赵军富，赵宇红

（1.内蒙古科技大学工程训练中心，包头 014010；2.内蒙古科技大学信息工程学院，包头 014010）

Internet技术的快速发展提供了一个分布式系统发展的新时代.目前大部分信息系统的发展是专注于Web应用程序.Web系统的信息资源通常是分布式的、动态的和多样的.以往关于Web服务的描述侧重于服务的功能属性，如WSDL（Web services description language）是描述Web服务接口的标准.在经典的SOA（service oriented architecture）体系中，服务的注册和发现中心 UDDI（universal discription，discovery，and integration）使用WSDL作为服务的主要注册信息.然而，随着SOA的推广，Web服务提供商不断增加，由于多个Web服务提供类似功能，Web服务的服务质量（quality of service，QoS）[1]需求已经对服务提供者和消费者至关重要.服务质量（QoS）描述了Web服务的各种参数，是Web服务非功能性属性的主要方面.因此，必须具有支持QoS的验证、选择、谈判和监控的架构.为了解决上述问题，本文引入一个基于Web服务集群技术的QoS，提出了一种使用多Agent系统的新的服务发现方法，根据用户的QoS偏好来帮助选择适合用户质量偏好的最佳服务.

1 Web服务注册和发现的MAS架构

Web服务发现的目的是给特定的任务选择最佳Web服务.当Web服务使用动态发现时，一般会发现一个或多个服务提供者.本文提出一种动态Web服务发现技术处理Web服务的冗余问题.通过图1所示的Web服务多Agent架构[2-3]来解决常见问题Agent间的交互.本架构由基本的Web服务模型组件组成，比如Web服务提供者、Web服务使用者和UDDI注册中心.通过使用Agent系统（MAS）完成与UDDI的信息交互，并进行储存QoS信息.

图1 Web服务多Agent架构Fig.1 Web service architecture with multi-agents

1.1 响应Agent

响应Agent包括检索Agent和质量分析器.检索Agent的主要活动是选择最合适的Web服务满足请求者的QoS约束条件、偏好以及服务功能需求.消费者为特定的服务可以通过检索Agent搜索UDDI注册中心.质量分析器从服务消费者收集关于Web服务的QoS反馈意见并检查服务的质量.最后，响应Agent收集查询结果、排序并根据比例关系将它们显示出来.

1.2 认证Agent

认证Agent由服务的提供者、验证和认证器、Web服务存储（WSS）组成.服务出版商进行Web服务相关信息的注册、更新和删除.验证和认证器负责认证Web服务的QoS属性；证书信息包括证书号码、发证日期、从业的年数和服务位置；如果证书不能被发布，信息将反馈到提供者，从而由认证Agent验证并提供证书.此外，证书副本存储在WSS以供将来使用.

1.3 查询Agent[4]

服务提供者通过服务出版商发布它们在注册表中的服务信息.查询Agent充当响应Agent和Web服务消费者之间的中介.Web服务消费者向查询Agent发送查询请求；查询Agent收到消费者发出的请求以后开始和检索Agent进行通信，在检索Agent的帮助下给出检索结果；最后由响应Agent向查询Agent提供查询及检索到的服务.

1.4 多Agent系统的优点

多Agent系统提供了一种子系统松散耦合的有效途径，其主要优点包括:

（1）缩短了基于应用程序Agent的交易时间；

（2）为大量用户提供好的性能；

（3）提高了可维护性；

（4）降低复杂性.

1.5 组件交互的序列

图2中给出了一个消费者在应用程序中使用了一些组件之间的交互序列[5].

图2 架构组件的交互Fig.2 Architectural component interactions

（1）最初由MAS向UDDI注册中心发布查询接口.

（2）Web服务提供者在UDDI注册中心发现查询接口.

（3）服务提供者在MAS中注册QoSWeb服务，提供关于该服务的功能性和非功能性信息.

（4）MAS的认证Agent验证QoS信息并颁发证书.

（5）QoS证书的一份副本存储在WSS，并且这份副本被发送给服务提供者.

（6）服务出版商根据QoS证书在UDDI注册中心发布Web服务.

（7）消费者应用程序向查询Agent（MAS）提出服务发现请求，并且提供功能和QoS要求.

（8）响应Agent（MAS）根据所需要的服务功能和服务质量需求在UDDI注册中心找到相应服务.

（9）响应Agent在检索Agent帮助下验证提供的QoS证书和存储在WSS中的等级，进行质量的分析.

（10）检索Agent报告发现的服务，通过查询A－gent反馈到应用程序.

（11）网络服务客户绑定发现的网络服务.

（12）消费者通过查询Agent调用服务后向质量分析器反馈信息.

（13）质量分析器计算客户反馈的评分，然后将评分存储到数据库（WSS）中，为接下去的服务发现过程做准备.

1.6 QoS匹配[6]、反馈评价和服务发现算法

如图3所示，Web服务消费者通过查询Agent向响应Agent发送一个服务发现请求，查询Agent然后联系UDDI注册中心去查找满足客户功能和QoS要求的服务.如果有一个服务满足客户的功能需求和其QoS信息，则该服务被认为是一个“匹配”.如果没有一个Web服务满足则由响应Agent返回一个空结果给客户.如果多个服务都匹配功能和QoS要求，响应A－gent对每个匹配的服务根据客户提出的主要QoS属性或者默认的主要属性以及平均响应时间来计算QoS分数.最好的服务排名第一，其它服务的排名由主要QoS属性的值决定.具有最高的QoS排名的前M个服务被返回到客户端.

图3 质量匹配、反馈评价和服务发现算法Fig.3 Quality matching，feedback rating and service discovery algorithm

2 QoS属性[7]与Web服务

为了有助于创建一个通用的QoS[8]描述模型，将一个通用的QoS属性集合列举在表1中.

表1 一组QoS属性通用集合Tab.1 Common set of Qos attributes

每个Qos属性的定义如下:

（1）响应时间:指从服务请求结束到服务响应开始的运行时间.响应时间是一个典型的性能属性，可以用如下公式所示:

响应时间=执行时间+等待时间式中:执行时间是指执行服务功能的持续时间；等待时间是指所有可能调解事件花费的时间，如服务消费者和提供者信息传输所需的时间.

（2）服务可用性:一个服务可操作和可访问的程度决定了服务的可用性.服务可用性可以用如下服务的正常运行时间和停机时间的比例来定义:

服务可用性=正常运行时间/（正常运行时间+停机时间）

式中:服务的正常运行时间和停机时间可以通过失效时间的平均时间（MTBF）和修复时间的平均时间（MTTR）分别来计算.

（3）反馈评价得分:是指服务消费者对于Web服务的QoS反馈评价得分，假设所有评价都是可用的、客观的和有效的，服务消费者在使用服务后对服务的满意度提供一个评价.反馈评价是一个从1到10的整数，10表示非常满意，1表示强烈的不满.

3 实验结果

本文通过实验比较多Agent架构和现有系统，以此来评价本文方法的有效性.通过一组并发客户调用MAS来计算响应时间（RT）和服务的可用性；然后增加客户的数量直到达到最大容量数，检查随之负载的增加响应时间是否仍然稳定.图4比较了MAS系统的响应时间和现存的QoS服务中间代理的响应时间.

图4 客户数量与响应时间Fig.4 Distribution of reaction time with increased number of clients

从图4中可以看出，随着用户数量的增加，MAS和现存的QoS[9]中间代理的响应时间都呈线性增加.但是MAS的响应时间和现存系统的响应时间相比，是非常短的.

图5比较了2个系统的服务可用性.

图5 客户数量与可用性分布Fig.5 Distribution of availability with increased number of clients

从图5可以看出，第一个客户使用了服务后，现存系统的服务可用性先有一定波动，然后服务的可进入性逐渐稳定；当客户数量到达220个时，服务可用性达到85%；接着，当客户数量达到280时，服务变得不可用.但是，如果使用MAS系统，服务的可用性会大许多，其可用性优于现存系统.

图6比较了2个系统的反馈评价打分.从图6中可以看出本文提出的MAS的打分远高于现有的QoS代理.

图6 反馈评价打分比较Fig.6 Comparison of feedback rating score

4 结束语

本文提出了一种使用多Agent的新技术用于Web服务发现.该架构通过QoS登记、验证、认证和确认有效等方式支持Web服务发现.该方法使用响应Agent、认证Agent和查询Agent，这些Agent程序运行特定的功能可以很好地选择合适的Web服务.对本文方法和传统方法进行性能比较，结果表明，本文方法在响应时间、服务可用性和反馈评价得分等方面均优于传统方法.

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