面向Web服务组合的动态服务选取技术

来源 :东北大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sn00426
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着Internet上可获得的Web服务的数量急剧增多,如何能够在服务发现基础上,从大量实现相同功能的Web服务中选取出合适的服务进行服务组合已经成为了一个亟待解决的服务选取问题。 服务组合的动态选取需要涉及服务组合逻辑和上下文环境,所以需要考虑服务接口异构的匹配度评估和Web服务接口调用这两方面问题。首先,尽管服务发现阶段考虑了服务匹配问题,不过发现阶段是基于粗粒度的服务松弛匹配进行服务查找,而服务选取阶段的匹配目的是进行评估,以选取出最佳服务,与服务发现的匹配目标不同。其次,以往动态选取的重点为服务评价,即服务质量(QoS)的衡量,虽然分析了服务的优劣,却在服务组合实际执行时,调用选取出的Web服务出现了困难,因为大量存在的接口异构问题使Web服务无法被直接调用,所以有必要进行服务的接口异构转换。 本文针对服务组合下的动态服务选取,重点分析了服务接口异构的匹配度评估和接口异构转换这两方面问题,并提出了接口匹配方法和接口异构转换方法。 动态服务选取的接口异构匹配方法首先判断备选服务与服务需求的接口异构类型,然后通过构建匹配矩阵计算两者的接口匹配度,最后利用本文扩展的QoS模型M_QoS进行计算,得到最佳接口匹配的Web服务。 动态服务选取的接口异构转换方法是以最佳接口匹配的服务接口为目标对服务需求接口进行转换,通过接口转换矩阵选取两个服务间的最佳接口转换对,再利用接口转换算法生成一个服务需求到Web服务的接口调用描述,从而支持服务组合的执行。 通过实验得出本文的服务选取接口匹配方法准确度较高,M_QoS模型较以往的QoS模型方法有较大改进,选耳义出的最佳服务比传统方法选取的服务具有更高的准确度和接口匹配度,实现了更好地选取。接口异构转换方法解决了接口参数类型转换等主要问题,在服务组合的调用执行具有实际价值。
其他文献
随着P2P计算模式的兴起和Internet端系统计算能力的迅速增强,原先被忽视的终端用户设备成为一种宝贵的资源。如何充分利用这些终端用户设备,在动态的P2P网络环境中对海量数据进
Internet搜索已经成为Web上最重要的应用之一,人们经常需要到Google、Baidu等搜索引擎去查找想要的信息,对于科研人员更是如此。为了开展研究,他们需要到网上查找相关的文献信息
声纹识别,也称说话人识别,它是通过对说话人的语音信号进行分析,而对说话人进行确认(Verification)或鉴别(Identification)的一种技术,已经在安全支付、声纹解锁、公安刑侦等许多
关键词检出是从连续语音中检测并确认给定的若干个特定词。它是连续语音识别的一个重要分支,有着广阔的应用前景,已成为近年来颇受重视的一个研究方向。传统的关键词检出系统一
随着Internet的发展,基于网络的应用系统越来越多,现代社会对网络的依赖日益增强,同时网络的安全也面临着巨大的挑战。面对威胁,众多安全机构研发了许多安全产品,但攻击者的
随着数据库技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用,出现了数据爆炸但知识贫乏的现象,数据挖掘随之产生。它是一项通过对海量数掘进行提取、逻辑分析等处理操作来获得潜在有用
近些年来,随着Internet的日益普及,构建基于Web的B/S结构的管理信息系统的需求越来越复杂,同时对系统的稳定性、扩展性和可维护性要求也越来越高,这就给Web应用开发带来了新的挑
无线传感器网络(WSNs)广泛应用于环境监测、交通控制等诸多领域。事件检测作为无线传感器网络的重要应用之一,受到越来越多的重视。然而由于传感器节点具有感知准确性低、硬件
在互联网广泛普及以及宽带网络高速发展的今天,对网络带宽要求较高的网络多媒体技术也发展迅猛,其中流媒体(Streaming Media)视频技术相关开发与应用成为当前的热点之一。然而
个性化推荐是根据用户的偏好和行为特点向用户推荐感兴趣信息的过程。在未来的智能电视系统中,真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能自动、准确地获得用户兴趣、爱