服务消费者在选择服务之前,通常需要基于其他消费者的经验对未使用过的服务的质量进行预测.考虑到不同服务消费者对同一服务的服务质量的感受之间可能存在较大的差别,提出了一种QoS(quality of service)预测方法.该方法以消费者的历史经验为基础,计算消费者之间以及服务之间的相似程度,并以此相似度为基础对消费者并未使用过的服务的QoS进行预测.实验结果表明,这种方法可以显著提高Web服务质量预测的准确性.
随着Web服务的迅速发展,Web服务的服务质量,即QoS(Quality of Service,以下简称QoS)成为面向服务的应用能否成功的关键因素之一。目前的研究大多集中在基于QoS的Web服务应用,如支持QoS的动态服务组装和调度等;这些研究大多建立在能够获取大量真实可用的Web服务的QoS数据的假设之上。然而现有的研究缺乏一个灵活完善可用的QoS获取框架,QoS数据的获取存在获取方式单一、QoS数据量过少、获取的QoS数据不准确等问题。现以Web服务QoS数据的获取为研究对象,给出一个Web服务多源QoS数据采集框架,该框架包含了QoS数据的获取、存储及QoS的度量,为基于QoS的Web服务应用提供了基本的支持;基于该框架,从Web服务客户端、Web服务提供端、Web服务在线测试端等多个采集端设计并实现了多源Web服务QoS数据的采集,并通过实验证明了所提出方法的有效性与实用性。
Web Service是目前研究界和产业界广泛关注的技术之一.随着Web Service的广泛应用,研究者们普遍认识到,服务的非功能属性,即服务质量(Quality of Service,QoS)是面向服务的应用能否成功的关键因素之一.因此,研究者们尝试从多个角度对QoS相关问题展开了研究.然而,现有工作普遍关注基于QoS的动态服务选择和组装等上层应用技术,而对于如何获取、存储、度量QoS等基础支持技术研究较少,而这些基础性工作对QoS相关的研究工作具有显著的重要性.此外,不同应用领域对Web Service QoS的需求不尽相同,因此,需要有一套灵活的机制支持在QoS模型定义、QoS度量方法、QoS信息采集等方面体现出的领域特性.针对这个问题,文中提出了一个可扩展的Web Service QoS信息管理框架,详细分析了该框架涉及到的重要方法与核心技术,并给出了该框架在北京大学软件构件库系统中的设计决策和方案.最后,介绍了文中框架在一个863计划项目中的应用实例,该实例展示了用户根据其应用的领域需求对本框架进行扩展并进行Web Service QoS管理的方法,从而验证了本管理框架的可扩展性及实用性.
