属性重要性组成的四元组：Dl (Ω,S) ={ D_t(Ω,S), D_c(Ω,S), D_r(Ω,S), D_a(Ω,S)}

属性重要性表示系统Ω中的服务S的 QoS属性T, C, R, A值的变化对系统相应属性值的影响程度；

服务S在复合服务Ω中的重要性：D_g(Ω,S)；

建立用户根据服务的局部重要性构成的服务矩阵：G[i,j]=S_k

G的行代表各QoS属性，表示S_k服务在i行相应属性的局部重要性在所有服务中排j位；

公式1. 顺序结构下服务的QoS计算公式：

其中n为复合服务中原子服务的个数，s为复合服务，si为原子服务；

公式2. 选择结构下服务的QoS计算公式：

其中p_i为第i个选择分支执行的概率；

公式3. 并行结构下服务的QoS计算公式：

公式4.循环结构下服务的QoS计算公式：

其中m为每个循环体执行的次数；

公式5. 局部重要性的计算公式：

其中X为QoS属性，X(Ω)系统的属性X， X(S)为服务S的属性X，而∂X(Ω)/∂X(S)为系统属性X对服务S属性X求偏导；

公式6. 服务全局重要性的计算公式：

其中a₁, a₂, a₃, a₄为各个局部重要性的权重，假设S在G中各属性行对应的列数为j₁, j₂, j₃, j₃;则a₁=(n- j₁+1) ⁄ n，a₂=(n- j₂+1) ⁄ n，a₃=(n- j₃+1) ⁄ n，a₄=(n- j₄+1) ⁄ n；

复合服务中各服务替换优先级的判断步骤为：

G、分解复合服务流程，区分不同的结构；

H、根据公式1-4，计算复合服务的Q=（T, C, R, A）的表达式；

I、对Q应用公式5，对每个服务T, C, R, A属性分别求偏导，得到Dl；

J、根据上一步得到的局部重要性值Dl，构建矩阵G；

K、根据矩阵G，得到每个服务的局部重要性的权重a1, a2, a3, a4；

L、应用公式6，计算全局重要性

；

M、把复合服务中所有的服务按照全局重要性值从高到低排序，得到各服务替换优先级。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：由于采用基于服务优先级的服务替换方法，一是能选取体系结构中重要性强的服务先进行替换，通过替换系统中部分Web服务的方式来修复失效的复合服务，以减少替换次数；二是能优先选择候选服务集中服务质量高的服务替换现有服务。从而使计算机系统的Web服务质量在满足当前QoS约束的情况下，高效完成复合服务重组，节约计算机系统的运算资源，缩短计算机系统的运算时间。

附图说明

图1 是本发明基于服务优先级的Web服务替换方法的替换系统示意图。

图2是本发明基于服务优先级的Web服务替换方法的服务替换示意图。

具体实施方式

如图1和图2所示，一种基于服务优先级的Web服务替换方法，其替换系统包括以下部分：

QoS管理器1：用于与用户进行IO交互，并调度其他对Web服务的操作；

QoS监视器2：用于监管复合服务的服务质量，当前QoS不再符合用户的需求时，QoS监视器向QoS 管理器1报告Web服务的失效行为；

服务替换装置3：当QoS 管理器1接收到Web服务失效的消息时，通知服务替换装置3，由其通过服务替换，修复失效的复合服务；

服务优先级计算装置4：计算复合服务中每个服务的替换优先级，确定服务替换的先后顺序；

注册服务库5：用于注册本地服务库的所有可选服务；

服务过滤器6：执行多维skyline操作，对本地服务库里的服务进行筛选，得到互相之间不能比较优劣、且服务质量高的skyline服务，作为被替换服务的候选服务集；所述多维skyline操作，是指对注册服务库5里的服务进行筛选，剔除掉能被其他服务支配的服务，Web服务QoS模型涉及的属性数量对应skyline算法的空间纬度数，每个QoS属性值映射为skyline模型相应的纬度上的值；因为skyline算法的高效性，所以经过筛选以后每个服务的候选服务集的个数已经不多，提高了替换的效率；

Web服务7：多维skyline算法过滤后的各服务的候选服务集；

其替换方法包括以下步骤：

步骤一：预处理

在每个复合服务生成以后，QoS管理器1将复合服务中所包含的所有可选服务注册于注册服务库5，然后通过服务过滤器6应用skyline算法，筛选出互相之间不能比较优劣且服务质量高的Web服务，作为服务替换发生时的候选服务集即Web服务7。

步骤二：复合服务优先级排序

当QoS监视器2监听到复合服务QoS不再满足用户的需求时，通知QoS管理器1；QoS管理器1与服务替换装置3进行通信，授意服务替换装置3对复合服务进行替换操作，以使其满足新QoS需求；服务替换装置3在进行替换前，先启动服务优先级计算装置4，计算复合服务中各服务的替换优先级，具体步骤为：

建立QoS模型的四元组：

Q = (T, C, R, A)

其中T为服务响应时间，C为服务执行代价，R为可靠性，A为有效性；

建立属性重要性组成的四元组：

Dl (Ω,S) ={ D_t(Ω,S), D_c(Ω,S), D_r(Ω,S), D_a(Ω,S)}

属性重要性表示系统Ω中的服务S的 QoS属性T, C, R, A值的变化对系统相应属性值的影响程度；

服务S在复合服务Ω中的重要性：

D_g(Ω,S)

建立用户根据服务的局部重要性构成的服务矩阵：

G[i,j]=S_k

G的行代表各QoS属性，表示S_k服务在i行相应属性的局部重要性在所有服务中排j位；

顺序结构下服务的QoS即可表达为（公式1）：

其中n为复合服务中原子服务的个数，s为复合服务，si为原子服务；

选择结构下服务的QoS即可表达为（公式2）：

其中p_i为第i个选择分支执行的概率；

并行结构下服务的QoS即可表达为（公式3）：

循环结构下服务的QoS即可表达为（公式4）：

其中m为每个循环体执行的次数；

局部重要性即可表达为（公式5）：

其中X为QoS属性，X(Ω)系统的属性X， X(S)为服务S的属性X，而∂X(Ω)/∂X(S)为系统属性X对服务S属性X求偏导；

服务全局重要性即可表达为（公式6）：

其中a₁, a₂, a₃, a₄为各个局部重要性的权重，假设S在G中各属性行对应的列数为j₁, j₂, j₃, j₃;则a₁=(n- j₁+1) ⁄ n，a₂=(n- j₂+1) ⁄ n，a₃=(n- j₃+1) ⁄ n，a₄=(n- j₄+1) ⁄ n；

分解复合服务流程，区分不同的结构（顺序结构、选择结构、并行结构或循环结构）；根据公式1-4，计算复合服务的Q=（T, C, R, A）的表达式；对Q应用公式5，对每个服务T, C, R, A属性分别求偏导，得到Dl；根据上一步得到的局部重要性值Dl，构建矩阵G；根据矩阵G，得到每个服务的局部重要性的权重a1, a2, a3, a4；应用公式6，计算全局重要性

；把复合服务中所有的服务按照全局重要性值从高到低排序，得到各服务替换优先级。

步骤三：基于服务优先级的Web服务替换

服务替换装置3根据步骤二得到的替换优先级顺序，使用步骤一所述候选服务集中的服务对复合服务进行替换，新的QoS需求Qˊ={T_Sˊ, C_Sˊ, R_Sˊ, A_Sˊ}

首先进行单个替换，服务替换装置3根据步骤二得到的替换优先级顺序，利用Web服务DRASS替换算法逐个选取步骤一Web服务7中的服务作为替换者，直到找到新服务使新复合服务的QoS满足Qˊ，替换完成；

当逐个遍历了整个候选服务集中的服务而无法得到满足的替换时，替换进入多个替换阶段，替换操作寻找替换优先级最高的d个服务进行替换，d的初始值为2，每次加1，直到找到一种替换使新复合服务的QoS满足Qˊ或者d=8；

当d=8时仍然不能满足Qˊ（用户的需求），则复合服务重组；

图2示出了Web服务替换的示意图，其中a表示失效服务，而下方新复合服务中的b和c表示进行了服务替换的服务。

步骤四：返回步骤一。

在实际应用中，下列两种情况可能会触发服务替换：（1）用户提出新的QoS需求；（2）原有体系结构中的某个或者部分服务失效。针对第一种情况，我们的目标是尽可能使服务替换的代价最小。而对第二种情况的一般解决方式是先替换失效服务，如果仍然不能满足要求，则需要以较小的代价对复合服务中的其他服务进行替换。当前，已经有一些研究，通过采取整数规划的方法来解决服务替换问题，但这往往需要较高的代价。因此，以较小的替换代价为目标，我们提出的基于服务优先级的服务替换方法，通过分析复合服务体系结构中各服务的重要性，决定组合中各服务的替换优先级和替换多个服务时替换区域的扩展。而服务的替换优先级只跟其所在的复合服务的体系结构有关，与其本身的QoS值不相关。因此，只需要在复合服务产生时，判断一次其中各服务的替换优先级，便可以在复合服务的QoS不再满足需求时，轻松地修复现有应用。

本发明的方法，替换优先级越高的服务在整个复合服务体系结构中有越重要的地位。因此率先替换优先级高的服务时，复合服务满足QoS约束的概率比替换其他服务时要大。基于服务替换优先级的替换方法，减少了尝试替换的次数，大大提高了替换的效率，而多维skyline算法在候选服务预选的应用，使本发明的替换方法的优势更明显。节约了计算机系统的运算资源，缩短了计算机系统的运算时间。

Claims (4)

1.一种基于服务优先级的Web服务替换方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：预处理

在每个复合服务生成以后，将复合服务所能调用的Web服务记录于本地Web服务库，应用skyline算法，筛选出互相之间不能比较优劣且服务质量高的Web服务，作为服务替换发生时的候选服务集；

步骤二：复合服务优先级排序

当QoS不再满足用户的需求时，计算机系统依据复合服务中各服务的重要性，计算当前复合服务中各个服务的替换优先级，确定服务替换的先后顺序；

步骤三：基于服务优先级的Web服务替换

根据步骤二得到的替换优先级顺序，使用步骤一所述候选服务集中的服务对复合服务进行替换，

首先进行单个替换，根据步骤二得到的替换优先级顺序，利用Web服务DRASS替换算法逐个选取步骤一候选服务集中的服务作为替换者，直到找到新服务使新复合服务的QoS满足用户的需求，替换完成；

当逐个遍历了整个候选服务集中的服务而无法得到满足的替换时，替换进入多个替换阶段，替换操作寻找替换优先级最高的d个服务进行替换，d的初始值为2，每次加1，直到找到一种替换使新复合服务满足用户的需求或者d=8；

当d=8时仍然不能满足用户的需求，则复合服务重组；

步骤四：返回步骤一。

2.根据权利要求1所述的一种基于服务优先级的Web服务替换方法，其特征在于：其替换系统包括以下部分：

QoS管理器（1）：用于与用户进行IO交互，并调度其他对Web服务的操作；

QoS监视器（2）：用于监管复合服务的服务质量，当前QoS不再符合用户的需求时，QoS监视器向QoS 管理器（1）报告Web服务的失效行为；

服务替换装置（3）：当QoS 管理器（1）接收到Web服务失效的消息时，通知服务替换装置（3），由其通过服务替换，修复失效的复合服务；

服务优先级计算装置(4)：计算复合服务中每个服务的替换优先级，确定服务替换的先后顺序；

注册服务库（5）：用于注册本地服务库的所有可选服务；

服务过滤器（6）：执行多维skyline操作，对本地服务库里的服务进行筛选，得到互相之间不能比较优劣、且服务质量高的skyline服务，作为被替换服务的候选服务集；

Web服务（7）：多维skyline算法过滤后的各服务的候选服务集；

服务替换的具体步骤为：

A、在每个复合服务生成以后，QoS管理器（1）记录其本地服务库信息，然后通过服务过滤器（6）筛选出QoS较优的Web服务，作为服务替换发生时的候选服务集；

B、当QoS监视器（2）监听到复合服务QoS不再满足用户的需求时，通知QoS管理器（1）；

C、QoS管理器（1）与服务替换装置（3）进行通信，授意服务替换装置（3）对复合服务进行替换操作，以使其满足新QoS需求；

D、服务替换装置（3）在进行替换前先启动服务优先级计算装置（4），计算复合服务中各服务的替换优先级；

E、服务优先级计算装置（4）分解复合服务流程，并根据计算得到的替换优先级对服务进行排序；

F、服务替换装置（3）根据上一步得到的服务优先级序列对复合服务采用权利要求1步骤三的方法进行替换，最后反馈替换结果给QoS管理器（1）。

3.根据权利要求2所述的一种基于服务优先级的Web服务替换方法，其特征在于：所述服务过滤器（6）进行多维skyline操作，对本地服务库里的服务进行筛选，剔除掉能被其他服务支配的服务；Web服务QoS模型涉及的属性数量对应skyline算法的空间纬度数，每个QoS属性值映射为skyline模型相应的纬度上的值。

4.根据权利要求2所述的一种基于服务优先级的Web服务替换方法，其特征在于： 所述服务优先级计算装置（4）分解复合服务、计算替换优先级的步骤为：

建立QoS模型的四元组：Q = (T, C, R, A)

其中T为服务响应时间，C为服务执行代价，R为可靠性，A为有效性；

建立属性重要性组成的四元组：Dl (Ω,S) ={ D_t(Ω,S), D_c(Ω,S), D_r(Ω,S), D_a(Ω,S)}

属性重要性表示系统Ω中的服务S的 QoS属性T, C, R, A值的变化对系统QoS相应属性值的影响程度；

服务S在复合服务Ω中的重要性：D_g(Ω,S)；

建立用户根据服务的局部重要性构成的服务矩阵：G[i,j]=S_k

G的行代表各QoS属性，表示S_k服务在i行相应属性的局部重要性在所有服务中排j位；

公式1. 顺序结构下服务的QoS计算公式：

其中n为复合服务中原子服务的个数，s为复合服务，si为原子服务；

公式2. 选择结构下服务的QoS计算公式：

其中p_i为第i个选择分支执行的概率；

公式3. 并行结构下服务的QoS计算公式：

公式4.循环结构下服务的QoS计算公式：

其中m为每个循环体执行的次数；

公式5. 局部重要性的计算公式：

其中X为QoS属性，X(Ω)系统的属性X， X(S)为服务S的属性X，而∂X(Ω)/∂X(S)为系统属性X对服务S属性X求偏导；

公式6. 服务全局重要性的计算公式：

其中a₁, a₂, a₃, a₄为各个局部重要性的权重，假设S在G中各属性行对应的列数为j₁, j₂, j₃, j₃;则a₁=(n- j₁+1) ⁄ n，a₂=(n- j₂+1) ⁄ n，a₃=(n- j₃+1) ⁄ n，a₄=(n- j₄+1) ⁄ n；

复合服务中各服务替换优先级的判断步骤为：

G、分解复合服务流程，区分不同的结构；

H、根据公式1-4，计算复合服务的Q=（T, C, R, A）的表达式；

I、对Q应用公式5，对每个服务T, C, R, A属性分别求偏导，得到Dl；

J、根据上一步得到的局部重要性值Dl，构建矩阵G；

K、根据矩阵G，得到每个服务的局部重要性的权重a1, a2, a3, a4；

L、应用公式6，计算全局重要性

；

M、把复合服务中所有的服务按照全局重要性值从高到低排序，得到各服务替换优先级。

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