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  • 一种面向海云协同计算的资源服务外框

    来源:www.shuoshisheng.net 发布时间:2019-11-08

    1简介

    近年来,基于服务概念的资源封装和抽象已逐渐成为开放环境中资源发布,共享和协作的主流技术基础。因此,资源池运行机制的研究问题已经演变为服务封装,服务发布,服务共享和协作问题。资源的使用模式涉及三个主要实体:资源提供者,资源用户和资源中介,涵盖资源的外部释放,资源发现以及资源用户与提供者之间的交互方法。在资源释放和搜索方面,设计了一种新的P2P网络模型。资源提供者通过Web服务发布资源。资源需求者使用Web服务提供的资源搜索技术来获取提供者的地址,并使提供者与需求者直接交互以达到资源共享的目的,并最终给出新的研究方向和应用前景。

    文献提出了一种基于面向服务的结构中传统服务引起的不必要的网络负载,响应时间长,服务提供商瓶颈的推送模式服务调用方法,并将其与传统的拉模式进行比较,分析表明:该方法在流量和响应时间方面具有很强的优势。在资源交互模式方面,BPEL4WS执行引擎WebJetFlow用于调用Web服务的异步调用机制。在引擎的服务调用代理中,非阻塞双传输异步调用统一用于Web服务,从而提高了调用线程的利用率。同时,引入了缓存机制,并设计了相应的缓存替换算法,以确保引擎与异步调用结果消息的匹配效率和数据安全性。实验明显改善了发动机的性能。文献从安全的角度提出了安全异步资源使用平台的基本架构和关键技术。

    提出了一种基于回调机制和消息接收的Web服务异步调用模式。它可以在不增加系统操作压力的情况下实现Web服务的异步调用,并可以保证消息的可靠性。该文档根据服务描述实现资源的静态绑定和调用。为了在BPEL流程的运行过程中实现Web服务的动态调用,提出了一种通过服务代理将Web服务分配给BPEL流程的方法。本文分析了传统的Web服务模型并指出了其缺点。将服务代理引入传统的Web服务模型,提出基于代理的Web服务模型,描述服务代理的功能和结构,并以此为基础建立基础。代理的BPEL业务流程框架实现了Web服务的动态调用。最后,通过实例说明了该方法的可行性。

    本文提出了一种使用语义Web和Agent技术在客户端发现和调度Web服务的系统模型,并通过对原型系统的演示来演示其灵活性。在资源评估领域,本文提出了:尽管当前的面向服务的体系结构可以很好地支持协作服务的注册,发现和组合,但是如何根据用户的Qos(服务质量,Qos)请求快速而可靠地选择合适的用户。该服务仍然面临许多挑战。这引起了业界和学术界的强烈关注,尤其是在服务组合过程中基于QoS指标的服务选择技术的挑战。

    为了提供满足客户服务质量(QoS)要求的组合Web服务,本文提出了一种支持QoS属性描述的Web服务描述模型。通过将operationInst属性添加到原始Web服务描述语言的tport元素以描述QoS属性,可以获得一种可扩展的Web服务描述语言。在此基础上,提出了一种基于多目标决策理论和分形理论的服务选择算法。该算法考虑了QoS属性之间的不可通约性和独立性,给出了QoS驱动的服务组合框架(E-WsFrames)和具体的实现方法。实验结果表明,E-WsFrame可以综合考虑服务组合的功能和QoS的要求,并可以根据服务需求自动实现组合服务。

    文献摘要提出了一种用于QoS感知的Web服务选择的遗传算法。该算法使用关系矩阵编码来克服一维编码的局限性。它还可以以简单的方式表示复合服务重新规划和Web服务。在循环路径等的情况下,通过运行一次算法,可以从所有组合路径的组合方案中选择满足用户QoS要求的组合方案,并且一维编码遗传算法需要多次编码,如果是多路径,则多次编码。该算法还使用变异策略来提高算法的适用性。通过仿真比较,关系矩阵编码遗传算法优于一维编码遗传算法,变异策略在提高算法适应性方面也起着一定的作用。本文针对Web服务提出了一种新的Qos本体和基于本体Qos层次分析算法的排名算法,并与基于测试的评分方法的基于信用的评分算法在时间复杂度和准确性。满意的结果。

    文献表明,在这项工作中,我们提出了两种互补的方法来克服上述缺点。首先,我们提出了对已请求的相关服务的评估方法,并基于服务之间的主观关系进行了客观的衡量。其次,我们研究了一种对相关服务进行聚类的方法,以揭示和反映不同匹配参数之间的折衷。文献针对用户过去使用的服务QoS信息设计了用户协作过滤机制,然后使用这些QoS数据,设计了协作过滤方法来预测这些服务的QoS等级。在资源分析与度量方面,提出了一种完整的Web服务质量评估算法。该算法在对Web服务评估和服务相对质量进行分析的基础上,计算出Web服务质量的综合评估值,建立了Web服务质量评估模型。该算法应用于评估模型。在模型中,您可以在多个Web服务中选择最好的服务提供给用户。文档[16]在面向服务的环境中,单个Web服务通常无法满足用户的需求。这时,有必要组合现有的单个Web服务,以生成满足用户需求的增值组合服务。现有的服务组合方法很少考虑Web服务的随机性和Internet环境的动态性质,因此在服务选择过程中生成的计划是静态计划,这导致服务组合失败的可能性较高。

    针对上述问题,提出了web服务随机qos度量的度量和自适应qos管理体系结构。利用随机离散事件系统马尔可夫决策过程(MDP)独特的动态控制方法设计了随机QoS。感知可靠的web服务组合算法。实验结果表明,考虑随机qos度量和qos管理体系结构,以及兼顾“风险”和“回报”的mdp有效地提高了服务组合的成功率。文献对组合服务的总体qos计算进行了研究。

    2.海云协同环境下资源池运行机制面临的问题和挑战

    下一代智能应用程序的典型特征是,在海云的协作环境中,以业务需求为驱动力,实现了人与物的相互协商,自动交互和协调,最终满足了特定的业务需求。但是,实现这一愿景还面临许多技术问题和挑战。它主要反映在资源表示,资源发现,资源组合,资源计划,资源组装和资源协作中。 (1)资源表示形式:由于复杂云环境中资源的多样性和可变性,资源的描述(即服务属性的描述,例如服务接口,服务质量等)不断变化,以及如何变化解决异构资源通过统一的访问标准和方法,实现了海云资源的虚拟化和服务化。 (2)资源发现:现有的资源发现模式(例如“关键字搜索”和“目录浏览”),返回资源难以准确满足用户的实际需求,大量相关和不相关的返回结果增加了用户资源选择。困难的是,用户也难以根据“资源质量”,“成本效益”和其他业务指标对资源进行二次筛选。 (3)资源组合:在资源发现和组合过程中,现有技术通常以被动编码的形式实现。资源的发现和组合由资源请求者或资源代理通过直接服务或服务来调用。语言编程程序等的组合,其动态性和适应性受到极大限制。另外,由于跨行业资源,资源粒度和资源静态操作等约束,难以根据用户需求准确定位资源并重组资源以形成资源的二级封装以满足不同级别的服务。需求。 (4)资源评级和监视:海云协作环境是一个开放且可评估的系统,如何基于真实用户数据实现资源评级,如何监视资源QoS,如何协商服务水平,如何实现资源生存和生存,以及实现资源最大化利用利用和解决上述问题,需要建立资源评估和监控机制。(5)在:海云的协作环境中,人与计算机角色的相互协商,自动交互和协作都体现在资源的交互和协作中。为了实现此目标,海云资源池需要提供底层协议,例如交互协议和协作规则。此外,在开放的海云环境中,资源将继续以前所未有的数量扩展和更新,资源的功能和质量将不断变化。对于用户而言,他们将面临一个复杂且可变的动态资源环境。由于缺乏统一的资源视图和透明,统一的访问机制,资源发现,利用和协作的复杂性将急剧增加。

    3海云协同资源池运行机制的研究内容与创新

    如前所述,传统的资源发现使用通用的标准化服务描述语言(例如WSDL)来描述资源,以便服务搜索和发现程序可以识别资源。在此基础上,本文建立了通用词汇表来帮助资源发现和需求理解。本文主要从资源功能需求的角度研究资源发现与需求匹配。因此,我们建立了域功能性词汇,在资源发现和资源组合中起着重要的作用。关键角色用于支持需求的功能描述和资源的能力描述,它使功能级别的资源池运行机制能够了解需求,并判断是否参与需求的解决方案。因此,本文提出以下定义:(1)资源空间(RS):是特定领域中可能的资源组成概念的词汇表。资源空间包含三个基本概念:资源,属性和服务。 (2)在海洋云计算领域,需求者可以识别和访问的任何实体都称为资源,例如数据,仪器,软件和硬件系统,人员等。所有资源都包含一组特定的属性,每个属性都用于表征资源某些方面的特征。资源属性可以分为静态属性和动态属性。静态属性是指其值在资源的整个生命周期中不会随时间变化的属性,例如资源的名称,资源的类型等,而动态属性的值将随属性的变化而变化。外部条件,例如对资源的访问量,资源状态等。 (3)资源服务:的功能表示为资源用户通过资源服务来操作资源的功能,以实现资源的状态转换,从而实现用户特定的业务价值。 (4)原子资源:是不可分离的实体,在封装并提交到资源池后,用户可以识别和访问该实体。(5)交易资源:资源实体提供的服务具有交易特征。对服务的调用或者成功更改了资源状态,或者回滚到服务调用之前的资源状态。 (6)组合资源:由多个原子资源的组合或用于用户标识和访问的资源的组合形成的资源实体。上面在机器可理解的词汇中实现资源描述的关键是,在传统资源上添加摘要和功能性词汇注释,将资源的状态从机器可读变为机器可理解,从而可以自动识别资源的属性和功能。机器。并进行处理,这是整个海云协作资源池实施机制的基础。

    由于语义信息比语法信息可以更准确地描述资源与资源之间的关系,因此从定性的角度来看,通过语义获得的结果要比通过语法获得的结果更好,更准确。本文提出的海云协同资源池运行机制的主要创新体现在以下几个方面。 (1)提出一种资源描述的新方法,利用语义信息和本体(本体和词汇)将语义信息添加到传统资源中,并将资源从机器可访问性提高到机器可理解性和语义资源。在此基础上,为海云计算环境建立资源发现,资源规划,资源组装,资源共享,资源协调和资源消耗的综合运行机制。 (2)提出一种新的意图能力实现的资源消耗模型,并将资源使用模式从被动检索,被动调用传统模式改进为需求驱动,QoS保证和收益最大化的资源。自动供应模式。 (3)提出新的资源池运作机制。一方面,利用资源的相似性,建立资源簇,并利用语义信息来显示声明资源簇的能力。另一方面,使用语义信息将用户需求转换为机器。进行推理和识别,根据用户的意图和资源集群能力对资源池进行匹配,选择候选资源集群,并基于QoS完成用户意图和资源集群能力的自动协商,成本和收益,最终实现用户意图。

    4海云协同资源池的概念模型和概念架构图

    1海云资源库模型是为了解决海云协同资源库所面临的挑战和问题。基于领域通用词汇,资源空间和资源词汇注释,提出了一种基于领域词汇的海云资源库概念模型。显示了1。该模型是SOA服务模型的扩展。在该模型中,概念实体的定义如下:(1)资源提供者:通过统一的访问标准和方法向海云资源池注册资源的实体,除了资源描述信息的语法外,还需要提交资源的语义词汇信息注释; (2)资源使用者:请求和消耗资源的实体,资源使用者根据需求填写描述模板,填写资源使用需求并将其提交给资源池,资源池执行需求了解,建议所需的资源,并协调和监视资源的后续使用; (3)资源池:为整个资源管理操作提供基础结构,接受资源提供者的资源注册,接受资源用户的资源搜索,发现和消耗请求,协调,监视资源的服务质量,扩展对资源的发现词汇辅助资源和对需求的理解,支持需求的功能描述和资源能力的描述,使机器能够理解需求并判断资源的能力。

    Haiyun协作资源池的概念架构如图2所示。关键功能模块包括资源注册表,资源发布,资源发现,资源消耗,资源QoS管理,资源生命周期管理,资源计量和适配器。 Haiyun协作资源池的概念框架中的功能模块定义如下:(1)资源注册表:以目录服务的形式存储资源的语法和语义信息,并提供添加,删除,修改其他功能模块的注册表; (2)资源发布模块:提供资源发布接口,接收资源发布请求,并将资源语法和语义信息写入符合统一规范的资源发布请求的资源注册表中; (3)资源发现模块:提供资源发现接口并接收资源发现接口。资源搜索发现请求将用户提交的需求描述转换为资源池搜索请求,对资源池的返回结果进行过滤和匹配,并根据需求的匹配程度推荐满足用户需求的资源; (4)资源消耗模块:提供资源消耗的授权接口,以接收资源消耗请求,模块根据资源的计费规则向请求者发放资源使用标签,获得资源使用标签的用户可以发起对资源的请求; (5)资源计量模块:提供外部资源评审和资金来源。来源使用计量接口接收适配器票证评审请求,审核通过后,相应地对资源使用进行计数; (6)资源QoS管理模块:评估资源的服务质量,并向其他模块提供资源服务质量查询请求; (7)资源生命周期管理模块:提供资源生命状态查询和其他模块更改的访问接口,并管理从注册,使用,暂停到注销的资源生命周期状态管理。根据本文提出的概念体系结构,以下三种典型的资源释放,资源发现和资源消耗场景描述如下:(8)资源释放场景:对应于图2中的1.1到1.2进程,适配器调用资源释放接口,并提交资源。描述性信息,资源发布模块检查资源描述。如果满足统一规范,则资源发布模块将资源信息注册到资源注册表中。 (9)资源发现场景:对应于图2中的2.1到2.3流程,并且消费者调用资源发现接口提交需求描述信息,资源发现模块转换提取需求描述,搜索注册表,过滤器和匹配项注册表的返回结果,并将匹配结果返回给使用者; (10)资源使用场景:对应于图2,在3.1至3.4的过程中,消费者调用资源消耗接口请求资源的使用权,资源消耗模块根据所请求资源的使用和计费规则,并且使用者使用小票请求适配器。访问资源后,适配器将收到访问请求,询问将小票提交到资源计量模块,资源计量模块系统保留有小票根,以检查结果并返回适配器,适配器根据计量模块返回审核结果,允许或拒绝访问资源。

    5种基于用户意图的资源

    匹配框架基于上面提出的海云资源池架构。本文还提出了一种基于用户意图的资源匹配框架,如图3所示。资源匹配的实现过程如图3所示。(1)用户意图描述:对应于图中的步骤1,用户格式化意图的描述,包括获取资源的目的,价格的期望,QoS的要求,预期的输出结果等; (2)用户意图解析对应图:中的步骤2,解析模块将用户提交的意图描述解析为资源的语义描述,包括一般信息,输入/输出,QoS,前提条件等; (3)资源匹配根据特定的相似度算法,为:资源匹配模块,将解析后的用户资源需求与资源池中的资源进行匹配,并根据资源相似度推荐对应的资源; (4)资源推荐:将资源匹配模块输出的资源推荐给用户。

    6结论

    下一代智能应用程序的典型特征是,在海云的协作环境中,以业务需求为驱动力,实现了人与物等资源的相互协商,自动交互和协调,最终满足了特定的业务需求。和见面。然而,实现这一愿景还面临许多技术问题和挑战,主要体现在海云复杂环境中的资源表示,资源发现,资源组合,资源规划,资源组装和资源合作。为了解决上述技术问题,本文首先分析了现有资源池的运行机制,并在此基础上提出了基于SOA服务模型和相应架构模型的海云资源池扩展模型。上述模型为后续资源池的运行机理研究奠定了技术基础。

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