随笔分类 - 论文笔记
关于技术性论文的笔记, 这类笔记是本博客的主要内容
摘要:介绍了两篇基于MILP方法的, QoS aware服务组合相关论文的实验部分.
第一篇是Zeng04, "QoS-aware middleware for web services composition";
第二篇是Alrifai09, "Combining Global Optimization with Local Selection for Efficient QoS-aware Service Composition" Experiment settings.
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摘要: 这两个合办的会议号称是"flagship conferences of the IEEE Computer Society Technical Committee on E-Commerce", 不过感觉也挺水的. 这里列的两篇都只有4页, 从创新, 技术, 写作等方面来看, 都不是很好.
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摘要: 粗略地扫描了一遍这篇早期服务组合方面的综述, 感觉自己对早期服务组合方面的论文还不是很熟悉, 毕竟平时精读的论文多数都是最近几年的为主. 这次泛读这篇论文的主要目的是想要了解一下这篇被高引用的综述的主要内容, 分类思路等, 有个大概的印象, 对一些细节就不深入了.
本文讨论的主要内容包括服务组合的迫切性, 实现服务组合必须的技术, 已有的几种服务组合策略等. 以下是论文摘录.
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摘要:这是篇早期服务组合方向的论文, 是最早针对基于AI planning方法服务组合方面的综述, 这部分内容也是本文的重点.
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摘要:问题背景:
快速发布应用程序很重要
-->WS有很大潜力帮助实现B2B/EAI无缝集成
-->当时针对WS组合工作比较零散, 不充分, 缺乏标准化的工具与平台.
business world: WSDL+BPEL+SOAP
academia: 使用本体来表示WS, 使用AI planning方法(基于目标推理)来实现组合
本文工作:
第一次提出了点对点服务组合的集成工作(specification -> deployment). 提供了相应工具与平台的原型系统.
本文的创新类型属于集成创新, 主要介绍了一个集成的系统, 全文按照系统的最初输入(用户输入)到最终输出(可部署的BPEL文件)的过程为主线展开.
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摘要:讨论了将WSC(Web Service Composition)建模为MMKP问题, 并使用MILP来解决.
ILP方法大同小异, 无非就是定义一个objective function, 若干constraints, 没什么花头. 与Zeng04相比, 本文主要有2个改进:
(1) 目标函数是各个execution plan分数与执行频率相乘后的和
(2) 对每个subpath的execution time都进行约束, 而Zeng04中只考虑critical path.
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摘要:问题描述: 由于Internet环境的开放性和动态性以及Web服务的随机性, 组件服务的QoS具有很强的不确定性.
本文中的服务组合采用半自动方式, 即要解决Internet环境下预定义流程的Web服务选择问题, 作者将此问题定义为对一个随机型离散事件系统进行动态寻找最优规划的过程, 通过引用, 作者指出复杂度是P完全的(前言).
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摘要:Al-Masri, E. Mahmoud, Q.H, Web Service Discovery and Client Goals, Computer, 2009
IEEE Computer是一本杂志, 面向计算机所有领域, 因此可读性较强但专业性不强. 发表的论文是关于业内当前的研发, 趋势, best practices以及变化等. 一般是业内已经有一定成就的人才能在这种杂志上发文.
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摘要:这几篇论文难度并不高, 没有复杂的算法, 没有完整的系统, 也没有实验验证, 主要是总结性的一些工作, 之所以会被高引用, 可能的原因是(1) 发表时间较早 (2)内容关于是组合服务领域的基本问题 (3) 论文本身简单易懂
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摘要: WS处于高度动态环境中, QoS会频繁变化, 因此需要有自我恢复(self-healing)能力. 现有解决方案有2种: (1)发生变化时重选服务. (2)为每个成员服务备份好替换路径.第一种方法会中断原组合服务运行且会有性能问题.第二种替换服务事先选择好, 但替换服务的QoS也可能发生变化.
本文基于performance prediction, 对各个成员服务定期进行预测, 若组成服务QoS变坏的可能性较大, 且此组成服务目前无替换服务, 则触发重选过程(S5.1, S5.3).
(S5.4)则是在介绍重选的具体过程, 这个过程与一般的组合服务选择差别不大. 作者加上了一个reliability constraints Rc, 并将这个过程称为"reliability-oriented Qos-driven reselection". 公式(24)是整数规划问题的数学表示. 我的一些理解: (1) 组合的结构已经确定的(abstract service不会变) (2)选择replacement composite service时不考虑已经执行完毕的服务
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摘要: 本文要解决的问题是服务组合场景中的服务选择问题, 采取的方法是基于组合服务执行信息.对于组合服务选取问题, 传统的方法多是基于QoS进行服务选择, 作者认为该种方法存在两个缺点: 当前Web服务技术不支持QoS信息且有些QoS信息是动态的;该种方法很难合理度量基本服务间的关联关系.
本文提出的服务选择方法与传统方法相比, 可以认为是"逆向"的, 即传统方法一般是在服务被部署之前做好选择, 而本文的方法则要求组合服务已经运行, 存在历史数据, 通过分析这些数据来指导服务选择.作者认为此种方法存在的一个缺点是"不能体现用户特定的选取意图".
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摘要:本文主要的创新点在于提出了3种基本服务间的关联关系(S4.3)
(1) 可组合关联关系
两个存在数据逻辑关系的基本服务能否组合的关系.
这种关系要涉及到语义.
(2) 商业实体关联关系
对商业实体关联度的量化比较简单: 合作关系2分, 无关系1分, 竞争关系0.5分
(3) 统计关系
两个基本服务是否经常绑定在一起执行的关联关系.
文中假设服务之间存在的这些关系是给定的, 没有对如何挖掘这些信息进行讨论
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摘要: 基于QoS的服务选择可分为local selection和global selection, 这两种方法都有一些缺点, 前者是无法获得最优解, 后者存在性能问题(NP难).
本文作者认为: 在可接受的代价下找到没有明显违反QoS约束的服务要比花费很高代价来获得最优解更为重要, 基于此想法提出了一种"combines global optimization with local selection techniques"的服务选择方法. 核心思想是将global QoS constraints分解成local constraints, 使用的是MIP方法, 得到的是近似解.由于获得了local constraints, 可适用分布式场景中(没有中心管理节点)进行服务选择, 可扩展性更好.
这篇论文针对的是服务组合的经典问题, 技术方案也算不上重大创新(创新点主要在4.1), 而且只针对服务组合中最简单的结构(sequential)进行讨论, 做为一篇WWW的论文, 感觉有点偏弱.
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摘要:本文使用MDP对WSC问题进行建模, 该种建模方法能够考虑Web服务的不确定性(业务逻辑不确定性和服务质量不确定性).
本文总共只有短短4页, 不过涉及了一些我不熟悉的东西:
情景演算(situation calculus): 一种多类型(many-sorted)一阶逻辑语言(具有某些二阶特性)
Golog: 基于情景演算理论的高级逻辑编程语言.
DT-Golog: 扩展了决策理论的Golog逻辑编程语言, "将逻辑编程和MDP规划无缝结合".
如果熟悉以上这些概念的话, 相信论文本身没什么特别的地方.
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摘要:本文使用MDP方法对WSC进行建模, (S3.2)讨论了如何对Sequential结构进行建模, (S3.3)进一步讨论如何对conditional/parallel/iterative 结构进行建模. (S4)中则介绍了两个求解MDP的经典算法backward recursive value iteration和forward value iteration.
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摘要:针对Yu Tao的ISeBM05, 本文主要有两方面改进:
(1) 如果failed node的immediate predecessor node的out degree为1, 那么Yu Tao的CSBP算法就无法得到解; 本文针对这个问题, 采用了继续向后回溯的办法, 直到找到一个node的out degree>1; 但是Yu Tao的CSBP的方法是用来恢复正在执行的流程, 而本文方法可能要回溯到immediate predecessor node之前的node, 因此是无法使正在执行的流程继续的.
(2) 对节点间链接的QoS进行了建模, 包括loss probability, network delay, bandwidth ratio. 这个没有本质的变化.
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摘要:combinatorial model
将问题建模为multi-dimension multi-choice 0-1 knapsack problem (MMKP)
基于Khan, S的heuristic algorithm(HEU), 开发了WE_HEU算法来求解.
graph model
将问题建模为multi-constraint optimal path problem (MCOP)
基于针对单限制最优路径的CSP算法, 开发了MCSP算法. 这个算法与CSP并没有本质的区别, 无非是原先只要原先只要比较一个QoS, 现在要比较多个而已.
MCSP算法可能会生成过多的备选路径, 因而作者由提出了改进算法MCSP-K, 在RELAX时只保留K个路径.
定义了nonlinear cost function(引用于Multi-constrained optimal path selection, INFOCOM 2001)作为筛选路径的标志. 对于这个nonlinear cost function函数, 有两点要提一下
(1) 作者特意讨论了λ->∞时的情况, 并
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摘要:本文讨论的是当成员服务失效或负荷过重时, 如何确保服务流程不受影响.
提出了两种算法:
backup path approach(CSPB): 在线使用; 跳过失效服务, 运行备选路径, 可以使正在执行的流程继续; 只找出局部最优解(未执行部分子图的最优解).
replacement path approach(CSPR): 离线使用; 为每一个node设定替换路径; 找出的是全局最优解.
运行效率: CSPB大概是CSP的3倍, CSPR大概是CSP的2倍
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摘要:Yu Tao
个人主页: http://link.ece.uci.edu/tyu/index.html,
个人简历上介绍, 本科就读于成都电子科技大学(1995), 硕士是北邮(1998), PhD在University of California, Irvine(2002), 博士论文的题目是"QoS (Quality of Service) in Web Services: Architecture, Model and Algorithms"
这篇论文对研究的问题做了一些简化:
(1) 只考虑sequantial composition model (这个是一个比较重大的简化)
(2) 只考虑具有一个QoS约束条件(delay)
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摘要:这篇是较早讨论 reputation for web service/service provider的论文之一.
作者提出
Reputation =
as a more intuitive indicator of the provider's trustworthiness
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