基于动态QoS的Web服务组合

在Web服务组合中,现行的几种QoS衡量标准都将重点放在单个Web服务本身的质量上,而忽视了Web服务动态特性、组合特性以及服务组合中的网络特性。另外,在诸多服务组合的算法中,都只是强调组合服务的总体质量,却忽略了用户对某些质量属性的约束条件,从而导致服务重计算问题经常发生。为此,考虑了服务动态特性以及服务间的协作关系对组合服务质量的影响,提出了动态QoS模型;同时,综合了用户的质量约束以及组合服务的整体质量,将用户的质量约束引入服务组合流程中。最后通过实验证实了所提出的动态QoS模型能够根据服务实体的实时情况计算服务质量,同时将用户的质量约束引入服务组合流程中,有效地避免了服务重计算问题。     

基于QoS的动态Web组合服务选择方法

QoS已是衡量Web服务好坏的一个重要标准,基于QoS的Web组合服务在执行前进行的服务选择和执行中进行的服务选择是当前的主要两大选择方法。前者难以适应不可预知的服务环境变法,后者计算量大却难以控制整个服务流程的最优性。根据二者的优缺点,将二者结合起来提出了一种基于QoS的二次服务选择方法,先得到静态最优解集、在对其进行动态绑定。实验证明该方法可有效的避免二者的不足,继承二者的优点,保证服务的高效性,可靠性。     

一种业务流程QoS有保障的动态服务组合方法

为了使动态组合后形成的基于Web服务的业务流程不仅能够完成业务流程分配的任务,即满足局部约束,还能够与业务流程中完成其他任务的Web服务协作,使整个业务流程QoS有保障,达到全局最优,本文提出了一种基于遗传算法的方法来对问题进行求解。实验结果证明了文中方法的有效性。     

基于BPEL和QoS的动态Web服务组合框架研究

利用BPEL语言可以将单独的Web服务组合成复杂的业务流程,但是BPEL语言不支持在业务流程执行阶段进行修改操作。虽然BPEL语言有错误处理和补偿机制,但是如果业务流程不能继续执行就会影响到业务执行效率。针对这一问题,提出了基于BPEL和QoS的动态Web服务组合框架,利用QoS组件的动态绑定功能和UDDI的动态发现Web服务功能,实现在业务流程运行时动态选择Web服务的功能,从而提高业务流程的执行效率。     

基于二维QoS模型的Web服务组合

在实际应用中,单个Web服务通常无法满足复杂应用的需求,如何组合已有的服务,从而提供更强大更完整的商业功能已成为此领域的研究热点。然而现行的SOA架构中,Web服务组合方法中很少考虑Web服务质量（QoS）问题,或者对Qos考虑得不够全面,这样,组合出的服务不能确保能够满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了Web服务的二维QoS模型,并使用了改进的UDDI规范,在此基础上给出了基于QoS的Web服务组合的有色Petri网组合策略。在满足用户组合服务的功能需求的同时,也满足了用户对服务质量QoS的需求,实现了需求服务的优化。     

Web服务组合中QoS评分度量模型的研究

在Web服务组合过程中,QoS(quality of service)是决定其组合能否成功的关键因素之一。这篇文章在分析了Web服务组合中QoS的非功能属性基础上,分别从四个角度来描述通用的QoS属性,并对服务构件的QoS服务质量进行了量化,最后给出了开放环境下Web服务组合中QoS的评分度量模型。     

基于QoS的可信Web服务组合研究

如何合理、高效地选择和组合众多功能相似的服务,为用户提供更优质的服务,是当前SOA领域研究的重点和难点。服务质量QoS(Quafity of Service)的引入,在一定程度上保证了服务组合的合理性,但对于如何确保服务组合的可信,目前还没有一个比较完善和可行的方案。因此,提出了可信Web服务组合模型(Trust Web Service Composition Modcl,TWSCM),并通过在原有Wcb服务体系架构上增加QoS代理和可信模块来确保服务组合的质量和可信。最后,在语言网格上进行了相关实验,结果表明,该方法能为用户提供高质量、可信的组合服务,从而验证了该方法的合理性和有效性。     

一种基于QoS的Web服务组合算法

针对基于响应时间的Web服务组合,提出一种迭代加深的A*算法(IDA*算法)对服务节点进行搜索筛选。在利用节点数量的要求设计出服务节点限制判断条件的基础上,将该IDA*算法进行具体实现。实验结果表明,与图规划搜索算法相比,该IDA*算法在所需目标节点数较少的范围内比图规划搜索效率高。还进一步将IDA*改进为基于top-k的算法,并进行分析比较。     

一种Web服务QoS可信性评价模型

随着Web服务数量的增加,根据Web服务的非功能属性(QoS)度量Web服务质量成为研究热点之一.目前对Web服务QoS的研究主要集中在QoS信息管理、QoS度量方法及基于QoS驱动的服务选取上,但对于QoS评价的可信性研究较少.本文在目前QoS研究的基础上提出一个Web服务QoS可信性评价模型,并给出了两种Web服务QoS可信性评价方法.最后,描述了可信性评价的实验过程及效率分析.     

基于改进遗传算法的QoS感知Web服务组合

传统遗传算法在种群初始化的时候,普遍采用均匀取种法或随机取种法,这些方法生成的种群的平均适应度比较低,难以保证算法的搜索效率。文中提出一种改进的遗传算法用于QoS敏感的Web服务组合,采用两种不同的算法进行服务选择,避免了随机生成初始种群给算法带来的负面影响。并且,该算法将路径模板化以减少服务组合的工作量,用染色体可变长的编码方式来解决组合服务的多路径选择问题。通过仿真实验,与传统的算法相比,所提出的算法在实现服务组合时收敛更快,最优解的适应度更高。     

基于QoS关联的Web服务组合算法

为反映Web服务组合过程中服务类之间的关联性和客户对服务非功能属性的偏好,以及服务调用过程中不同服务质量(QoS)属性之间的内在关系,提出基于QoS关联的Web服务组合决策算法。在评价服务组合优劣程度的过程中,考虑服务类在QoS属性上的关联关系,对QoS数据进行统一规格化和综合评估。实验证明,该算法拥有较好的执行效率和稳定性,并且选择结果较优。     

基于服务质量的动态服务组合研究

Web服务技术近年来发展迅速,由于Web服务的质量问题,采用率一直很低。在Web服务动态组合的项目中分析了Wcb服务的QoS问题,提出了一种QoS计算模型和QoS优化计算方法,该方案具有支持Wcb服务动态绑定、自动化及半自动化执行和基于QoS的Web服务最优化选择等特点,最后给出了实现原型。     

基于QoS的动态服务组合研究

传统的动态服务组合在可靠性和效率方面存在缺陷,随着Web服务的不断进步和发展,如何克服这些缺陷显得日益重要。着重从如何提高动态服务组合的执行效率和改善服务组合结构入手,进行基于QoS的动态服务组合研究,以期达到提高动态服务组合效率的目的。     

一种可扩展的Web Service QoS 管理框架

Web Service是目前研究界和产业界广泛关注的技术之一.随着Web Service的广泛应用,研究者们普遍认识到,服务的非功能属性,即服务质量(Quality of Service,QoS)是面向服务的应用能否成功的关键因素之一.因此,研究者们尝试从多个角度对QoS相关问题展开了研究.然而,现有工作普遍关注基于QoS的动态服务选择和组装等上层应用技术,而对于如何获取、存储、度量QoS等基础支持技术研究较少,而这些基础性工作对QoS相关的研究工作具有显著的重要性.此外,不同应用领域对Web Service QoS的需求不尽相同,因此,需要有一套灵活的机制支持在QoS模型定义、QoS度量方法、QoS信息采集等方面体现出的领域特性.针对这个问题,文中提出了一个可扩展的Web Service QoS信息管理框架,详细分析了该框架涉及到的重要方法与核心技术,并给出了该框架在北京大学软件构件库系统中的设计决策和方案.最后,介绍了文中框架在一个863计划项目中的应用实例,该实例展示了用户根据其应用的领域需求对本框架进行扩展并进行Web Service QoS管理的方法,从而验证了本管理框架的可扩展性及实用性.     

基于语义Web的动态组合服务关键技术研究

随着Webservice应用的发展,大量存在的应用服务之间需要解决共享和交互。Web服务的动态组合为解决信息共享和应用协作的瓶颈问题带来了新的方案。论文通过分析原有Web服务组合的特点,提出一个基于语义的Web服务动态组合框架,并在此基础上实现了一个动态服务组合系统原型。该原型支持组合服务的即时生成,以及在动态环境中快速部署和发布。     

基于IOQ模型的Web服务组合算法

提出一种IOQ模型及在该模型下求解构成复杂服务的各个子服务的算法,将该类服务组合问题转化为简单问题,即在满足QoS约束的服务集合中,已知服务的输入集合和输出集合,利用输出集合倒序查找各子服务及其输入集合。针对该类服务组合问题,给出算法模型及求解问题算法的伪代码。     

Hybrid Metaheuristics Web Service Composition Model for QoS Aware Services

Recent advancements in cloud computing (CC) technologies signified that several distinct web services are presently developed and exist at the cloud data centre. Currently, web service composition gains maximum attention among researchers due to its significance in real-time applications. Quality of Service (QoS) aware service composition concerned regarding the election of candidate services with the maximization of the whole QoS. But these models have failed to handle the uncertainties of QoS. The resulting QoS of composite service identified by the clients become unstable and subject to risks of failing composition by end-users. On the other hand, trip planning is an essential technique in supporting digital map services. It aims to determine a set of location based services (LBS) which cover all client intended activities quantified in the query. But the available web service composition solutions do not consider the complicated spatio-temporal features. For resolving this issue, this study develops a new hybridization of the firefly optimization algorithm with fuzzy logic based web service composition model (F3L-WSCM) in a cloud environment for location awareness. The presented F3L-WSCM model involves a discovery module which enables the client to provide a query related to trip planning such as flight booking, hotels, car rentals, etc. At the next stage, the firefly algorithm is applied to generate composition plans to minimize the number of composition plans. Followed by, the fuzzy subtractive clustering (FSC) will select the best composition plan from the available composite plans. Besides, the presented F3L-WSCM model involves four input QoS parameters namely service cost, service availability, service response time, and user rating. An extensive experimental analysis takes place on CloudSim tool and exhibit the superior performance of the presented F3L-WSCM model in terms of accuracy, execution time, and efficiency.