Web服务组合性能分析：G/G/l-FCFS, M/G/l-PS排队网络视角

"该研究论文探讨了Web服务组合性能分析，重点关注了G/G/l-FCFS、M/G/l-PS和M/G/无限节点的排队网络模型在Web服务中的应用。文章指出，Web服务组合的性能受到内部和外部因素的影响，如BPEL流程结构、变量概率分布、服务器软硬件能力、服务器负载以及调度策略。现有的建模方法如广义Petri网、排队Petri网、Markov过程和随机进程代数无法全面考虑这些因素。因此，作者建立了一种新的建模方法，将各种内外部影响因素映射到相应的排队网络模型中，以更准确地分析Web服务组合在互联网环境下的性能。该研究得到了国家自然科学基金和‘九七三’重点基础研究发展计划项目的资助。" 本文是针对Web服务组合性能分析的深入研究，特别关注了如何利用G/G/l-FCFS（一般输入/一般服务时间/有限服务台）、M/G/l-PS（马尔可夫/一般服务时间/优先级服务）和M/G/infinity（马尔可夫/一般输入/无限服务台）排队网络模型来评估和理解Web服务的性能。Web服务组合的性能受多种因素影响，包括服务流程的内在特性，如Business Process Execution Language (BPEL)流程的结构和流程中变量的随机分布，以及外部因素，如Web服务器的硬件和软件能力、服务器上的负载情况，以及服务调度策略。 传统的建模工具，如广义Petri网和排队Petri网，虽然在某些方面提供了强大的分析能力，但它们在模拟上述所有内部和外部因素对Web服务性能的影响时存在局限性。Markov过程和随机进程代数虽然在理论上能够描述一些复杂行为，但它们同样无法全面涵盖所有相关因素。鉴于此，论文提出了一种创新的建模方法，将Web服务组合的内外部影响因素直接映射到G/G/l-FCFS、M/G/l-PS和M/G/infinity这些排队网络模型中，旨在提供一个更为全面的性能评估框架。 通过这种新的建模技术，研究人员可以更精确地预测和优化Web服务组合在实际互联网环境中的表现，从而提高服务的响应速度、降低延迟、优化资源利用率，并确保服务质量。该研究不仅对理论研究有贡献，也为Web服务的实践应用提供了有价值的分析工具，对于提升Web服务的效率和可靠性具有重要意义。这项工作得到了国家自然科学基金和国家“九七三”重点基础研究发展计划项目的支持，由江西师范大学软件学院的三位专家汪浩、黄明和龙浩共同完成。