[发明专利]服务质量感知的并行柔性Skyline服务发现方法

说明书

本发明涉及一种服务质量感知的并行柔性Skyline服务发现方法，包括：由每个并行节点均执行锦标赛选择算法而对其内部的候选服务进行修剪；再使得每个并行节点均执行区块支配算法而对其内部的候选服务进行筛选而获得局部Skyline服务；将所有的局部Skyline服务集合构成第一集合，再用区块支配算法对第一集合进行筛选而获得全局Skyline服务；判断全局Skyline服务是否存在第一约束，若判断为是，则利用柔性Skyline服务修正算法进行处理得到柔性Skyline服务集合后输出,否则，直接输出全局Skyline服务。本发明降低了计算复杂度、提升了服务选择精度，利于准确、高效地过滤出优质服务。

技术领域

本发明涉及网络服务技术领域，尤其是指一种服务质量感知的并行柔性Skyline服务发现方法。

背景技术

在云计算按需付费商业模式的推动下，众多服务提供商基于云平台提供了大量的服务。随着服务的快速增长，服务搜索空间急剧增加。因此，通过删除质量不好的服务来降低选择难度变得至关重要。由于每个服务均具有时间、费用、有效性等属性，根据服务质量(QoS)筛选出非支配服务从而降低服务选择复杂度，该问题被定义为服务质量感知的Skyline服务(又称非支配服务)发现问题。也即，Skyline查询是指从给定的一个D维数据对象集合S中选择一个子集，该子集中的任意一个数据对象都不能被S中的任意一个其他数据对象所支配。所谓支配关系是指在D维空间的数据集合S中，如果数据对象p至少在某一幅度上优于另一个数据对象q，而且数据对象p在其他维度上都不比数据对象q差(p优于或者等于q)，那么数据对象p能够支配数据对象q。

Skyline查询问题是通过对多维数据查询处理，返回在所有维度上不比其他数据差，并且至少在一个维度上比其他数据好的数据集合。该问题中，每个服务都由一组服务质量(QoS)属性值表示，目的是根据服务质量筛选出非支配服务，从而降低服务选择的难度。目前，常用的Skyline服务发现方法包括：SFS(基于排序过滤的非支配性服务发现)、BBS(基于树结构的非支配服务发现)、改进后的BNL方法(基于区块嵌套循环的非支配服务发现)等。但是这些方法都是串行执行的，需要对任意服务进行两两比较以获取两者的支配关系，且各维度的服务质量属性均需参与比较，其计算复杂度很高。

考虑到爆炸式增长的服务数量导致搜索空间急剧增加，并行化是提高Skyline服务发现效率的有效途径。目前研究逐步提出了并行Skyline服务发现方法，但其计算效率仍有待进一步提高。

另外，由于业务需求和客户偏好等原因，服务间往往存在各种服务质量(QoS)约束(如期限和成本约束)、服务间依赖和冲突约束，但是现有的Skyline服务发现方法所输出的均为硬Skyline服务，均无法支持上述服务质量、服务依赖等约束，从而易出现多删或少删部分较好服务的现象，最终降低了服务选择的精度，从而无法准确地过滤出潜在的优质服务。例如，即使有些服务不是Skyline服务，但当他们一起被选择时，可获得QoS折扣而变得具有竞争力。

综上所述，现有Skyline服务发现方法存在计算复杂度高、服务选择精度低的缺陷，从而无法准确、高效地过滤出潜在的优质服务。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中Skyline服务发现方法的计算复杂度高、服务选择精度低的缺陷。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种服务质量感知的并行柔性Skyline服务发现方法，包括以下步骤：

S1)将每个任务的所有候选服务随机分配到多个并行节点，每个并行节点并行执行锦标赛选择算法而对并行节点内部的候选服务进行过滤修剪；

S2)获取过滤修剪后的所述候选服务的服务属性的边界值，并使得每个并行节点均根据获取的所述服务属性的边界值进行区块划分；

将过滤修剪后的所述候选服务重新分配到多个所述并行节点中，并将每个并行节点中所分配的候选服务归属到相应的区块；