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张明卫,朱志良,张斌,张岳松.一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.软件学报,2015,26(4):849-866
一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法
Composite Service Runtime Adaptation Approach Based on EQ Rules
投稿时间:2014-06-29  修订日期:2014-10-14
DOI:10.13328/j.cnki.jos.004750
中文关键词:  Web服务  组合服务  运行时自适应  EQ规则  环境变化事件
英文关键词:Web service  composite service  runtime adaptation  EQ rule  environment change event
基金项目:国家自然科学基金(61100027, 61374178, 61202085, 61100090, 61100028); 中央高校基本科研业务费专项资金(N130417003, N110604002); 国家教育部博士点基金(20120042120010); 辽宁省博士启动基金(20121002)
作者单位E-mail
张明卫 东北大学 软件学院, 辽宁 沈阳 110004 zhangmw@swc.neu.edu.cn 
朱志良 东北大学 软件学院, 辽宁 沈阳 110004  
张斌 东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110004  
张岳松 东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110004  
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中文摘要:
      组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.
英文摘要:
      Composite services usually run on the open, ever changing and uncertain Internet. Dynamic and complex execution environments make the composite service execution uncertain and unreliable, undermining the practical usability of service composition techniques. To solve this problem, an EQ rule based composite service runtime adaptation approach is proposed from the perspective of environment analysis and modeling. In this approach, the composite service execution log data and the candidate service execution environment data are first collected. Then, the EQ rules which express the knowledge (e.g. “how the performance of one candidate service will be in specific execution environment state”) are mined. At last, the discovered EQ rules are applied to response all kinds of real time generated environment change events and to drive composite service runtime adaptation, and as such to ensure reliable execution for composite services. Experimental results show that the proposed approach can improve the quality of composite services and increase their execution stability effectively in dynamic environments.
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