基于Qos编排下Web服务的相对权重组合研究

邓怀勇， 马 琴

(重庆水利电力职业技术学院 机械与电子信息系, 重庆 402160)



基于Qos编排下Web服务的相对权重组合研究

邓怀勇， 马 琴

(重庆水利电力职业技术学院 机械与电子信息系, 重庆 402160)

随着Web服务的发展，用户如何在高度复杂的网络环境下选择满足最大Qos(Quality of service)是研究的难点.提出了一种基于Qos编排下Web服务的可信研究，对目标Web服务之间可信度进行度量，初步确定在不同Qos要求下服务间的相对权重，然后通过权重关系选择一条服务路径.根据不同用户对不同Qos的要求形成不同的服务组合形式，构建了不同的服务相对权重.最终能够为不同用户推荐不同的服务组合，以达到比较好的Qos要求.

Web服务；Qos编排；相对权重；服务组合

0 引 言

目前，网络服务提供商向用户提供不同的Web服务，由于这些服务可能是多个供应商提供，使得不同服务之间存在着不同Qos，因此，Web服务是在互联网条件下，组合服务提供者提供的服务，以达到用户在不同服务下的Qos满意度[1].对此，陈国彬等[2]提出了一种基于线性规划在Web服务过程中的最优组合方案；马亮等[3]针对Web服务调用效率低等问题，提出一种基于Web服务调用的最短路径方法，同时也考虑到响应时间、费用和安全等属性；戴小玲等[4]则针对当前用户偏好的主观性和模糊性，提出了一种针对Qos属性区间搜索以考虑用户的优先偏好，使得初选的服务满足用户的Qos约束区间，再对符合条件区间进行服务组合.在此基础上，本研究提出了基于相对权重的方案，主要是在服务组合过程中选择组合的形式，利用影响力和组合关系对服务进行权重计算，权重高的服务可能有比较合理的Qos，最后通过全局组合获得最优方案.

1 基于Web服务相对权重的组合模型

1.1 基于Web服务Qos度量

作为组合的服务，需要通过几个指标的考核方能达到用户所认定的优Qos.组合服务主要考虑执行时间(ET)、费用(C)、吞吐量(TH)、信誉度(REP)及可靠性(REL),Qos相关满意度可定义为如下5元组，

Qos(op)={ET(op),C(op),TH(op),REP(op)，REL(op)}

每个Qos质量指标均有相关的计算方法与相关标准，在多目标情况下用户可以根据相关标准适当组合以达到自己的要求，由于存在不同的用户相关偏好等情况，所以相关标准也是相对的最优标准.对目标进行优化可以适当选择局部最优的组合算法，然后对组合服务间的服务进行优化，最终达到全局最优.用QC表示指标所约束的权值，

QC={QcET，QcC,QcTH,QcREP，QcREL}

在服务过程满足用户提出的约束关系，如式(1)所示，

(1)

如果存在并关系，则几个服务同时执行，并取时间最长的那个服务.

此外，用户期望值反映了所提供服务的满意度，个体用户的整体满意度如式(2)所示.

(2)

对于整体满足最优，上述过程是一个不确定的过程.每次执行服务时，都会有不同的组合形式，从而给用户带来不同的服务质量.

1.2 相对权重模型

本研究的服务相对权重组合模型如图1所示.

图1 服务节点组合模型图

在整个网络服务中，某个服务与其他服务连接点越多，代表这个点可组合的服务也越多，则在网络中所具有的服务影响力也就越大，该类服务可被视为权威服务，如1号与9号服务；反之，视为普通服务，如5号、17号与18号服务等.

根据服务与服务之间的相关组合程度，本研究定义了4类组合路径：Com(a)，权威服务到普通服务，如1→5;Com(b)，普通服务到权威服务，如5→1;Com(c)，权威服务到权威服务，如1↔9;Com(d)，普通服务到普通服务，如18↔19.

1.3 相对权重计算

如图1所示，在服务组合过程中，需要判断服务节点与邻居服务节点的组合关系是否进入下一个服务组合的关系中.令服务节点m表示Web服务中一个服务节点，下面定义网络服务节点的影响参数.

定义1 服务节点的组合数k(m)，即服务节点m可组合的服务个数，如，k(1)=6.

定义2 服务节点可组合的服务集SER(m),即服务节点m的可组合的服务节点的集合，如，SER(1)={2,4,5,6,9,10}.

定义3 服务节点影响力f(mi,mj)，令服务节点mi∈SER(mj)为服务节点mj的一个可组合服务节点，则mi对mj的相对影响力定义为，

(3)

其中，∑mi∈SER(mj)k(mi)表示服务节点mi的所有可组合服务数量，可以看出服务节点的组合数k(mi)越多，则相对于服务节点mi权重f(mi,mj)也相对越大.表1给出了服务节点1的可组合集，以及相应组合数与对服务节点1的相对影响力.

表1 服务节点1的组合数与对服务节点1的相对影响力

影响力体现了单一服务节点与自身可组合的服务节点的关系，并没有考虑其他服务节点的可组合情况.

定义4 服务节点mi对服务节点mj的相对影响权重Rw(mi,mj)，令mi、mj为可组合服务节点，结合定义3给出2个服务节点可组合的相对权重Rw(mi,mj)定义为，

(4)

Rw(mi,mj)与Rw(mj,mi)并不相等，因为服务节点mi和mj的相对影响力不同.例如，SER(5)={1,7},k(1)=6,k(7)=2,∑mi∈SER(mj)k(mi)=8，则f(1,5)=0.75,由表1得知f(1,5)=0.11，通过定义4得Rw(1,5)=1.76,Rw(5，1)=0.25,Rw(9,1)=1.1,Rw(1,9)=0.9.

2 Qos服务模型

相关Web服务组合的服务均要考虑执行时间(ET)、费用(C)、吞吐量(TH)、信誉度(REP)及可靠性(REL)等因素作为约束条件，即在不同的约束条件下优先选择上述条件较好的服务组合.所以在选择一个服务过程时需确定服务之间的相对权重，并优先选择权重相对较高的服务.具体Qos服务模型如图2所示.

图2 Web服务选择模型图

该模型在可组合服务模块与计算机整体服务质量Qos过程中会引用到ET、C、TH、REP、REL等条件的约束.

3 仿真实验与结果

仿真实验环境参数如下:CPU IntelCoreTMi7-6700 @ 34 GHz，内存8 GHz在Windows 7和JAVA 2 Enterprise Edition V 1. 6环境下.Qos相关参数如表2所示.

表2 Qos的取值与约束

表2中，N表示服务组合数；CF是针对Qos的约束条件值，在0到1之间.当CF=1时，不对Qos约束；CF=0.5，表示约束的平均值，本研究中CF=0.5.

仿真实验过程中，考虑到算法的有效性，选择相关的算法WFlow[5]、RWSCS-KP[6]等与本研究所提算法进行了比较，并从服务的数量、候选服务的数量和Qos约束因子3个方面来综合评价Qos的故障率，结果如图3所示.

从图3可以看出，本研究方法在服务不断增加的情况下，服务故障率是最低的，这是因为优先选择相对权重较高的服务进行了组合.

图3 不同算法的服务故障率比较

[1]Zeng L Z,Benatallah B,Anne H H,et al.QoSawaremiddlewareforwebservicecomposition[J]．IEEE Trans Softw Eng,2004,30(5):311-327．

[2]陈国彬,张广泉.基于线性规划QoS感知的Web服务组合模型[J].控制工程,2013,20(6)：1131-1134.

[3]马亮,钱雪忠.基于QoS的Web服务调用最短路径确定方法[J].计算机工程，2014，41(9)：103-107.

[4]戴小玲，唐明董，林祥云，等.Web服务QoS区间预测[J].小型微型计算机系统，2015,36(12):2651-2655.

[5]Yu T,Zhang Y,Lin K L.Efficientalgorithmsforwebservicesselectionwithend-to-endQosconstraints[J].ACM Trans Web,2007,1(1)：1-26．

[6]Cao H,Feng X，Sun Y,et al.AserviceselectionmodelwithmultipleQoscontraintsontheMMKP[C]//ProceedingoftheIFIPInternationalConferenceonNetworkandParallelComputingWorkshops.Washington,DC,USA:IEEE Press,2007:584-589．

Research on Relative Weight Combination of Web Service Based on Qos

DENGHuaiyong，MAQin

(Department of Mechanical and Electronic Information, Chongqing Water Resources and Electric Engineering College, Chongqing 402160, China)

With the development of Web services, users can choose the best Qos(Quality of service) in the highly complex network environment.This paper presents a credible study based on Qos Coding,which measures the credibility between target Web services,determines the relative weights of services between different Qos requirements,and then selects a service path through weight relationship.According to different Qos requirements from different users,a different form of service portfolio will be formed,and meanwhile a different service relative weight will be built.Ultimately for different users,a different service portfolio will be recommended in order to better meet the Qos requirements.

Web services;Qos choreography;relative weights;service combinations

1004-5422(2017)02-0165-03

2017-04-12.

邓怀勇(1979 — )， 男， 硕士， 副教授， 从事计算机网络与移动应用技术研究.

TP393.09

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