CN102082737B - 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-OrientedArchitecture，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

A、QoS管理器（1）记录其本地服务库信息，注册服务库（5），所述注册服务库（5）用于注册本地服务库的所有可选服务，然后通过服务过滤器（6）筛选出QoS较优的Web服务（7），作为服务替换发生时的候选服务集，所述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，所述服务过滤器（6）用于执行多维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Web服务（7）为多维skyline算法过滤后的各服务的候选服务集；

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），所述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；

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，所述服务替换装置（3）用于当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；

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，所述服务优先级计算装置（4）用于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；

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进行以下替换，反馈替换结果给QoS管理器（1）：

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：D1(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：

T_s＝m*T_si，C_s＝m*C_si，R_s＝(R_si)^m，A_s＝(A_si)^m

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

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：

D_g(S)＝a₁*D_t(Ω，S)+a₂*D_c(Ω，S)+a₃*D_r(Ω，S)+a₄*D_a(Ω，S)

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j ₁，j₂，j₃，j₄；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：

A’、分解复合服务流程，区分不同的结构；

B’、根据公式1-4，计算复合服务的Q=（T，C，R，A）的表达式；

C’、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；

D’、根据上一步得到的局部重要性值Dl，构建矩阵G；

E’、根据矩阵G，得到每个服务的局部重要性的权重a1，a2，a3，a4；

F’、应用公式6，计算全局重要性D_g；

G’、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：

D1(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）：

T_s＝m*T_si，C_s＝m*C_si，R_s＝(R_si)^m，A_s＝(A_si)^m

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 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）：

D_g(S)＝a₁*D_t(Ω，S)+a₂*D_c(Ω，S)+a₃*D_r(Ω，S)+a₄*D_a(Ω，S)

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，j₄；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D_g；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：⑴用户提出新的QoS需求；⑵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 (3)

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：

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；

A、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（7），作为服务替换发生时的候选服务集，所述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，注册服务库（5）用于注册所述本地服务库的所有可选信息，所述服务过滤器（6）用于执行多维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Web服务（7）为多维skyline算法过滤后的各服务的候选服务集；

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），所述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；

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，所述服务替换装置（3）用于当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；

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），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，计算复合服务中各服务的替换优先级，所述服务优先级计算装置（4）用于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；

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进行以下替换，反馈替换结果给QoS管理器（1）：

根据步骤D得到的替换优先级顺序，使用步骤A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D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A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。

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：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。

3.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：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：

T_s＝m*T_si,C_s＝m*C_si,R_s＝(R_si)^m,A_s＝(A_si)^m

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：

D_g(S)=a₁*D_t(Ω,S)+a₂*D_c(Ω,S)+a₃*D_r(Ω,S)+a₄*D_a(Ω,S)

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, j₄;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：

A’、分解复合服务流程，区分不同的结构；

B’、根据公式1-4，计算复合服务的Q=（T, C, R, A）的表达式；

C’、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；

D’、根据上一步得到的局部重要性值Dl，构建矩阵G；

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

F’、应用公式6，计算全局重要性

G’、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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