[發明專利]基于事務和QoS組合的服務質量性能預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201611194711.2
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN106961467B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 沈宏杰;李敏;付萍萍;洪微明;吳琪;金高峰;李煒;李彬
• 申請（專利權）人: 國網江西省電力公司信息通信分公司;國家電網公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06
• 代理公司: 南昌新天下專利商標代理有限公司 36115
• 代理人: 余鵬飛

1.基于事務和QoS組合的服務質量性能預測方法，其特征在于，該方法包括：

首先對Web服務賦予事務性，然后分析具有事務性要求服務的組合問題；

其次分析具有事務屬性組合服務的性能問題；

最后，根據事務性組合服務的性能比較，提出基于事務和QoS組合的服務選擇方法；該方法具體包括以下步驟：

第一步、在進行當前組件服務的選擇時，根據前面已經選擇合適組件服務的事務特點，并按照事務組合服務的規則要求，獲得滿足事務性要求的候選組件服務；

第二步、對每個候選組件服務進行性能評估，評估考慮Web服務的QoS和事務性要求；

第三步、重復以上過程，直到獲得一個滿足要求的組合服務；

所述第一步、第二步的具體內容如下：

在通常的服務選擇方法，性能評估都是基于所有組件服務的QoS進行分析，本方法基于事務性和QoS，把兩者相結合獲取到基于事務的組合服務選擇方法；

在基于事務的組合服務選擇過程中，當一些功能性相似的候選組件服務可以被獲得時，它們的非功能性要求QoS能夠反映用戶的需求，本方法提出Web服務ws下面三個QoS指標：

(1)執行價格(Execution price，EP)：請求者調用服務ws所需要的花費，表示為q_ep(ws)；

(2)執行時間(Execution time，ET)：服務ws執行一次所需要的時間，表示為q_et(ws)；本方法認為服務執行一次的時間是相同的，并且在相同的時間內，服務執行一次可能失敗，也可能成功完成；

(3)成功完成概率(Probability of Success，PS)：服務ws成功完成用戶請求的概率，表示為q_ps(ws)；

其中，執行時間需要考慮組合服務的事務性帶來的變化，分析過程如下：

(1)一個服務具有可補償性，那么它能提供補償策略來撤銷該服務的影響，用符號“c”表示；

(2)一個服務具有可不斷重試性，那么它能被重試，并且通過足夠次數的重試達到最終成功，用符號“r”表示；

(3)一個服務具有中心點特性，那么它一旦執行成功，它的影響永遠存在，而且不能被撤銷，如果它執行失敗，沒有任何影響，用符號“p”表示；

由于網絡環境的動態性、不確定性和開放性，來自不同組織的組件服務往往會調用失敗，假設一個Web服務成功執行的概率為ps，服務執行一次的時間為t，那么在時間t內一個Web服務或者成功執行，或者執行失敗，服務在前n-1次執行都失敗，第n次執行成功的概率符合幾何分布，概率函數為：

P(X＝n)＝(1-ps)^n-1ps

X表示服務第幾次執行，那么數學期望值為：

幾何分布的數學期望反應的就是成功的平均執行次數，即成功執行的平均次數為1/ps，服務執行一次的時間為t，那么，成功執行的平均時間st為：

st＝t/ps；

組合服務由基本組合模式構成，為分析事務組合服務的時間性能，現提出基本組合模式的時間性能分析方法；四種基本的組合模式分別是：序列模式、并行模式、選擇模式和循環模式；并且服務組合由工作流模型來描述，TP表示事務性，TO表示一次執行時間，ST表示成功執行時間，PS表示成功執行概率；tp、to、st和ps表示組合服務相應概念的具體值；模式中每次只有一個組件服務執行失敗；

該方法還包括(1)選擇模型的方法；

在Web環境中，組合服務一般由其它服務或組合服務構成；包括三種組合模式：序列，并行，選擇；隨著越來越多功能性相似的服務被獲得，從中選擇最優的服務實例；為了確保組合服務可靠和正確的執行，服務組合需要事務的支持；本方法提出兩種基于事務和QoS的服務選擇模型；

第一種事務組合服務選擇模型為事務性確定服務選擇模型；組合服務由工作流描述，合適的事務性已經被賦值給工作流中的所有活動；因此，候選服務已經由功能性和事務性要求確定；

第二種事務組合服務選擇模型為事務性未知選擇模型；組合服務仍然由工作流描述；但是，工作流中活動的事務性是未知的，活動的事務性由被選擇來執行該活動的候選服務的事務性決定；基于這兩個選擇模型，并結合基于QoS的選擇方法，本方法還提出了相應的全局最優選擇算法；

該方法還包括(2)全局最優選擇算法；

在基于事務和QoS的組合服務選擇模型中，事務的引入對組合服務的QoS時間性能產生了影響；因此，根據本地最優的時間指標選擇最優的候選服務并沒有考慮到事務對時間性能的影響；所以，本方法使用全局最優方法來對服務進行選擇；

首先，基于所選擇模型，工作流的事務性已經確定，即工作流的每個活動事務性為已知的，這里把事務性已知的工作流稱之為事務工作流(Transactional Workflow，TWF)；假設事務工作流TWF中活動個數為n，TWF＝{a₁,a₂,…,a_n}；對事務工作流中的每個活動a_j，j＝1,2,…,n，有q_j個候選事務服務能執行活動a_j，該候選服務集合滿足活動a_j的功能性和事務性要求；賦給每一個活動一個候選服務可以獲得一個可執行的事務組合服務；那么，根據所有候選服務可以獲得一個集合可執行的候選事務組合服務TCWS(Transactional Composite Web Service)，TCWS＝{tcws₁,tcws₂,…,tcws_m}，m＝Πq_j，這里，j＝1,2,…,n；然后，使用全局選擇算法從集合TCWS中選擇最優的可執行事務組合服務；這里，目標函數為Score(tcws_i)，為每個可執行的事務組合服務使用簡單的加權方法來計算整個可執行事務組合服務的QoS分數值；Score(tcws_i)＝∑_jw_jq_ij，其中w_j∈[0,1]，∑_jw_j＝1，i＝1,2,…,m，q_ij表示每個候選服務的兩個QoS屬性；具有最小Score值的可執行事務組合服務作為最優的選擇，如果有幾個可執行事務組合服務具有最小的Score值，那么隨機選擇一條來執行事務組合服務；基于事務工作流的全局最優選擇算法(Global SelectionBased on TWF，GST)的輸入為包含n個活動的事務工作流，輸出為具有最小Score值的可執行的事務組合服務BestTCWS；算法描述如下：

第一步：根據每個活動的候選服務集合，獲得所有滿足組合服務要求的可執行事務組合服務集合，

第二步，根據時間性能分析算法，獲得每條可執行事務組合服務的成功完成時間，賦值給ST[i]，同時獲得執行價格，賦值給EP[i]，根據加權處理，獲得tcws[i]的Score值；

第三步，對比所有可執行事務組合服務的Score值，選擇Score最小的執行事務組合服務賦值給BestTCWS；Score[i]為可執行事務組合的Score值；

本方法還提供另外一種選擇算法；根據工作流事務性賦值方法，首先，對工作流模型進行事務性賦值，即只給工作流活動賦予合適的事務性，而暫時不選擇合適的服務實例來執行活動；那么，可以獲得一個集合的事務工作流TWF＝{twf₁,twf₂,…,twf_m}，既滿足組合服務的功能性要求，又滿足事務性要求；對每個事務工作流，可以使用GST算法來獲得全局最優的可執行事務組合服務，然后從這些最優的可執行事務組合服務集合中，再選擇一個最優的事務組合服務來滿足用戶需求；基于工作流的全局最優選擇算法(Global SelectionBased on WF，GSW)的輸入為一個工作流，輸出為具有最小Score值的事務組合服務BestTCWS；算法描述如下：

第一步，根據事務性賦值方法，活動所有可行的事務工作流，然后把它們賦值給集合twf；

第二步，對twf中每個事務工作流使用算法GST選擇最優的事務組合服務，同時獲得它們的Score值，并分別賦值給BestTcws和MiniScore；最后，從集合BestTcws中選擇出最優的事務組合服務BestTCWS；TempMiniScore是一個暫存事務組合服務Score值的變量。