基于云计算的复杂系统仿真模型服务化技术研究

塔 娜

（呼伦贝尔学院，内蒙古 呼伦贝尔 021008）

0 引言

大规模的复杂系统仿真具有实体规模大、模型复杂程度高以及平台工具需求多样化等特点，这些特点对仿真平台的计算性能与易用性等均提出了较严格的要求。基于云计算的复杂系统仿真是一种对云计算资源共享以及计算能力强等优势加以运用，将优质建模服务提供给复杂系统仿真的一种新型仿真模式［1］。对仿真模型服务化进行研究，能够为该新型仿真模式的实现提供重要支撑。作为云计算下复杂系统仿真的一个基本要素，服务的本质体现为模块化的程序段，这些程序段在系统仿真网格内部运行，而与之对应的服务技术能够很好地发挥对仿真任务执行的支撑作用。基于云计算的复杂系统仿真不仅将仿真任务的完成作为目标，还要向满足用户多样化需求及高体验质量需求的方向发展。分析基于云计算的复杂系统仿真的执行过程得知，云计算下的系统仿真是对诸多单一服务进行组合，以提供一组语义关联、存在互操作性的服务集合。

现阶段，越来越多的企业开始投入人力及财力进行复杂仿真系统的建设，取得了一定的系统建设成果。在此背景下，对云计算理念加以运用的复杂系统仿真有了更加清晰的目标，即以服务化技术的有效运用为支持，对这些以独立形式存在的仿真服务进行聚合，达到共同为外界提供服务的重要目的［2］。从实质上看，这一过程需要做到有效克服以前存在于不同服务之间的语义鸿沟，提升服务化技术的发现效率和准确率，还需要采用某种语义互操作方式，促进服务协同，使目标得以顺利与高效实现。本文研究一种云计算下的复杂系统仿真模型服务技术，通过服务本体实现服务的语义聚合。

1 云计算简述

云计算是一种计算方式，主要基于对相关需求的把握，执行对网络、服务器等各种计算资源的有效组配任务［3］。云计算作为服务器虚拟化技术和基础架构的结合，其核心工作则可作如下概述：对从某一或是某几个数据中心处获取的计算资源所作的虚拟化处理，通过对外出租处理之后的计算资源，云计算将相应的用户所需服务提供给客户。根据该核心工作的概述得知，云计算提供的服务并不是对新技术的研发，而是针对业务模式做出的相应重组或创新。简单而言，就是执行对之前处在相同或不同地点的很多台计算机的集合任务，通过相应的统一处理，让这些计算机共同为某个具体的企业或者个人提供服务。对比以往很多技术，云计算有其明显的特殊性，它几乎可以为用户提供无界限限制的存储以及计算能力。云计算所具有的特点表现在以下几个方面。

1.1 超大规模

“云”意味着非常大的规模，云计算能够为用户提供极强的计算能力。在虚拟化的云计算的强力支持下，用户能够在任意位置，通过使用不同类型终端，获取相应的应用服务，满足自己的具体需求。从资源上来看，用户基于云计算获得的资源以“云”为来源，它们并不是固定存在的有形实体。所有的应用都是在“云”中的某一个位置运行。用户并不需要对此作过多的考虑或担忧，仅需一台电脑或手机，便能借助网络获取所需内容，甚至完成超级计算等具有更大难度的任务。

1.2 高可靠性

云计算的支撑来源于有着庞大规模的集群计算系统，但如果该集群计算系统的规模进一步扩大，其可靠性与稳定性的挑战也会更加严峻。云计算采用的手段具有多样化的特点，包括数据多副本容错以及计算节点同构可互换手段等，能够极大地保证云计算服务的可靠性。

1.3 高可扩展性

“云”的规模具有动态性的伸缩特点，在“云”的强有力支撑下，能够将很多应用构造出来，相同一个“云”能够为不同应用的运行提供支持，高效满足用户规模化增长的需求。

1.4 按需服务

“云”是一个十分庞大的资源存储空间，可称作资源池，它所具有的自动化以及集中式的管理功能在很大程度上让很多企业降低了数据中心管理支出，而其通用性则显著提升了资源的利用率。对用户而言，“云”所具有的低成本优势尤为突出，基于“云”的支持，极大程度地减少了他们的工作时间以及财力消耗。

对云计算的基本原理进行归纳，即在并行计算的支持下协同很多分布式计算机，以此实现工作上的统一。上述分布式计算机所指的并不仅仅是本地的计算机，它们还是存在于网络空间内的远程服务器。此外，还包括处在不同节点的计算。从主要的运行方式上来看，数据中心其实和互联网有一定的相似性，云计算网络服务提供方可以在很短的时间内将资源查找以及处理转换至所需的应用之上，用户可以结合自身需求访问计算机与存储系统。

2 云计算下复杂系统仿真模型的本体构建

本体概念模型执行的是对语义进行表达的任务，从本质上看本体构建是在语义层面上表征信息的概念模型，以获得特定领域中被大家认可的概念或术语，实现对特定领域概念或信息的准确认知，并基于术语和术语之间的关系，完成特定领域知识的推理，最终解决人与计算机之间的语义问题。Perez等结合既往经验提出本体建模的源语涉及包含概念、关系、函数、公理、实例等五类原语，根据五类原语及表1的本体关系即可实现本体构建。基于云计算的复杂系统仿真模型主要包括实体、行为、任务以及交互模块。

表1 本体的基本关系

2.1 实体本体

在云计算下的复杂系统仿真模型中，仿真任务以及仿真资源等各要素都可被视作实体，它们属于抽象概念，表示一类特征，表现相同的个体集合，因为粒度不同而组成树状结构。实体仅有hasAttribute一个特性，是具备某种属性的体现。

2.2 事件本体

对事件进行抽象的理解，即导致系统原本状态出现相应改变的各类参数的集合，它所反映的是实体所具有的能力及其相应的功能属性。以SCOM中对事件所作的具体描述为依据，可以将事件中的相应参数规定为属性，其同样表现出hasAttribute的特性。

2.3 动作本体

动作与事件两者之间存在密切的联系，前者是后者的载体，且前者涉及的内容同样有实体。实体是动作的发送方和接收方，均由实体启动与结束，所以动作表现出hasIni与hasTer两个特性。

2.4 状态机本体

仿真任务的实现以仿真动作为支持，某一动作一定会令动作的启动方和接收方在状态上发生相应的变化。通常情况下，存在于仿真任务中的仿真动作是有限的，因此这一过程可以基于有限状态机的支持实现相应的模拟，并完成对状态机本体的构建任务。其中，一个状态机本体可表现出一个hasStateTrans特性，以StateTrans为值域。

2.5 服务本体

服务本体所表示的是某一特定类型的抽象服务，若从结构视角对其进行分析，需要将接口成员包括其中；若是从服务自身层面上看，主要包括服务能力成员以及QoS成员。除此之外，还应涉及自我表述的那一类服务描述成员。对一个服务本体而言，其基本属性为服务描述，涉及的内容主要有ServiceName、本体类别以及本体对象。hasInterface是服务的输入和输出参数集合，接口有input与output两个特性，值域用params来表示。另外，对服务能力进行分析，其所表示的是在执行某一具体服务时，需要事先满足的各项前提条件以及在服务执行结束以后整个系统因为服务的执行而受到的影响，含Precondition与Effect两个属性；QoS表示的是服务质量，移动涉及QosName，Unit，Max与Min 4个特性参数；服务类别的功能在于标识服务本体属于哪一类本体。

3 基于本体服务化技术的云计算复杂系统仿真模型服务聚合

服务聚合的进行要求先做好对不同服务提供人员所提供的差异化服务的准确分析工作，通过该工作的开展确定满足相应要求的服务。不过从整体层面上看，该搜索作业的执行空间较大，耗费的搜索时间长，不仅不能保证搜索效率，搜索效果也不理想。所以，需要先执行聚类任务，聚合处理有类似功能的服务，将其置于一个逻辑集合，以形成服务类簇，匹配那些通过统一接口表达自身信息的服务集合，选取出更加适宜对仿真需求予以满足的服务［4］。

3.1 服务聚类

笔者分别从Service Name，Interface，Capability以及QoS 4方面展开，对计算得到的结果进行加权处理，确定两个不同服务本体之间的相似度。

(1）服务描述相似度。最初，基于Onto Type的参照，执行对服务本体类别的过滤处理任务，只有确定研究的两个服务本体之间有一样的类别，才能求解它们的相似度，即求解Service Name的相似度。

在对Service Name的相似度进行计算时，需要执行对两个不同字符串之间相互匹配程度的求解任务。针对英文形式的字符串，可以采用编辑距离的方法，以此完成针对性的计算任务；而针对中文形式的字符串，在计算其匹配程度时，可以采用汉字/字符串编辑距离算法。服务名称的相似度表述如下：Sim(ServiceNam-e1，ServiceName2）

(2）接口相似度。接口相似度的确定主要完成的任务是计算服务本体input集合与output集合。在上述两个集合中，所有参数的表示均采用Rsc中的概念，基于这一前提条件，要想达到对接口相似度进行求解的目的，只需要求解两个不同概念集合之间的实际距离。如表2所示，两个概念的匹配结果一共有5种类型的划分。

表2 IN1j与IN2k的匹配结果含义

(3）能力相似度。其计算主要涉及两部分内容，分别为Precondition相似度与Effect相似度，前者的计算采用构建THSM的方法，后者的计算与前者类似，不过因为Effect是两个状态之间转换的构成，所以需要对转换之前以及转换之后的两种状态的相似度进行分别计算，之后求解平均值。

(4）QoS相似度。QoS实际上是一组参数的集合，其相似度需要计算集合中各QoS类别的相似度，如果待匹配服务的QoS位于Max与Min两者之间，则认为两个QoS是相似的，否则即为不匹配。

对待匹配服务本体和匹配服务本体聚类的相似度阈值进行设置，若是所得计算结果大于此阈值，则视两个服务本体聚为同一种类型，由此达到服务聚类的目的。

3.2 服务聚合

服务聚合以对本体的协定为基础。首先，需要用CO交换的Messi寻找对应的实体，执行对其状态变化参数的抽取任务。之后，计算匹配于相似服务能力本体的程度，在类簇中加入匹配的SO，承兑存储服务本体及其交换的信息；针对并无分簇的服务本体，求解服务的执行前提以及服务能力的匹配程度。

4 结语

本文针对云计算下复杂系统仿真模型的服务聚合问题，研究服务化技术的应用。具体而言，先基于服务聚类技术的支持得出服务类簇，以此达到有效缩小服务查找空间的目的，有效提升了查找效率。之后，从语义互操作层次执行对服务本体的聚合处理任务，针对有着相同功能以及相似服务能力的服务，进一步对它们进行集成，以一个整体的形式对外发布，提升了云计算下复杂系统仿真模型服务查找效率以及准确率。