Web服务组合中QoS评分度量模型的研究

【前言】Web服务组合中QoS评分度量模型的研究由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。1 QoS属性的量化 在Web服务的组合过程中选取满足质量要求的服务关键是对QoS的一些非功能属性进行量化。量化（Quantisation）就是对QoS的属性进行形式化的标准测量，通常表现为数值。它的主要作用是能将不同量纲的单位数值转化为无量纲的数值。从通用性角度考查，可以...

摘要：在web服务组合过程中，qos（quality of service）是决定其组合能否成功的关键因素之一。这篇文章在分析了Web服务组合中QoS的非功能属性基础上，分别从四个角度来描述通用的QoS属性，并对服务构件的QoS服务质量进行了量化，最后给出了开放环境下Web服务组合中QoS的评分度量模型。

关键词：Web服务组合；QoS；度量模型

中图分类号：TP393.09

QoS（quality of service）原本是用于解决网络问题的一些安全机制和技术，现如今它已经扩展到了Web服务领域，它也可以用于衡量Web服务的质量，其中包含类似延迟时间、服务成本、可靠性、信誉度等一系列非功能属性。这些属性的参考值将会在一定程度上影响到Web服务组合过程中使用者的使用决策。

在Web服务动态匹配的过程中，用于描述Web服务质量的QoS也许从功能上来讲并不至关重要，但是在一些安全性要求较高的应用，例如在银行系统的组件服务中，用户可能就要首先考虑Web服务的可靠性、延迟时间等指标。如何在Web服务的组合过程中从众多满足功能要求的服务构建中选择出用户满意的服务是非常重要的。所以有必要通过对Web服务的QoS属性进行量化，并给出一个评价服务质量的评分度量模型用于这一决策过程。

1 QoS属性的量化

在Web服务的组合过程中选取满足质量要求的服务关键是对QoS的一些非功能属性进行量化。量化（Quantisation）就是对QoS的属性进行形式化的标准测量，通常表现为数值。它的主要作用是能将不同量纲的单位数值转化为无量纲的数值。从通用性角度考查，可以从四个角度描述QoS的非功能属性，这些属性即适用于任何的Web服务。

（1）延迟时间（Mtime）。延迟时间是指Web服务执行一次所耗费的时间。它是Web服务的一个常用度量，它包括服务调用者从提交请求到获得响应的时长。将服务记为S，服务S提供的方法记为F，延迟时间则可记为Mtime（S，F）。延迟时间可以通过下面公式进行量化：

Mtime（S，F）=Qproc（S，F）+Qtrans（S，F）

其中，Qproc（S，F）表示服务执行的时长，该值应要求所有服务使用相同时间单位，并由服务提供者提供。Qtrans（S，F）表示信息传输的时长，计算公式如下：

其中，Qi（S，F）指在N次观测中，第i次观测时信息传输的时长。该公式表明Qtrans（S，F）就是以往的N次观测样本的均值，观测样本容量越大，Qtrans（S，F）越可信。

（2）服务成本（Mcost）。服务成本是指服务请求者使用某服务需要支付的费用。这个数值通常由服务提供者直接提供。本文使用Mcost（S，F）表示服务的成本，该成本度量在Web服务组合中应使用相同的价值单位。

（3）可靠性（Mreliability）。指用户成功请求Web服务的可能性。因为网络环境具有动态性，一些服务因为网络堵塞或其他原因不能够持续的提供服务，造成该服务的不可靠，所以本文使用服务能被成功调用的概率Mreliability（S）来度量该服务的可靠性。我们假设在持续的θ时间里，能被成功访问并执行的时间为Qs（S），则可靠性的度量公式可表示如下：

这里的持续时间θ的选取可以根据该服务的访问频率来设定。例如某一服务的访问频率高则θ的设定要短，而某一服务的访问频率低则θ的设定要长。

（4）信誉度（Mcredit）。服务的信誉度也是Web服务质量中一个重要的评价指标。它与其他属性不同的地方在于：信誉度是由服务终端使用者参与评价而得到的一个度量值。这个度量值依赖于用户的评价模型R，假设Ri是在用户样本群N中的第i个用户根据评价模型得出的评价数值，则Web服务的信誉度可以由如下公式进行量化：

该度量值就是对n个用户信誉评价度量的均值。

2 QoS评分度量模型

Web服务组合过程中，满足功能要求的Web服务构成了一个集合，从质量角度考虑使用哪个具体服务这一决策，需要对这个集合的服务进行排序。因此我们需要将这些Web服务的质量进行量化，并构建一个评分度量模型。

本文提出的评分度量模型可以通过如下三个步骤进行构建：

Step（1）使用某一种服务发现引擎，找出满足服务请求者功能需求的服务列表S（L）=S（1），S（2）……，S（n），并使用如下矩阵来表示服务列表S（L）中的QoS属性值。

在矩阵M中，四个列分别表示服务S的四个非功能属性Mtime（S，F），Mcost（S，F），Mreliability（S）和Mcredit（S），而每一行代表该服务对应于四个QoS属性的度量值。

Step（2）对原矩阵M进行标准化。矩阵M中四个属性可以分为两类：一类是正向的属性，包括Mreliability（S）和Mcredit（S），这类属性的值越大反映该服务的质量越高；另一类时负向的属性，包括Mtime（S，F）和Mcost（S，F），这类属性的值越大反映该服务的质量越低。因此我们需要对原来的矩阵M进行标准化，可以使用如下的公式进行转化：

可以使用矩阵V来表示标准化后得到的新矩阵：

Step（3）最后的Web服务评分度量模型可以使用加权平均和模型。假设第i个服务的QoS中第j个属性对应的权重为Wj，则该服务的评分值可以由如下的公式来计算：

其中Wj是0到1之间的一个取值，并且满足如下条件： 。

3 结论

到此完成了对Web服务的服务质量的各项指标的量化处理与总体建模。该评分度量模型可以为用户提供一个带有QoS综合评价值得服务列表，使用户能够根据自己的需要个性化的选择某一项服务。这个评分度量模型可以为Web服务组合的决策系统提供数量上的支持。

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作者简介：李永钢（1985-），男，华东师范大学硕士研究生毕业，主要研究方向：面向服务的软件架构、软件可靠度量；冯贺（1983-），男，研究方向：Web服务，地理信息系统。

作者单位：安阳工学院 计算机科学与信息工程学院，河南安阳 455000