CN109766223A - 基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息；融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型；通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理；根据网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性；对重要的Web服务配置合适的主动容错策略。该方法融合Web服务网络的结构特征与服务节点自身特征，模型设计合理、计算操作简便且使用效果好，有效地利用最小的执行冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性。

Description

基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法及系统

技术领域

本发明涉及信息技术和服务科学技术领域，特别涉及一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法及系统。

背景技术

面向服务的架构(SOA，Service Oriented Architecture)，已经发展成为信息系统集成与共享的有效支撑技术。Web服务作为一种松耦合、自包含、粗粒度的分布式计算模型，由于开发者和提供者各异，构建在异地、异构环境中，存在更多的可能失效因素，Web服务执行的可靠性和容错能力受到越来越多的关注。在基于Web服务的信息系统中，组合服务的正确高效执行，以及整个服务系统的可靠性不仅依赖于原子服务的正确执行能力，也依赖于服务间的有效通信能力。Web服务系统的容错策略比传统的信息管理系统更加复杂。

Web服务组合的容错方法一般可分为主动和被动容错方法。其中，主动容错方法直接执行多个可实现相同目标的服务，系统选择最快或者最优的执行作为其结果，如并行(Parralling)和多版本(N-Version programming,NVP)技术。主动容错方法由于同时执行多个服务无疑会增加系统开销，为了以最小的代价实现最佳的Web组合服务容错效果，核心的问题是如何确定关键Web服务节点并对其进行主动容错。有的Web服务在开发阶段就已经确定了功能性指标，这些已经由Web服务开发者决定了采取主动容错的服务，由其内部的故障处理机制进行容错，如常见的支付服务。而另一些服务，由功能性指标无法判断是否进行主动容错，需要根据其非功能性指标进行评估，如通用查询服务。服务本身的性能(如响应时间、执行成功率、可用性等)、在服务组合中的表现(如受欢迎程度、权威性、影响力、基本服务间关联质量)、用户的主观偏好(如主客观权重、结合使用频率和用户评价的质量等)都属于Web服务非功能评价指标。非功能评价指标的改进和完善对于基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法会有直接影响。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，该方法有效地利用最小的执行冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，并降低因服务失效而对整个服务网络造成的影响。

本发明的另一个目的在于提出一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统。

为达到上述目的，本发明一方面提出了基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，包括以下步骤：步骤S1，读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息；步骤S2，融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型；步骤S3，通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理；步骤S4，根据所述网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性；步骤S5，根据所述每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，融合Web服务网络的结构特征与服务节点自身特征，获取服务节点的重要性以进行重要性排序，选择出对整个服务网络性能影响最大的若干Web服务，并为Web服务设计主动容错补偿环节，以有效地利用最小的冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，从而降低因服务失效而对整个服务网络造成的影响。

另外，根据本发明上述实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法还可以具有以下附加的技术特征：

可选地，在本发明的一个实施例中，在所述步骤S2中，在所述Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，其中，所述多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S3包括：在所述Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定所述原子服务节点的错误概率是否高于所述错误概率阈值；若所述原子服务节点的错误概率高于所述错误概率阈值，则所述原子服务节点为非可靠性节点，并对所述非可靠性节点进行重构。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4包括：将所述Web组合服务网络中所述每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值；根据收敛公式对所述每个原子服务进行迭代计算，直至所述每个原子服务收敛。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S5中所述每个原子服务的重要性计算结果为：

其中，式中的ws_i为所述每个原子服务，dc、da、dp为所述Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示所述Web组合服务网络中调用所述每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示所述Web组合服务网络中被所述每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。

为达到上述目的，本发明另一方面提出了一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，包括：读取模块用于读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息；构建模块用于融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型；重构模块用于通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理；获取模块用于根据所述网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性；配置模块用于根据所述每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，融合Web服务网络的结构特征与服务节点自身特征，获取服务节点的重要性以进行重要性排序，选择出对整个服务网络性能影响最大的若干Web服务，并为Web服务设计主动容错补偿环节，以有效地利用最小的冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，从而降低因服务失效而对整个服务网络造成的影响。

另外，根据本发明上述实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统还可以具有以下附加的技术特征：

可选地，在本发明的一个实施例中，在所述构建模块中，在所述Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，其中，所述多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述重构模块具体用于：在所述Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定所述原子服务节点的错误概率是否高于所述错误概率阈值，若所述原子服务节点的错误概率高于所述错误概率阈值，则所述原子服务节点为非可靠性节点，并对所述非可靠性节点进行重构。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取模块具体用于：将所述Web组合服务网络中所述每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值，并根据收敛公式对所述每个原子服务进行迭代计算，直至所述每个原子服务收敛。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述配置模块中所述每个原子服务的重要性计算结果为：

其中，式中的ws_i为所述每个原子服务，dc、da、dp为所述Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示所述Web组合服务网络中调用所述每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示所述Web组合服务网络中被所述每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的融合结构与节点特征基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法框图；

图2为根据本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法流程图；

图3为根据本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法中重要性计算方法示意图；

图4为根据本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法及系统，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法。

如图1所示，本发明实施例主要包含四个主要部分的内容：建立融合网络结构及节点特征的Web组合服务网络节点重要性评价模型；Web服务系统预处理，通过服务测试来重构可靠性差的Web服务；考虑网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征，建立基于重要性分析的服务选择算法；对重要的Web服务配置合适的主动容错策略。

下面结合上述的四个主要部分对本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法进行详细描述。

如图2所示，该基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法包括以下步骤：

在步骤S1中，读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息。

具体地，在Web组合服务系统中，通过服务执行管理和日志模块，记录组合服务和原子服务的运行状态等非功能性指标，通过该模块读取原子服务执行总次数与失效次数，组合服务执行次数与失败次数，组合服务与原子服务的包含关系，进而确定各服务节点重要性的非功能信息。

在步骤S2中，融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型。

换句话来说，确定Web组合服务重要性的评价指标信息。在Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性等各项指标。

具体而言，通过服务节点在Web组合服务网络中的位置，与其他节点的交互关系，以及在整个组合服务链中的路径特征等，定义和构建Web组合服务网络节点重要性评价指标。在Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算以下的指标。

服务节点错误概率：原子服务在执行时，失败次数占总执行次数的百分比。可以通过Web服务网络的执行日志来统计一个原子服务的总执行次数run(ws_i)，以及总的失败次数fail(ws_i)，计算出一个原子服务服务ws_i的执行错误概率为：

原子服务节点连通性：为原子服务节点在Web组合服务网络中调用其他服务和被其他服务调用的总次数占整个Web组合服务网络中所有节点之间相互调用总次数的百分比。若Web组合服务网络有向图邻接矩阵为A，则ws_i的服务节点连通性计算为：

原子服务节点中介性：为原子服务节点在Web组合服务网络中能够参与构建的所有的组合服务的次数占整个Web组合服务网络中所有组合服务个数的百分比。对Web组合服务网络中的所有调用该原子服务的组合服务个数total_i，以及所有组合服务个数n进行统计，则ws_i的服务节点中介性指标计算为：

原子服务节点权威性：为原子服务ws_i对于其调用的若干服务的重要性影响传递，可以通过在组合服务网络中定义从节点ws_i到节点ws_j的调用概率来作为ws_i到ws_j的有向边的权重eAuthority_ij来表征节点的权威性指标。一个原子服务ws_i相对于另一个原子服务ws_j的权威性eAuthority_ij为：

原子服务节点枢纽性：为原子服务ws_i执行失败导致整个组合服务执行失败的概率，可以通过Web服务网络执行日志统计原子服务ws_i执行失效的次数fail(ws_i)，以及相关组合服务同时执行失败的次数allfail(ws_i)，计算原子服务ws_i枢纽性指标pivot(ws_i)为：

在步骤S3中，通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理。

进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S3包括：在Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定原子服务节点的错误概率是否高于错误概率阈值；若原子服务节点的错误概率高于错误概率阈值，则原子服务节点为非可靠性节点，并对非可靠性节点进行重构。

也就是说，在Web组合服务网络中选定错误概率阈值reConstruct_threshold(一般选取0.05～0.15左右)，对于原子服务节点中执行错误概率过高或可靠性差的服务可以通过通知开发者重新开发与重构，或者通过提高硬件或网络运行环境提升可靠性开发者，进而防止原子服务节点成为整个服务网络性能表现的瓶颈，消除该类非可靠服务对于整个Web服务系统执行性能的冲击。

在步骤S4中，根据网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性。在步骤S5中，根据每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S4包括：将Web组合服务网络中每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值；根据收敛公式对每个原子服务进行迭代计算，直至每个原子服务收敛。

也就是说，计算Web组合服务网络中每个原子服务的重要性。可以理解的是，对于一个原子服务ws_i，当调用该ws_i的服务重要或者被其调用的服务重要时，在一定程度上都会提高ws_i自身的重要性，即在空间上ws_i的重要性可以通过连通性向前或者向后进行传播。同样的，对于原子服务ws_i，其重要性也体现在所构成的组合服务中，原子节点的权威性、枢纽性对于整个组合服务从空间和时间上进行影响。

如图3所示，对于重要性进行评估时，越重要的服务表明执行失效时对于整个服务会造成越大的影响，其主动容错的需求也就越大。

举例而言，重要性计算Significance(ws_i)算法如下：

对于Web组合服务网络中的每个原子服务节点随机分配重要性值S(ws_i)，其重要性S(ws_i)随机选择区间(0，1)的一个随机值。

选定Web服务网络中服务节点连通性、权威性前向、权威性后向传递的阻尼系数dc、da、dp，取值范围根据经验为0.85～0.95之间，表示组合服务执行到该原子服务后，有85-95％的概率能够继续正确执行。

根据发明实施例的S(ws_i)计算公式，根据第t次的所有S(ws_i)，计算出第t+1次时的所有S(ws_i)，即S(t)→S(t+1)。判断不等式|S(t+1)-S(t)|＜ε是否成立，ε为某一给定的极小值。若不成立，则继续执行该步骤，若成立，则选取若干top(S(ws_i))进行重要节点的主动容错，即选择计算结果Significance(ws_i)较大的原子服务，用最小的执行冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，其中，Web组合服务网络重要性计算结果Significance(ws_i)过程为：

其中，式中的ws_i为每个原子服务，dc、da、dp为Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示Web组合服务网络中调用每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示Web组合服务网络中被每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。

举例而言，将本发明实施例应用于Web服务网络仿真系统中，比较方法为采用复杂网络分析软件Pajek模拟随机生成Web组合服务网络，包含150个原子服务节点，每个节点的随机出度介于区间[1，10]中，共包含788条边。将每个原子服务节点与真实的Web服务数据集QWS(Quality of Web Service)Datasets进行对应，并在服务网络中沿调用关系随机遍历得到10000组组合服务。将上述数据作为原子服务和组合服务的非功能性信息，进行相关指标的计算，比较随机选择k个服务进行主动容错RandomFT、根据服务网络结构特征计算服务的重要性进行主动容错FTCloud、根据服务网络节点可靠性和局部影响计算服务的重要性进行主动容错ROCloud、本发明提出的方法SCloud，共四种方法的结果。重构的错误概率阈值选择为0.15，阻尼系数选择0.85，k值选择top5-30。

从表1(不同重要性排序算法进行主动容错后的服务执行错误率比较)的结果可以看出，本发明实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，在不同的top(k)值选择下，对于Web组合服务网络重要服务节点进行主动容错后，服务执行错误率都比其他方法要小，同时，当选择的主动容错服务比例越高时，容错率也在下降，符合Web组合服务执行实际经验，故本发明实施例是有效的。

表1

根据本发明实施例提出的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，融合Web服务网络的结构特征与服务节点自身特征，获取服务节点的重要性以进行重要性排序，选择出对整个服务网络性能影响最大的若干Web服务，并为Web服务设计主动容错补偿环节，以有效地利用最小的冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，从而降低因服务失效而对整个服务网络造成的影响。

其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统。

图4是本发明一个实施例的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统结构示意图。

如图4所示，该基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统10包括：读取模块100、构建模块200、重构模块300、获取模块400和配置模块500。

进一步地，读取模块100用于读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息。构建模块200用于融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型。

其中，在构建模块中，在Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，其中，多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性。

重构模块300用于通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理。

进一步地，在Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定原子服务节点的错误概率是否高于错误概率阈值，若原子服务节点的错误概率高于错误概率阈值，则原子服务节点为非可靠性节点，并对非可靠性节点进行重构。

获取模块400用于根据网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性。

进一步地，获取模块具体用于：将Web组合服务网络中每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值，并根据收敛公式对每个原子服务进行迭代计算，直至每个原子服务收敛。

配置模块500用于根据每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

可以理解的是，配置模块中每个原子服务的重要性计算结果为：

其中，式中的ws_i为每个原子服务，dc、da、dp为Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示Web组合服务网络中调用每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示Web组合服务网络中被每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。

需要说明的是，前述对基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法实施例的解释说明也适用于该系统，此处不再赘述。

根据本发明实施例提出的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，融合Web服务网络的结构特征与服务节点自身特征，获取服务节点的重要性以进行重要性排序，选择出对整个服务网络性能影响最大的若干Web服务，并为Web服务设计主动容错补偿环节，以有效地利用最小的冗余最大限度提高整个服务系统的可靠性，从而降低因服务失效而对整个服务网络造成的影响。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息；

步骤S2，融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型；

步骤S3，通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理；

步骤S4，根据所述网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性；以及

步骤S5，根据所述每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

2.根据权利要求1所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在所述Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，其中，所述多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性。

3.根据权利要求1所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

在所述Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定所述原子服务节点的错误概率是否高于所述错误概率阈值；

若所述原子服务节点的错误概率高于所述错误概率阈值，则所述原子服务节点为非可靠性节点，并对所述非可靠性节点进行重构。

4.根据权利要求1所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

将所述Web组合服务网络中所述每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值；

根据收敛公式对所述每个原子服务进行迭代计算，直至所述每个原子服务收敛。

5.根据权利要求1所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错方法，其特征在于，所述步骤S5中所述每个原子服务的重要性计算结果为：

其中，式中的ws_i为所述每个原子服务，dc、da、dp为所述Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示所述Web组合服务网络中调用所述每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示所述Web组合服务网络中被所述每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。

6.一种基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，其特征在于，包括：

读取模块，用于读取影响Web组合服务网络中各服务节点重要性的非功能信息；

构建模块，用于融合Web组合服务的网络结构及节点特征，以建立Web组合服务网络节点重要性评价模型；

重构模块，用于通过服务测试重构可靠性差的Web服务，以完成对Web服务系统预处理；

获取模块，用于根据所述网络结构的空间传递和网络节点的时间传递特征得到Web组合服务网络中每个原子服务的重要性；以及

配置模块，用于根据所述每个原子服务的重要性对重要性满足预设条件的Web服务配置主动容错策略。

7.根据权利要求6所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，其特征在于，在所述构建模块中，在所述Web组合服务网络重要性节点评价模型中，对于每一个原子服务节点定义和计算多个指标，其中，所述多个指标包括服务节点错误概率、原子服务节点连通性、原子服务节点中介性、原子服务节点权威性和原子服务节点枢纽性。

8.根据权利要求6所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，其特征在于，所述重构模块具体用于：

在所述Web组合服务网络中选定错误概率阈值，并判定所述原子服务节点的错误概率是否高于所述错误概率阈值，若所述原子服务节点的错误概率高于所述错误概率阈值，则所述原子服务节点为非可靠性节点，并对所述非可靠性节点进行重构。

9.根据权利要求6所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，其特征在于，所述获取模块具体用于：

将所述Web组合服务网络中所述每个原子服务的重要性随机选取预设区间的某一值，并根据收敛公式对所述每个原子服务进行迭代计算，直至所述每个原子服务收敛。

10.根据权利要求6所述的基于重要性分析的Web组合服务主动容错系统，其特征在于，所述配置模块中所述每个原子服务的重要性计算结果为：

其中，式中的ws_i为所述每个原子服务，dc、da、dp为所述Web组合服务网络连通性、权威性前向、权威性后向传播阻尼系数，在预设区间中选择；N(ws_i)表示所述Web组合服务网络中调用所述每个原子服务ws_i的服务集合；N^T(ws_i)表示所述Web组合服务网络中被所述每个原子服务ws_i调用的服务集合，且|N(ws_i)|+|N^T(ws_i)|与connectivity(ws_i)正线性相关。