Web服務發(fā)現關鍵技術研究.pdf

1、互聯網不僅改變了我們的學習、工作和生活方式，還極大地豐富了人們的精神世界。然而，互聯網在為我們帶來便利的同時也不可避免地引入了復雜性。在網絡服務的應用層面，日益增多的服務類型和服務個數的井噴式增長給網絡服務生態(tài)系統(tǒng)的良性發(fā)展帶來了諸多問題。如今，服務提供者針對各種類似的應用場景部署了成千上萬同質化的服務。因此，設計能夠適用于各種應用環(huán)境，并以最少的人工干預提供可擴展的、高效的自動化服務發(fā)現技術，是網絡服務技術面臨的一個巨大挑戰(zhàn)。

2、　　本文針對網絡服務發(fā)現的關鍵技術進行了研究，在對服務質量模型、服務發(fā)現方式以及服務發(fā)現體系結構進行分析的基礎上，充分研究了現有的服務發(fā)現技術。針對不同的網絡環(huán)境及應用場景，闡述了各類服務發(fā)現模型的利弊，分析了存在的問題，提出了一系列創(chuàng)新的解決方案。主要研究成果如下：
　　針對分布式環(huán)境下的服務發(fā)現提出了流量控制模型，該模型通過節(jié)點內部五個隊列的操作來分析節(jié)點的行為，與節(jié)點相關的流量由流量控制模塊進行調控。針對查詢隊列、應答隊列和

3、轉發(fā)隊列，應用了不同的流量控制策略，通過改變上述三個隊列的優(yōu)先級來改進整個網絡中服務發(fā)現的可獲得性和延遲。實驗數據表明轉發(fā)隊列在上述三個隊列中最為重要，應當賦予最高的優(yōu)先級，應答隊列次之，而查詢隊列的優(yōu)先級最低。
　　在基于非功能屬性的網絡服務選擇中，不同的服務請求者對服務質量屬性有不同的偏好。本文基于層次分析法理論提出了協(xié)同服務質量感知的服務選擇方法。用戶的偏好被映射至層次分析法的層次化結構中，由各個準則的權值來進行體現。網絡服

4、務的服務質量數據由使用過該服務的服務請求者基于使用體驗來給出。對于用戶群體中不可避免的惡意用戶和偏見用戶，引入了信任閾值來提供信譽管理，使服務質量數據收集自可信用戶。為了進一步確保收集到的服務質量數據的可靠性，運用統(tǒng)計分析的方法將離群值進行排除。最后通過對所收集到的服務質量數據進行聚合來選出候選服務中收益花費比最高的服務。
　　針對數字社區(qū)網絡中的服務選擇提出了一個低開銷的k中點位置代理模型。數字社區(qū)網絡中的用戶通常都參與某種協(xié)同

5、的服務發(fā)現與選擇機制，不可避免地給用戶增加了不必要的負擔。本文考慮從數字社區(qū)網絡管理者的角度為整個用戶群體提供總的服務選擇方案，提出了k中點設施位置代理模型。該模型根據數字社區(qū)網絡的應用場景，通過五類實體和六類消息來分析數字社區(qū)網絡中服務選擇的過程。為了減少數字社區(qū)網絡中服務請求者與部署有服務的設施之間總的連接開銷，提出了局部搜索算法和貪心算法。當需要在數字社區(qū)網絡總的連接開銷和連接至數字社區(qū)網絡的設施個數之間進行折中時，對于連接至數字

6、社區(qū)網絡的設施個數存在一個拐點。
　　針對移動自組織網絡提出一種自治的動態(tài)服務發(fā)現體系結構，其能夠根據移動自組織網絡的狀態(tài)來對自身的各項參數進行調整，并對服務發(fā)現的工作模式在基于目錄的模式與無目錄的模式之間進行自主切換。首先描述了網絡模型，并給出了統(tǒng)一的服務信息管理機制。在基于目錄的模式下，介紹了服務的注冊和注銷，并對服務查詢所需鍵值的生成方案和查找方法進行了描述。設計了方向探測算法、局部位置優(yōu)化算法和全局位置優(yōu)化算法來進行節(jié)點位