服务发现

服务发现（精选9篇）

服务发现 篇1

所谓企业管理的理论, 在当今资本世界可谓林林总总, 层出不穷。鼎捷集团近年来屡试不爽的BSC活动, 则是通过约请客户参加类似于“系列专题联谊会”的形式, 去主动发现客户需求即“发现服务”的新型营销方式。它的主要功能在于成功突破了向客户推销产品和服务的传统难点, 因而具有一定的推广价值。

日前在上海, 鼎捷软件市场部总经理孙文亮, 以及鼎捷的两位客户代表——上海朝立电器有限公司厂长助理张平、三信国际电器上海有限公司行政中心主任李学桂, 就BSC活动的相关话题, 接受了本刊的采访。

BSC是平衡记分卡的英文缩写。鼎捷软件将该卡设定有四个构面, 包括财务构面、顾客构面、内部流程构面和学习成长构面。典型的BSC活动是由各方企业领导和部门负责人等共同参与讨论的平台, 其主要议程包括:

小组讨论策略地图的输出, 包括设定目的, 讨论设定中长期愿景和任务, 讨论平衡记分卡四构面等等, 四构面包括财务构面、顾客构面、内部流程构面和学习成长构面;

策略地图发表、分享、点评, 包括分享学习行业管理经验和模式, 讲师点评并指出改进方向, 等等;

完善和精进策略地图;

发表精进后的策略地图;

鼎新KPI行动方案分享;

小组讨论平衡记分卡四构面议题等;

行动方案发表。

孙文亮说, 其实企业需要的服务, 不是卖几套软件, 把它实施好, 然后上线就没事了。现在做软件公司的服务链拉长了, 服务往前延伸是一开始给他做一些管理咨询的事情, 发现一些企业原来没有发现的事情。另一层面, 应用上去以后, 有不断深入应用的要求, 但是没用到的这部分要通过什么模式去发现?“我们现在就是通过帮助客户管理, 去发现服务, 原来叫共赢点。其实BSC活动就是服务链的延伸。”

孙文亮认为, 那种请客户参加研讨会的方式, 令听众“很不轻松”。“找个五星级酒店, 找60个人, 找个讲师在台上讲, 下面昏昏欲睡地听着, 好象有点效果, 场面热闹一点, 中间有茶歇, 但我们觉得这可能真的不是最好的模式, 因为客户听完后没感觉, 你讲的事情跟他好象没关系。

据介绍, BSC是一种小精专的系列活动。“我们找四五家企业过来, 董事长亲自带队, 把部门一把手都叫来, 通过看鼎捷是怎么做BSC的, 然后开始现场去做, 找出自己的策略地图, 去做自己的BSC。”整个活动中与会者没有地位尊卑之分, 彼此畅所欲言, 有的思想火花就在观点碰撞中突然产生了。

三位受访者都感到, 这种模式本质上当然是一种营销方式, 但自始至终不会出现直接推销软件的场面。孙文亮说:“我们通过这样的活动会知道, 原来你要实现五百万的盈利目标, 要加快你的研发速度, 我们就更清楚客户的需求了, 这就到了营销层面了。我就会说:‘张总, 咱们是不是找个时间把这个软件跟你讲讲, 你看这个软件可以帮助你提升什么什么。’就把这个服务链给打通了。我们原来没有找到更好的能把服务链打通的模式, 现在找到了。”

从活动第一天开始, 主办方就不断用一些细节感动客户。

“我在现场首先感觉到一个细节, 就是Change (改变) 这个口号很感动人。”张平说, 这个改变是让企业要去学习, 这个细节做的蛮好。“我最感动的是:他们做培训, 能把第一天培训的场面, 连夜拍成PPT, 并且用一首歌表达出这个主题, 第二天就让我们看到它, 大家心情非常好, 很享受。他们熬夜熬到一两点做出这个东西, 我是很感动的。这是一个很小的细节点, 他们做的非常好, 让我学了很多东西。”

还有一些细节, 比如说, 在小的提示卡上提醒客户夏天注意饮水, 让客户觉得这儿有惊喜, 那儿有惊喜。“除了那种感动以外, 学到了东西, 觉得这个活动真的很有收获。这也是一种服务, 虽然它是一种营销方式。”张平说。

鼎捷软件是企业管理软件的主要提供商之一, 主要客户包括分布在制造业和商贸流通业的四千多家大中型制造企业。其中, 商贸流通业主要客户有上海的克丽丝汀、罗莱家纺、晨光文具。

服务发现 篇2

背篓人家餐饮加盟指导八

在竞争日益激烈的酒店业，谁能做好产品和服务，谁就能赢取客人，谁就能立于不败之地，保持酒店效益持续发展。做为酒店的最高管理者——店长，要关注服务中的细节，把思想放在客人身上，客人需要什么样的产品和服务，怎样才能做好“服务”提高顾客的满意度，让客人感到满意。

1、在“走动式管理”中发现问题

“走动式管理”是酒店店长每天当班必做的工作。酒店店长每天要走到酒店各个角落与员工之中，去了解酒店产品，“走动式”是一种看得见的管理。酒店店长经常走在营业点的第一线，既能发现服务操作中的出现的问题，员工的精神面貌、员工的态度的问题、员工的工作效率的问题、服务结果的正确度的问题和环境设备的问题等。又能对客人面对面提供服务和沟通，听取客人对酒店的看法和建议。即能与员工沟通、交谈，增加亲和力，号召力，又能让员工能够提出建议和想法．对员工好的表现进行表扬，给于了激励，即让员工感觉到酒店

对他们的重视。又将酒店服务理念、企业文化灌输给了员工，让员工自然接受酒店“关注客人”的经营理念，自觉地做好工作，提高客人的满意度。

2、在“体验酒店产品”中发现问题

店长在工作即要“走动式管理”又要定时地去体验自己酒店的产品质量和购买产品过程的服务，从中发现我们的产品质量是不是有下降，我们购买产品的过程是不是有服务质量有下降等问题，及时发现，及时给于补救，修复，处理，将问题制止在萌芽状态，不会影响客人。

3、在营销拜访中发现问题

酒店店长的工作５０％的时间是在做营销，营销是酒店的龙头。酒店店长在酒店中要常带领营销团队去营销，在营销的结果中给于客源市场优化。对大的客户不定时、不定期的进行实地拜访或电话沟通，了解客人的需求和我们酒店产品与服务要改进和加强的地方。

4、在“客人反馈意建表”中发现问题

服务发现 篇3

1945年8月15日，日本宣布无条件投降。按照《波茨坦宣言》与其他国际公法，日本军国主义必须永久铲除，军队完全解除武装驱逐出被侵略国的国土战犯立即接受拘捕，交国际法庭审判。但是却有万数日军及其他身份的日人有组织地在中国山西残留下来，附植于军阀阎锡山之军队和其他社会组织，图谋军国东山再起却有侵华日军山西派遣军第一军司令官澄田睐四郎，山西株式会社社长、曾经策划"皇姑屯事件"的国际知名罪犯河本大作等，继续逍遥法外，破坏中国人民的幸福与安宁。

残留活动的主倡者是日军第一军参谋长山冈道武、参谋岩田清一和日伪山西省顾问辅佐官城野宏。当世界风云把全面失败全面投降的阴霾抛向日本军国主义时，这些军国主义分子怀着死灰复燃、复兴皇国的梦幻，根据山西统治者阎锡山的政治特点以及中国内战的危机，处心积虑地策划了残留山西的图谋："使战胜国的资源，服务于战败国的经济复兴"，把山西"作为日本战后经济复兴的燃料、炼铁和其他原料的供应地"，"使其重新成为战败国日本实际的殖民地"。

8月底，阎锡山回到太原后，双方秘密会谈，达成协议，将日本军人编成部队，置于阎锡山的编制下；对留用的日本军人全部给予军官待遇，阶级在原基础上提高二级；给全体人员安排宿舍，并允许营外居住。9月，在阎锡山的第二战区长官司令部成立"合谋社"，除负责人由梁武担任外，其军事组、总务组、经济组、文化组，组长皆由日本人担任。12月，城野宏、岩田清一等研究了残留日军组编特务团的计划。同时，山冈道武赴北京，向北支那方面军司令部报告残留活动，得到了认可。1946年2月，山冈道武即签发文件，分配第一军各部队征用人员名额8000人。这些残留日军先被编为特务团，并在特务团建立了政治部。到1946年4月，被编制人员已有六千六七百人。这是残留日军主体。除此之外，尚有第一军系统外的残留日军组织"铁道护路总队"、"特别警察队"等两三千人。又据档案记载，长官部特种技术研究会、省会警察局、太原绥靖公署机甲队等要害部门和军事武装，及西北实业公司、太原铁路局、民众日报社等经济文化组织，也有千余日本人有组织地残留。很多残留日军军官和日侨并带着家属，多者三四人，少者一二人。1946年5月，在暂避军事调停"三人小组"检查后，特务团解散，编为山西省保安总队。1947年6月，即正式编为野战军陆军暂编独立第十总队，总队部驻太原新民正北街1号，统辖特务营、第一通讯队、第二通讯队、工兵营和第一团、第二团、第三团、第四团、第六团。总编制人数9726人。其中有日系军人2447人、华系军人7297人。但从总队长今村方策到各团团长，领导骨干基本是日本人。更为重要的是，十总队有着明确的纲领，是为"复兴皇国、恢弘天业而奋斗"的。且有着严密规章、严格纪律，从《总队部服务规定》到《司令部业务规定》、《政治部业务规定》、《惩罚条例》、《任官、进级规定》、《军械处理办法》等，非常健全。1948年3月十总队改编为"太原绥靖公署教导总队"。辖特务大队、工兵队、通讯队，军事教育一、二团和教导一、二、三团。改编后实质并无变化，在习惯上仍叫"十总队"，向民国政府国防部报送材料也仍称"十总队"。

由于残留活动的组织实施，在二战后的山西，并没有出现日军因战败而落荒、沮丧的情景，没有战败国民的自卑感，反而又以优秀民族、指导民族的姿态，帮助阎锡山打内战。侵华日军第一军参谋长山冈道武担任了阎锡山的军事顾问，他于1948年5月回日本后，战犯、第一军司令官澄田睐四郎继任此职，还亲自为阎锡山制作太原城防计划。1946年7月至1949年4月，十总队即参加了13次对抗解放战争的作战。在晋中战役和太原战役中，曾作为主力部队参加战斗，作战有功请赏日人即400余。而澄田睐四郎等残害中国人民的战犯，不仅没有关进监狱，反而继续住着太原的一流住宅，配备有副官、厨师，以至照顾他们日常生活的侍女。策划"皇姑屯事件"的何本大作，也由山西产业株式会社社长，摇身一变成了西北实业公司顾问，照常乘坐小轿车上班。以"总顾问室"为成文单位，不断发出配有地形图的《情报记录》；以何本大作为首，并在残留日人中成立了"星期四研究会"等组织，收集情报，研究国际局势，窥视时机，图谋东山再起。原第一军专事情报活动的指田国福，组成了"山西资源调查社"，架设电台，接收和破译"空中情报"。

然而，逆潮流而动的"日军残留"，很快即被彻底粉碎。在解放战争胜利的炮火中，残留日军随阎军的覆灭而溃灭。1949年4月24日太原解放，十总队残寇在其司令部"复兴楼"--原侵华日军第一军司令部，全部被俘虏。总队长今村方策被俘后服毒自杀。残留活动的三个主倡者，除山冈道武已回日本外，城野宏、岩田清一均被俘。原第一军司令官澄田睐四郎在阎锡山逃走后，一人乘飞机逃回日本。何本大作与侵华战争中其他罪犯一起，被押进战犯管理所。日本军国主义者残留山西死灰复燃的梦幻，彻底破灭了。但它留给世界的警示却是深刻的、长期的。

二、残留日军《总队部服务规定》的发现

半个多世纪过去了，侵华日军残留中国山西的史实，没有谁能否认它的存在。日本防卫厅、中国第二历史档案馆、中国山西省档案馆等单位都有档案保存。山西省档案馆馆藏中反映残留日军主体"十总队"之准则、编制、规章、活动的重要档案，特别是准确记载残留日军性质、目标、宗旨、任务的"十总队"《总队部服务规定》，被直接用于解决世界和平与战争重要史实，及国际关系原则问题，意义十分重大。

"十总队"《总队部服务规定》，在山西省档案馆被列为重要档案保存。档案管理人员李立国深知其价值，予以特别关注。1999年初，该馆副研究员孔繁芝撰写《梦幻的破灭--日军残留山西》时，在李立国提供的档案材料中，首次使用这份文件，对日军残留活动的实质，予以准确揭露。2000年4月，曾参加侵华战争、战败后又残留山西的日本老兵奥村和一，在河北大学日本研究所副所长陈俊英副教授陪同下，专程来到山西省档案馆，查阅残留日军档案资料。目的是"澄清残留事实，还历史本来面貌；揭穿谎言，给后人留下真实的历史"，并以原始档案作凭据，提请日本政府解决残留兵的优抚问题。因为日本政府出于政治原因，对这段历史讳莫如深。不仅不承认残留兵是为天皇的功业和日本的"复兴"而残留被侵略国，反而认定他们"擅自残留，成为阎锡山的雇佣兵"，连军龄也不作计算，优抚金不予发放。按照《中华人民共和国档案法》，山西省档案馆接待了奥村和一。根据其利用目的，提供了相关内容的档案资料。其中包括"十总队"《总队部服务规定》及残留日军编制表等原始档案复印件。

《总队部服务规定》由"十总队"总队长今村方策署名发出。时间是民国36年(1947)7月1日。用日文打印，16K，25页。内容包括总队长训、总队部训，及总则、服务与礼节、业务处理、会议、勤务、作息风纪等六章，还有附表三种。其《总队长训》明确规定："总队以复兴皇国、恢弘天业为根本宗旨。要经常坚持牢固的信念，为贯彻根本宗旨而奋斗。"并宣示"挺身作中日提携和亚洲建设的基石。"《总则》规定："总队部人员要领会《军人敕谕》、《教育敕语》以及天皇关于结束战争的诏书的宗旨，以此作为培养精神因素的根本。同时要贯彻殉皇志士、烈士的精神，以便在总队长的领导下，相互切磋学习，朝着实践《总队长训》的目标奋勇前进。"而《军人敕谕》，即是战败前日本天皇制国家观念的核心内容，天皇制军队的立军之本。它由明治天皇于1882年1月向军人颁发，旨在使军队直接与天皇制结合，建立天皇制军队。"敕谕"前半部分中提出，天皇作为大元帅，是军队的直接统帅。《教育敕语》则是1890年10月天皇发布的教育法令。它不仅是各级学生的必修课，而且力图把忠君报国的思想灌输到每个国民的头脑中去。

奥村和一看到这份文件后，高兴的情状溢于言表。他说："这就拿到了残留部队是抱有明确目标的被组织起来的日本军队、而非乌合之众的雇件兵的证据。"奥村并将这一重要发现在日本残留兵组织"全国山西省在留者团体协议会"和日本国内公开，立即引起重大反响。"协议会"决定以《总队部服务规定》等原始历史记录为依据，再次提起诉讼，要求政府澄清残留历史，并解决残留兵的优抚问题。2000年8月29日，日本《读卖新闻》差不多以一个版面报道了相关内容。主要题目如《残留日军守则--在中国山西省档案馆发现原始文件》、《参与国共内战是命令--不平的战后残留中国原日本兵》、《决意为恢复名誉提起诉讼--"我们为国家而残留"，军人请求支付优抚金》。

三、《总队部服务规定》发现的意义

1.它证明二战后残留中国山西的日军，是为"复兴皇国"继续战争，不是按个人意志"擅自残留"。二战结束后，以原残留兵为代表，坚持"我们是被命令残留，为了国家而残留"。可1956年这一问题在日本国会提出时，厚生省却作出了如此结论："残留兵不听从军队的劝导，按自己的意志擅自残留下来。"据说是因为原山西派遣军第一军司令官澄田睐四郎提供了"曾到各部队要求全员归国"的证言。这样，日军兵员残留中国期间，尽管是为"复兴皇国、恢弘天业"继续在炮火中死伤，可回到自家国内后，却已按逃兵除名，军龄不作计算，优抚金不予发放。为了能够澄清事实，交代历史和后人，残留兵们成立了"全国(日本)山西省在留者团体协议会"，几十年中不断提出申请，要求政府解决这个历史悬案，却都一次次地被拒之门外。随着岁月更迭，残留兵年事已高，有的已不在人世。1999年，日本总务厅恩给局对继续提交申请的50人，还是全部下达否决裁断。其中31人不服，提请复议，也在2000年4月全部驳回。目前还有20多人提出不服。

在此过程中，"协议会"成员们多方搜集资料，查找证据。10年前，于日本防卫厅防卫研究所查到1946年2月2日第一军参谋长山冈道武发出的征用残留士兵的绝密文件，上面清楚地写着"征用人员分配如下：‘第114师团2500名；独立步兵第14旅团2500名；独立混成第三旅团1500名；第四独立警备队1500名‘"。但官方仍旧未能以此为据推翻定论。而残留日军《总队部服务规定》于2000年在中国山西省档案馆发现，就更加无可辩驳地证明，残留兵不仅是接受上司的命令而残留，而且是贯彻"复兴皇国，恢弘天业"的宗旨，遵循天皇制军队的"敕谕"，以"殉皇志士、烈士的精神"，按严格的规章、纪律组织起来，为天皇和皇国残留中国继续战争，以图东山再起的。

研究中国现代史的日本中央大学教授姬田光义说："被卷入国共内战的旧日本军的原始资料在中国被发现，还是首次。可以说提供了残留兵们不是随便残留下来，而是保持了指挥系统、有组织地残留的证据。"奥村和一等日本"全国山西省在留者团体协议会"成员，也将以从山西省档案馆查到的《总队部服务规定》等原始凭证为依据，再次提起诉讼，要求政府澄清残留事实，给后人留下真实的历史，并解决残留军人的优抚金问题。该协议会会长藤田博说："为了国家而残留，却被按逃兵对待，死也不甘。要洗雪‘擅自残留，继续战争‘这样的污名。"

当然，问题的实质并不在优抚金。正如中国山西大学知名教授，1956年曾担任山西省"日本战犯罪行调查联合办公室"翻译组组长的孙凤翔先生所说，日本政府之所以不给残留兵解决优抚金问题，"并非计较这几个钱，而是顾虑到违反《波茨坦公告》的政治问题。因为日军残留如果由此而得出个说法，就和七三一部队遗址一样，将是世界和平与战争，及国际政治、军事重大原则问题上有力的事实证据。"

2.证明残留部队仍是日本天皇的军队，不是一般意义的雇佣兵。日本政府也曾以"残留兵是山西军阎锡山的雇佣兵"混淆视听。但《总队部服务规定》作为原始历史记录，明确规定残留日军要遵循"复兴皇国、恢弘天业"的宗旨，贯彻天皇《军人敕谕》、《教育敕语》的要义，坚持"殉皇志士、烈士"的精神，岂不正说明残留日军仍是"天皇的军队"？倘若是什么雇佣兵，那只能为雇佣方的山西阎锡山服务，岂能以复兴日本皇国和天业为宗旨？只能执行中国国民政府的军事思想和战略任务，岂能贯彻日本天皇的《军人敕谕》、《教育敕语》？何况，《总队部服务规定》已清楚地载明了残留日军独立的组织系统，在军事上"具有强有力的控制力"。还有很重要的一点，那就是对于"残留山西"这一重大政治、军事行动，"山冈道武于1945年12月赴北京，得到了北支那方面军司令部关于第一军残留的谅解"。实施残留后，山冈担任阎锡山的军事顾问，岩田清一和城野宏都是十总队少将部附，城野宏并任政工处长。原第一军司令官澄田睐四郎虽然被列为战犯，也参与了残留活动。

3.告诉国人、世人，二战后日本军国主义势力并未灰飞烟灭，当提起深刻的历史警示。历史的经验告诉我们，在日本帝国主义发展史上，对华政策一直是其基本国策的重要内容。把中国当作"天然之原料国"进行扩张、掠夺是它一贯行径。即使二战战败后投降，军国主义势力也未偃旗息鼓。皇国史观一直在统摄军国主义势力和军国主义分子的精神建构。从19世纪末期以来，就鼓吹日本为"万国之冠"，负有"解放"亚洲的责任，企图建立以"皇国"为中心的殖民帝国。联想战后几十年日本"皇国史观"幽魂不散的现实，他们不仅未对其侵略战争认真反省，反而为侵略历史翻案，否认南京大屠杀，否认慰安妇制度，修改教科书，参拜靖国神社，并对东京国际法庭正义审判贬损和歪曲。这一切都说明，日本军国主义阴魂不散，我们不可不对它保持警惕。对二战后日军残留中国山西的事实，同二战中和二战前日本发动侵略战争的历史一样，也绝对不能漠视，不能淡化。

服务发现 篇4

随着Internet技术和分布式技术的发展,Web服务作为一种新的Web应用模式,已经渗透到普适计算、网格技术等领域。服务提供者将定义好的Web服务通过Internet发布到服务注册中心UDDI[1];服务请求者通过Internet向服务注册中心提出服务请求;服务注册中心将请求的服务和数据库中的服务逐一进行匹配计算,如果发现符合要求的服务,就将它们反馈给请求者。服务请求者从这些服务中选择一个,并与服务提供者进行绑定,调用相应的Web服务。基于这种方式,企业可以将发布在网络上的Web服务集成到自己的应用程序中,从而大大降低了商业应用开发成本。

服务发现是Web服务系统架构的关键技术之一。如何从分布在Internet上海量的Web服务中发现令请求者满意的服务,是值得研究的课题。并且在Internet中,可能存在大量功能相同的Web服务,只是它们的QoS[2]可能不尽相同。对这些服务进行重复的匹配计算是乏味且费时的。本文提出抽象服务A-WS(abstract web service)的概念,把某些功能属性从原来的Web服务中抽取出来。这样,一种功能的Web服务可用一个A-WS表示。查找时,首先对这些相对有限的A-WS进行相似度计算,找到相匹配的A-WS后,再从它所代表的Web服务中选出符合要求的服务。这样,大大提高了服务发现的效率。显然,所有这些符合要求的Web服务可能来自不同的供应商,而每个供应商都希望将自己的服务推销给请求者。怎样让请求者在较短的时间内,找到“公认”的优质服务呢?本文提出一种基于概率的服务发现机制。根据请求者对Web服务的选择历史,计算其被选择的概率,将概率高的Web服务,即所谓的“公认”优质服务优先反馈给服务请求者,而无须请求者在众多的Web服务中手动筛选。

1 相关技术

目前,Web服务发现的主要缺点是WSDL(web services description language)仅在语法层次上对服务进行描述,缺乏对应用语义的描述。针对现有WSDL的不足,Paolucci[3]等人提出了基于DAML-S[4]的Web服务匹配思想,它是基于本体语义描述的Web服务框架和语言。目前由W3C推出的,基于OWL[5]的Web服务本体描述语言OWL-S[6](ontology web language for services)定义了一组核心的语言构件,用于对Web服务进行逻辑化描述,所生成的描述文件支持机器理解,从而支持代理程序实现对Web服务的自动发现、调用、组合与监控。

OWL-S由3部分组成:ServiceProfile、ServiceModel和ServiceGrounding,如图1所示。

(1) ServiceProfile部分该部分表示Web服务做什么,包括服务实体、服务可以实现的功能以及服务的性能参数等,这方面的描述通过“ServiceProfile”来实现。基于这些描述,服务请求者可以发现满足特定功能需要的Web服务,同时也可以遵循“ServiceProfile”来描述自己的服务请求。

(2) ServiceModel部分该部分表示Web服务如何执行,包括服务执行的先后顺序、过程流程等,这方面描述通过“ServiceModel”来实现。服务请求者利用“ServiceModel”可合成多个服务以完成复杂的任务。

(3) ServiceGrounding部分该部分表示如何实际调用Web服务,包括具体的绑定信息,如服务提供商的地址、消息格式及通信协议等,这方面描述通过“ServiceGrounding”来实现。

OWL-S结构中,ServiceProfile是服务发现过程必要的语义信息,主要包括三个方面的信息:服务的基本信息、服务的功能和服务的其它特征。服务的基本信息可以通过属性seviceName、textDescription和contactlnformation来描述;服务的功能主要是指服务的IOEP(Input/Output/Precondition/Effect),分别表示服务的输入、输出、执行的先决条件和执行后的结果;服务的其他特征通过属性cost、reliability、responseTime和reputationDegree来描述,提供了服务质量QoS。

由此可见,OWL-S语言在服务描述上的表现力要比现有的WSDL规范丰富得多。本文选择OWL-S,将ServiceProfile中的功能属性抽取出来,引入抽象服务A-WS的概念,从而提高服务发现的效率。

2 匹配算法

2.1 抽象服务匹配算法

定义1抽象服务A-WS可以定义成这样一个二元组:

A-WS=<IOEP,WS-points>

其中,IOEP为服务的功能属性,包括服务的输入in、输出out、先决条件precondition和执行后的结果effect;WS-points是指向该抽象服务A-WS所代表的所有Web服务指针的集合。

定义请求服务req和抽象服务a-ws的功能相似度计算公式如式(1)所示:

式(1)中的每一项Simx(awsx,reqx)的值域为[0,1]。0表示不匹配;1表示完全匹配;从0到1匹配度逐步增加。

可以看出,功能相似度Simfun是输入Simin,输出Simout,前提条件simpre以及结果Sime相似度的总和。下面以输入集合的相似度Simin为例介绍相似度算法,其它集合的算法类似。

假设请求服务req的输入集合有m项,分别用in11,in 12,…,in1m表示;aws的输入集合有n项,分别用in21,in22,…,in2n表示。输入集合相似度计算方法如下:

1)若m=n=0,请求服务req和抽象服务a-ws均没有输入。则Simin (reqin,awsin)=1,算法结束;否则,继续。

2)若m和n中只有一个为0,即一个有输入,另一个没有输入。则Simin(reqin,awsin)=0,算法结束;否则,继续。

m和n均不为0。构造相似度矩阵:

其中,rij表示in1i与in2j两个实体类的相似度。实体类的相似度可以从同义词、近义词、缩写、简写、数据类型和命名空间这些方面来衡量,算法如下:

同义词、近义词匹配比较两个元素名称上的同义、近义关系,用Dsyn表示;缩写、简写匹配是从元素名称角度进行匹配,用Dabre表示;数据类型匹配是对两个元素的数据类型进行比较,用Dtype表示;命名空间匹配是从元素所取自的命名空间上对元素进行匹配,用Dnsp表示。

同义词、近义词匹配,缩写、简写匹配的信息来自ontology库。计算出这四个值后,用求几何平均数法将它们合成一个确定的值,即实体类相似度公式如下:

3)在矩阵R中找到相似度的最大值rij,删除rij所在的行与列得到矩阵R'。重复执行(3),直到R为空,得到相似度序列S1,S2,…,Sk,k=Min (m,n)。其中S1等于最大的rij;S2等于删除rij所在的行与列后,R'中最大的r'ij,以此类推。该步骤的目的是找到两个输入集合的相似度配对结果中相似度最大的序列。

4)计算,算法结束。

2.2 基于概率的选择算法

将请求的Web服务同抽象服务A-WS进行功能相似度计算之后,选出相似度最高的抽象服务,再由该抽象服务中的WS-points属性,找到具有该功能的所有Web服务。请求者对所有这些Web服务进行QoS计算太耗时也没有必要。本文提出一种基于概率的选择算法。根据请求者对Web服务的选择历史,计算其被选择的概率(以下简称为被选概率),将概率高的Web服务优先反馈给服务请求者,从而提高发现效率,具体算法如下:

1)计算请求的Web服务和A-WS的功能相似度Simfun,并将A-WS按照Simfun从高到低排序。

2)取一个A-WSi,若其Simfun<σ(σ指定值),结束;否则,继续。

3)计算该A-WS下所有Web服务的被选概率,将这些Web服务按被选概率从大到小排序。被选概率的计算方法如下:

定义两个变量X和Y,分别表示抽象服务和它所代表的Web服务的被选次数。对于某个抽象服务A-WSi,Xi初始值等于它所代表的所有Web服务的个数;属于A-WSi的各Web服务的Yij,初始值等于1。

在选中某个抽象服务A-WSi之后,Xi的值加1;请求者最终选中某个Web服务WSij后,其Yijj值加1,则该Web服务的被选概率为:pij=Yij/Xi,,n等于抽象服务A-WSi代表的所有Web服务的个数。

考虑到Web服务可能被动态地添加或删除,对于那些新添加到抽象服务中的Web服务,由于从未被用户选择,可能影响被选择的机会。为了尽可能地保证被选择的公平性,规定新加入的Web服务的Y值等于X/2,即被选概率p等于50%,保证新Web服务的被选机会。

4)取出其中一个Web服务WSij,对它进行进一步的QoS计算。如果计算结果在请求者要求的质量范围内,将这个Web服务的相关信息反馈给服务请求者,结束;如果这个Web服务不满足QoS要求,继续。

5)如果A-WSi下仍有Web服务未经过QoS计算,执行(4);否则,执行(2)。

该算法流程如图2所示。QoS的计算超出了本文的研究范围,作者将在其他文章中再作阐述。

2.3 服务管理模型

基于以上的匹配算法,需要一个用来管理A-WS和Web服务的软件,该软件要完成对这些Web服务的被选概率计算和管理工作,管理模型如图3所示。

该管理模型主要由服务功能发现模块和Web服务管理模块组成。服务功能发现模块主要用来管理抽象服务和对抽象服务进行相似度计算;Web服务管理模块主要用来管理A-WS所代表的Web服务,完成概率计算和排序等工作。

服务请求者向服务功能发现模块发送所需服务的功能描述,该模块按照上节介绍的抽象服务匹配算法,把匹配得到的A-WS发送到Web服务管理模块。管理模块中保存了属于该A-WS的所有Web服务的概率和地址。管理模块将这些Web服务按照被选概率从高到低排序,一次取m个Web服务发送给请求者。请求者依次计算这些Web服务的QoS,如果QoS符合请求者要求,则选择该Web服务,并将该服务的ID号反馈给Web服务管理模块;如果没有找到匹配的Web服务,再取m个Web服务发送给请求者。管理模块根据从请求者反馈回来的服务ID号,更新Web服务的被选概率,并将所有Web服务按概率从高到低重新排序。若存在概率一样的Web服务,先进入的服务排在前面。若有新加入的Web服务,指定概率为50%,插入到服务序列中。

这种将请求服务与抽象服务进行匹配,并将被选概率高的若干服务推荐给服务请求者的方式,不仅可以提高服务的发现效率,而且这种考虑被选历史的服务管理机制,使请求者无需对所有Web服务计算QoS,从而更快地查找到符合要求的Web服务。

3 试验与评价

命中率(Q)是一个重要的参数指标。命中率受几个因素的影响,比如:在Web服务数中,一次性选取的服务数m;限制服务相似度Simfun>σ的参考值σ。

m是影响Q的因素之一,在其他因素不变的情况下,一般m越大,命中率越高。但m越大,请求者要做的选择工作量也就越大,当m等于该抽象服务下所有Web服务的数量n时,等于对所有Web服务进行QoS计算,也就失去了基于概率的意义。同样,参考值σ越小,意味着可以选择的抽象服务越多,匹配的命中率就越大。但σ越大,当请求的Web服务不存在时,请求者可能会花费较长的时间结束查找。

在这个实验中,UDDI中心服务个数=300,抽象服务个=20,m=10,m=20,m=30,…,m=100。参考值σ=0.3,σ=0.6,=0.9,参考值σ和一次性选取的服务数m对命中率的影响如图4所示。

4 结论

本文针对Web服务的特点,提出抽象服务的概念,提高了服务发现效率。使用概率的方法不仅简化了服务选择过程,也保证了服务请求者在较短时间里得到较满意的Web服务。但是构造抽象服务和关联抽象服务与Web服务的工作，目前只能用人工的方法完成。如何快速地从现有的Web服务中自动抽象出A-WS是下一步研究的内容。

摘要：服务匹配是Web服务发现中的一个重要部分。随着Internet上Web服务的日益增多，如何从海量的服务中，迅速地找到令请求者满意的Web服务是研究者追求的目标。提出抽象服务的概念，提高了服务发现效率；给出了一种基于概率的Web服务选择算法，考虑了Web服务使用历史，让服务请求者在较短时间内得到所需的Web服务。

关键词：Web服务,服务发现,抽象服务,选择概率

参考文献

[1]Curbera F,Duftler M.Unraveling the Web services Web:an introduc- tion to SOAP,WSDL,and UDDI[J].IEEE Internet Computing, 2002,6(2).

[2]http://www-128.ibm.com/developerworks/library/ws-quality.html

[3]Paolucci M,Kawamura T,Payne TR,Syeara KP,Importing the Se- mantic Web in UDDI,In proc.Of CAiSE 2002 Int'l Workshop on Web Services,E-Business,and the Semantic Web,2002:225-236.

[4]OWL Web Ontology Language Guide[R/OL].W3c Candidate Recom- mendation 18 August,2003.

[5]Http://www.w3.org/TR/2003/CR-owl-guide-20030818/,2003.

高可用服务发现架构的设计和实现 篇5

1 服务发现的基本概念和实现

1.1 服务发现的概念

微服务系统架构给部署、性能调优、生命周期管理带来了便利, 各个模块是相互独立存在, 开发队伍可以独立开发, 运维队伍可以独立部署, 只要服务之间约定好通讯及调用方式就可以了, 但是, 随着服务的增多, 企业内面临一个问题, 就是某一个服务到底在哪里, 如何才能发现该服务并进行调用和管理。

1.2 服务发现的问题

在微服务系统架构应用的早期, 服务数量不多, 对零停机无要求, 在服务器数量5~7台的情况下, 将所有服务的地址写到一个配置文件里面 (或者更改系统hosts文件) 是个不错的解决方案。但随着企业信息化程度的加深, 分布式应用的推广, 上述的解决方案是不可接受的。而引入微服务架构后通常会面临另一个问题, 当在系统中增加了微服务时, 任何增加删除服务的操作, 或者为某个服务新增、暂停和移除服务器, 都可能引起整个系统的配置文件更新, 其他相关的服务因此需要暂停重启, 随着系统规模的扩大, 服务数量的增多, 再加上微服务的各种复杂依赖关系, 将会成为开发和运维人员的噩梦。

1.3 服务发现架构问题的基本特征

显然, 各服务能自动注册到系统中, 之间能够相互发现, 自己管理与其相关服务的依赖关系, 是分布式系统稳定运行的关键所在, 所以服务发现架构其基本特征包括:

服务注册、发现自动化。服务能自动注册到应用系统当中, 能发现系统的其他服务, 并响应资源调用。

提供监控负载功能。各服务能向服务发现架构, 报送其资源池中各服务器的健康、负载程度, 微服务资源池能将负载智能地分布到服务的所有服务器上。

高可用性。系统整理及各服务都不能存在单点故障影响, 新增、移除服务器, 不会对其他依赖服务造成停机影响。

2 常见技术的优缺点

2.1 DNS技术

传统的DNS服务能基本满足第一点和第三点的需求, 每个微服务分配一个域名, 例如帐号管理微服务可命名为account.mysite, 该微服务下的服务器域名命名规则可为server1.account.mysite、server X.account.mysite, 其他的以此类推。但是把DNS作为服务发现架构有非常明显的短板, 首先就是DNS信息的延时, 即无法保证能及时的收到DNS变更的消息, 此外每台服务器的DNS通常都有缓存, 所以更增大了变更DNS的延时。此外, 由于DNS是随机路由的, 不能自定义路由算法, 所以很有可能会出现负载不均衡的情况, 所以该技术只适合用于解释不经常变化的服务器地址。

2.2 负载均衡技术

负载均衡技术提供了一种廉价有效透明的方法, 增加应用系统的吞吐量、加强网络数据处理能力。常见的解决方案则有F5、LVS, Nginx或者HAProxy, 但这些方案在服务器加入或者移除时都需手工需改配置文件, 无法满足自动化注册的需求。

2.3 分布式数据存储技术

分布式数据存储是近几年出现的新技术, 是解决集群内数据同步的解决方案, 另外通过将数据分散存储在多台独立的设备上, 从而提高数据的读写性能和可靠性。目前主流的分布式数据库有很多, 例如Mongo DB、Redis等都是使用很广泛的分布式存储方案, 但是这些解决方案占用大量系统资源, 用在服务发现架构上显然不太合适。Etcd与上述的分布式数据库有点类似, 但也有所区别, 它只提供基本的键值存储, 占用资源极少, 主要用于共享配置和服务发现。

3 架构的实现

微服务和DNS的通讯方式。显然, 上述没有任何一种技术能完全满足实际生产环境的需要, 必须相互搭配才能实现高可用服务发现的需求。在微服务架构中, 各微服务只提供API供外部调用, 可通过VLAN加强安全管理, 从外部看来, 各微服务就是一个黑盒子, 里面有多少台服务器、多少存储, 外部的调用方无需知道细节。各微服务都有均衡负载服务器, 它根据预设的策略把外部调用转发到微服务内相应的服务器处理, 由于该负载均衡服务器的地址是基本不变, 所以各微服务之间通过DNS寻址是性价比较高的方案, 微服务的命名规则可为“服务名.mysite”。

外部API调用经DNS解释后, 转发到微服务内的负载均衡服务器, 负载均衡服务由HAProxy和Keep Alived搭配实现高可用性, 分主备两台服务器。通过配置HAProxy, 微服务能支持多种负载均衡策略, 但如果全凭手工修改配置文件, 工作的复杂度将是不可想象的, 而且极容易出现错误, 通过引入Etcd集群可以实现动态修改配置, 而且服务器加入、停运和移除都不会对微服务造成影响。

每台服务器启动后会立刻启动本机的Etcd, 将其CPU、IO、内存、服务程序等各种负载均衡参考指标按需求定期写入Etcd, 而负载均衡服务器每3秒读取一次配置信息, 如果发现Etcd集群中的键值发生改动, 则通过Confd和策略生成程序, 重新生成HAProxy配置文件, 通过结合使用HAProxy的重加载机制, 实现微服务零停机修改均衡负载策略的目标。由于Etcd支持键值数据的TTL设置, 即键值数据经过多久后失效, 所以服务器发生停机, 则其各种监控数据在设定时间段内将无法写入Etcd集群当中, 策略生成程序发现键值数据发生变动, 则影响程度触发HAProxy配置文件修改。

4 结语

本文通过提出新的高可用服务发现架构, 实现了分布式系统服务自动注册、自动发现和监控。通过采用现有的DNS技术、均衡负载技术和分布式键值存储方案, 有效提高了微服务内各种配置信息的高可用性管理, 为SOA架构提供了一个新的解决办法, 大大提高了分布式系统自动化运维的能力, 为企业分布式系统的开发和推广提供了有力的保证。

参考文献

[1]Sun, L., Dong, H., Hussain, F.K., et c.Cloud service selection:State-of-the-art and future research directions[J].Journal of Net work and Computer Applications, 2015 (16) :134-150.

[2]N VUN, C.P.CHAN G, A L A I.Design of a Multisection Digital Map System[J].IEEE Int Sysmp on Consumer Electronics, 2005 (6) :404-408.

服务发现 篇6

演艺灯光控制技术的发展, 已走过了模拟和数字控制阶段, 当今的研究热点集中在数字化基础上的网络化及智能化领域。

在实现演艺灯光系统网络化的进程中, 业界与学界提出了多种技术方案。大剧院与演播厅的众多实际案例, 也为我们展示了演艺灯光系统网络化的发展历程, 给我们以启示与思索。无疑, 演艺灯光的网络化与智能化控制是演艺灯光控制发展的必然趋势。

本文仅从服务发现机制角度出发, 分析网络灯光控制系统的设备发现基本原理, 并对它们的不同特点进行对比, 期望能对演艺灯光系统的网络化与智能化控制进程有所帮助与促进。

2 灯光控制系统建立服务发现机制的必要性

传统的网络服务使用者需要知道提供服务的设备所处的网络地址及设备属性, 网络控制端需要对这些设备进行必要的参数配置, 人们寄希望尽量简化这一过程, 同理, 网络灯光控制系统也不应例外。目前, 灯光控制系统服务发现与配置, 并未完全达到这一理想化过程。如DMX512灯光设备上必须安装地址开关, 有时会担心插错D M X信号线接口;又如由于不同灯光系统采用不同的应用层协议, 往往还要设置设备间的转换网络;更为突出的是, 由于缺乏统一的灯光设备描述格式, 系统往往不能自动识别灯光的设备属性, 必须手动操作。可以说, 服务发现是灯光控制系统的首要任务和服务控制的前提, 建立和完善适用于下一代网络灯光控制系统的服务发现机制是非常必要的。

网络技术的发展, 为我们的研究提供了支撑与思路, 计算机网络技术中已出现了众多服务发现机制, 如服务定位协议、即插即用技术、Jini技术和蓝牙技术等, 其中即插即用 (plug and play) 这一生动而形象的概念可以引入到网络灯光控制系统的服务发现机制之中。

本文认为, 计算机网络即插即用的原理并不完全适合网络灯光控制系统的服务发现机制, 网络灯光控制系统的服务发现机制应该包含如下3个方面:灯光设备接入网络灯光控制系统后, 能根据环境对其自身和系统的某些参数进行自动配置, 以便能被系统实时发现;灯光设备能描述自身的属性并声明所能够提供的服务, 以方便系统及时而正确地识别;系统在发现与识别的基础上, 可控制灯光设备并实现信息交互。即网络灯光控制系统的服务发现机制可概括为:发现、识别和控制, 本文把满足以上3点功能的网络灯光控制系统服务发现机制, 称为网络灯光设备“即插即用”。

3 DMX512协议的服务发现

DMX512协议是由美国剧院技术协会于1987年为灯光控制台与调光器之间的数据传输而制定的。

该协议虽然能把不同厂家产品连接起来并实施控制, 但由于只能单向传输, 控制台与被控设备之间无法实现真正的信息交互, 被控设备只能被动地接收控制台的控制信息, 被控设备自身的状态信息不能反馈到控制台。该协议要求控制台必须提前为被控制设备分配好地址, 以便被控制设备能够准确无误地接收控制指令。

由于基于该协议的被控设备没有对自身的设备描述, 设备连入系统后, 控制台并不知道挂接入系统的是何类型、何品牌、何型号的设备, 工作人员必须在使用设备前将系统中的所有设备参数通过指定的文本格式编入控制台的灯库中 (供随时调用) , 进而对其进行控制。一般来说, 调光台制造商会在制造产品时把市场上较知名的灯光和调光设备的性能参数固化进调光台灯库, 而对非主流产品, 就必须将它们手动编入灯库。

修订后的DMX512-A协议允许数据的双向传输, 但仍然延续了RS-485传输介质 (增加一对线作双向传输) , 布线复杂的状况没有改变, 数据格式中没有地址码, 仍旧需要手动配置, 设备属性描述也还需要人工写入控制台, 没有实质性改变。

可以说, D M X协议的设计理念由于受当时技术水平的限制, 还没有达到网络化水平。在设备发现方面完全是被动的, 距离本文所述的网络灯光设备“即插即用”要求还有很大的差距。

4 Art-Net协议的服务发现

英国Artistic License公司在1998年提出了一个10Base-T基于TCP/IP协议的灯光以太网协议Art-Net。Art-Net在保留DMX512技术的基础上搭建网络平台, 用标准以太网络为载体传输DMX512数据。

该协议是以单一文档的形式呈现给读者的。文档中并没有针对服务发现的详细说明。但通读协议后, 我们可以清晰地了解Art-Net协议的发现机制。

该协议规定网络中的设备包括三类:一是产生控制数据的服务器 (server) , 如灯光控制台;二是接收控制数据的节点 (node) , 如调光器或者以太网到DMX信号的网关;三是产生多址媒体到Art-Net控制数据的媒体服务器 (media server) ;这三类设备之间的数据传输以数据包为单位。当网络首次连接时, 服务器不知道网络中节点与媒体服务器的数目及它们的IP地址。接通网络后, 系统自动指派服务器 (控制台) 向网络中所有设备发送Art Poll数据包。Art Poll数据包仅由服务器发送, 作为发现其它服务器、节点和媒体服务器的核心设备, 服务器和节点都必须对此数据包进行回复, 以表明该设备已经挂接入网。

该协议规定, 任何一个节点必须有一个“子网”开关与“DMX512”输入/输出接口。控制台向默认用户数据协议端口的IP地址2.255.255.255广播一个Art Poll数据包, 每一个受控设备收到Art Poll数据包后自动回复Art Poolreply数据包 (广播Art Poll的服务器也自动回复一个Art Pollreply数据包回应自己发出的消息, 以保证网络中的所有设备都会被发现) , 而非主控设备是不允许发出Art Poll数据包的。这样, 控制台即可了解网络的配置和网络中的所有设备[2,3]。

受控设备自动回复的Art Poolreply数据包中, 包含设备自身属性和可选会话方式等信息, 其身份信息通过Art Poolreply数据包返送给主控设备, 以明确该设备在网络中是节点、服务器还是媒体服务器。身份确定后, 可通过设置回复数据包中的Talk to me字段值与网络中的其他设备进行会话。协议规定, 当Talk to me=0时, 以广播方式会话;当Talk to me=1时, 以私人会话方式会话, 当会话方式和路径确定后, 控制台即可通过发送控制信息数据包对网络设备进行设置与控制[3], 如图1所示。

Art-Net可通过在控制台上设置Art Rdm数据包的格式直接配置设备的起始地址即可获得设备的各种参数值并和设备进行信息交互[2]。由于Art-Net协议是采用Art Poll数据包的查询方式发现网络设备, 广播信息对个别设备来说是无用的, 在节省网络带宽方面尚有不足。

Art-Net协议已经建立了服务发现机制, 但设备接入系统后, 仍须在主控设备上为其分配地址, 在发现环节的实时性方面还不完备, 距离本文所述的网络灯光设备“即插即用”要求还有一定的差距。可以认为Art-Net是一个过渡性质的半网络化控制协议, 实现了网络灯光控制设备的准“即插即用”。

5 ACN协议的服务发现

在现代网络技术日益成熟的基础上, 为了统一灯光领域的网络控制, 美国娱乐与服务技术协会 (ESTA) 于2003年提出了下一代灯光控制网络数据传输的控制网络标准 (ACN) 。它允许在单一的网络系统中传输不同类型的调光及相关数据, 更能够将不同品牌的调光设备组成同一系统供演出需要。与Art-Net不同, ACN是基于TCP/IP的, 对任何遵循TCP/IP协议的网络载体均适用[3,4,5]。

ACN协议是以协议集的形式给出的, 其服务发现机制由若干子协议组成, 包括服务定位、设备描述和设备管理等。整个发现机制层次分明, 各协议分工明确, 便于整个发现协议集的设计和实施[4,5]。特别需要提醒的是, ACN协议中大量采用了已有的比较成熟的计算机网络技术, 如服务定位协议 (SLP) 、可扩展标记语言 (XML) 等。其协议系统框架和协议实现流程图如图2、3所示。

5.1 发现流程

由于ACN协议的分层性机制, 其服务发现机制可以协议流程的形式给出的。具体分成三个步骤:首先, 控制器使用标准的服务定位协议找到哪些ACN组件已在网络中, 完成设备发现;第二, 控制器使用设备描述语言协议 (DDL) 完成设备类型识别;第三, 使用设备管理协议 (DMP) 获取设备属性, 通过设置设备属性控制设备[4,5]。

5.2 服务定位

ACN规定用SLP发现网络中的设备。和Art-Net协议类似, SLP的服务发现机制也定义了三种代理实体, 包括服务代理 (SA) 、用户代理 (UA) 和目录代理 (DA) 。SA是运行在服务器上提供服务的实体, 代表服务通告自己的服务定位信息、类型及属性, 如设备;UA是运行在用户计算机上用于发现服务的部件, 为用户通过查询目录代理中缓存的服务定位信息找到它所要的服务属性及其在网络中的位置, 如控制器;DA是收集、缓存服务信息的可选服务器[4]。

SA按照服务模板的格式进行服务通告, 通告内容包含了IP地址、端口号、域名、服务类型以及路径等服务定位信息, 服务模板的内容使用服务统一资源标识符描述, 以便系统能够发现[1];UA可与SA或DA进行服务信息交互;DA在必要时起到收集、缓存SA与UA间交互信息的作用。

服务定位协议定义了两种运行模式。一种可称为直接定位模式, 如图4所示, UA可直接向SA广播服务请求消息。客户端请求UA为它找到一个服务;UA组播一条包含所需服务描述的服务请求消息;SA接收到该组播消息后, 若所在的接收节点有与该请求匹配的服务, 就单播包含该服务定位信息的服务应答数据;U A收集所有的应答, 并向客户应用程序返回一张服务特性和位置信息列表, 应用程序从中选出有用信息, 就可以利用该服务了[1]。

另一种模式可称为间接定位模式, 如图5所示。在较大规模的网络中, 客户端与服务器间频繁的组播信息可能会耗费大量的网络带宽, 引入DA可以有效地限制实现服务定位所需的网络流量。

其发现步骤为:首先, SA向DA发送一条服务注册消息, 通知DA各服务器支持的服务以及这些服务的特性, UA接收到服务注册消息后, 向SA返回一条服务确认消息, 表明注册成功;随后, UA向DA发送一条单播的服务请求消息, DA使用搜索滤波器选出所需服务, 向UA返回一条服务应答消息, 其中包含了网络中符合服务请求中所有服务列表;最后, UA将该服务列表交给客户应用程序, 由它选择一个合适的服务器, 由服务器提取所需服务。DA的存在, UA能更快地收到应答, SLP所占用的网络带宽就更少, 而且发出的组播信息非常少, 有效地缓解了因交互信息过多而导致的网络阻塞现象。

当网络规模大到一定程度时, DA也会不堪重负导致网络阻塞。为此, 在服务定位协议中引入了Scope机制, 将任意相关的代理实体组成一个域, 域中所有SA仅支持该域内的DA注册, 域内的UA也只向本域内的SA或DA发出服务查询。从而将必要的信息限制在域内, 缓解系统的网络拥塞。与Art-Net相比, 大大节省了网络带宽[2,6]。

5.3 服务识别

灯光控制网络中也需要设备的永久性标识和设备属性参数的描述。在ACN发现机制中, 每个设备或若干关联设备均可定义为一个组件, 通讯发生在组件之间。每个组件都有唯一128位组件标识符 (CID) , CID的获取按照一定的算法自动生成, 各设备生产厂家可不经授权, 在互联网指定地址下载专用软件就可以为自己的产品注册生成唯一组件标识符, 以便自动接入系统中运行[5]。

A C N协议规定接入网络中的设备属性必须采用D D L进行描述[4]。任何ACN设备都按照可扩展标记语言的规范格式对设备自身描述, 以便控制端在发现设备入网后, 及时读取设备的相关属性信息并发出正确的指令, 且该描述必须固化在ACN设备当中。这样, 有了服务的发现和识别这两个前提, 控制端就可以在设备管理协议的协调下控制ACN设备了。

ACN协议利用SLP、DDL和DMP完成服务发现, 不但能够实时发现、识别和控制接入网络的一般设备, 对首次入网的设备也能通过读取设备描述识别设备, 其服务发现机制较为完备, 符合本文对网络灯光设备“即插即用”的要求。ACN协议是真正意义上的网络化灯光控制协议, 其服务发现机制实现了网络灯光控制设备的“即插即用”。

6 结束语

本文从服务发现角度给出了网络灯光设备的“即插即用”概念, 这一概念可以作为衡量网络灯光控制系统服务发现机制优劣的重要评判依据;DMX512协议在服务发现智能化程度上没有什么作为, 距离本文所述的网络灯光设备“即插即用”要求还有很大的差距, 也并非真正意义上的网络控制协议, 尽管暂时还不会消失, 但从发展的眼光来看, 必将会被淘汰;Art-Net协议已建立了服务发现机制, 但由于其是在保留DMX512技术的基础上搭建起来的, 在发现环节的实时性方面还不完备, 可以认为已实现了网络灯光设备的准“即插即用”;ACN协议是一个真正意义上的网络化灯光控制协议, 其服务发现机制实现了网络灯光设备“即插即用”。

建立和完善网络灯光控制系统服务发现机制, 还有许多工作需要研究。如:统一的灯光设备描述语言与建模研究还需深入;如何建立和完善无线灯光设备的服务发现机制, 还需进一步探讨。

参考文献

[1]周晓, 蒋序平, 陈鸣.网络即插即用及其体系结构[J].解放军理工大学学报.2002, 2:1～5.

[2]Artistic License.Specification for the Art-Net II Ethernet Communication Standard[EB/OL].http://www.Artistic-License.com, 2007.2.26.

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[5]魏巨龙, 胡清亮, 梁国芹, 廖伟民.ESTA“ACN”网络控制协议的初步研究[J].现代控制技术.2003, 8:126-130.

服务发现 篇7

Web服务[1]作为一种能够在互联网上被调用的新型软件组件, 给电子商务领域的通信带来了革命性的变化。Web服务发现是针对某个特定任务找到能够完成这一任务的最合适Web服务的过程。通常来说, Web服务发现过程会涉及到三种角色:Web服务提供商, 向服务注册中心注册服务;Web服务注册中心, 存储服务的注册信息;Web服务用户, 根据自己的需求向服务注册中心查询服务。传统的UDDI注册中心在服务发现过程中是基于用户需求和服务的功能属性进行匹配的[2], 然而如果存在多个具有相同功能属性的服务满足用户需求时, UDDI并不能有效的区分具有相同的功能属性的服务。此外, 服务的分布性、异构、自治和动态变化等特点也对服务的非功能属性提出了更高的要求, 文献[3]指出传统的UDDI注册中心中48%的服务链接并不可用。因此, 服务的非功能属性即服务质量 (QoS, quality of service) 逐渐被用来区分具有相同功能属性的服务, 并为用户选择出最具质量保证的Web服务。QoS通常包括服务的性能、响应时间、可用性、可靠性等一系列非功能属性[4,5]。为了实现基于QoS的服务发现, 文献[3]在传统的UDDI基础上扩展了QoS表述功能以便服务提供商可以在注册服务的时候注册其QoS属性信息。文献[6]提出Web服务的QoS属于动态属性, 需要在UDDI中动态更新。文献[7]提出了一种基于QoS和声誉的服务发现方法, 在该方法中, 用户在请求服务查询的时候需要附加自己的QoS属性需求。

目前在大多数基于QoS的服务发现方法中[5,6], 服务的QoS值通常由服务提供商提供并更新。显然, 此类方法需要解决的一个重大问题就是怎么保证由服务提供商提供的QoS值的真实性, 因为为了吸引感兴趣的服务用户, 服务提供商有可能提供不真实的服务QoS信息。为了解决这个问题, 文献[7, 8]提出了一个Web服务QoS管理中间件 (WSQM) , 用于对注册中心注册服务的QoS实时探测。尽管该服务发现模型不需要服务提供商提供和更新QoS信息, 但是需要一直与服务软件通信来计算相应的QoS属性值, 这无疑会导致服务本身的QoS降低。

针对上述问题, 本文提出了一种基于用户评价驱动的可信Web服务检测方法。通过学习用户对服务的反馈, 我们汇聚一段时间内多个用户对服务的QoS评分并以此作为该服务的声誉。一旦某个服务的声誉值较低时, 该服务的QoS属性测量就会被触发, 服务提供商的QoS更新就会被QoS探测代理所接管。为了简化我们的计算模型, 我们假设用户对各个服务的评分都是公平的。本文的贡献如下:

(1) 首先我们扩展了传统的UDDI中的数据结构tModel使其既能够包含服务的QoS属性信息又能够支持用户对QoS属性的需求。此外, 针对满足用户功能属性以及非功能属性的候选服务, 我们还提出了一种新的服务声誉评估方法来区分它们。

(2) 假设Web服务用户通过评分的方法作为用户的反馈, 为了接受用户的请求和反馈, 以及计算候选服务的QoS分数, 我们设计了一个服务发现代理作为扩展UDDI和服务用户之间的中间件。一旦某个服务被检测出“差”的声誉值, 那么中间件中的QoS测量代理组件就会启动该服务的QoS探测和更新。

2 基于用户评价驱动的服务发现

如图1所示, 基于用户评价驱动的服务发现模型包括一个服务发现代理、一个QoS测量代理以及一个扩展的含有QoS属性表述的UDDI注册中心。在服务发现过程中, 服务发现代理作为服务用户和UDDI之间的中间件帮助用户找到既满足用户功能属性又满足用户非功能属性的服务。服务发现代理主要包括两个重要功能模块:排序模块和评分模块。排序模块主要负责计算从UDDI返回的各个候选服务QoS分数, 然后根据QoS分数对候选服务进行排序。QoS分数的计算将会在2.1中详细讨论。评分模块主要是用来收集用户对各个服务的评分, 并计算每个服务的声誉值。QoS测量代理主要负责对声誉值较差的候选服务进行实时测量, 并将测量结果提交给服务发现代理。声誉数据库则是用来存储用户对服务的评价以及服务的声誉值。

2. 1 服务注册与发现

当服务提供商向UDDI注册服务时, 他不但需要提供服务的功能方面的信息而且还要服务的QoS属性信息, 比如该相应时间、可用性、吞吐量等。图2为一个图书提供商注册图书销售服务时向UDDI提供的QoS信息, 这些信息包含在UDDI的数据结构tModel里。其中, 一个QoS度量由QoS属性名和相应的属性值构成, 并由一个keyedReference标签所标示。如图所示, 改图书销售服务承诺20ms的平均相应时间、98.5%的可用性和每秒最高400个处理的吞吐量。此外服务提供商每T分钟自动更新其所属服务的QoS属性信息, 除非UDDI禁止服务提供商更新。

通常, Web服务用户对服务有其特殊的功能和QoS需求, 比如相应时间不高于20毫秒、可用性不低于98% 等等。在服务发现过程中, 用户通过服务查询请求GUI明确其需求项, 包括:服务发现代理返回的最大候选服务数量M、用户能接受的服务QoS属性值、用于计算QoS分数的各属性权重值。当服务发现代理收到来自用户的需求项后, 它会根据这些需求为用户查询UDDI, 并计算从UDDI返回的每个候选服务的QoS分数, 接着依照QoS分数的对这些候选服务进行排序, 最后返回QoS分数最高的M个服务给用户。如果从UDDI返回的候选服务个数小于M个, 服务发现代理会返回满足用户需求的全部候选服务。QoS属性的单位和大小各不相同, 而且某些QoS属性值越低代表性能越好, 比如, 在其他属性相同的情况下, 一个20毫秒的响应时间的服务比另一个50毫秒的响应时间的服务性能要好。因此, 我们在进行候选服务QoS分数计算时需要对各个QoS属性进行归一化。候选服务QoS分数计算公式如下 (为了简化计算, 不失一般性, 我们选取服务响应时间、可用性以及吞吐量作为本文的QoS属性) :

其中ti和分别代表第i个候选服务的QoS分数、响应时间、可用性和吞吐量, 和分别代表所有候选服务中的最小响应时间、最大可用性和最大吞吐量。αβ和γ为用户定义的属性权重值。最后, 当用户使用完候选服务后通过服务发现代理给出响应评分。

2. 2 服务评分与测量

当服务发现代理收到用户对某个服务的反馈评分后, 它会计算该服务的声誉值并在声誉数据库中做响应的更新。为了简化计算, 我们假设用户反馈评分都是公平正义的。当使用完某个服务后, Web服务用户用户只需要给出一个介于0 ~3之间的评分值来标示他对该服务QoS的满意程度。用户评分值被划分成三个等级:“好”, “中”和“差”。当评分值低于1时为“差”;当评分值介于1 -2之间为“中”;当评分值高于2时为“好”。服务发现代理基于最近的n个评分值计算服务声誉值, 计算公式如下:

其中n代表该服务的最近的n个评分, fi代表第i个评分值。

相应的, 根据公式 (3) 服务的声誉值也是介于0 ~3之间, 因此也能被划分成三个等级:“好”, “中”, “差”。在计算出每个服务的声誉值后, 服务代理就能获得每个服务的声誉等级。声誉数据库是一个本地数据库, 存储的信息包括服务ID, 用户ID, 评分值, 声誉值以及时间戳。服务ID为UDDI注册中心中的服务键值, 用户ID为用户的IP地址, 时间戳用来判定用户的评分是否为最新的。此外, 对于某一特定用户, 只有该用户对某一特定付的最新评分才被记录, 同时该服务的最新n个评分被存储到声誉数据库中。

对于声誉值为“差”的Web服务, 我们的处理分为两种情况。一种是该服务的QoS只是暂时被影响, 另一种是服务提供商提供了虚假的QoS数据。图3给处理基于用户评价驱动的服务发现机制。一旦某个服务被认为是“差”的声誉, 服务发现代理就会通知UDDI该服务的QoS并不符合其承诺的QoS属性值, 之后UDDI就会在一段时间内禁止该服务的服务提供商更新其QoS属性值。与此同时, 服务发现代理通知QoS测量代理周期性的测量该服务的QoS属性信息, 并在UDDI中做响应更新。那么在下一个用户服务发现过程中, 服务发现代理就能够利用测量的QoS值来计算该服务的QoS分数。测量的QoS值会在2jT, j{0, 1, 2, N} 分钟内更新, 其中N为正整数的经验值。也就是说服QoS测试代理会在时间T, 2T, 4T, ……, 2NT分钟测量以及更新。在这段时间内, 如果该服务的声誉值从“差”变到“中”或者“好”, 测量代理就会立即停止测量和监控该服务, 服务提供商开始恢复对QoS的更新。然而, 如果该服务的声誉值在2NT时间内没有变到“中”或者“好”, 那么我们可以认为该服务的QoS属性信息在注册时就是不真实的, 并且将它从UDDI和声誉数据库中删除。

3 性能评估与分析

为了评估我们提出方法的可行性和有效性, 我们的实验主要集中在服务的QoS测量与声誉更新上面。首先使用java工具eclipse构建生成50个服务, 它们具有相同的旅馆预订的功能。接着, 我们通过随机函数random (n, m) 生成介于n和m之间的QoS属性值。例如, 响应时间介于10 -50, 可用性介于0.5 ~1以及吞吐量介于300 ~500。因为在大多数情况下响应时间被认为是对用户最重要的的因素, 我们设置QoS属性权重分别为0.6, 0.2, 0.2。表1给出了返回给用户的QoS分数前十的候选服务, 用户的需求为响应时间少于30ms, 可用性高于90%以及吞吐量高于400。

设n =5, 即我们选择最近的5个评分值来计算每个候选服务声誉值, 服务提供商每10分钟更新他们所属服务的QoS属性信息, 而QoS测试代理分别在10, 20, 40……640分钟的时间点更新QoS属性。此外我们一共发出40次相同的请求给服务发现代理。图4给出了随着时间的变化, 最终返回给用户服务的数量统计图。可以看出, 在刚开始的一段时间里, 返回给用户的服务为10个, 当第17次请求的时候, 返回给用户的服务却只有7个了, 通过分析我们发现服务id为6, 8, 9的三个服务的“差”声誉值被检测到, 使得QoS测试代理开始测试三个服务的QoS属性值, 事实上, 经过测试, 这三个服务的QoS性能已经很差了, 不能满足请求时的用户的QoS需求。一段时间以后, 探测得到服务9的QoS属性值有所提升, 重新得到用户使用, 也得到了新的评价。服务9的声誉值由“差”, 变成了“中”, 而其它两个服务的声誉值并没有太大变化。因此当第25次请求时, 返回给用户的服务又增加了, 变成了8个。

在以上过程中, 服务的声誉值变化曲线如图5所示。我们可以发现, 服务6和服务8的声誉值有一段时间并没有什么变化时因为它们的QoS性能没有满足我们设定的用户QoS需求, 不能被用户使用, 也就得不到新的用户评分值, 所以它们的声誉值不变化。而服务9的QoS属性变好后能够被用户使用并得到新的评分值, 因此服务9的声誉值在慢慢变好。

4 结束语

QoS性能近年来开始被用于衡量具有相同功能属性的服务的性能好坏, 以供用户选择更好的服务。本文提出了一种基于用户评价驱动的Web服务发现方法。通过扩展目前的UDDI的数据结构tModel来支持QoS属性信息, 候选服务就能够基于这些QoS属性信息进行排序。此外, 我们设计了一个服务发现代理来计算QoS分数以及从用户接受评分反馈。

然而, 未来仍有很多问题没有解决。我们将主要集中在当测试的服务数量变的巨大时, 如何动态管理和调整我们方法中的开销代价和有效性。

摘要：随着Web服务技术的快速发展, 如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题, 即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法.通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值, 来判断Web服务所声明QoS的真实性, 从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。

关键词：Web服务发现,服务质量,评价,声誉

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服务发现 篇8

移动自组织网 (MANET, Mobile Ad Hoc network) 是一组具有收发功能的移动节点组成的多跳临时性自治系统。由于它自身的特点, 使其能运用到某些特殊的环境中, 如战场中移动作战单位间的通讯、自然灾害后营救场合等。随着移动Ad Hoc网络应用范围的扩大, 对网络中的资源发现和有效管理成为近年来研究的一个新课题。

目前大部分基于应用层的移动Ad Hoc网络服务发现协议中, 控制信息的冗余及网络的延迟大大影响了服务发现的效率, 虽然考虑到了Ad Hoc网络的特点, 但在解决服务发现效率、提高网络性能方面效率有限。因此, 近年来跨层设计的服务发现协议, 尤其是基于网络层的服务发现协议以其平均延迟和控制信息消耗成为研究的一个方向。本文综述了近年来一些典型的基于网络层的路由发现协议并做出总结, 并指明了下一步的研究方向。第2节介绍服务发现的基本概念;第3节对已有的、典型的基于网络层的服务发现协议进行分析;第4节对基于网络层的服务发现协议做比较;最后对全文进行总结, 指出下一步研究的方向。

2 服务发现的概念

在移动Ad Hoc网络中, 服务发现是指提供一种自动探测网络中资源的机制, 当服务请求者探测到服务提供者之后, 进一步访问和使用该服务。

目前对有线和无线网络中的服务发现中, 服务发现都基于一下三种构架方式: (1) 基于目录的构架方式:服务请求者及服务提供者都通过网络中的目录服务器发现服务或注册服务。 (2) 非目录方式:网络中的服务发现是通过服务提供者周期性的广播服务通告或服务请求者广播服务请求获得。 (3) 混合方式:有机结合以上两种方式, 当服务节点的附近可以探测到服务目录时就注册服务, 没有服务目录时就广播服务通告。请求者发送请求到它们知道的服务目录, 如果没有服务目录就广播请求。对于服务发现的模式也分为主动式 (Proactive) 、反应式 (Reactive) 和混合式, 在反应的模式下, 一个服务请求者向服务目录或服务者直接发送服务查询;而在主动的模式下, 服务者或服务目录周期性的在网络中发送服务通告;混合的模式下, 将以上两种服务发现的模式结合使用, 以提高服务发现的性能。

提出基于网络层的服务发现是基于以下的事实: (1) 服务发现机制与路由发现有高度的相似性; (2) 任何路由层之上的服务发现协议总是依赖于它专用的一种或几种路由协议的存在; (3) 大多数跨层服务发现的方法是基于以路由过程和服务发现过程整体的。

3 基于网络层的服务发现协议

为提高服务发现的效率, 减少服务发现的时间延迟和冗余控制信息。研究者们提出了许多基于网络层的服务发现协议, 例如:AODV-SD、ODMRP-SD、LSD、HESED等。

(1) AODV-SD是由Koodli提出的将服务发现和路由发现相集成的协议。通过对RREQ和RREP的扩展, 分别在其中加入了服务请求信息、服务回应信息, 构成SREQ和SREP。在本地服务列表中加入ServiceID, IP地址, 服务生存时间等与服务相关的信息。当结点请求一个服务, 但本地结点列表没有一个有效的服务与IP地址绑定或没有有效路由时, 请求结点便产生一个SREQ包发起查询的过程, 一旦中间结点接收到一个SREQ包时, 它首先检查服务描述, 看是否有一个有效的服务绑定。如果结点有一个服务绑定和到服务提供者的活动路由时, 它将发送一个SREP到请求结点。如果结点有一个服务绑定但到服务结点的路由无效时, 它将重新广播次SREQ包, 并在广播前将SREQ包中的目的地址设置为从中间结点获取的服务提供者的IP地址, 目的序列号设为最新获知的值。如果没有服务绑定存在, 则简单的转发该SREQ包。由于AODV中使用扩展环技术所以有效的阻止了SERQ包扩散到整个网络范围之内。值得一提的是, AODV-SD是第一个将路由发现和服务发现集成在一起的协议。

(2) DSR-SD服务发现协议也采用了扩展DSR路由协议的思想。它仍然通过对RREQ和RREP进行满足服务发现需要的扩展, 并通过在节点服务列表中增加相应的表项。在路由发现的同时完成服务发现。与基于AODV的服务发现协议不同的是, 它允许节点更新其路由信息并通过监听其它节点的传输维护一个恒定的路由和服务。正是因为这个原因在任何节点密度、请求服务频率和速度下。基于DSR的路由发现协议效率优于基于AODV的路由发现协议

(3) ODMRP-SD服务发现协议, 扩展了按需多播路由协议以支持服务发现的功能。ODMRP协议基于一个网状拓扑和一个转发组的概念 (例如:只有在子集结点中转发多播包) , 并用软状态的方法维护多播组的成员关系, 控制信息不离开多播组。服务公告和发现信息被捎带在ODMRP路由控制包中, 每个服务者和它可能的用户形成一个多播组。每个服务者多播一个包含在ODMRP加入查询包中的公告包。任何对公告服务感兴趣的客户存储公告且发送一个服务获知回应包, 这个回应包包含在ODMRP加入应答包中。在服务者和所感兴趣客户多播组形成之后, 只有当服务改变的时候服务者才再次发送公告。

(4) HESED服务发现协议, 没有将服务发现集成到现有的众所周知的路由协议中, 而是建立了属于它自己的路由协议以支持服务发现。它是基于多播查询和多播响应的截然不同的服务发现协议。在HESED协议中, 服务发现首先通过服务请求者搜索它的本地缓存开始。如果没有找到匹配的服务或者缓存的信息已经不再有效, 那么服务请求者多播一个查询。与之相匹配的服务者多播它的信息作为回应, 回应信息被中间节点缓存。多播包借助边结点转发算法转播。其中边节点转发算法仅仅使用基于长信标邻居侦测算法提供的信息的对称链接。此后, 服务请求者借助反向学习路由链接一个服务。

(5) LSD服务发现协议是与OLSR主动路由协议相结合的轻量级服务发现协议。LSD既能够支持客户-服务模式也能支持客户-服务-目录模式的服务发现。因为LSD可以自动鉴别是否存在当前可获得的目录服务器, 然后采用适当的操作。当网络中存在可获得的目录服务器时, 服务结点注册它的服务记录到目录, 并周期性的更新目录。如果没有目录, 接收结点直接回应它是否存在与查询匹配的服务。客户在发送一个查询到目录服务器时, 当目录回应查询失败 (在有限次重试之后) 时, 客户将重新发送带标识的查询, 要求服务者直接作出回应。如果目录还是没有对此查询作出反应, 目录将被监听到带标识查询的所有结点标记为不可获得。这样LSD在客户-服务者和客户-服务这-目录模式之间做出选择, 以适应MANET的变化。同时LSD通过在OSLR中增加消息类型SLE (Service Locating Extension) 来执行服务通告、查询、回应和注册的功能。

(6) CARD服务发现协议是一种基于连接点构架的无线Ad Hoc网络资源发现协议, 主要针对规模较大的无线自组网的服务发现。它考虑了服务发现是短数据包和小处理事件的特点, 聚焦在减少短数据包服务 (路由) 发现的消耗和路由优化的有机结合上。在CARD中, 一个结点周期性更新它可以到达的有限跳数内的邻居区域, 借助连接点查询邻居区域以外的区域。连接点就是结点访问邻居区域以外区域的捷径。在服务发现时, 连接点为结点提供邻居区域以外的信息。所以每个结点维持少量超出它邻居区域以外的连接点, 连接点被周期性的检测以确认它的存在和路由。在CARD中, 每个结点主动的维护它邻居区域资源的状态 (例如:使用链路状态协议) , 当产生一个查询时, 结点首先检查本地缓存的邻居区域信息, 如果没有发现服务, 就依次转发查询到它的连接点;连接点再检查它缓存的邻居结点的信息, 如果仍然没有发现服务, 连接点再转发查询到它的连接点。由此可见, 连接点的选择是该协议的关键, 连接点的邻居区域与源结点的邻居区域应尽量保证较少或没有重叠区域, 这样才能保证该协议的高效。

(7) SPIZ服务发现协议是一个适应混合式服务发现的协议, 并集成了一个高效的混合式路由协议。它引入了IARP包 (内部路由协议) 的扩展版本, 使其能够捎带服务信息, 并将其称之为IAIP包。IERP (外部路由协议) 包同时也被扩展变为IEIP包。使用IEIP包进行结点区域间服务信息查询, 使用IAIP包进行结点区域内服务信息公告。通过使用Min-Searching算法和Adaptive-Traffic-Estimation算法, 它允许结点根据区域内流量和区域外流量的变化情况, 自动的、动态的改变结点区域半径的大小。同时, 使用BRP (边界广播解析协议) 将结点的服务发现扩展到其区域以外的地方, 通过查询侦测机制阻止查询信息的重叠, 有效减少了控制信息消耗和平均延迟, 提高了服务发现的性能。

4 基于网络层的服务发现协议的比较

以上服务发现协议在服务发现机制、服务缓存维护、服务描述方法或内容和适用于的网络网络规模方面各有不同, 对各个服务发现协议的特点进行整理对比, 如表所示。

5 总结与展望

随着无线网络应用范围的扩大, 对网络中资源和服务发现的需求也越来越强烈。本文总结了移动Ad Hoc网络中几种比较典型的基于网络层的服务发现协议, 并对它们进行了分析, 但在这个新的课题下, 有一些问题仍然值得我们去思考并做进一步的研究:

(1) 目前大多数的服务发现协议, 对服务发现的过程和服务的选择进行了重点讨论, 但对服务发现以后, 如何进一步确保服务有效的完成缺乏进一步地研究。由于移动自组网络易变的特性, 使得提供稳定的服务成为不得不考虑的问题。

(2) 对于移动自组网络的的服务发现协议缺乏评估的标准, 使得在不同的的设置和假设条件下, 一些协议常常表现较差。建立一个服务发现协议统一评估标准, 有利于我们公正和直接地在个服务协议之间进行对比。

(3) 安全性研究。目前移动Ad Hoc网络中的绝大部服务发现协议均没有将安全的问题考虑在服务发现协议内, 制定安全的服务发现协议对于节点之间进行可靠的数据交换有着很大的意义。因此安全在服务发现协议中必须作为一个重要的角色予以考虑。

参考文献

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服务发现 篇9

网格[1]是新兴的分布式高性能计算和数据处理框架,主要用于在分布、异构、自治环境中动态构建虚拟组织并实现跨组织的资源共享与协作。面向设备故障诊断的网格应用环境是在网格上构筑分布式故障诊断模式,使其能够充分共享和应用广域环境下各组织的信息与服务,以协同完成故障诊断任务[2,3,4]。在网格环境中,故障诊断资源的内在复杂性和异构性能够以网格服务的方式得到屏蔽,在网格中间件的调度下实现故障诊断的应用。然而,网格所具有的分布性、信息模糊性以及故障诊断的复杂性等因素都为故障诊断网格服务的管理带来困难。如何在大量的资源中搜索能够满足故障诊断所需的服务是故障诊断网格资源集成和优化配置要解决的重要问题。

服务发现是分布式系统的关键使能技术[5],其过程是在服务描述信息的基础上,根据任务需求,利用服务匹配的方法,搜索满足任务功能所需的服务,以支持服务的选择、合成等工作。良好的网格服务发现客观上需要针对任务的功能需求,建立灵活和智能的匹配机制,同时为了提高服务发现的质量,必须采用基于标准的语言对服务信息和任务需求信息进行描述。而目前的研究还难以满足以上需求。在故障诊断服务信息的描述和组织方面,文献[2-3]采用的是Globus Toolkit中的Index Service来实现,而文献[4]采用面向服务架构(service-oriented architecture,SOA)中的UDDI(universal description discovery and integration)来实现,这些方法都能够支持基于关键字的服务发现,然而由于缺乏有序的语义描述,导致服务发现的灵活性和推理能力不足;在服务功能匹配方面,文献[2]研究了时间(T)、服务质量(Q)、成本(C)、安全(S)等质量信息的多目标优化调度策略,能够有效解决故障诊断网格计算资源的匹配和调度问题,但是由于故障诊断网格服务与网格计算资源相比,需要考虑更多的领域功能因素,该方法还需要进一步的发展和完善。

随着网格技术研究的进展,相关学者提出了语义网格[6]的概念。语义网格旨在提供具有语义支持的网格计算平台,使网格资源能够高效集成。语义网格的理论基础是本体和语义Web:本体[7]能够以明确和形式化的方式来表示领域知识,提供共享和精确定义的术语源;语义Web[8]可为网格资源添加语义信息,并进一步构建公共概念体系(本体),在此基础上建立推理机制,以弥补网格资源在知识表达和推理方面的不足,促进资源的进一步共享。

针对当前网格环境下故障诊断网格服务发现研究的不足,在研究故障诊断网格服务发现的特点和需求的基础上,本文提出了基于本体的故障诊断网格服务发现方法。该方法通过本体来提供故障诊断功能特征的术语源,利用扩展的Web服务本体描述语言(ontology Web language for service,OWL-S)来实现服务的功能语义描述,在此基础上建立基于故障诊断功能特征的匹配机制,从而实现网格环境下的故障诊断服务发现。

1 基于本体的故障诊断网格服务发现模型

1.1 本体对故障诊断网格服务发现的支持

故障诊断资源是指能够支持故障诊断活动的资源,包括物化的资源和具有求解问题能力的资源(如知识库、算法库等)。在传统的远程故障诊断中心,资源一般以硬编码的方式内嵌到应用程序中;在采用SOA的分布式故障诊断中,一般采用UDDI所支持的关键字检索的方式实现资源的发现[4,9]。网格为更广泛的故障诊断服务提供共享环境的同时也为服务增加了网格化特性,如数量大、会动态变化等,这些因素都为高质量服务发现的实现带来困难。首先,硬编码方式明显与网格特性不符;其次,关键字检索方式难以提供更高质量的服务发现[6,10];最后,故障诊断具有知识性、领域性等特点,更注重诊断功能的匹配,而通用的网格服务发现方法更关注计算资源的发现[5],这使其不能直接应用到故障诊断服务发现中。

本体的主要作用是描述某个领域或更广范围内的概念及概念之间的关系,使得这些概念和关系在共享的范围内具有共同认可的、明确的唯一定义,以支持领域内群体的协作和交流。语义Web用本体语言来描述资源,使得人机之间、机器与机器之间的语义交互变得畅通。利用本体和语义Web能更好地支持故障诊断网格服务发现:(1)本体能够建立一套故障诊断领域功能特征规范,为任务和服务的描述提供共享的词汇;(2)基于本体的语义Web能够实现语义层面而非语法层面的故障诊断网格服务的描述,能够消除任务和服务表述方法上的差异,从而支持服务的语义发现、匹配、共享和互操作;(3)本体对故障诊断领域功能特征概念之间的继承、相交等关系的描述,可以提高关键字匹配的智能性和灵活性。

1.2 故障诊断网格服务发现模型

基于本体的故障诊断网格服务发现模型如图1所示。故障诊断本体(fault diagnosis ontology,FDO)是故障诊断功能特征的共同概念描述,类似于概念语义词典;故障诊断网格服务本体(fault diagnosis grid service ontology,FDGSO)提供服务的语义描述规范,使得网格服务成为计算机可理解的实体;服务语义注册模块在本体库的支持下对服务进行语义描述,并发布在服务信息库中;任务定制模块在任务定义工具的支持下,利用故障诊断的相关知识对任务进行分解,在本体库的支持下形成任务需求的功能特征集;语义匹配模块的作用是根据任务的功能特征集,采用语义匹配的方法,在网格环境中查找能够完成故障诊断任务的候选资源集,从而支持网格服务发现。

2 故障诊断网格服务语义建模

故障诊断服务(fault diagnosis grid service,FDGS)的语义建模是将故障诊断过程所需要的各类服务进行语义描述,使计算机能够识别和处理,为服务的发现提供支持。

2.1 故障诊断网格服务和任务的形式化定义

为了规范故障诊断服务和任务的数字化描述,首先对其进行形式化定义:

定义1故障诊断网格服务可以表示为五元组:

其中,FDGSInformation是服务的基本信息,包括服务名称、概述、服务提供者的信息等;FDGS-Function是故障诊断网格服务功能,包括服务能够支持的故障诊断活动、输入输出等;FDGSQoS是时间、成本等服务质量信息;FDGSState是服务的状态信息,采用可用或不可用来表示;FDGSAcess是与服务访问相关的信息,包括访问协议、消息格式、传输方式等。

定义2故障诊断网格服务功能可以描述为四元组:

其中,Category表示服务范畴,是面向具体的领域而定义的故障诊断网格服务类别(fault diagnosis grid service sort,FDGSS);DFunction={DF1,DF2,…,DFn},是服务的领域功能集合,DFi(i=1,2,…,n)是由故障诊断本体描述的第i个领域特征概念,根据故障诊断本体的知识特征分类概念(见2.2节),DFunction也可表示为{CKS1,CKS2,…,CKSm},CKSj(j=1,2,…,m)是由DFunction中属于某特征知识类(详见定义6)的概念所组成的集合;Output={OP1,OP2,…,OPp}是服务所能够提供的输出参数集合,OPk(k=1,2,…,p)为故障诊断本体中输出特征知识类中的概念;Input是调用服务所需要提供的输入参数集合,与Output类似。

定义3故障诊断任务可以描述为二元组:

其中,FDTInformation是诊断对象的特征信息描述,包括设备类型、状态特征等;FDSTask是以故障诊断的领域知识为基础,遵照故障诊断规则进行逐层分解形成的子任务集合。FDSTask={FDST1,FDST2,…,FDSTz,TR},其中,FDSTh(h=1,2,…,z)为任务分解后的子任务,包括计算子任务、特征提取子任务等;TR为任务间的关系集,包括子任务、顺序和并行关系。

定义4子任务功能需求是故障诊断任务分解后的子任务对故障诊断服务功能的需求,可以描述为四元组:

上述各元组与FDGSFunction中相应的元组对应。

2.2 故障诊断本体(FDO)

故障诊断本体是对服务发现过程中与故障诊断相关的知识及其内在联系的描述。故障诊断本体采用以下原则构建:(1)根据具体的领域构建故障诊断本体,故障诊断本体可认为是由多个面向具体领域的本体所组成的;(2)引入“特征知识(character knowledge,CK)”对本体中的概念进行分类组织,故障诊断本体可认为是由多个特征知识类有机组合而成的。

根据以上的原则,本文的故障诊断本体的形式化定义如下:

定义5故障诊断本体可表示为FDO={DO,CKO,R,I,A},其中,DO表示FDO所包含的各个具体领域的集合;CKO表示特征知识本体集合;R表示CKO内部概念之间、概念与属性之间,以及不同CKO概念之间的关系集合;I为实例集合;A为公理。

定义6特征知识本体可以表示为CKO={CKOC,CKA,CKAV,CKR},其中,CKOC是某类特征知识概念的集合;CKA是属性的集合;CKAV是属性的值域,即属性的取值范围;CKR是特征知识类内部的概念之间、概念与属性之间关系的集合,是R的一个子集。

2.2.1 故障诊断本体的特征知识分类

相关的研究表明设备知识和故障知识是故障诊断领域知识的重要组成[11,12,13]。在网格中,由于故障诊断是由多个故障诊断服务的动态协作完成的,因此,故障诊断本体中还需要诊断过程知识的支持。从构造学领域的角度看,以功能、行为和结构为基础建立产品模型是实现产品知识抽象的有效途径[14]。相对于产品知识,从故障诊断领域的角度看,设备方面的知识还需考虑设备的状态特征[11,12],这是进行故障诊断的基础。诊断过程知识是对网格服务协作过程的具体刻画,从流程协作的角度出发,需要包括服务在诊断过程中的作用、采用的方法以及输入输出等[4]。

根据以上分析,本文的特征知识分类如下:

(1)设备对象(equipment object,EO)。EO是故障诊断的目标,其作用是描述故障诊断服务适用于何种设备或部件。设备具有明确的层次和结构,通常是零件构成部件,部件装配成整机,整机组成机组,机组连接成装置。可采用文献[14]所提出的结构、功能和行为的方法,建立上述设备概念的类别、层次和结构关系。

(2)设备状态(equipment state,ES)。ES是设备所发生的,引起状态变化的各种事件(正常或异常)的集合[12],其作用是描述故障诊断服务适用于何种设备状态。ES体现为观测者(人、监测系统等)感知设备表现出的状况,可用描述性语言来表示,如转速上升、油压升高等;也可用数字化的描述来表示,如测量值、高级数据(分析后的结果)等。

(3)设备故障(equipment fault,EF)。EF是领域内故障模式的概念(如耦合碰摩、转子不对中等),其作用是描述故障诊断服务能够应用或者诊断的设备故障问题。EF中的概念及关系可由专家通过故障分析方法(如故障模式及影响分析等)对设备各组成单元潜在的故障模式、原因等进行分析而得到[11]。

(4)故障诊断任务(fault diagnosis task,FDT)。FDT是指故障诊断过程中各种业务活动的单元(如数据分析、诊断、预测等),其作用是描述故障诊断服务在故障诊断过程中的业务功能。故障诊断任务的概念可以通过过程分析方法对诊断工作流各环节的功能进行分解而得到。

(5)故障诊断方法(fault diagnosis method,FDM)。FDM是完成故障诊断任务所提供的方法,例如对于数据分析的任务,可以使用时域、频域、相位、模态等方法。FDM中的概念及关系可从专著、手册、教科书等大量的信息源中收集整理而得到。

(6)输入参数(input parameter,IP)和输出参数(output parameter,OP)。IP和OP分别是使用服务时需要输入和使用服务后能够得到的数据、消息等参数。

2.2.2 故障诊断本体概念间的关系

故障诊断本体概念间的关系(R)用于描述概念相互间存在的1∶1、1∶n以及m∶n的关联及约束,可分为特征知识外部关系RO和特征知识内部关系RI。RO表示不同的特征知识类的概念之间的关系,主要作用是为服务的描述提供知识关联的推理和约束。RI表示特征知识类内部各概念之间的关系,即RI=CKR1∪CKR2∪…∪CKRλ,其中CKRk(k=1,2,…,λ)是某特征知识类内部概念间的关系。RI除了具有RO的作用外,还能够通过同类概念之间的上下位、同义等语义关系支持服务的语义匹配。

故障诊断本体概念间包含的主要关系如表1所示。

2.3 故障诊断网格服务本体(FDGSO)

网格环境中包含各种故障诊断的资源(如软件、计算设备、知识库等),不同的资源具有不同的功能特征描述。故障诊断服务语义建模时,首先要建立各类资源对象模型,来明确服务描述的信息组织方式,然后采用形式化的本体语言对模型进行语义描述,形成FDGSO。

OWL-S[15]是用来描述Web服务属性及其功能的标记语言,它能够使Web服务成为计算机可理解的实体。基于OWL-S的语义,Web服务能够对服务的功能、服务质量、访问方式等进行语义信息描述。网格服务是一种扩展的Web服务[10],用OWL-S描述故障诊断服务能够较好地满足故障诊断服务形式化定义的需求。由于OWL-S是通用的本体,利用其对网格服务进行语义建模通常需要根据实际的情况进行扩展[10,16]。为此,根据OWL-S的规范,本文通过扩展OWL-S的方法来建立故障诊断网格服务本体以支持故障诊断服务的语义建模。

FDGSO的主要组成如图2所示。FDGService类是网格服务的主类,主要通过FDGSModel、FDGSGrounding和FDGSProfile类来描述服务的具体内容。FDGSModel类继承了OWL-S的ServiceModel类,描述服务的过程模型(任务的具体实现过程)。FDGSGrounding类继承了OWL-S的ServiceGrounding类,描述服务的消息、访问方法等,与FDGS的FDGSAcess元组对应。FDGSProfile类继承了OWL-S的ServiceProfile类,描述服务的功能特征。FDGSProfile类的主要组成如下:(1)Category类与FDGS-Function的Category元组对应,引用故障诊断网格服务的分类标准(FDGSS)来描述;(2)Input类和Output类与FDGSFunction的输入输出元组对应,根据输入输出特征知识类的概念来描述;(3)FDGSState类与FDGS的FDGSState元组对应,用于描述网格服务的动态特性;(4)DFunction类描述了服务的领域功能,与FDGSFunction的DFunction元组对应;(5)DFunction类由多个DFElement组成,每个DFElement引用特征知识类别的概念来描述,需要说明的是:不同的网格资源所需的特征知识类是根据其资源对象类的描述模型来决定的。

3 故障诊断网格服务匹配方法

通用网格服务匹配关注输入输出的匹配[5],与其相比,故障诊断网格服务匹配更注重于服务领域功能的匹配。为此,借鉴文献[17],把故障诊断网格服务匹配分为服务功能匹配和相似度匹配两部分。前者考察服务的功能是否满足需求,特别地,在功能匹配中,把服务领域功能划分为不同等级的匹配强度约束集合来满足领域功能匹配的需求;后者在满足功能需求的候选服务集合中,通过计算任务需求和服务功能的相似度来区分服务的匹配程度。

3.1 服务功能匹配的相关概念

网格服务功能匹配以服务功能中各本体概念匹配为基础,而概念匹配主要视各概念在本体关系图中的位置而定。借鉴文献[10],把概念O1和O2的匹配关系等级函数定义为

其中,Exact表示精确匹配,表示两个概念等同或具有synonymy关系;PlugIn表示O1 O2,即O1是O2的子概念,Subsume表示O2 O1,即O2是O1的子概念,反映在本体关系中即是以part of、is a等具有上下位关系关联的概念类;Fall表示匹配失败,两个概念没有关联。PlugIn/Subsume匹配具有传递性,传递层数越多,相似度越低,用L(O1,O2)表示O1和O2的传递层数,并规定当满足L(O1,O2)≤Lmax(Lmax为最大传递层数)时,才被认为是可接受的PlugIn/Subsume关系。例如,在图3所示的本体关系示意图中,。

3.2 概念相似度的相关概念

网格服务相似度的计算是以匹配双方所包含的各个本体概念的相似度为基础的。本文从语义距离相似度和语义重合度相似度两方面来考虑本体概念的相似度。

(1)语义距离相似度(SimD)。概念关系相似系数ρ表示两个概念的概念关系(part of、is a等)对概念相似程度的影响,其值在0~1之间,值越大,概念越相似,而且ρ具有非对称性。两个概念在概念图中可能存在着由一条或多条由一系列概念关系连接而成的概念语义路径,定义两个概念间的某条概念语义路径的值V为概念语义路径中所有概念关系相似系数的积,即

式中,N为P所跨的概念关系的数目;ρq为P中的第q个概念关系相似系数。

SimD可以表示为两个概念中存在着最大的概念语义路径值(假设存在着概念语义路径),即

式中,M为两个概念O1和O2之间存在的概念语义路径数;Vp为第p条概念语义路径的概念语义路径值。

这里规定,当G(O1,O2)=Exact时,SimD=1;当G(O1,O2)=Fall时,SimD=0。

(2)语义重合度相似度(SimO)。语义重合度是指两个概念包含相同语义的程度[16]。本文采用语义重合度相似度来反映语义重合度对概念相似度的影响,计算公式如下:

式中,U(O1)和U(O2)为O1和O2在本体图中上位概念的集合,这里把概念的上位概念的集合规定为包含概念的自身及其祖先元素;card为求集合元素个数的函数。

(3)概念相似度(Sim)。概念相似度是综合考虑SimD和SimO的影响而得到的,即

式中,wD、wO为权重,wD+wO=1且wD,wO≥0。

3.3 服务匹配过程

故障诊断网格服务匹配是以子任务功能需求信息和网格服务的功能信息为基础的,其过程如下:

(1)首先对RDFunction中的各个本体概念进行功能匹配强度划分,形成不同等级的匹配强度约束集。划分后的RDFunction表示为

其中,强属性集(OSet)中的概念要求在匹配的DFunction中存在着Exact匹配关系的概念;评价属性集(ESet)中的概念要求在匹配的DFunction中存在着Exact匹配关系或者PlugIn/Subsume匹配关系的概念;参考属性(RSet)中的概念不需要进行功能匹配。

(2)服务功能匹配的目的是判断服务提供的功能能否满足任务的需求,其具体内容如表2所示。

(3)服务相似度匹配的功能是判断任务需求和服务功能的相似度是否达到了相似度阈值的需求。特征知识类匹配相似度SimC是匹配双方的领域功能中相对应的特征知识类概念集合的相似度,计算公式如下:

式中,CR、C分别为RDFunction和DFunction中对应的特征知识类概念集合;qR、q分别为CR和C中本体的数目;DFRi为CR中的第i个本体;DFj为C中的第j个本体。

假设DFunction中不存在与CR对应的C,则SimC=0。

领域功能相似度SimDF是综合考虑各类SimC的结果,计算公式如下:

式中,mR为RDFunction中特征知识类集合的数目;SimCi为第i类特征知识类的匹配相似度;wCi为对应的权重值,

输出入相似度Sim[16]Ouput的计算公式如下:

式中,pR、p分别为ROuput和Ouput中本体的数目;OPRi为ROuput中的第i个本体;OPj为Ouput中的第j个本体。

输入相似度SimInput与SimOuput的计算方法类似。

服务整体相似度SimFDGS的计算公式如下:

若SimFDGS≥λ(λ为相似度阈值),则认为该服务能够满足服务的需求。加入到候选服务集中,按其他标准进一步完成服务的选择。

4 应用

依据上述研究,笔者构建了面向设备故障诊断网格的语义信息服务组件,以支持某石化企业及其子企业、制造商、零部件供应商和科研机构等所构成的设备e-维护联盟的工作[18]。面向设备故障诊断网格系统的主要功能结构如图4所示。工作流引擎在网格中间件Globus Toolkit 4的支

持下实现故障诊断任务的调度和执行,而语义信息服务组件提供服务的注册和搜索功能,为工作流的构建和执行提供服务搜索的支持。语义信息服务组件包括本体服务和语义UDDI服务。本体库中的故障诊断本体采用protégé开发的本体;故障诊断服务按照FDGSO进行注册,并存储到服务信息库中;语义UDDI服务通过JUDDI实现UDDI的语义扩展,并通过Jena API支持OWL的解析和服务的匹配。查找服务的应用界面如图5所示。用户根据诊断任务需求,在本体服务提供的领域概念的支持下,设置服务范畴、领域功能特性、输入、输出等参数,通过语义UDDI服务来查找所需服务并配置到工作流中,通过工作流引擎运行该流程。

某压缩机监测系统检测到用于驱动压缩机的汽轮机转速异常,经监测系统的规则推理初步认为汽轮机的调节阀有故障。维护人员需要在网格中获得故障案例的支持,以进一步确认故障和获得维护信息。此任务的FDSTRequirement为:RCategory={“故障案例”};RDFunction={诊断任务=“维护支持”(强属性);故障诊断方法=“案例推理”(评价属性);设备对象=“汽轮机”(评价属性);设备状态=“转速异常”(参考属性);故障问题=“调节阀故障”(评价属性)};RInput={“转速”;“油压”;“油温”};ROutput={“案例文件”}。假设网格中某服务的FDGSFunction为:Category={“故障案例”};DFunction={诊断任务=“维护支持”;故障诊断方法=“基于粗糙集的案例推理”;设备对象=“汽轮机”;设备状态=;故障问题=“汽轮机故障”};Input={“转速”;“油压”;“油温”};Output={“案例文件”}。设Lmax=2,wD=wO=0.5,ρ(is a)=0.8,ρ((is a)-1)=0.7,wDF=0.6,wInput=0.2,wOutput=0.2,wCi=0.2(i=1,2,…,5)。FDSTRequirement和FDGSFunctio的服务匹配计算过程和结果如表3所示。服务的相似度SimFDGS=0.8152,若大于相似度阈值λ,则此服务为候选服务。

5 结束语

本文介绍的方法能为网格环境下的设备故障诊断系统提供有效的服务发现支持,从而更好地支持服务查询、工作流构建等工作。该方法的完善和发展依赖于下面几方面的进一步研究:(1)权威的故障诊断本体的构建在相当长的时间内难以实现,有必要研究跨虚拟组织的本体的共享方法;(2)本文采用的匹配方法虽在一定程度上提高了服务发现的质量,但还需进一步研究更高效的匹配算法;(3)服务质量作为衡量服务特性的重要指标,如何融入到服务发现方法中有待进一步探讨。