[发明专利]一种基于数据细胞模型的Web服务演化方法

权利要求书

1.一种基于数据细胞模型的Web服务演化方法，其特征在于，所述服务演化方法包括以下步骤：

第一步、结合Bigraph理论，建立一个服务演化框架，分为信息抽取和细胞建模及服务行为演化分析两阶段；

1.1、信息抽取和细胞建模：提取服务的相关描述信息，得到服务描述元数据，基于提取服务的相关描述信息，根据服务的语法信息匹配服务操作参数与资源状态，基于Bigraph理论构建数据细胞和数据细胞簇的结构及生物特性，代表服务的状态信息与服务间潜在的调用关系；

1.2、服务行为演化：将数据细胞和数据细胞簇作为服务的演化行为方式的载体，选取数据细胞和细胞簇，按照吸收消化、进化生物细胞行为定义服务的组合生长规则，模拟服务生成组合服务的行为模式；构建基于数据细胞的服务演化模型；

第二步、基于所述的框架执行服务组合方法，过程如下：

步骤2.1：Web服务的信息抽取

在Web服务的信息抽取阶段，将服务的名称映射为s，每个服务对应一个控制C，唯一，组成规则为：C＝s:cotrol；将服务的可用性度量映射为U，将服务的端口的ID、名称和类型分别映射为pI、pN和pT，另外将端口的控制类型映射为pC，代表此端口是输入、输出还是输入/输出；将此服务和其他服务的依赖状态映射为CL，组成规则为：CL＝DL,CN，其中，DL是当前服务的依赖层次，CN则是与之依赖的另一个服务的控制名称；

步骤2.2：细胞建模

对于服务的形式化建模需要根据映射规则，将服务的结构和消息交互行为加以映射到对应形式化结构和动作，从而通过形式化的方法对服务及其组合进行进程演算；

步骤2.3：服务行为演化

服务组合以服务间的按需聚合为运行模式，以动态适应、随需演化作为其运行特征，在不可预测的用户需求驱动下，各协同服务形成错综复杂的交互关系，各服务进程需要与其他服务以一系列操作序列形式进行会话，结合服务与生物细胞特性构建数据细胞演化模型DCEM，随着用户需求与资源变更的变化，数据细胞发现现有的内部服务结构已经不能提供高质量的服务能力，需要进行相应的行为演化，使之在需求频繁变更和资源动态更新的情况下也能够高效的提供服务。

2.如权利要求1所述的一种基于数据细胞模型的Web服务演化方法，其特征在于，所述步骤2.2中，给出的形式定义如下：

定义1.数据细胞的Bigraph定义是一个五元组DC＝S,E,Ctrl,C^P,C^L:m,X→n,Y，其中，

(1)S是数据细胞内包含的有限的服务集，称为一个数据服务；对于数据细胞DC_i，其内最多有N_j个数据服务；

(2)E是包含服务集的有限边集合，称为一条连接边；

(3)Ctrl:S→C，代表服务到控制C的映射图；

(4)C^P、C^L为位置图和连接图，分别表示各计算服务的所在位置和服务之间的依赖关系；

(5)内部接口m,X代表数据细胞的Bigraph形式中有m个根和一组内连接边集合X，外部接口n,Y代表有n个site和一组外连接边集合Y；

定义2.服务的控制C是五元组C＝CN,CT,P,CL,U，代表该服务的上下文关系，其中，

(1)CN和CT分别是该服务控制的名称和类型；

(2)P是当前服务控制上端口的有限集，称为一个端口；

(3)CL＝DL,CN，代表该服务当前的依赖状态，DL是当前服务的依赖层次，CN是与之依赖的控制名称；

(4)U是当前服务的可用性度量，是一个概率值；

定义3.服务的依赖层次DL代表该服务的组合结构，取值来自状态集{⊙,＜＜,＞＞}，其中⊙,＜＜,＞＞分别代表此服务和其他服务为无依赖、前置依赖、后置依赖关系；

定义4.端口的定义是一个四元组p＝pI,pN,pT,pC,，其中，

(1)pI和pN分别是该端口的ID和名称；

(2)pT是该端口的类型，代表接口参数的类型；

(3)pC是该端口的控制属性，取值来自状态集其中分别代表该端口是输入端口、输出端口还是输入/输出端口；

数据细胞的Bigraph定义目的在于构造数据细胞的结构和生物特性，每一个数据细胞对应一个原子服务或者复合服务，从而体现服务的结构资源特点和相互依赖关系，数据细胞的具体结构和元素定义详见表1，一个数据细胞对应Bigraph中的Root，数据细胞中的每个服务对应Bigraph中的节点，服务之间的依赖关系为Bigraph中节点的连接边，每个服务的基本信息和上下文关系对应Bigraph中节点的控制，服务的每个输入、输出端口对应Bigraph中节点端口的形状；

表1

由于单个数据细胞提供的服务功能相对较为单一，但在实际应用中，为满足用户日益复杂的需求，需要从网络上选择合适的服务并按照一定的业务规则进行组合，构建可伸缩的松耦合的组合，数据细胞簇基于服务组合的四种工作流模式，由多个数据细胞按照功能属性和需求调用动态聚集组合而成；数据细胞基于Bigraph的合成、并置规则从而形成数据细胞簇，数据细胞簇同样能够消化从环境中感知吸收和其他数据细胞交流的信息，智能地与其他数据细胞进行互动，从而可以提供更加精确复杂的服务功能；DCEM中数据细胞簇的相关形式定义如下：

定义5.数据细胞簇的定义是一个三元组DCC＝DCS,CS,LinkS，其中，

(1)DCS是一个数据细胞的有限集，称为一个数据细胞；

(2)CS是数据细胞组合结构的有限集；

(3)LinkS是数据细胞簇中各端口的连接集合，称为两个端口的连接关系；

定义6.数据细胞的组合结构cs是一个三元组cs＝DC_i,DC_j,St，其中，

(1)DC_i、DC_j分别代表数据细胞i和数据细胞j，且满足DC_i∩DC_j＝Φ；

(2)St是组合数据细胞的依赖结构，取值来自状态集{·、+、||、*}，分别代表这数据细胞DC_i与DC_j组合是顺序、选择、并行或者循环结构；

定义7.端口的连接关系是一个二元组Link＝p_i,p_j，其中，p_i、p_j分别代表两个不同数据服务的端口，且满足p_i∩p_j＝Φ；

项语言是Bigraph动态演化的形式化规约和性质验证的基础，不同工作流模式的数据细胞簇项语言定义具有通用特征，为了更好的描述不同服务结构数据细胞簇的项语言定义，归纳总结一系列符号和定义，如表2所示：

符号	定义
m]]>	第m个数据细胞
n]]>	第n个数据服务
i]]>	第i条数据服务连接边
j,]]>	第j个内部名
j,]]>	用外部名替换的第j个内部名
k]]>	第k个外部名

表2

通过Bigraph中项语言的表达理论和表2中基于数据细胞结构的相关定义，对基于服务组合工作流模式构造的数据细胞簇分析，在数据细胞簇项语言形式化上下文中，定义基本代数概念，所述基本代数概念包括基调和项集；

定义8：数据细胞簇形式化定义上的基调∑由类子：数据细胞集DC、数据服务集S、边集E、内部连接集I、外部连接集O、地点集N和一系列操作符·、+、||、*组成，每个操作符f的操作数记为ar(f)；

定义9：令Σ是数据细胞簇形式化定义上的基调，则基调Σ上的项集∏(Σ)是满足以下条件的最小集合：

(1)每个类子变量都是项集中的元素；

(2)

(3)如果f∈Σ，且DC₁,DC₂,...,DC_iar(f)∈∏(Σ),那么f(DC₁,DC₂,…,DC_iar(f))∈∏(Σ)；

定义10：令Σ是数据细胞簇形式化定义上的基调，∏(Σ)是基调Σ上的项集,若u_(f)∈∏(Σ),则称u_(f)为基于操作f的项；项的定义采用结构归纳定义，表示成以下形式：

其中::＝表示归纳定义，EL_rule代表数据细胞簇Bigraph形式中边和连接的形式化定义，DC_iar(f)代表单个数据细胞的项语言定义，m为数据细胞的个数。