面向Webservice的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)

徐輝， 曹健

0 引言

軟件從傳統(tǒng)的面向?qū)ο?Object-Oriented Programming,OOP)的開發(fā)方式，逐漸轉(zhuǎn)變到了面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)(Service-Oriented Architecture, SOA)的開發(fā)方式。Web Service具有松散耦合以及平臺(tái)無關(guān)等優(yōu)良特性，在Internet環(huán)境下不同的應(yīng)用，可以方便地進(jìn)行互操作和集成，所以越來越多的服務(wù)提供商，把應(yīng)用程序作為服務(wù)發(fā)布在網(wǎng)上。

UDDI(Universal Description Discovery & Intergration)規(guī)范為用戶提供了一個(gè)統(tǒng)一的發(fā)布和查找 WebService服務(wù)的集成平臺(tái)[1]，但它只提供了功能性需求，企業(yè)在查找服務(wù)時(shí)，除了對(duì)功能需求之外對(duì)非功能需求(即服務(wù)質(zhì)量)也有較高要求，為了使企業(yè)能夠從眾多的 WebService服務(wù)中，選擇一個(gè)高質(zhì)量的服務(wù)，我們對(duì) UDDI進(jìn)行擴(kuò)展和改進(jìn)，加入WEB服務(wù)質(zhì)量管理模型，形成了QoSUDDI注冊(cè)中心。

傳統(tǒng)的Web Service模型，是基于服務(wù)注冊(cè)中心、服務(wù)提供商和服務(wù)請(qǐng)求者3種角色的[1]?？蛻粼诿鎸?duì)大量同質(zhì)的WebService服務(wù)時(shí)，存在一個(gè)選擇的問題，該模型顯然不能滿足這種篩選的需求。所以，在此基礎(chǔ)上又產(chǎn)生了支持QoS的Web Service模型[2-3]，其中有服務(wù)發(fā)布、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)排序、服務(wù)調(diào)用、服務(wù)反饋等。但上述模型沒有把不同的服務(wù)歸類，為了更好地進(jìn)行管理和提高查找服務(wù)的效率，我們?cè)赒oSUDDI中定義了不同的領(lǐng)域，各種服務(wù)按應(yīng)用歸屬于各個(gè)領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域有相應(yīng)的樹型指標(biāo)體系，服務(wù)提供者通過定義指標(biāo)值來描述服務(wù)。

由于評(píng)價(jià)信息的復(fù)雜性，領(lǐng)域內(nèi)的指標(biāo)值存在著模糊性，所以模型必須支持模糊評(píng)價(jià)，有的服務(wù)質(zhì)量模型把指標(biāo)分成了靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和統(tǒng)計(jì)三種類型[6]，這種分類太過抽象，不易實(shí)現(xiàn)；有的服務(wù)質(zhì)量模型定義的指標(biāo)太具體化，缺乏通用性[3] [11]。我們的QoSUDDI模型力求提供一個(gè)通用性的平臺(tái)，模糊類型的劃分既全面又容易實(shí)現(xiàn)。

為了幫助服務(wù)請(qǐng)求者更好地從滿足需求的眾多服務(wù)中，挑選最適合自己的服務(wù)，服務(wù)排序是必不可少的。因?yàn)橹笜?biāo)具有模糊性，所以排序中存在指標(biāo)歸一化的問題，有的采用相似度來進(jìn)行排序[11]，只是考慮了與近似值的相近程度，沒有考慮效益型和成本型的不同；有的先把不同類型的指標(biāo)歸一化為精確值，加權(quán)求和后再進(jìn)行排序[4]，沒有考慮到指標(biāo)間因模糊性而帶來的差別。在QoSUDDI的服務(wù)排序中，先把原子指標(biāo)的不同模糊值歸一化為三角模糊數(shù)，再把三角模糊數(shù)加權(quán)求和，然后將得到的三角模糊數(shù)綜合評(píng)價(jià)值，進(jìn)行去模糊化處理，根據(jù)各個(gè)非模糊化值對(duì)服務(wù)進(jìn)行排序，供服務(wù)請(qǐng)求者進(jìn)行選擇。

為了保持指標(biāo)評(píng)價(jià)值的客觀性和公正性，在模型中存在用戶反饋。有的采用中值量化來進(jìn)行去噪聲處理[15]，沒有考慮到指標(biāo)值的模糊型；有的提出了一個(gè)反饋相似度的概念，由反饋相似度來決定其在反饋值中所占的比重[14]，但對(duì)不同的模糊類型沒有給出不同的處理方案。在QoSUDDI的服務(wù)反饋中，借鑒了反饋相似度的做法，根據(jù)指標(biāo)的不同模糊類型作不同處理，把反饋值和原有值綜合求得校正值，并把校正值按模糊類型還原為相應(yīng)的模糊表示。

在文中我們先提出一個(gè)改進(jìn)的系統(tǒng)模型(QoSUDDI)，然后從領(lǐng)域?qū)＜?、服?wù)提供者和服務(wù)請(qǐng)求者3種角色的工作中介紹系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

1 系統(tǒng)模型

我們?cè)诰C合了文獻(xiàn)[2-5]的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)面向服務(wù)的改進(jìn)模型(圖 1)。領(lǐng)域?qū)＜铱山?、修改和刪除領(lǐng)域，也可對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的指標(biāo)進(jìn)行管理；服務(wù)提供者可發(fā)布服務(wù)和管理服務(wù)；服務(wù)請(qǐng)求者可根據(jù)指標(biāo)值進(jìn)行服務(wù)查找，并按自己的要求對(duì)查找到的各個(gè)服務(wù)進(jìn)行排序，以便選擇最適合自己的高質(zhì)量服務(wù)，在調(diào)用好服務(wù)后對(duì)該服務(wù)進(jìn)行反饋。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 QoSUDDI對(duì)UDDI的兼容

隨著UDDI的普及，服務(wù)提供商和服務(wù)請(qǐng)求者，都已經(jīng)習(xí)慣了用它來進(jìn)行 WEB服務(wù)的發(fā)布和查找，所以我們的QoSUDDI需要兼容原有的 UDDI，是在它的基礎(chǔ)上進(jìn)行改造和擴(kuò)展的，這樣做更容易得到普及和應(yīng)用[10]。

圖1 系統(tǒng)模型

具體做法是：在分析器中先解讀用戶請(qǐng)求，如果是屬于UDDI操作信息的，轉(zhuǎn)發(fā)給原有UDDI進(jìn)行處理，如果是屬于擴(kuò)展的操作，則轉(zhuǎn)發(fā)給QoSUDDI擴(kuò)展部分的API進(jìn)行處理。當(dāng)然在QoSUDDI擴(kuò)展部分中，某一個(gè)操作也有可能前半部分屬于UDDI操作，后半部分屬于QoSUDDI擴(kuò)展部分的操作，所以QoSUDDI擴(kuò)展部分也會(huì)向原有UDDI中心發(fā)送UDDI請(qǐng)求，并得到相應(yīng)的SOAP返回消息。如圖2所示。

圖2 QoSUDDI對(duì)UDDI的兼容

2.2 領(lǐng)域?qū)＜业墓ぷ?/h3>

領(lǐng)域?qū)＜业囊粋€(gè)工作是對(duì)領(lǐng)域進(jìn)行管理，包括建立領(lǐng)域、對(duì)所屬領(lǐng)域進(jìn)行修改和刪除；另一個(gè)工作是定義所屬領(lǐng)域內(nèi)的各個(gè)指標(biāo)，包括建立、修改和刪除指標(biāo)。我們著重介紹領(lǐng)域內(nèi)指標(biāo)體系的建立。

領(lǐng)域中的指標(biāo)是樹型結(jié)構(gòu)，我們只對(duì)處于葉子結(jié)點(diǎn)上的原子指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。在參考文獻(xiàn)[13]的基礎(chǔ)上，我們把指標(biāo)類型定義為5種類型，分別是固定型、等級(jí)型、區(qū)間型、語言型和組件型，并對(duì)其中的組件型和語言型的處理作了改進(jìn)。

2.2.1 組件型的處理

組件型的參數(shù)按取值方向分為4種不同的類型，分別是來自服務(wù)提供者、服務(wù)請(qǐng)求者、外部接口和外部統(tǒng)計(jì)。

比如網(wǎng)上訂房系統(tǒng)中的指標(biāo)internetPrice(上網(wǎng)費(fèi)用)，總費(fèi)用S的計(jì)算公式如下：

其中t1和t是時(shí)間，x是用時(shí)在t1內(nèi)收取的費(fèi)用，y是每分鐘收取的費(fèi)用。把計(jì)算出的總費(fèi)用除以總時(shí)間t，得出每分鐘的上網(wǎng)費(fèi)用。調(diào)用該組件時(shí)，有t，t1，x，y四個(gè)參數(shù)，其中t1，x和y是服務(wù)提供者在定義服務(wù)時(shí)輸入的，t參數(shù)是服務(wù)請(qǐng)求者在請(qǐng)求評(píng)價(jià)時(shí)輸入的。

再比如網(wǎng)上訂房系統(tǒng)中的指標(biāo) RentCar(租車方便程度)，它的參數(shù)是來自一個(gè)權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)于出租車經(jīng)過其周邊路上的每小時(shí)流量的統(tǒng)計(jì)，屬于其中的外部統(tǒng)計(jì)值，在組件內(nèi)通過計(jì)算得出一個(gè)0-1之間的數(shù)值。

2.2.2 語言型的處理

在文獻(xiàn)[13]中，采用計(jì)數(shù)的方法把語言集合進(jìn)行了等分，缺乏評(píng)價(jià)時(shí)的靈活性，對(duì)此我們作了改進(jìn)，允許評(píng)價(jià)時(shí)的不等分處理。例如，領(lǐng)域?qū)＜叶x某一指標(biāo)時(shí)用描述語言＜差，較差，一般，較好，好＞，并在0到10之間指定對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)值，如為＜0，2，5，8，10＞。當(dāng)服務(wù)提供者定義服務(wù)時(shí)指定該指標(biāo)值為“較好”，則它的三角模糊數(shù)為(5/10,8/10,10/10)，如是效益性，為(0.5,0.8,1)；如是成本型，則用(1-0.5，1-0.8，1-1)=(0.5,0.2,0)，并調(diào)換位置為(0,0.2，0.5)。

2.3 服務(wù)提供者的工作

服務(wù)提供者可以發(fā)布服務(wù)，在發(fā)布服務(wù)時(shí)，主要提供對(duì)服務(wù)中各個(gè)原子指標(biāo)值的描述，描述格式?jīng)Q定于指標(biāo)的不同模糊類型；同時(shí)，服務(wù)提供者也可以修改和刪除所擁有的服務(wù)，刪除某一服務(wù)后，該服務(wù)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值也一并刪除。

2.4 服務(wù)請(qǐng)求者的工作

服務(wù)請(qǐng)求者把所需服務(wù)的各項(xiàng)功能性描述和非功能性描述遞交給QoSUDDI，QoSUDDI從數(shù)據(jù)庫中取得滿足條件的服務(wù)列表，按用戶的要求排序后輸出給服務(wù)請(qǐng)求者，服務(wù)請(qǐng)求者選擇其中最適合自己的服務(wù)進(jìn)行調(diào)用，調(diào)用后對(duì)該服務(wù)的某些指標(biāo)進(jìn)行反饋評(píng)價(jià)。

服務(wù)發(fā)現(xiàn)的功能在本文中不作研究，我們著重探討如何把查找到的服務(wù)按照用戶的需求，進(jìn)行排序輸出，所以現(xiàn)在假定用戶在某一領(lǐng)域內(nèi)查找時(shí)，該領(lǐng)域的所有服務(wù)都滿足用戶的功能需求。

2.4.1 服務(wù)排序

服務(wù)請(qǐng)求者提交服務(wù)需求后，在所選領(lǐng)域的樹型指標(biāo)中，選擇排序所依據(jù)的原子指標(biāo)及相應(yīng)權(quán)重(如圖3所示)，QoSUDDI中心進(jìn)行排序后，向服務(wù)請(qǐng)求者返回相應(yīng)的服務(wù)列表。

圖3 某領(lǐng)域的樹型指標(biāo)體系

服務(wù)排序的算法思想是，先把原子指標(biāo)的不同模糊值表示轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù)表示，然后對(duì)每個(gè)服務(wù)利用三角模糊數(shù)的加法和乘法進(jìn)行加權(quán)求和，再把得到的三角模糊數(shù)綜合評(píng)價(jià)值進(jìn)行非模糊化處理，根據(jù)每個(gè)服務(wù)的非模糊化值進(jìn)行從大到小排序[13]。程序流程圖如圖4所示：

圖4 服務(wù)排序算法的流程圖

2.4.2 服務(wù)反饋

如文獻(xiàn)[14]所述，服務(wù)提供者對(duì)服務(wù)的指標(biāo)值進(jìn)行量化時(shí)，出于吸引更多用戶的角度，可能會(huì)給出高于實(shí)際水平的值，所以我們采用服務(wù)請(qǐng)求者調(diào)用服務(wù)后，對(duì)服務(wù)的 QoS指標(biāo)值進(jìn)行反饋。

不過，我們認(rèn)為，不是所有指標(biāo)都適合用戶反饋，應(yīng)該分成三種不同的情況。

① 對(duì)于一些不存在服務(wù)提供者提供不可信的指標(biāo)，比如價(jià)格等，不需要進(jìn)行用戶反饋。

② 對(duì)于定義成組件型的指標(biāo)，如服務(wù)可用性，它的參數(shù)是外部接口值或是外部統(tǒng)計(jì)得到，也不存在可信問題。

③ 其它如用戶滿意度等主觀性較強(qiáng)的指標(biāo)，一些服務(wù)提供者為了吸引更多用戶，可能會(huì)發(fā)布一些高于實(shí)際水平的值，客戶應(yīng)該有反饋權(quán)。

當(dāng)然哪些指標(biāo)允許用戶反饋需要領(lǐng)域?qū)＜叶x指標(biāo)時(shí)確定，可在指標(biāo)類中增加一個(gè)屬性代表是否允許進(jìn)行評(píng)價(jià)。

但服務(wù)請(qǐng)求者也可能由于自身的因素，發(fā)布一些惡意的虛擬數(shù)據(jù)，這樣會(huì)直接影響反饋的準(zhǔn)確性和可靠性，所以我們必須對(duì) QoS反饋進(jìn)行去噪聲處理。我們?nèi)ピ肼曁幚淼那疤崾?，返回?QoS反饋中健康數(shù)據(jù)占多數(shù)，且基于返回的QoS屬性值往往分布在真實(shí)QoS的兩側(cè)，采用中值量化來進(jìn)行去噪聲處理[15]。

因?yàn)槲覀兊闹笜?biāo)值所具有的模糊性，我們?cè)趨⒖颊撐腫14]的基礎(chǔ)上提出了用海明距離進(jìn)行去噪聲處理。根據(jù)指標(biāo)類型分三種不同情況進(jìn)行處理。

① 固定型和等級(jí)型

假設(shè)對(duì)一個(gè)服務(wù)Si的某個(gè)指標(biāo)有n個(gè)評(píng)價(jià)，第i個(gè)評(píng)價(jià)值為qi，它在服務(wù)中的原有QoS值為q，求出每個(gè)評(píng)價(jià)值相對(duì)原有值的貼近度di=|qi-q|，相應(yīng)權(quán)值為fi=1-di。把n個(gè)權(quán)值累加后得到最后每個(gè)反饋的相對(duì)權(quán)值再用該權(quán)值對(duì)每個(gè)反饋值qi進(jìn)行加權(quán)求和得到反饋綜合值并與原有值q平均后得到校正值

對(duì)于等級(jí)型，要把校正值還原為等級(jí)描述，計(jì)算出來的校正值可能位于兩個(gè)等級(jí)之間，可采用四舍五入，如值為7.8，則近似為8，如是7.2，則近似為7。

② 區(qū)間型

把原有值的區(qū)間描述轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù)，l、m、r各個(gè)用戶反饋的區(qū)間描述也轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù)，把它的左、中、右值分別按上述辦法與原有值的左、中、右值比較，計(jì)算貼近度和權(quán)值，再計(jì)算出反饋值，并與原有值的左、中、右值l、m、r求平均得校正值l′′、m′′、r′′。

然后把上面用三角模糊數(shù)表示的校正值，還原為區(qū)間表示的評(píng)價(jià)值。已知[α，β] 為評(píng)價(jià)值區(qū)間，區(qū)間[l，r] 為該評(píng)價(jià)區(qū)間內(nèi)的一個(gè)評(píng)價(jià)值，三角模糊數(shù)現(xiàn)在已知評(píng)價(jià)值區(qū)間[α，β] 和三角模糊數(shù)，可以求出評(píng)價(jià)值區(qū)間[l，r]

③ 語言型

為簡(jiǎn)化計(jì)算，我們直接取中值作為評(píng)價(jià)值，如語言集合為＜差，較差，一般，較好，好＞，對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)值為＜0，2，5，8，10＞，用戶評(píng)價(jià)時(shí)選擇“較好”，則取反饋值為8，如選擇“較差”，則反饋值為2。然后按上述等級(jí)型中的辦法求出校正值，并與評(píng)價(jià)值比較，可能該校正值落在兩個(gè)評(píng)價(jià)值之間，按接近程度取其中的一個(gè)評(píng)價(jià)值。

3 小結(jié)與展望

本文提出了一個(gè)兼容UDDI的Web服務(wù)質(zhì)量模型，即QoSUDDI模型，在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中重點(diǎn)介紹了對(duì)原有UDDI的兼容、指標(biāo)的模糊處理、對(duì)同質(zhì)服務(wù)的排序輸出和對(duì)用戶反饋的去噪聲處理。我們以該QoSUDDI模型為中心加上相應(yīng)的前臺(tái)，就可以形成一個(gè)較為完整的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

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