分布式Web服务QoS引导解决方案及其在SOA体系结构中的应用研究

Journalof King Saud University沙特国王大学沙特国王大学学报www.ksu.edu.sawww.sciencedirect.comWeb服务Zainab Aljazzaf*科威特大学计算科学与工程学院信息科学系，科威特接收日期：2014年6月18日;修订日期：2014年11月13日;接受日期：2014年2015年6月29日在线发布分布式应用程序可以由不同组织提供的、具有不同属性的全局服务组成。要从众多类似的服务中选择一项服务，重要的是-要把他们区分开来。服务质量（QoS）已被用作相似服务之间的区分因素，并在服务发现、选择和组合中起着重要作用。此外，QoS是分布式范例（如面向服务的计算和云计算）演进的重要贡献因素。有许多研究工作，评估服务和证明服务的发现，组合或绑定阶段的QoS。然而，一旦新服务被注册并且在任何请求者使用它们之前，就需要证明QoS;这被称为引导QoS。引导QoS是在发布服务时评估新注册服务因此，本文提出了一种Web服务的QoS引导解决方案，并建立了一个QoS引导框架。此外，对面向服务的体系结构（SOA）进行了扩展，并建立了一个原型，支持QoS引导。进行了实验，并提出了一个案例研究，以测试所提出的QoS引导解决方案。2015作者制作和主办：Elsevier B.V.代表沙特国王大学 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍要从Web服务构建分布式应用程序，应用程序开发人员或服务请求者可能需要从不同的服务提供者中选择Web服务。因为有许多具有类似功能的Web服务，所以服务请求者需要区分它们。唯一的*电话：+965 24633223。电子邮件地址：dr. ku.edu.kw。网址：http://www.isc.ku.edu.kw/。沙特国王大学负责同行审查相似的Web服务之间的区别因素可以是它们的非功能属性，这可以被认为是服务选择的标准。服务质量（QoS）已经被用作用于选择服务的非功能属性（Papazoglou等人，2006; Maximilien和Singh，2004;Dragoni，2009; Ying-Feng等人，2006; Huhns和Singh，2005; Zhang等人，2012;Kalepu等人，2003; Kim和Doh，2007; Liu等人，2004;Zheng等人，2014; Rajeswari等人， 2014年）。例如，服务选择中的一种方法（Ran，2003）涉及这样的情况，即Web服务注册中心可以捕获服务提供者提供的QoS和服务请求者要求的QoS，并在发现服务时相应地匹配两者，以从具有相似功能的服务中选择最佳匹配。在这种情况下，服务请求者可能需要具有低响应时间的服务，这被认为是服务的QoS属性。因此，具有http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2014.12.0031319-1578？ 2015作者。制作和主办：Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。制作和主办：Elsevier关键词服务;Web服务;服务质量;自举;面向服务架构324Z. 阿尔贾扎夫请求者将从具有不同响应时间的许多类似服务中选择最低响应时间。已经进行了许多研究，通过监视Web服务或从用户收集质量评级来检查QoS遵从性（Papazoglou等人，2006; Kim和Doh，2007;Zhang等人，2012; Liu等人，2004; Huhns和Singh，2005;Kalepu等人，2003; Zheng等人，2014年）。因此，考虑到与Web服务和分布式范例相关的问题，QoS是分布式范例演进的重要贡献因素。服务提供商可以注册他们的Web服务，要求服务的QoS。然而，Web服务代理需要证明QoS与发布规范的一致性。已经进行了许多研究来证明在选择服务时或在服务运行时的QoS（Maximilien和Singh，2004; Dragoni，2009;Zhang等人，2012; Kalepu等人，2003; Kim和Doh，2007;Liu等人，2004; Zheng等人，2014年）。据我们所知，一旦新服务被注册，在任何请求者使用它们之前，很少有人尝试证明QoS。因此，需要确保QoS，特别是对于之前没有服务消费者尝试使用的新服务（新来者），并且对于其QoS测量的公正性先验地不可用，所谓的引导QoS。引导是在发布服务时评估新注册服务的QoS的过程。本文介绍了一种自举QoS的解决方案，该方案评估新注册的Web服务的QoS属性主要贡献在于在发布时和任何请求者请求Web服务之前的QoS引导的自动化方法。因此，在发布Web服务时，新Web服务的QoS调整将可用，因此：在查找服务时不需要测试Web服务;查找操作将更快;增加了请求者选择新Web服务的机会;● 提高对此类服务的信任度。因此，这项工作提出了一个Web服务的QoS引导解决方案，包括一个QoS模型，QoS引导ping框架，SOA扩展，以支持引导QoS，和原型。因此，进行实验来评估自举解决方案。本文的其余部分组织如下。背景介绍在第二节. 第三节介绍了相关的工作。在第4节中提出了QoS引导技术，它涵盖了QoS模型和QoS引导框架。第5节介绍了支持自举QoS的SOA扩展。原型在第6节中介绍。第7中展示了实验、评估和案例研究。第8结束了论文。2. 背景本节提供有关Web服务和QoS以及面向服务的计算范例的背景，如下所示2.1. Web服务和服务质量分布式软件系统的开发需要服务的交互和使用来自整个Web的不同组织的资源。服务是“通过服务合同提供的业务功能的离散单元”（Rosen等人，2008），其包括服务接口、服务文档、服务策略和QoS。服务执行从简单请求到复杂业务流程的功能。服务可以使用Web Service技术实现Web服务是一种新兴技术，它使在Web上从不同机器上运行的应用程序能够集成和交换数据，而不管它们的平台、硬件、操作系统和语言如何（Papazoglou，2012）。万维网联盟（W3C）将Web服务定义为“由URI标识的软件应用程序，其接口和绑定能够由XML人工制品定义、描述和发现，并且支持经由基于互联网的协议使用基于XML的消息与其他软件应用程序直接交互”（Ferris等人，2004年）。类似地，IBM将Web服务定义为因此，Web服务是一种新的Web应用程序，它是模块化的，可以在Web上发布、定位和调用。Web服务是松散耦合、平台中立、可重用和分布式的软件组件（Yuan andLong，2002）。Web服务基于通用标准（如可扩展标记语言（XML））和现有技术（如超文本传输协议（HTTP））。Web服务成功的关键Web服务技术SOAP 是一种基于XML 的标准消息传递协议，使用HTTP作为传输手段并用于绕过防火墙。WSDL是用于描述Web服务的接口和对Web服务的访问的服务表示语言。该描述包括Web服务的操作和参数、位置和调用协议。目录是一个跨行业的目录标准，用于描述、解释和发现Web服务。该标准存储WSDL描述的Web服务接口，对Web服务信息进行分类，并允许在目录中搜索Web服务。关于质量和QoS，国际质量标准ISO 8402（ISO 9000的一部分）将质量描述为“产品或服务的全部特征和特性，这些特征和特性与其满足明示或暗示需求的能力有关”。Hoyle（2005）将质量定义为“一组内在特征满足既定、一般暗示或强制性需求或期望的程度”。作者阐述了W3C描述了●●●Web服务325Web服务的QoS要求是Web服务的质量方面（Lee等人，2003年）。2.2. 面向服务的计算面向服务的计算（SOC）是为了实现SOC的潜力，开发了面向服务的架构（SOA）以克服许多企业挑战，包括设计复杂的分布式服务、管理业务流程、确保事务QoS、遵守协议以及利用不同的计算设备，例如个人计算机和手机（Papazoglou和Georgakopoulos，2008）。 SOA是“一种基于服务构建企业解决方案的架构风格”（Rosen et al.，2008年）。由 于 SOA 关 注 的 是 超 出 单 个 应 用 程 序 的 企 业 范 围（ Rosen 等 人 ， SOA 的 设 计 原 则 独 立 于 任 何 技 术（Papazoglou和Georgakopoulos，2008）。SOA可以使用许多分布式计算技术来实现，例如公共对象请求代理体系结构（CORBA）、分布式组件对象模型（DCOM）和Web服务。特别是，Web服务作为实现SOA的技术越来越受欢迎，因为它们的重要特性，特别是它们的互操作性和自描述接口，以及它们的开发基于现有的普遍存在的基础设施 ， 如 HTTP 和 XML （ Papazoglou 和 Georgakopoulos ，2008）。SOA 中有三个角色交互，如图1所示（Papazoglou，2012）：Web服务提供者，拥有、实现和控制对Web服务的访问的组织或平台;Web服务请求者，应用程序，Web服务或正在寻找和调用Web服务的客户端;以及Web服务注册表，Web服务的描述由Web服务提供者发布并由Web服务请求者搜索的可搜索目录。Web服务代理简化了SOA中的操作。首先，在发布阶段，Web服务提供者注册并将其Web服务发布到Web服务注册中心。接下来，在查找或发现阶段，Web服务请求者根据其图 1SOA 中 的 Web 服 务 角 色 和 操 作 Papazoglou 和Georgakopoulos，2008年。功能特性最后，在绑定阶段，Web服务请求者绑定并调用选定的Web服务（Papazoglou，2012）。代理处理对Web服务访问的集成、定制和治理，所有这些都是为了降低最终用户的复杂性。3. 相关工作QoS的研究工作涵盖了不同的研究领域，如网络、软件工程和面向服务的计算范式。许多研究工作都致力于QoS领域;然而，据我们所知，大多数现有的工作都为如何在服务发布时为新发布的服务引导或预评估QoS参数开辟了道路。许多研究人员在服务的查找时间或运行时间评估QoS，或者检查QoS依从性（Zou等人，2009; Kalepu等人，2003;Zhengping et al.，2007;Zhang等人，2010; Sherchan等人，2006; Zhang等人，2012年）。例如，Zou等人（2009）提出了一个服务选择和排名框架。QoS不是先验评估的，并且服务是基于服务提供商发布的QoS来排名的。Kalepu等人（2003年）计算了所有服务的服务水平协议（SLA）参数的合规值，其中包括预计参数值和实现参数值之间的差异服务及其提供商的本地和全球排名是根据SLA参数的合规性级别进行评估的。Zhengping etal.（2007）在运行时监视服务的行为，Zhang etal.（2010）提出了一个Web服务搜索引擎，用于在查找服务时查找所需的Web服务。具体地说，该引擎通过监视Web服务的非功能QoS特征来对Web服务进行排名。Sherchan等人（2006）通过比较SLA中商定的预计值和使用服务后从性能监控系统获得的交付值来衡量QoS属性的合规性。Zhang等人（2012）通过改进的归一化方法提出了一种基于QoS的Web服务选择计算模型。一个合适的服务将由负责收集QoS的QoS注册中心推荐给服务请求者。然而，在这些模型中，在服务的发布时间不评估QoS，因此，他们没有考虑引导QoS。与QoS引导不同，QoS预测的目的是通过使用历史QoS值为服务用户提供个性化的QoS值预测QoS预测的研究问题是如何通过使用来自其他用户的经验的可用的先前收集的QoS值来准确地预测缺失的QoS值（Zheng等人， 2014年）。在针对新用户的QoS预测方面有许多工作（Wang等 人 ， 2013; Baraki等 人 ， 2013; Ge 等 人 ， 2010; Yu ，2012）。例如，Wang等人（2013年）提出了一种模型，该模型集成了QoS预测，并产生了满足和维护用户需求的组合结果。Baraki等人（2013）提出了两种预测QoS和体验质量（QoE）的算法，其中预测仅基于先前收集的QoS和QoE数据。Yu（2012）提出了一种使用决策树学习来引导服务配置系统的策略然而，上述方法基于先前从用户处收集的QoS值向用户推荐服务。326Z. 阿尔贾扎夫总时间Nωt其他用户的体验，并且不引导新服务的QoS。Zheng等人（2014）提到，虽然Web服务的QoS已经被深入研究，但缺乏服务的预评估和真实世界的QoS数据集。因此，全面的真实世界的Web服务QoS数据集的可用性是很重要的，在验证各种基于QoS的方法。因此，预先评估服务并预先提供所评估的QoS有助于服务提供者和这种服务的消费者。作者进行了几个大规模的现实世界的Web服务的QoS评估。然而，作者没有建立一个框架，他们只专注于调查三个用户观察到的QoS属性，这是故障概率，响应时间和吞吐量。关于文献中的自举框架，Rosenberg等人（2006）提出了唯一的自举方法。提出了一种自举式Web服务QoS属性的评价方法，为Web服务选择提供了一组最新的QoS属性。作者主要解决性能和可靠性相关的QoS属性，这是响应时间，延迟，执行时间，可用性和鲁棒性。虽然作者建立了一个框架，但他们没有解决基于QoS的服务选择或将其应用到服务计算应用，如SOA。因此，本文的工作克服了文献中的局限性，并提供了一个完整的自举解决方案，下面给出了一些QoS的评估方法（Lee等人，2003;Mathijssen，2005; Yu等人，（2007年）：● 延迟（QoS延迟）：延 迟 是 “ 发 送 请 求 和 接 收 响 应 之 间 的 往 返 延 迟（RTD）”Lee等人， 2003年。执行时间（QoS执行）：服务的执行时间是服务执行和处理其活动序列所● 响应时间（QoS响应）：服务的响应时间是处理和完成服务请求所需的时间;响应时间包括执行时间和延迟。下面是评估响应时间的公式：QoS响应时间/^QoS执行时间/^QoS延迟图2显示了延迟时间、执行时间和响应时间这三个时间帧的图形表示，并确定了它们之间的关系。此外，该图展示了每个QoS的评估技术。在这项工作中，包装时间没有考虑。● 吞吐量（QoS吞吐量）：服务的吞吐量是指服务在单位时间内可以处理的请求数吞吐量取决于服务机器的能力，它是通过在一段时间内发送许多请求，然后计算响应的数量来测量的以下是评估吞吐量的公式包括QoS模型、QoS引导框架、支持基于引导QoS的服务选择的SOA扩展和原型。QoS 吞吐量请求次数时间段4. QoS自举技术本节描述QoS引导解决方案，该解决方案首先确定QoS模型，然后确定QoS引导框架，如下所述。4.1. QoS模型本节介绍了在这项工作中使用的QoS模型。QoS模型表示Web服务的QoS属性，如表1所示。● 可用性（QoS可用性）：服务应该可用于直接调用。服务的可用性是服务可用、存在和可访问的概率。以下是评估可用性的公式：QoS可用性 1 / 4 正常运行时间● 可靠性（QoSReliability）：服务的可靠性或成功率是指服务在规定的条件下正确执行其功能的能力，在特定的时间间隔内“无故障”或“对用户的响应失败”，并且与可用性有关（Lee等人，2003年）。可靠性可以如下评估（Yu等人，2007）：QoS可靠性1/4 1 -n，其中t表示用于记录故障数量的服务被监视的总时间，n是在该时段期间遇到的故障数量，并且N是服务的总数量。服务请求者请求响应服务延迟时间执行时间响应时间=2 x延迟时间+执行时间图2延迟、执行和响应时间范围。表1QoS模型。QoS延迟执行时间响应时间吞吐量交易时间可用性可靠性可扩展性完整性容量鲁棒性准确性可达性时间安全交易ACID监管异常处理互操作性能力诚实可用性可测试性稳定性支持的标准灵活性执行价格其他QoS¼●Web服务327事件的数量（成功事件的数量加上失败的数量）;因此，可以导出一天中的可靠性或成功率。● 可访问性（QoSAccessibility）：可访问性是指服务于用户请求的服务能力（Lee等人，2003年）。Mathijssen（2005年）将无障碍性表述如下：成功的用户请求数用户完成的类似地，Yu etal.（2007）将可访问性计算为发出的请求总数4.2. QoSBF：QoS引导框架本节介绍称为QoSBF的QoS引导框架。图3显示了拟议的框架。QoSBF由执行不同功能的几个组件组成。在下文中，将更多地探索QoSBF组件及其功能。Web服务预处理：此组件获取调用组件所需的有关Web服务的信息。所需的Web服务信息可以包括服务操作、操作的输入和输出参数及其数据类型以及绑定信息。Web服务调用：Web服务调用组件调用服务;具体地说，它需要服务QoS评估：该组件负责评估QoS。在这项工作中，提出了监测方法作为一种方法，用于引导的QoS。特别是，监视器引导QoS，例如响应时间。收集的信息存储在QoS注册表中，并由匹配组件使用匹配：匹配组件支持基于自举QoS和请求者的QoS偏好的服务选择。特别地，它通过将偏好与服务的自举QoS相匹配来返回在一组QoS上与请求者的偏好相匹配的服务。因此，服务代理返回具有类似功能和不同QoS的多个服务。例如是请求者可能需要具有低QoS响应的天气服务。服务代理可以返回许多天气服务，每个天气服务具有不同的QoS响应。因此，请求者将选择具有最低QoS响应的一个作为他/她的偏好。QoS注册表：QoS注册表存储由QoS评估组件评估的自举QoS。此外，它可以提供自举QoS的匹配组件。因此，它支持搜索，匹配，并选择- ING服务的基础上请求者此外，定期进行QoS自举过程以更新自举的QoS值并检测其值的任何变化。QoS引导过程的工作原理如下：一旦Web服务注册到Web服务注册表中，注册器将获得有关Web服务的必要信息，例如Web服务接口和参数。然后，Web服务调用组件将调用Web服务。因此，QoS评估组件将评估QoS。相应地，自举QoS将被存储在QoS注册表中，以供匹配组件稍后使用。因此，QoS将在任何请求者开始搜索服务之前周期性地自举;即，在服务的查找操作之前。5. 支持QoS引导本节介绍用于支持QoS引导的SOA扩展。图4显示了所提出的SOA扩展;该架构遵循SOA模型的架构，具有相同的SOA角色和操作，以及额外的组件和链接交互。附加组件是QoS引导框架，其是QoSBF。QoSBF被添加到服务代理端;因此，代理负责在服务发布时执行QoS引导过程附加链路交互包括服务代理和服务提供商之间的QoS引导链路，以引导注册服务的QoS此外，查找链接Web服务预处理Web服务调用QoS注册器QoS评估匹配图3QoSBF：QoS引导框架。图 4支持QoS引导的SOA扩展。●●●●QoS可访问性QoS可访问性●328Z. 阿尔贾扎夫(a) 发布服务(b) 查找服务图5服务的发布和请求操作支持基于请求者的QoS偏好来选择服务。图5显示了扩展SOA中服务的发布和查找操作的序列图。服务提供者需要在服务注册中心发布他们的服务。在Publish操作中（图中的a部分），服务提供者在服务注册中心发布服务。随后，QoSBF开始引导过程并将引导的QoS存储在QoS注册表中。在Find操作（图中的b部分）中，服务代理支持基于服务的QoS属性（基于一组请求者的QoS首选项）选择服务。在此操作中，QoSBF从请求者处获得find请求，并首先发现与请求者的功能偏好匹配的服务的服务注册表，然后发现与请求者的QoS偏好匹配的服务的QoS注册表。因此，满足请求者偏好的服务被返回给请求者。6. QoS自举框架原型分析和实证研究是任何建模工作的基础。因此，在这项工作中讨论的分析QoSBF模型需要进行实证分析，以评估QoS引导解决方案，显示其实际用途，并获得最佳结果。本节介绍了包括QoSBF原型的实证研究。第7将介绍QoS引导解决方案的实验、评估和案例研究。图图6显示了基于SOA扩展的QoSBF原型。该原型给出了服务提供者、服务请求者和服务代理的组成要素及其关系和软件工具服务代理包含一个服务注册表和QoSBF，它执行QoS引导过程。在当前的实现中，使用以下软件工具和技术将服务部署在Windows计算机（运行Windows 8）上：用于实现服务的Web服务技术、用于描述Web服务的WSDL、作为消息传递标准的SOAP、结构化查询语言（SQL）数据库和用于测试的SoapUI（SoapUITool，2014）监控Web服务。此外，使用不同的ping工具来测试网络连接。Web服务部署到GlassFish Server 4中。SoapUI是一个用于测试和监控Web服务的功能测试工具。SoapUI解析Web服务WSDL、调用Web服务并监视Web服务。Rosenberg等人（2006）研究了SOAP级别的自举QoS描述。然而，SoapUI工具在这项工作中用于解析WSDL和调用Web服务。XML、XML、Groovy和Java数据库连接（JDBC）在SoapUI工具中用于编写不同的脚本，包括收集QoS、监视Web服务和连接到数据库。QoS自举过程的工作原理如下（见图1）。 6）：当服务提供者发布服务时，框架通过解析WSDL来启动QoS引导过程（1）。接下来，服务将被调用（2），然后被监视（3）以评估QoS。然后，所评估的QoS将被存储在QoS注册表（4）中。当服务请求者请求服务（5）时，匹配组件基于从服务注册表（6）发现的服务的功能属性返回服务匹配的服务返回给请求者，以选择特定的服务（8）。7. 实验与评价本节给出了所提出的QoS引导解决方案相对于某些QoS的实验结果。提供了一个用例和场景。实验结果表明，该方法是有效的。实验方法如下：从在线注册中心发现一些在线Web服务 。 Web 服 务 的 一 些 示 例 包 括 WeatherSoap 服 务 、stockQuote服务、IP2Geo服务、商店服务和文章服务。一些Web服务具有类似的功能属性，并由不同的服务提供商提供。随后，选择为的实验，QoS响应;QoS延迟;QoS执行;QoS吞吐量;QoS可用性;服务请求者服务提供商服务注册表QoSBFQoS注册器1：PublishService（）2：BootstrapQoS（）3：SaveBQoS（）1：RequestService（）2：SearchService（）3：ReturnService（）6：ReturnBService（）4：SearchBQoS（）5：ReturnBQoS（）Web服务329图6QoS引导框架原型。表2被监控的Web服务及其自举QoS。WSQoSQoS响应QoS延迟QoS执行QoS吞吐量QoS可用性QoS可靠性QoS可访问性WS1193.5*182*11.5*1.42894.6299.99599.156WS2311.8226051.821.45594.9799.99097.487WS3379.4208171.41.09498.2499.99098.006WS4150011004000.887.4899.98887.195WS5586.18207379.181.71297.5799.9896.564WS6475.4207268.41.52687.7799.98296.363WS7663.78331332.781.52893.5499.99498.187WS8241.0721427.071.42297.1399.99398.659WS99758601150.991.3599.99293.359WS10345.328857.31.35257.5399.99498.323WS 113921792131.17610099.98797.777WS12350.3431634.341.51896.9499.99598.431WS13777.45317460.451.69296.8199.99498.263WS 14300246541.172.399.86767.424WS 1520517431.051.37210099.99398.901WS168974534441.7797.7999.99497.402WS：Web服务，*时间单位为ms。QoS可靠性和QoS可达性。然后，通过调用和监视Web服务来评估其QoS，从而在发布时引导QoS表2显示了一些受监视的Web服务及其引导的QoS。在表中，为了简单起见，Web服务被缩写并编号。对QoS的监控在数小时到数天的持续时间内进行多次;每次评估平均值并更新QoS数据库中的最终值图 7显示了被监视的Web服务的引导QoS响应和QoS请求。该图显示了不同提供商提供的服务的QoS值的变化，这可以帮助请求者做出选择决策。例如，请求者可以从具有类似功能的服务列表中选择具有最高QoS吞吐量在以下各小节中，介绍了一个案例研究和设想方案。330Z. 阿尔贾扎夫7.1. 案例研究：城市信息本节将介绍一个案例研究，请求者从服务注册中心搜索Web服务以构建企业应用程序。该应用程序是一个“城市信息”应用程序，为请求者提供有关城市的信息。具体来说，请求者提供一个城市名称，应用程序返回有关该城市的信息，如地址、天气和邮政编码。图8给出了案例研究应用程序，它被构造为Web服务的组合，包括以下内容：查找然而，在搜索注册表时，可以发现有许多这样的Web服务具有相同的功能，例如，天气Web服务，由不同的服务提供商提供。因此，要建立这样的企业，应用程序，开发人员需要选择与他/她的QoS首选项匹配的Web服务。在案例研究之后，应用程序开发人员希望选择Web服务来构建由四个Web服务组成的城市信息应用程序。Web服务包括Address、Calculator、Weather和Get Web Services。在通过QoSBF的匹配组件搜索服务注册表时，它将返回三个地址Web服务、四个计算器Web服务、四个天气Web服务和五个获取Web服务，每个服务来自不同的服务提供者，如表3所示。随后，匹配组件将在QoS注册表中搜索已经引导的Web服务的QoS。表3显示了返回的Web服务的自举QoS。下面是两个场景，呈现了自举QoS在构建应用程序中的重要性。2.521.5响应时间1吞吐量0.5013579111315171921232527293133353739Web服务图7自举QoS响应 和QoS吞吐量。图8SOA中的QoS引导，城市信息案例研究。Web服务331表3返回的Web服务及其自举QoS。WSQoSQoS响应QoS延迟QoS执行QoS吞吐量QoS可用性QoS可靠性QoS可访问性Address1282.6*238*44.6*1.64498.2599.99699.04Address2371.95164207.951.43193.9499.99098.501地址3150011004000.887.4899.98887.195计算器1241.0721427.071.42297.1399.99398.659计算器26274891380.8168.3399.95879.904计算器3193.518211.51.42894.6299.99599.156计算器4379.4208171.41.09498.2499.99098.006Weather1311.8226051.821.45594.9799.99097.487天气2350.3431634.341.51896.9499.99598.431天气3300246541.172.399.86767.424天气4379.1137342.111.31810099.99096.65Get1475.4207268.41.52687.7799.98296.363Get28974534441.7797.7999.99497.402Get3205.0517431.051.37210099.99398.901Get4196.0316333.031.25481.0399.97896.440Get5237.7616671.761.2694.1699.98196.969WS：Web服务，*时间（毫秒）16001400120010008006004002000“地址”Web服务。响应时间（ms）WS1 WS2 WS3 Web服务图9地址Web服务的QoS响应7.1.1. 场景1：选择非引导的Web服务在这种情况下，开发人员希望选择所需的Web服务来构建应用程序。然而，Web服务的QoS不是自举的，因此，QoS是不可用的因此，开发人员将随机选择Web服务因此，开发者可以选择以下Web服务：具有高响应时间（QoS 响应1/41500 ms）的地址3 Web服务;具有低可用性（QoS可用性1/468： 33）的计算器2 Web服务;具有低可用性的和无障碍（QoS可用性1/472： 3;QoS可访问性1/467：424）;以及具有高响应时间（QoS响应1/4897ms）的Get 2Web服务。因此，构建的应用程序将具有高响应时间和低可用性和可访问性，这导致低性能应用程序。7.1.2. 场景2：选择引导的Web服务在下文中，将介绍一个场景，以说明自举QoS可用性的重要性及其在区分类似Web服务方面的好处。开发人员希望选择Web服务。引导式QoS是可用的;因此，开发人员可以基于最符合他/她的偏好的QoS来选择Web服务。例如，开发人员希望选择响应时间最短的Web服务作为他/她的首选项。匹配组件将返回Web服务及其相应的QoS 响 应值。图9- 1 2 显 示 了 返 回 的 W e b 服 务 的Q o S 响 应 值 。随后，请求者可以选择具有最低的QoS响应值，对于给定的情况，其为具有QoS响应的地址1 Web服务<$282： 6 ms;具有QoS响应的计算器3 Web服务<$193： 5 ms;具有QoS响应的天气3 Web服务<$300ms;以及具有QoS响应的获取4 Web服务<$196： 03 ms。因此，结果将是具有低响应时间的高性能应用类似地，请求者可以选择具有最高QoS可用性值的Web服务，如下所示（参见表3）：地址1具有QoS可用性的Web服务<$98： 25;计算器4具有QoS可用性的Web服务<$98：24;天气4332Z. 阿尔贾扎夫7006005004003002001000“计算器”Web服务。响应时间（ms）WS1 WS2 WS3 WS4 Web服务图10计算Web服务的QoS响应400390380370360350340330320310300“天气”网络服务。响应时间（ms）WS1 WS2 WS3 WS4Web服务图11天气Web服务的QoS响应10009008007006005004003002001000“获取”Web服务。响应时间（ms）WS1 WS2 WS3 WS4 WS5Web服务图12获取Web服务的QoS响应Web服务333Web Service with QoSAvailability<$100; 和 Get3 Web Servicewith QoSAvailability<$100。8. 结论QoS已被用作相似服务之间的区分因素，并作为服务选择的标准。一旦注册了新服务，引导QoS就可以调整QoS本文提出了一种QoS自举解决方案，包括QoS模型、QoS自举框架、支持QoS自举的SOA扩展和原型。实验和评估显示了引导技术在开发高性能应用程序中的重要性。因此，自举QoS在分布式范例的发展中起着重要的作用。这方面需要进一步研究。具体来说，需要扩展工作以引导QoS模型中的其他QoS。特别是，未来的工作将寻求建立自举安全的方法。确认这 项 工 作 得 到 了 科 威 特 大 学 的 支 持 ， 研 究 资 助 号 。[QI04/13]。引用Baraki，H.，Comes，D.，Geihs，K.，2013. 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