1003-0074计算机工程与应用.doc

王玉标，方蔚涛，汪显伟，饶锡如：Web服务组合的质量评价模型构造及Qos优化 Web服务组合的质量评价模型构造及Qos优化王玉标1，方蔚涛1，汪显伟1，饶锡如2WANG Yubiao1, FANG Weitao1, WANG Xianwei1, RAO Xi-ru 2 (1.重庆大学 虎溪校区网络信息中心,重庆市 400030；2. 重庆市汽车运输集团,重庆 400010)(1. Department of Information Center ,Chongqing University, Chongqing, 400030；2. Chongqing Automobile Transportation Group,Chongqing ,400010)The Quality Evaluation Model Construction and Qos Optimization Based on Web Services CompositionAbstract: Aiming at the problem that ignore the area of service quality attributes of the current web service quality measurement model, this paper presents a combination of web service quality evaluation model, it introduce in specific areas of service quality attributes, and establishe a quality of service tree and service weight of the tree, then they are carried out to quantify the combined services, to establish a Qos-driven service optimization algorithms in order to achieve the user to select the best combination of service. Finaly, the measurement method of SOAP engine library to modify, the experimental results have been tested to verify that the model is correctly and effective. Key words: Web Services composition; Quality of Service(QoS); QoS Evaluation model; Web Ontology Language(OWL)摘 要：针对目前Web服务质量度量模型忽略了领域相关的服务质量属性问题，提出了一种Web服务组合的质量评价模型，该模型引入了特定领域的服务质量属性，建立了相关的服务质量树和服务权重树，并对它们进行量化，在组合服务中建立一种Qos驱动的服务优化算法,从而实现用户选择的组合服务是最优的，最后采用对SOAP引擎库进行修改的度量方法，用模拟实验结果表明了该模型的正确性和有效性。关键词：Web服务组合；服务质量；质量评价模型；Web本体语言中图法分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1 引言目前的Web服务质量模型主要考虑的都是通用的服务质量属性，并对其进行服务质量计算1，忽略了特定领域相关的服务质量属性在Web服务评价中的作用，以飞机票预订Web服务为例，乘客往往选择折扣率较高的航班提供的机票预定Web服务，入住率则是顾客选择酒店的重要参考要素之一，因为入住率在很大程度上表明了酒店的总体服务水平，它们是用户在衡量Web服务的服务质量以及选择Web服务时的重要参考因素。基金项目：“十一五”国家科技支撑计划(2007BQA00316)作者简介：王玉标(1981),男,江西婺源人,硕士,主要研究领域为Web服务，面向服务的软件工程；方蔚涛(1975),男,博士研究生,主要研究领域为数据挖掘；汪显伟(1972),男,硕士,主要研究领域为网络信息安全；饶锡如(1979),男,硕士,主要研究领域为Web服务，工作流。目前，国内外对Qos度量与服务优化选择的研究有很多，文献2提出了一种将Web 服务看作为首类构件对象的关系查询基础结构，基于聚合不同Web 服务的多属性QoS 参数的查询优化模型。文献3提出了一种基于随机QoS 指标的度量方法和自适应QoS 管理体系结构。文献4研究了一种根据用户要求，通过语义搜索代理的方法和适合的调度模型来找到适当的Web服务。文献5 提出一种基于Web服务的QoS模型来满足用户的非功能性需求。本文将以此为基础进行研究。本文提出的Web服务质量评价模型提供一个自定义服务质量属性的框架，便于领域研究者定制领域特定的服务质量属性。该模型可以通过对Web服务实例的量化来收集相关的服务质量属性的数据，使得Web服务的客户端可以在运行时根据服务质量属性值动态地选择合适的Web服务进行绑定。2 Web服务组合质量评价模型该模型不仅包括通用服务质量属性进行评价6 7，还包括与服务质量相关的领域属性。整个模型主要由四个部分构成：服务质量属性子模型，服务质量量化指标子模型，服务质量权重子模型和Qos管理器。该模型采用Web本体语言来描述模型中的各种概念和概念之间的联系，以及概念和联系的定义，实际的服务质量数据也采用OWL来描述，并保存为XML文档。具体的框架如图1所示。图1 基于QoS驱动的服务组合发现与质量评价模型1)服务提供者向服务注册中心注册提供Web服务，并通过服务质量属性模块描述相应的服务；2)模型通过服务接口接收用户的服务请求,服务发现模块向UDDI等服务注册中发现可用的Web服务；3)通过QoS管理器调用QoS驱动量化算法对服务发现模块所提供的服务进行量化，并到UDDI注册中心中找到该服务，Web服务的提供者向QoS管理器提供带有服务质量指标的Web服务的描述文件，得到具有同一功能的多种Web服务组合；4)通过QoS驱动的服务质量量化算法和服务权重子模型对同一功能的多种Web服务组合进行计算，并将考虑QoS的执行结果提交给QoS服务选择模块；5)最后QoS服务选择模块将通过评价后得到的最优化服务组合，返回给服务请求者。2.1服务质量属性子模型服务质量属性子模型提供了一套定制服务质量属性的框架,并将所有在该子模型中定义的服务质量属性按照它们所属的领域以及领域与领域之间的关系组织成一棵庞大的服务质量树。定义1 P=其中，name表示服务质量属性的名称；description表示属性的描述信息；category表示该属性所属的服务质量类别；metrics表示该服务质量属性相关联的度量指标，metrics=m1,m2,、,mn| mi为度量指标，1in。定义2 C= 其中，name表示服务质量类别的名称，description表示该类别的描述信息。parents表示由该类别本身所属的更高一级的服务质量类别（即父类别）构成的集合，set=e1,e2,、,en|ei为服务质量属性或服务质量类别，1in。定义 3 Root= 其中，categories表示由根Root所包含的顶层服务质量类别构成的集合。服务质量树T是以P和C作为节点所构成的近似于树的结构，其中根节点为根Root，其他服务质量类别作为服务质量树的内部节点，而服务质量属性则作为叶子节点。服务质量树T如图2所示。图2 服务质量树目标对象TO表示作为服务质量描述、度量和评价等活动的客体的对象。定义4 TO= 其中，name表示被定义的目标对象的名称；description表示可选的对该目标对象的描述信息；T表示指向描述该目标对象的服务质量树根节点Root的指针。总共有4种目标对象，分别是服务提供者（SP），服务部署对象（Deployment），Web服务（WS）和Web服务提供的操作（OP）。 2.2 服务质量量化指标子模型该子模型主要由原子量化指标和复合量化指标构成。定义5 M=量化指标M代表了TO的一个具体量化标准。其中，name表示M的名称；description表示该M的描述信息；property表示与该M相关联的服务质量属性；direction表示该M的取值方向；range表示该M的取值范围，它通过二元组来表达range=(min,max)；unit表示在表达该M的取值范围和实例的取值时所使用的数据单位；target表示在该M的实例所量化的目标对象；type表示在该M的量化数据代表的是服务提供者提供的服务质量，还是通过量化所获得的实际量化结果；position表示M的实例中给出的量化数据来自Web服务的客户端还是服务端；value表示M的实例的“值”。定义6 AtomicMetric= 原子量化指标Atomic Metric是定义由十元组构成， (M)表示上述定义中继承自量化指标定义的部分。定义7 ComplexMetric=其中，(M)表示上述定义中继承自量化指标定义的部分， formula=(m1,m2,、,mn)mi为度量指标，1in。2.3服务质量权重子模型 在该子模型中，引入了与服务质量树相对应的权重树，通过它来给出各服务质量属性的权重。该子模型主要包括权重节点和权重树两个核心概念。定义8 W=其中，target表示被定义的权重节点所描述的目标对象。它可以是服务提供者、服务部署对象、Web服务等。parents表示由该权重节点的父节点构成的集合，父节点是指与该权重节点所描述的目标对象的父对象相对应的权重节点。weights表示由具体权重数据构成的集合，weights=w1,w2,、,wn|wi0,1,1in。wi反映了该权重节点的目标对象在父节点pi所描述的目标对象中的相对重要程度。权重数据还需要满足另一个约束条件，即隶属于同一父对象的各目标对象的权重数据之和为1。权重树WT是由权重节点构成的近似于树的结构，其中根节点为与根类别Root、服务提供者对象或服务部署对象相对应的权重节点，其权重恒为1。此外，根节点和内部节点的所有直接子节点的权重数据之和为1。叶结点的全局权重等于从根节点到叶结点的路径上所有节点的局部权重的乘积。容易证明，所有叶结点的全局权重之和也为1。模型中的权重树是一种对应于服务质量树，用于给出服务质量类别和服务质量属性的权重，如图3所示，给出了一棵示例权重树（虚线部分），实线部分是与它相对应的服务质量树。图3 权重树示例3基于Qos驱动的量化算法以上一节中Web服务质量评价模型为基础，为所有的服务建立一系列的服务质量指标，对它们进行量化，得到一系列的量化值，并针对这些服务质量指标实现优化的组合Web服务的服务质量算法，该算法被评价模型中的Qos管理器所使用。3.1服务组合的量化指标单个服务质量的量化指标定义见文献2，表1是Web服务组合的量化指标。表1 Web服务组合的服务质量指标及其量化公式服务质量指标量化公式服务价格服务响应时间服务成功率服务可用性服务信誉度逐一对表中的公式进行分析： 1)服务价格，组合Web服务的服务价格等于执行路径P中所有要使用到的基本Web服务的价格总和；2)服务响应时间，可以使用关键路径算法CPA（Critical PathAlgorithm）来计算整个组合Web服务的响应时间；3)服务信誉度，组合Web服务的信誉度等于所有基本Web服务的信誉度的平均值；4)服务可用性，组合Web服务的服务可用性是所有基本服务因子的乘积。这里Zi的取值或者为0，或者为1，当服务Si是执行路径P中的关键任务的时候，它为1，否则为0；5)服务成功率。组合Web服务的服务成功率是所有基本Web服务成功率因子的乘积。同样，这里Zi的取值为0或为1。综上可知，组合Web服务的服务质量用一个向量来表示：（1） 3.2 Qos驱动的服务选择算法 在给出了组合Web服务的5个服务质量指标之后，就可以定量地衡量组合Web服务的服务质量了。首先，可以用上面提出的服务质量向量公式（1）来为组合Web服务中的每个任务构建一个质量矩阵Q=(Qij)n5。其中每一行代表一个组合Web服务，每一列代表一项服务质量指标。包括两个阶段：标准化和服务质量量化阶段。1) 标准化阶段 标准化是指将QoS参数按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如-1.0，1.0或0.0，1.0。 设n个服务提供相同的功能，它们构成服务集合S，S=(sw1，sw2，swn)，则整个服务集合中的n个服务的质量向量构成n*5维矩阵Q，Q中的每一行表示了一个Web服务，每一列则表示了一个QoS参数。设Max(Qj)=Max(Qi,j)，Min(Qj)=Min(Qi,j)，(1in)，Pj =1时，表示是正指标，即指标的取值越大表示目标对象的服务质量越好（例如服务信誉度、服务成功率等）；Pj =0，即指标的取值越小表示目标对象的服务质量越好（如服务响应时间和价格等），这里称之为负指标。采用公式(3)和(4)对矩阵的列向量元素进行标准化处理。 通过以上标准化处理，得到标准化n*5维矩阵V：2) 服务质量量化阶段 经过规格化处理，矩阵V中所有服务质量指标的数据均落在0,1区间内，且它们的取值方向均为向上，即都转化成正指标来表示。接下来，便可以引入相关的权重树来进行加权平均计算，得出每个组合Web服务的总体服务质量水平。具体的服务质量量化公式为： （6） 公式(6)中，Wj是Web服务管理器加载到各个服务质量指标上的权重，其产生和算方法在上节中的服务质量权重子模型中已经做了详尽的阐述。另外它必须满足约束条件：。经过上述两个阶段之后，每个组合Web服务的服务质量都得到了一个具体的量化值。这样，当服务请求者向系统发服务请求时，系统就能根据当时服务的Score值来为服务请求者选择最优的组合服务。4实验与分析目前已有的服务组合的度量方法有很多，本文采用基于对SOAP引擎库进行修改的方法，该方法对Web Services架构中的SOAP引擎库（负责进行SOAP消息的传输和对其进行序列化/反序列化等处理）进行修改。该实验中，客户端的运行环境为Intel P4 2.0GHz，1G RAM，Windows XP SP1，服务器端为Intel P4 2.8GHz，2G RAM，Windows XP SP1， 使用开发工具Tomcat v6.0、MyEclipse v6.5、JAX-WS (Java API for XML Web Service)。1)客户端度量在度量过程中，生成的指标数据，如发送SOAP请求消息的开始和结束时刻分别为T1、T2，接收SOAP响应消息的开始和结束时刻分别为T3、T4，服务平均响应时间为：T4T1；服务平均延迟时间为：T3T2。并通过调用一个简单的服务器发布的eb服务来计算时间，计算10回，每回调用发布的服务20次，如图4所示。图4 客户端调用服务的时间度量结果2) 服务端度量如图5所示，原型系统在性能上经受住了大并发量的用户使用，执行服务的响应速度能够达到要求。在测试时，对每一个关键事务都进行了响应时间和数据流量方面的监测。结果表明，基于SOAP引擎库进行修改的方法是适合本度量模型的。 图5 服务并发与响应时间5 结论 本文主要是提出了一种服务质量评价模型，并对其中的子模型进行了具体分析和设计，该模型可以动态的加入特定领域的属性进行度量，并使用基于Qos驱动的量化算法对服务量化指标进行计算，最后使用一种基于SOAP引擎库修改的方法进行了验证。Web服务组合质量评价模型及Qos优化方法可以为用户提供较高满意度的服务，并为以后的普适性的服务计算提供较高的服务质量。本文提出的服务质量评价模型和服务质量度量算法仍需要进一步改进，如各个服务质量指标的权重分配问题，可以进行一步改进量化算法和服务的优化机制。参考文献：1 代钰,杨雷,张斌.支持组合服务选取的QoS模型及优化求解J.计算机学报.2006,29(7):1167-1178. 2 蒋哲远,韩江洪,王钊. 动态的QoS 感知Web 服务选择和组合优化模型J.计算机学报.2009,32(5):1014-1025. 3 范小芹,蒋昌俊,王俊丽等.随机QoS 感知的可靠Web服务组合J.软件学报.2009,20(3):5