一种基于QoS的服务组合运行时的重组容错机制

基于支持服务组合运行时容错处理的平台,提出了运行时重构局部流程的故障处理机制,以有效支持流程运行出现故障时的在线自恢复,使流程执行时在业务功能与服务质量两方面均得到保障。     

Web服务组合运行中的容错架构

对Web服务组合进行容错处理是提高服务可用性和可靠性的有效途径。该文分析服务组合流程运行时经常出现的故障,对其故障的严重程度进行分级,提出执行引擎WebJetFlow在执行过程中的的容错架构。针对Web服务组合运行时故障的轻重程度,有针对性地实现了相应的在线处理策略,当流程执行时使业务功能和服务质量同时得到了保障。     

一种支持模糊QoS属性的服务组合容错方法

提出了一种支持模糊QoS属性的服务组合容错方法,运用区间数的方式来描述那些带布模糊性的QoS需求,针对服务组合的特点,构建了服务组合容错框架,通过对服务组合运行时的QoS历史数据和实测值进行偏差度量,重点讨论了在组件服务QoS失效和组合服务QoS失效这两种情况下的容错处理策略。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于AOP的Web服务失效恢复机制

为解决服务失效带来的Web服务组合运行时可靠性问题,消除失效恢复处理对正常业务逻辑的干扰,分析了BPEL引擎内置异常处理机制的局限性,提出了一种基于AOP的Web服务失效恢复机制.将QoS纳入服务选择指标,在流程执行前,通过查询UDDI及QoS约束过滤,预先获得各成员服务的候选服务集合;引入面向切面(AOP)技术扩展BPEL引擎,通过容错代理切面拦截服务请求和调用服务实例,在失效发生时利用候选服务集合中的等价服务替代失效服务,提高了服务组合运行时的可靠性,并使失效恢复处理从功能性业务逻辑中分离.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.     

云服务可靠性优化方法研究

针对云服务的冗余特性和可靠性保障的需求,探讨了提高云服务可靠性的有效途径。基于云服务的可靠性体系框架和管理模式,提出了信任冗余的云服务可靠性增强总体框架;在服务准备时的冗余设计阶段,基于选举协议的云服务轮询检测机制,设计了信任感知的容错服务选择算法,给出了最小容错服务个数的求解方法;基于服务组合运行时的容错处理框架,提出了保证服务响应时间的基于失效规则的云服务调用策略。实验结果表明,提出的容错服务选择算法和云服务调用策略具有较好的实用性和有效性。     

代价驱动的服务组合

互联网环境的开放性、自治性和动态性给基于互联网的资源共享与应用集成带来了新的挑战。在组合服务运行过程中服务质量保证和可靠性等研究方面,服务冗余技术、流程重构技术是非常重要的容错手段,但是目前尚存在着容错开销过大、难以满足实时性要求以及流程重构策略缺乏可行性等问题。服务容错技术是保证组合服务QoS和带来额外开销(代价)的一个权衡。在分析冗余技术、流程重构可能带来的高额容错代价后,提出用于减少容错代价的组合服务拆分原则,遵循该原则有助于组合服务设计者选择合适的组件服务粒度并降低服务间的耦合度。模拟实验表明,提出的方法有助于提高组合服务的可靠性并降低失效容错代价。     

基于QoS的Web服务组合的全局优化方法

研究在服务组合预先优化阶段及在运行时容错处理阶段对重构的服务组合进行基于QoS的在线全局优化方法,提出并实现了一种结合修正单纯形法和启发式枚举法解决多目标全局组合最优化问题,加快了解空间搜索的收敛速度以及提高了目标函数的优化水平。     

基于Agent的组合构件服务工作容错研究

组合构件服务是将分布在 Internet上构件提供的服务进行链接 ,形成具有新功能构件服务的分布式网络计算技术。本文在分析了基于 agent的构件服务工作模式及构件服务组合方式可能产生的工作失败的若干情形的基础上 ,给出了构件服务工作的结构失效和源失效的概念。针对组合构件服务由于源失效可能引发的的执行失败 ,提出了局部容错的方法来解决完全备份容错导致的执行代价太高的问题 ;为了保证组合构件服务最大限度的稳定运行 ,提出利用基于 agent的服务发现和服务协商来实现执行容错。最后给出了在集中式调度模式和分布式调度模式下的基于 agent技术的组合构件服务执行容错调度算法。     

基于树型编码遗传算法在Web服务选择中的应用

提出一种基于QoS的Web服务选择的遗传算法（TGA）。该算法采用树型编码,携带流程的静态模型结构信息,可实现染色体的自动编解码和存储适应值计算的中间结果,并且可以通过简单的方法有效支持组合服务运行时重计划。通过仿真实验,验证了在同等优化效果下,TGA比一维编码遗传算法获得了更快的速度,并验证了树型编码用于流程运行时重计划的有效性。     

基于AOP的Web服务组合容错模型

为了解决现有Web服务组合容错方案中功能性代码与容错处理代码缠绕问题,提出了基于AOP的Web服务组合容错模型.对Web服务组合执行过程的各阶段失效原因进行了分析和归类,给出了相应的容错处理策略;基于AOP横切关注点分离的思想,构建了Web服务组合容错模型,保障执行过程中业务功能和服务质量的同时,实现了容错关注点与功能关注点的分离.通过实例分析,验证了该模型的可行性和有效性.     

GOS: a global optimal selection strategies for QoS-aware web services composition

Services composition technology provides a promising way to create new services in services-oriented architecture. However, some challenges are hindering the application of services composition. One of the major challenges encountered by composite services developer is how to effectively select a set of services across different autonomous regions (e.g., organization or business) to instantiate a composite service which can satisfy user’s QoS constraints. To solve QoS-aware Web service composition problem, this paper proposes a global optimization selection (GOS) approach based on prediction mechanism for QoS values of local services. The GOS includes two parts. First, the local preprocessing service selection algorithm can be used to increase composite services performance in run-time by predicting the change of service quality parameters. Second, GOS aims at enhancing the run-time performance of global selection by reducing QoS aggregation operations. The simulation results show that the GOS has excellent selection and lower execution cost than existing approaches.     

数据流处理中确定性QoS的保证方法

与以往尽最大努力的查询服务提供方式不同,讨论了数据流处理中确定性QoS的保证问题以网络演算为理论基础,提出了一种数据流处理中的QoS建模和QoS保证方法.系统运行前验证所有查询在满足各自的QoS前提下的可调度性.在运行时为通过QoS可调度性验证的每个查询分配代表其QoS需求的服务曲线,从而保证各查询期望的QoS.为了提高查询处理效率,还讨论了保证QoS的批调度和查询共享.实验结果表明,该QoS保证方法能够有效地为数据流上的连续查询提供确定性的QoS保证.     

Dynamic service selection with QoS constraints and inter-service correlations using cooperative coevolution

Building business processes by Web services in cloud computing has become the hotspot of service applications. Due to the complexity and uncertainty of business environment, QoS violations of service processes often take place at run-time. To rapidly recover from failures and minimize their impacts on the original execution plan of service processes, dynamic service selection is urgently needed once potential QoS violations are detected. However, existing research works do not fully investigate QoS constraints and inter-service correlations, as well as the breach penalty caused by service adjustment. In this paper, we present a new cooperative coevolutionary approach for dynamic service selection with QoS constraints and inter-service correlations. First, a novel formal model for the dynamic service selection problem with QoS constraints and inter-service correlations is presented. Second, a Double Information based Cooperative Coevolutionary algorithm (DICC) is proposed which uses Potter’s cooperative coevolutionary framework and provides both local and global knowledge for the dynamic service selection optimization. Finally, we develop a prototype system to apply our approach and adopt different test cases to show that our DICC approach performs more effectively and efficiently than existing algorithms.     

基于用户请求服务的QoS评价模型

进行SOA系统构建时,在选择同一功能服务不同物理实现的过程中,需要考虑用户适合度。提出根据用户需求确定服务QoS属性集的方法,该方法用扩展的WSDL协议描述服务QoS,量化服务QoS和用户QoS需求。构建基于用户请求的服务质量模型和相应算法,完成对最佳用户适合度服务物理实现的选择。     

满足原子事务的QoS感知的自适应服务选择

随着云计算的兴起,服务计算成为其实现的一种关键技术,学术领域对服务组合有新的思考。提出了满足原子事务的服务质量（quality of service,QoS）感知的自适应服务选择方法,既考虑QoS约束,也考虑服务间的事务约束,在进行全局优化选择时结合适当的协调模式选择策略,以进一步提高可靠性。首先制定自适应规则和建立QoS模型,并引用其他学者关于事务构建和规约规则的模型。接着分析事务与QoS约束下自适应服务选择算法机制。最后通过实验评价了方法的有效性和健壮性。     

一种基于QoS的网格服务选择机制

开放网格服务体系结构OGSA提出了网格服务的概念，为网格资源的虚拟化管理给出了一条有效途径。当前网格系统对于网格服务的支持主要集中在服务的功能发现与调用部分，缺乏对服务的非功能属性的管理支持。服务的非功能属性如服务的响应时间、价格、可靠性等对于用户来说非常重要，体现着用户对网格服务的QoS需求。基于QoS的服务选择机制能够对网格服务的QoS模型进行管理和度量，对于用户提出的QoS需求，服务匹配算法能够为用户选择满足需求倾向的服务。     

面向QoS保障的虚拟可信服务*

针对服务计算模型中对应用的可信特性支持不足问题,提出面向QoS保障的虚拟可信服务VTS,并依据VTS设计了一种基于反馈控制的自适应QoS保障机制。首先将VTS的QoS保障转换为反馈控制问题,给出一种自适应QoS保障框架,再在此框架下对VTS的QoS维护过程和策略进行建模,设计和实现了相应的动态组建、调节算法和实时评估策略。最后通过仿真实验的结果分析表明,该保障机制能够有效地增强VTS对服务实体运行时的QoS保障能力。     

一种基于异构机群环境下的移动Agent系统分布式容错机制

容错机制就是评价移动Agent系统服务质量的重要标准,同时,它也是移动Agent技术优势得以体现的重要手段.本文提出一种基于异构机群环境下的移动Agent系统分布式容错机制,并分析了当前的种种Agent系统容错机制,以期进一步完善MAS容错策略.     

面向服务遥感图像处理平台中时间感知的服务质量预测

面向服务架构(SOA)通过将遥感图像处理算法抽象成组件化的服务，进一步通过服务选择及组合，满足遥感图像处理的复杂业务需求。为了得到满足用户服务质量(QoS)要求的服务组件进行组合，前提就是获得所有服务的QoS。然而，对于用户未调用过的服务，其QoS是缺失的，因此围绕缺失QoS的预测出现了很多研究工作。针对目前QoS预测没有考虑时效性，进而影响了QoS预测准确度的问题,通过考虑时效性提出基于时间片的QoS模型，进一步基于协同过滤提出时间感知的QoS预测方法。在WS-DREAM真实数据集中的实验结果表明，时间感知的QoS预测方法能够获得较小的均方误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外，对于可能影响时间感知QoS预测的多个参数，通过设置不同的参数组合进行了多次实验和分析，为参数的选择提供了一定的参考。