面向SCM的物联网动态服务及应用中间件技术

陈廷斌，袁磊，张明会

(大连东软信息学院 信息技术与商务管理系，辽宁 大连 116023)

0 引言

物联网(the Internet of Things，IOT)是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络［1］，目前在国内外已得到了较为广泛的应用.而现代的供应链管理(Supply Chain Management，SCM)需要应用物联网技术实现企业系统的信息可视性与智能化、系统的无缝集成化等，从而实现供应链的动态联盟、集成合作与信息共享.但供应链中存在众多的异构应用、信息孤岛与知识片断，目前的供应链协同主要基于分布式组件技术，这种技术架构无法突破平台差异、协议差异等限制，也不能满足业务动态多变、知识纵深共享与即时扩展的需求，如何在上述环境下实现供应链的可视化已成为供应链管理亟待解决的难题［2］.

为了实现集成化供应链平台的业务协同合作与信息共享，并构建业务需求驱动的物联网关键技术融合体系，本文采用以动态服务为中心的物联网多层体系结构［3］，通过物联网应用中间件技术及多层关键技术融合与集成应用，实现由业务驱动的海量数据采集、传输、处理与整合，从而支持供应链分布式应用从信息感知化→服务互联化→智能化的海量数据处理的协同转变过程，提供具有可信性、有效性、协同性的业务支撑技术融合体系.

1 供应链业务协同场景分析及问题描述

供应链的业务协同过程需要多个企业参与，包括:核心企业、供应商、分销商、零售商、第三方物流等企业，业务协同是个复杂的企业内部系统与外部系统的交互过程.下面以制造业为例来说明基于物联网的供应链协同过程和详细场景，详见图1.

图1 基于物联网的制造业供应链协同场景

目前基于物联网的供应链协同存在的问题如下:①各种协同业务不能实现自动化，需要过多的手工参与;②各种业务活动复杂、繁琐，不同企业面临的应用场景不同;③客户需求复杂，业务活动需要和客户频繁沟通，不能自动的实现信息和客户信息系统间实时交互和共享;④基于物联网的供应链应用只局限于简单的信息传递功能，不能够自动根据给定策略完成完整的供应链过程;⑤供应链过程的规则不能动态根据用户需求在给定的不同的外部信息系统提供的服务的范围内比较、选择;⑥供应链过程的规则固定、单一，修改困难，对供应链服务的描述单一，从而不能灵活、完整的表达出客户对供应链过程的要求.

针对以上问题，本文提出了基于中间件的供应链协同框架，在物联网的应用背景下，可以逐渐完善业务规则，完成一个智能的协同供应链框架.

2 可扩展的物联网分层体系结构

基于上述业务场景分析，本论文采用SOA体系结构与技术，通过Web服务的封装与组合、快速的服务重构完成从数据到信息，从信息到知识的业务价值的层次转化，从而将物联网的基本三层体系结构(感知层、网络层、应用层)进一步扩展，得出基于Web服务的四层扩展物联体系结构:感知层、传输层、信息整合层及应用服务层，如图2所示:

图2 基于Web服务的扩展的物联网体系结构

在物联网体系结构中，分层自优化与跨层优化机制与协同感知的异构网自治与融合方法成为热点研究问题.

(1)物联网分层自优化与跨层优化机制

主要是在物联网可扩展理论体系模型研究基础上，通过在感知、传输、整合、服务等各个层次上的自优化及跨层优化调度，实现系统整体性能的优化目标.主要有以下两部分内容:①物联网的系统优化机理研究.通过运用约束优化等理论和技术，实现系统的物理、通信及计算机等资源的优化利用，面向实时可靠等系统优化目标，设计符合物联网特性的系统优化机制;②跨层协作的物联网通信协议栈研究.基于路由信息进行跨层优化的组通讯协议，建立跨层协作的物联网通信协议栈，使得用户终端的应用程序可以依据业务需求主动选择传输路径，实现物联网各层次间的联合优化.

(2)协同感知的异构网自治与融合方法

针对物联网的感知互动、虚实交融、异构复杂等特性，综合运用模糊数学、神经网络等理论和技术，研究融合的集成方案，通过物联网语义信息与决策需求的逆向解析与任务分解，研究适应主动感知的分层协作处理与决策机制.

3 基于可定制的中间件物联网动态服务架构

3.1 RFID与Web服务集成中间件技术

在物联网感知层中，由RFID采集得到海量数据，需要经过传输层进行传输处理，并为应用层提供资源.为了增加带 RFID标记的物品的可见性，需要创建具有网关RFID的Web服务，将内部Web服务连接到集成服务器，然后再通过SOA实现服务互联化，RFID与Web服务的结合可以跨越企业在异构网络间实现信息的采集、交换与共享，其处理流程见图3所示.

通过RFID技术与Web Services的结合构建一种面向消息的中间件(Message—Oriented Middleware，MOM)，RFID通过XML和PML技术定义数据接口并对物联网海量数据信息进行描述，并以消息(Message)的形式从一个程序以异步(Asynchronous)的方式传送到另一个或多个程序.RFID中间件包含的功能不仅是传递信息，还包括安全性、错误恢复、解译数据、数据缓存、数据广播、定位网络资源等高级服务，这种融合技术能使网络上不同端点更容易地共享实时数据和事务处理.在RFID与Web服务技术集成应用实施过程中，物联网还将结合以下四个模块的研究:信息安全、漏洞管理、威胁检测以及响应和策略的管理与监视.

图3 RFID的Web服务数据处理流程

3.2 基于固定策略或规则的动态Web服务组合技术

面向物联网的动态服务组合应用中间件技术与方法将主要研究基于固定策略的动态Web服务组合中间件技术与基于规则的动态Web服务组合中间件技术.前者在动态Web服务组合过程采用单一的规则策略，而后者则可以选择多规则.

物联网的应用集成、面向服务的体系结构、大量高并发事件驱动的应用自动关联和智能协作问题是物联网高层次研究的重要内容.本论文采用Web服务发现和Web服务匹配实现服务的组合实现动态信息的整合处理，并通过语义的方法进行服务发现和服务匹配［4］，对UDDI中心进行扩展，使其支持QoS指标，完成更加满足用户需要的服务发现和服务匹配，并为基于固定策略的动态Web服务组合中间件技术提供支持，该框架如图4所示.

图4 Web服务组合实现框架

图5 可定制模板的动态Web服务组合中间件

服务组合的请求端在进行服务组合时，给中间件发送组合请求.服务组合中间件根据请求的组合模板编号将组合所需的BPEL文件及WSDL文件发送给组合请求端，组合请求端在获得BPEL文件和WSDL文件后，进行正常的服务组合过程.在服务组合完成之后，将Web服务的Qos指标信息发送给服务组合中间件，中间件更新Qos信息.工作流选择是服务组合中间件端的主要模块，包括服务组合中间件和UDDI服务器的交互，服务组合中间件中引入了多个数据结构，包括工作流模板、Web服务信息、Qos信息、服务组合信息、选择策略、工作流模板、选定工作流模板［5］，如图5所示.

3.3 基于Qos的可定制中间件设计

随着Web服务数量的不断增加，服务请求者在服务功能满足需要的情况下，对服务质量的要求越来越高，Qos的作用越来越大，因此对Web服务的Qos进行明确的描述必要的［6］，本文应用如附表所示的组合服务Qos模型.

附表 组合服务Qos模型

在物联网Web服务组合技术方面，动态Web服务组合技术在上一节的固定策略的中间件的基础上，可以采用动态的策略进一步扩展中间件的功能.这种策略采用基于Web服务Qos指标和Web服务参数的规则进行描述，具体过程如图6所示.

3.4 基于智能评价的可定制中间件设计

物联网感知层获取的信息不断以几何级数增长，并形成海量数据.为了实现从海量数据中高效率的提取、分析、处理有效数据，需要将物联网的业务功能封装成大量的Web服务，于是对于大量的Web服务进行智能的调度与评价成为热点问题.在本流程中可以采用模糊综合评判法，并将Web服务的智能调度与评价功能封装成中间件.在服务请求者和服务注册服务器之间增加一种模糊评价机制，针对Web Services的模糊评价方法，动态建立多维指标评价模型，如图7所示.

图6 基于规则的物联网应用层的服务组合中间件设计

图7 在UDDI模型中加入评价机制

智能评价中间件的设计主要是在UDDI模型的查找过程中，扩展增加了Web服务评价方法，从而在物联网海量数据处理的环境中提高各种Web服务请求与响应以及组合的效率.其具体流程如下:

(1)首先服务请求者输入要求指标项和相应的指标，系统会根据请求指标项的优先级为指标项确定评价优先级(或权重);

(2)然后系统会根据这些输入的指标项和指标项上分配的优先级(或权重)建立评价模型;

(3)最后系统根据此模型找出最接近服务请求者要求的Web Service，并将结果反馈给服务请求者.

通过设计面向Web服务的智能调度与评价中间件，优化了Web服务调度与评价流程，使得对物联网上错综复杂的Web服务进行统一调度和管理，实现Web服务评价的智能性、可移植性、平台无关性.对于指标的确定，按照服务请求者的需求将指标进行加权，给予其权重，同时，权重的确定还需要服务请求者的再次确认，只有当用户确定权重符合其要求后，再进行后续工作，使得该方法更加人性化.另外，在对指标进行处理时，采用了动态处理的方式，首先建立了指标库，并且该指标库可以随着实际问题的解决而进行扩充.在指标库的基础上，使得服务请求者可以根据需要进行选择符合自己意愿的指标，从而实现了指标的动态化与个性化.

4 结论

本文通过中间件可以对物联网中间层在服务组合模板、服务组合规则、服务Qos及Qos规则、服务自定义指标等方面进行定制，使物联网能够自动的根据相关策略完成复杂的供应链活动，相关策略可以在中间件软件不变的情况下根据业务活动特点进行定制，满足多样的业务逻辑需求，实现企业之间资源的充分共享、调配与均衡，提升供应链企业的协作决策、知识共享能力和运作效率.基于本文的研究成果，可以通过建立基于业务的计算无关模型，来描述制造业的物联网业务协同;然后利用SOA的动态服务思想，将计算无关的业务协同模型转换为一个平台无关服务协同模型，实现平台相关模型的设计;最后可建立物联网Web服务与J2EE的动态集成架构——构件化松散耦合的设计方案.

［1］ITU.The Internet of Things［OB/OL］.http://www.itu.int/osg/internetofthings/InternetofThings_summary.pdf.

［2］沈惠璋，赵继娣.基于SOA的分布式服务供应链信息共享平台研究与实践［J］.计算机工程，2010，36(17):606-610.

［3］陈彦萍，张建科，孙家泽.一种基于混合智能优化的服务选择模型［J］.计算机学报，2010，33(11):2116-2125.

［4］DEORA V，SHAO J，GRAY W A，et al.Modelling quality of service in service oriented computing［C］.Proceedings of the Second IEEE International Symposium on Serviceoriented System Engineering(SOSE)，2006.

［5］张立敏，陈伟安，高春鸣.基于Qos的自适应控制中间件研究与应用［J］.电脑知识与技术，2008，36:2684-2686.