一種Web服務的QoS統一評估方法

現有服務發現模型在QoS屬性多數據源合成方面，算法過于簡單，無法避免異常數據干擾，難以保證客觀性，在多屬性集成方面亦缺乏實用性。對此，提出了一種Web服務的QoS統一評估方法。其選取三項常用QoS屬性作為研究對象。對各屬性來自不同數據源的數據，動態更新數字特征處理，并作高斯歸一化后，動態加權合成，得到該屬性合成數據。將三項屬性的合成數據再按照正負關系集成，得到QoS綜合評價數據。經實驗驗證，其能實時客觀地進行服務發現，有效地解決了上述問題。

【關鍵詞】Web服務發現 QoS 動態集成 自適應處理 高斯歸一化

近年來，Web服務應用范圍越來越廣，同一功能存在著大量不同的Web服務可供選擇，如何在相同功能的Web服務集合中動態發現和選擇滿足客戶實際需求的最佳Web服務是一個不可回避的問題。傳統的Web服務發現方法，如“分類鉆取”和“關鍵字查詢”多是基于功能發現實現的，對服務質量（QoS， Quality of Service）考慮甚少，難以在功能相同的大量服務中為用戶篩選出最佳的服務。針對這個問題，研究者提出了基于QoS的Web服務發現方法，以保障服務的質量。其中，QoS被定義為一組非功能屬性的集合，其中，每個屬性代表了服務某方面的質量特性，通過一個具體數值來表示，例如服務價格、可靠性、安全性、可用性等等。

目前，在Web服務QoS領域的研究工作主要分為幾個方面：QoS模型研究、QoS信息獲取及存儲和QoS屬性度量方法。其中，基于QoS的Web服務發現技術包括QoS屬性的組成、表示、計算及對QoS屬性按一定的規范化算法和評價標準計算出綜合QoS相對最優服務。文獻[5]提出一種在Web服務市場中融合QoS，并以此為依據去完成服務發現，但對QoS的評價僅考慮了用戶評價和服務提供商的數據，缺乏第三方數據，因而得出的數據不夠客觀。文獻[6]建立的QoS模型，只參考了用戶的偏好和專家的評價，未考慮服務提供商的數據，數據不夠全面，無法對用戶和第三方評價形成制約，導致模型數據不平衡。

針對上述問題，本論文以服務價格（Price）、服務響應時間（Res-Time）和服務可用性（Availability）等三個典型的QoS屬性對象，提出了產生Web服務QoS綜合評價數據的方法，并進行了實驗驗證，驗證了計算方法的有效性。

1 計算方法概述

Web服務QoS某個屬性的原始數據經過動態處理，獲得集成數據，再將多個QoS屬性的集成數據通過公式計算得出QoS的統一評估數據。其中，QoS各個屬性集成數據來自3個不同數據源，分別為服務提供者（SP， Service Provider）、QoS第三方評測（PT， Third-part Test）和客戶評價（CE， Customer Evaluation）。經過自適應處理和歸一化處理后得到。QoS統一評估數據由服務價格、響應時間和可用性等三個屬性的集成數據經過動態處理得到。

下面，對計算方法中涉及的變量給出定義。

2.1.4 數值動態合成

由于當前Web服務QoS數據主要通過服務提供商和客戶事后評價來獲得。對于長期通過固定權重比來計算多個數據源的合成QoS值時，服務提供商為提高自身服務的評估數值，會串通客戶故意提高評價值，從而影響客戶反饋的真實性，從而降低QoS數值的準確性。因此，針對這個問題，本文改進了數據合成的方法，在數據合成時，采用一種動態分配各個數據源權重的方法，避免計算出來的數據失真。

該計算方法可簡單表述為：保持3個數據源的數據互相不會偏離過多，當某個數據源與其它兩個均值偏離較多時，調低其在計算結果中的比重，否則恢復原有比重。

2.2 多QoS屬性綜合

在計算得到Web服務QoS各屬性合成值后，將多個屬性值數據進行綜合，從而得到QoS的綜合評估值。

通過2.1.4節計算公式，可分別得到服務WSi的QoS三個屬性的具合成數值：價格對應的Y（pi）、響應時間對應的Y（ri）和可用性對應的Y（ai）。根據各QoS與綜合評估結果的正負變化關系，可得出將服務WSi的QoS綜合評價值：

3 驗證實驗及結果分析

3.1 驗證實驗

為驗證設計的計算方法的是否可實現預期效果，借助服務模擬數據進行測試。

實驗方法：將模擬數據利用第2章所述計算方法進行計算，分別得到服務WS0～WS5的3個QoS屬性的合成值和綜合評價值。

3.2 實驗結果分析

實驗結果如下表所列。其中，Y和I分別代表合成值和綜合評價值。

實驗結果的分析如下：

服務WS1的可用性中的SP值比PT、CE值的偏高較多，而WS1的Y值，僅比PT和CE的平均值稍高，調低了SP的比重，抑制了其的不合理取值，說明動態合成處理計算方法已實現了預期效果。

WS2、WS3與WS0相比，僅價格或響應時間偏高，而二者I值與WS0相比降低了；WS4、WS5與WS0相比僅可用性降低了，而二者的I值也降低了；這說明多屬性綜合評價值計算方法達到了預期效果。

本文提出的Web服務的QoS統一評估方法，對來自多個數據源的QoS屬性數據進行動態合成后，將多個QoS屬性再生成統一的綜合評價值，抑制非合理數據的影響，保證了QoS評價數據的真實性和整體性，為基于QoS的服務發現提供可靠的數據支持。

4 結束語

本文針對目前Web服務QoS的計算方法普遍缺乏客觀性和全面性等問題，提出了一種新的基于QoS動態合成的Web服務的QoS統一評估方法。

通過實驗驗證了該計算方法的有效性，圓滿解決了以往計算方面存在的缺陷。但該方法選取的3項QoS屬性尚不夠全面，若要進行更精確的QoS評估值計算，在計算公式中需增加QoS屬性個數，擴展計算模型。

參考文獻

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作者簡介

張亞光（1983-），男，內蒙古自治區赤峰市人。在讀碩士研究生。主要研究方向為智能軟件服務技術。

王積鵬（1959-），男，研究員。中國電子科技集團公司首席科學家。主要研究方向為信息系統和軟件總體技術。

王源（1968-），男，博士。研究員。主要研究方向為智能軟件等。

作者單位

中國電子科學研究院 北京市 100041