基于圖的Web服務(wù)組合的研究*

王一飛，吳素芹，王 榕

(鹽城工學(xué)院 信息工程學(xué)院，江蘇 鹽城 224051)

近年來，基于XML的Web服務(wù)技術(shù)迅速發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供了一種共享數(shù)據(jù)的有效手段。Web服務(wù)的高效執(zhí)行方式，Web服務(wù)與其他成熟技術(shù)的有機結(jié)合以及Web服務(wù)的組合是解決現(xiàn)實應(yīng)用問題的重要技術(shù)。

Web服務(wù)是一種自包含、自描述、模塊化的程序，它吸收了分布式計算、Grid計算和XML等各種技術(shù)的優(yōu)點，解決了異構(gòu)分布式計算以及代碼與數(shù)據(jù)重用等問題，具有高度的互操作性、跨平臺性和松耦合性，引起了世界范圍內(nèi)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的極大興趣[1-2]。

為滿足Web服務(wù)的技術(shù)需求，W3C等國際標(biāo)準(zhǔn)組織制定了一系列Web服務(wù)規(guī)范，如統(tǒng)一描述發(fā)現(xiàn)集成UDDI(UniversalDescription，Discovery and Integration)、簡單對象訪問協(xié)議SOAP(Simple Object Access Protocol)、Web服務(wù)描述語言WSDL(Web Service Description Language)等，都是用于描述、發(fā)布、發(fā)現(xiàn)和調(diào)用Web服務(wù)的，這些規(guī)范共同構(gòu)成了Web服務(wù)的技術(shù)體系[3]。

Web服務(wù)所執(zhí)行的功能可以是從簡單的請求到復(fù)雜的商業(yè)過程中的任何事，然而單個Web服務(wù)的功能有限，難以滿足實際應(yīng)用中的多種多樣的需求，因此，為了更加充分地利用共享的Web服務(wù)，有必要將共享的Web服務(wù)組合起來，提供功能更為強大的服務(wù)。Web服務(wù)組合是個非常復(fù)雜的問題[4-7]，它涉及到Web服務(wù)的描述、Web服務(wù)的發(fā)現(xiàn)[8]、Web服務(wù)的選擇[9]、Web服務(wù)的匹配、Web服務(wù)的調(diào)度[10-11]、服務(wù)質(zhì)量(QoS)[12-13]等一系列問題。

1 基于圖的Web服務(wù)組合模型

組合服務(wù)是通過一系列數(shù)據(jù)流和控制流聯(lián)系在一起的基本服務(wù)，研究Web服務(wù)組合問題，也就是研究如何找到一組需要調(diào)用的Web服務(wù)，以及以何種方式進行調(diào)用這些Web服務(wù)。圖論中的點可以代表基本服務(wù)，邊可以代表Web服務(wù)的調(diào)用，再把 QoS屬性參數(shù)[12-13]也加入圖中，這樣就可以用1個帶有權(quán)值的有向圖來表示服務(wù)的組合問題，可以根據(jù)圖論中的算法和服務(wù)的屬性參數(shù)，在圖中尋找最優(yōu)的服務(wù)組合方案。

把組合Web服務(wù)問題看成在1個帶有權(quán)值的有向圖G=(V，E)中尋找最優(yōu)路徑的問題，其中V代表Web上服務(wù)的集合，E代表Web上兩個服務(wù)之間的連接的集合。另外定義n為圖中節(jié)點的數(shù)量，e代表圖中邊的數(shù)量，也就是 n=|V|，e=|E|。

每個Web服務(wù)被表示為圖中的一個節(jié)點(node)，Web服務(wù)的 QoS參數(shù)(如響應(yīng)時間、費用、可靠性、可用性等)可表示為節(jié)點的權(quán)值。然而有關(guān)圖的算法通常把權(quán)值定義在邊上，而不是在節(jié)點上，所以本研究把原來在節(jié)點上屬性的權(quán)值(響應(yīng)時間T，費用C，可靠性R，可用性A等)轉(zhuǎn)移到邊上。

基于圖的Web服務(wù)組合模型構(gòu)造如下：

(1)圖中的每一個節(jié)點代表一個Web服務(wù)。

(2)在圖開始處加一個開始節(jié)點，在結(jié)束時加一個結(jié)束節(jié)點。

(3)同一列的節(jié)點代表是同一個服務(wù)社區(qū)的服務(wù)。

(4)圖中邊代表該邊的前驅(qū)節(jié)點所代表的Web服務(wù)可以調(diào)用該邊后繼節(jié)點所代表的Web服務(wù)。

(5)邊上的權(quán)值代表該邊后繼節(jié)點所代表的Web服務(wù)的QoS的綜合參數(shù)。

圖1是構(gòu)造的Web服務(wù)組合模型圖，它有4個服務(wù)社區(qū)：第1個服務(wù)社區(qū)有4個候選服務(wù)，第2個服務(wù)社區(qū)有2個候選服務(wù)，第3個服務(wù)社區(qū)有4個候選服務(wù)，第四個服務(wù)社區(qū)有3個候選服務(wù)，邊上的值是邊后繼節(jié)點所代表服務(wù)的QoS的綜合參數(shù)。

圖1 基于圖的Web服務(wù)組合模型

圖1中符號的含義：

(1)Si：代表一個服務(wù)社區(qū)，它是一個自治的系統(tǒng)，包含著多個功能相同或相似但非功能(例如價格、響應(yīng)時間等)不同的的單個Web服務(wù)。

(2)Sij：是一個基本 Web服務(wù)，它在Web服務(wù)社區(qū)Si中，其中j是社區(qū)為了標(biāo)識Web服務(wù)的標(biāo)記。

(3)S：起始節(jié)點，代表組合服務(wù)的開始。

(4)D：目標(biāo)節(jié)點，代表組合服務(wù)的結(jié)束。

2 基于圖的Web服務(wù)組合算法

要從圖中找出S到D的路徑，并能夠同時滿足多種QoS約束的可行路徑。本文主要考慮多重(k≥2)路徑約束(也稱為多約束)的情況。由于多約束的QoS是NP完全問題，為此，研究人員設(shè)計了很多啟發(fā)式算法。然而這些算法往往具有很大的局限性：(1)計算復(fù)雜度過高，無法應(yīng)用到實際環(huán)境中；(2)算法性能較差，不能找到實際存在的可行路徑；(3)算法只是針對某些特殊情況而設(shè)計，不具有普遍性。

本文則將多種QoS度量轉(zhuǎn)化為單一的權(quán)值，然后用幾種算法對整個圖進行計算最短路徑。使用加權(quán)公平隊列，費用、響應(yīng)時間、可用性和可靠性都可以轉(zhuǎn)化為函數(shù)中的參數(shù)，不再彼此獨立。這樣，原來多約束的NP完全問題就可以簡化為多項式的復(fù)雜度。

在此介紹幾種算法求解滿足約束條件的方案。

(1)擴散法。該算法可以找出所有可能執(zhí)行組合的路徑，其思想是從源點開始，通過逐個詢問圖中的其他節(jié)點，逐步逼近并達到目標(biāo)節(jié)點。首先使用廣度優(yōu)先的方法，在多條路徑中尋找可行路徑，在詢問抵達目標(biāo)節(jié)點之前，不能斷定可行路徑。為了避免回路和擴散重復(fù)信息，節(jié)點需要記錄大量探測數(shù)據(jù)。

擴散算法在節(jié)點比較少的情況下可以用來尋找滿足約束條件的最優(yōu)解決方案，但當(dāng)節(jié)點較多時，它的時間復(fù)雜度會呈指數(shù)級上升，所以在大規(guī)模問題時不為人們所接受。

(2)Dijkstra算法。在經(jīng)典的圖論問題中，可以使用Dijkstra算法計算圖中任意2個節(jié)點的最短路徑[4]。本研究把該算法的思想應(yīng)用在服務(wù)組合過程中，求解從S到D的路徑，并且使服務(wù)質(zhì)量函數(shù)最小。具體求解步驟如下：

①首先進行初始化，用d[v]表示從服務(wù)開始到調(diào)用到服務(wù)v的質(zhì)量函數(shù)值，由于剛開始，所以除了服務(wù)開始節(jié)點s外，所有的節(jié)點 d[v]都設(shè)為無窮大，d[s]=0；p[v]表示調(diào)用服務(wù)v節(jié)點的服務(wù)節(jié)點，開始時都沒有調(diào)用，所以p[v]都設(shè)置為未定義。

②設(shè)置1個集合S，表示已經(jīng)找到的符合要求的服務(wù)節(jié)點，一開始設(shè)置為空集合；設(shè)置1個集合Q，表示所有的服務(wù)節(jié)點，當(dāng)算法找到1個符合要求的節(jié)點時，則把該節(jié)點從Q中刪除，加入到S集合中。

③當(dāng)集合Q不空時，從集合中找出參數(shù)最小的服務(wù)節(jié)點 u，并且把它加到集合S中，對于每個u服務(wù)可以調(diào)用的服務(wù)，如果 d[v]大于 d[u]與 w[u，v]的總和，則把d[u]與 w[u，v]的總和賦值給 d[v]，同時把 p[v]設(shè)置為 u。

④回到步驟3，直到Q集合為空時，算法結(jié)束。

具體算法如圖2所示，在這個算法中，邊上的權(quán)值不能是負值，如果存在負值的話，在選取最小值時，就會出錯。

圖2 Dijkstra算法偽代碼

Dijkstra算法從圖中節(jié)點入手進行尋找最優(yōu)解決方案，另外還可以從圖中的邊入手開始尋找。

(3)Bellman-Ford算法。是求解單源點的最短路徑問題的一種算法[4]。單源點的最短路徑問題是指：給定一個加權(quán)有向圖G和源點s，對于圖G中的任意一點v，求從s到v的最短路徑。

Bellman-Ford算法如圖3所示，它和Dijkstra算法很相似，但Dijkstra算法中的權(quán)值不能為負，因為如果有負值，則出現(xiàn)負循環(huán)時，就找不到最優(yōu)路徑，Bellman-Ford算法比它多了檢查的步驟(行 10－12)，這樣如果權(quán)值為負值，會返回錯誤。Bellman-Ford算法可以在偽多項式時間內(nèi)完成。

圖3 Bellman-Ford算法偽代碼

Web服務(wù)能夠較好地解決異構(gòu)應(yīng)用之間、松散耦合環(huán)境下的互操作、集成和協(xié)作問題，成為國內(nèi)外軟件技術(shù)研究的重要方向。Web服務(wù)的組合是正在興起的新技術(shù)，它將徹底改變提供電子商務(wù)和客戶軟件應(yīng)用的方式，是國內(nèi)外在信息集成、軟件工程等領(lǐng)域的關(guān)注的焦點，也是Web服務(wù)技術(shù)的主要發(fā)展方向之一。

本文主要關(guān)注Web服務(wù)的組合，將QoS參數(shù)屬性作為圖的權(quán)值，提出了基于圖的Web服務(wù)組合建模，使用擴散算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford等算法在模型中尋找組合的路徑，并將各個算法進行比較，為Web服務(wù)的組合做好了理論準(zhǔn)備。

Web服務(wù)是處在動態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)上，在過去幾年里Web上提供的Web服務(wù)數(shù)量急劇增多，通過人工在巨大的Web服務(wù)倉庫中發(fā)現(xiàn)人們需要的服務(wù)是不現(xiàn)實的，所以服務(wù)的自動發(fā)現(xiàn)是服務(wù)調(diào)度的前提，我們會繼續(xù)對服務(wù)的自動發(fā)現(xiàn)、服務(wù)的組合模型、服務(wù)的自動組合做進一步研究。

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