企業戰略驅動的QoS屬性相關Web 服務選擇與部署方法

于 磊 王智立 戢 勇 孟洛明 邱雪松

(北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室 北京 100876)

1 引言

企業的業務市場變化正在加劇，客戶的需求和維護成本與日俱增。面對市場的不確定性，企業必須找到維持自己競爭力的方式。信息系統可以提高企業對市場的快速反應能力，面向服務的體系(SOA)已經成為一種對信息系統的構造方法。企業對與其目標相關的，可以滿足客戶需求和期望的高質量IT服務的需求越來越強烈，促進了傳統的以技術為中心的IT管理模式向以服務為中心的IT管理模式轉移[1]。業務驅動的服務管理研究已成為目前信息領域的熱點[2,3]。然而，以前的研究主要關注IT系統問題，很少考慮企業發展的戰略，戰術和收益問題。所以企業需要考慮3個層面的決策問題[4]：(1)戰略決策：在市場中建立企業的核心競爭力，例如產品價格和客戶滿意度等；(2)運營決策：決定服務的QoS屬性，例如響應時間和可靠性等等；(3)戰術決策：找出每個業務對企業的貢獻并且在戰略層面衡量QoS權重，例如核心業務的可靠性和響應時間比成本更重要，次要業務的成本比其它屬性更重要。

在戰略層面，一個企業可能決定要提供響應時間更快，成本更低的業務給客戶，以保持最優競爭力。一家企業提供的業務是由不同部門協同完成的，這些部門分別進行戰術層面的決策。因為降低成本的代價過高，各部門可能決定把所有資源集中在提高響應時間上，而把降低成本放在較低的優先級上。缺少通訊渠道，標準化流程，以及較差的IT服務支持都可能使戰術層面的決策不符合企業戰略層面的決策。

多準則決策方法是一種對具有多個屬性的方案進行排序的方法[5]，可以用于解決企業的3個層面的決策問題。很多研究者[6-9]使用層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)，即一種多準則決策方法，對具有多個QoS屬性的服務進行排序。然而，該方法沒有把運營層面的決策和戰術層面的決策聯系起來，并且沒有區分服務對企業業務的重要程度。Casola等人[10]用層次分析法來獲取用戶的偏好，然后根據這些偏好來評估這些服務。盡管考慮到客戶的滿意度，但作者沒有考慮戰略因素。Godse等人[6]考慮了一些服務的業務屬性，例如采購成本和使用成本等，但仍沒有觸及戰略問題。還有一些研究者[8,11,12]針對多個用戶的場景提出了基于層次分析法的協同過濾方法。Büyük?zkan等人[13]考慮到語言表達的模糊性，將模糊層次分析法應用于醫療服務中。Tao等人[14]使用層次分析法在動態和實時的環境下選擇最可信的交易伙伴服務。

以前的研究假設一個Web服務中QoS屬性間的關系是獨立的，但這并不符合實際情況，不同QoS屬性是正相關或者負相關的，并且某些 QoS屬性具有匯聚性(匯聚成幾個集合)，集合內的互相作用關系要強于集合間的關系，低層次的集合更大地影響高層次的集合。因此，我們把QoS屬性分類，并確定類間的關系，然后計算出具有依賴關系的QoS權重。以前的Web 服務選擇方法根據綜合的QoS權重計算出最優的候選服務提供給用戶，但這樣綜合最優的候選服務并不一定是用戶最需要的。例如，有兩個候選服務，一個服務具有綜合最優的QoS值，但是一些QoS屬性不滿足用戶約束，另一個服務的綜合QoS值比較低，但滿足所有的用戶約束。在這種情況下，以前的服務選擇方法將選擇第1個服務，但這不一定是用戶最想要的服務。

本文提出一個改進的層次分析法，綜合考慮企業的3個層面的決策來選擇和部署服務。本文的目標是減少技術視角和業務視角的差距，從而能讓信息系統更好地服務于業務策略。本文的方法可以給出將Web 服務部署在最優服務器上的決策方案。

2 本文提出的服務選擇和部署方法

本文提出的服務選擇和部署方法分兩個階段：第1階段進行戰術和運作層面的決策，第2階段根據第1階段的決策篩選出符合戰略層面的決策。

2.1 戰術和運作層面決策

這一層決策首先需要確定 QoS屬性權重。在Web 服務服務選擇問題中，QoS屬性權重的取值直接影響了組合服務的質量。通常，QoS屬性間具有依賴關系。例如，可擴展性影響可靠性，因為當一個系統不能很好地擴展來應對增加的負載時，其可靠性也隨之降低。如果忽略這些依賴關系來進行服務選擇，則優選服務的準確性將降低。

QoS屬性有很多，本文取其中常用的幾種，如圖1所示，QoS屬性間的關系應當由相關領域的專家指定(圖中箭頭)，QoS屬性間關系的權重可由AHP方法計算得出。不失一般性，通過在 QoS屬性成對比較矩陣(表1)中增加或刪除QoS屬性來保證QoS屬性的完整性和定制性需求。根據QoS屬性間依賴關系的強弱，本文將各QoS屬性分成3類，其中前兩類和性能相關，后一類和非性能相關。前兩類中一類是高層QoS，一類是低層QoS。低層QoS直接被網絡延遲等因素影響，同時可能造成一個或多個高層QoS屬性的極大變化。

圖1 本文提出的QoS屬性依賴圖

高層QoS包括：可用性(AV)，可靠性(RL)，可擴展性(SC)。低層QoS包括：響應時間(RT)，吞吐率(TH)。非性能 QoS類包括：成本(CO)，信譽(RP)，安全(SE)。

在QoS屬性分類圖中，箭頭表示依賴關系，帶箭頭的一端表示被影響的屬性，雙向箭頭表示互相影響。對于圖 1，我們構造了成對比較矩陣，具體見表1。如果最上面一行的一個QoS屬性影響了最左邊一列的某一個QoS屬性，那么在圖表中的相應值大于零，如果不影響則等于零。

使用AHP方法計算表1的成對比較矩陣，可以求出QoS的權重，如表2所示。

傳統 Web 服務選擇方法很少考慮所選服務間的關系。例如，把所選服務部署在一個服務器上可能降低服務器的性能或者增加預期的成本。我們用方案來表示戰術和運作層面的決策，一個方案是企業的服務在服務器上的一個分配方案。每個方案在戰略層面可能具有不同的戰略優勢和劣勢。企業可以決定響應時間、成本、可靠性和可擴展性等戰略評價指標。使用層次分析法進行戰術和運作層面的決策，層次結構圖的目標是各個戰略指標，戰略指標即QoS屬性，具體結構圖如圖2所示。

表1 QoS屬性成對比較矩陣

表2 QoS屬性權重

圖2 戰術與運作層的AHP結構圖

以圖2為例，如果選擇了服務a且選擇其戰略指標是可擴展性，那么所選的方案應該是對服務a具有最好擴展性的方案。如果戰略指標是響應時間，那么所選的方案應該是對服務a具有最短響應時間的方案。從用戶價值的角度來看，用戶可能選擇那些具有最小響應時間和最低成本的方案。

2.2 戰略層面決策

戰略就是要保證公司根本的、長遠的和整體的利益，起到對下屬部門所制定方案的糾正作用。首先，公司要制定戰略決策，其次，從下屬部門的戰術和運作決策中選擇最貼近戰略決策的方案。這一節需要對上一節提出的方案從戰略角度進行排序。上一節提出的戰術和運作層決策方案，一般是由企業中不同部門的管理者根據自己部門的業務特點提出的。這些分散的和局部化的方案需要符合企業的總體戰略決策，本節主要討論如何選擇符合企業戰略的方案。

對于兩個方案，Pi和Pj，在所有戰略指標上Pi優于Pj被量化可表示為

第k個戰略指標的權重w如表2所示，m是戰略指標的數量，A是方案在指標下的值。

一個方案相對于其它所有方案的優化值Δ+，以及一個方案對于其它所有方案的差距Δ-可用式(2)和式(3)計算：

其中，x是所有可選方案的數量，P表示可選方案的集合。一個方案的Δ+和Δ-值很可能不同。本文采用式(4)進行權衡。

按式(4)排出的方案順序可以作為最終的排名列表，但還需考慮客戶的確切需求。客戶的確切需求意味著客戶需要最符合他要求的方案，而不是各方面最好但可能有一兩個方面不符合需求的方案。因此，我們提出了新的排名方法，用式(5)表示用戶需要的方案對所選方案的差別。差別越小，排名越高。

結合式(4)的排名(Δ)和用戶需求排名(Δs)，本文還提出另一種排名方法：

如果企業管理者偏向于綜合優先排名，可以提高a的值。如果企業管理者偏向于用戶需求排名，可以提高b的值。

3 案例研究

在本例中，有兩個提供云服務的提供商，提供商1和提供商2，提供Web 服務托管服務，并且QoS屬性值有差異。一個客戶企業將部署兩個Web 服務(分別是WSa和WSb)在這兩個云服務提供商上。客戶企業需要平衡成本，根據性能和客戶價值等來決定哪些Web 服務部署在哪些云服務提供商上，并且制定的方案要符合企業戰略。云服務提供商提供的各項指標如表3所示。

表3 提供商提供的服務QoS屬性值

不同的Web 服務給企業產生了不同的商業價值，并且同一個Web 服務部署在不同的服務器上會有不同的成本和性能。綜合這兩個因素，IT管理者需要平衡運營成本和服務的商業價值。本文提出的方法綜合了戰略層、戰術層和運作層3個層次的決策。首先從表1中抽取出本例涉及的QoS屬性，然后使用層次分析法計算出響應時間，成本和可用性的權重，如表4所示。

表4 QoS權重

3.1 戰術層和運作層決策

戰術層和運作層的決策是第1階段的決策，其結構如圖 2所示。在該案例中，共有兩個 Web 服務和兩個云服務提供商，即有2×2種方案，例如方案1是將服務a部署在提供商1上，服務b部署在提供商2上。管理者設計了在響應時間屬性下部署服務a的成對比較矩陣并得出了結果如表5。

表5 涉及WSa時間屬性的方案比較矩陣

接下來設計在響應時間屬性下部署服務b的成對比較矩陣并求出結果，與表5的結果合并得到表6。

表6 涉及時間屬性的方案匯總

此時，管理者需要做出決定，哪一個服務的響應時間對企業的業務策略更重要，設計出表7。

表7 服務在時間屬性上對業務的重要程度

根據服務的響應時間對業務的重要程度，方案的得分由式(7)求得。

接下來用同樣的方法求出方案在成本和可用性上的得分，綜合這些得分，得到如表8所示的結果，S是企業制定的戰略目標，在本文中為已知值。

表8 企業戰略與各戰術方案

3.2 戰略層決策

根據上一步求得的方案值(表8)和QoS權重(表4)，按照式(1)~式(5)，可以得到各方案的排序，如表9所示，從而選出最符合戰略層決策的方案。

從表9中可以看出，以Δ排序，方案3的排名最高，但其Δs中的排名僅為第2。根據式(6)，可以調整a和b的值來得到一個唯一的排名列表。排到最頂端的是最符合企業戰略的方案。

表9 戰術方案的排序結果(按Δ排)

4 結論

業務能力與IT水平相匹配一直是企業發展的最高優先級，SOA是推動這種匹配的關鍵技術。然而，如果沒有一個可以銜接戰略、戰術和運作層面的方法，使用SOA的優勢將很難在企業的業務層展現出來。此外，如果認為服務的QoS屬性間的關系是相互獨立的，將不能很好地判斷QoS屬性的變動對客戶價值的影響。因此，考慮上述兩方面因素，本文提出了一種改進的層次分析法，該方法結合戰略、戰術和運作層面的決策，同時考慮相互依賴的QoS屬性，對服務選擇和部署的方案進行了排序，從中選擇出最適合企業戰略的方案。

[1] Iden J and Eikebrokk T R. Implementing IT service management: a systematic literature review[J].International Journal of Information Management, 2013, 33(3): 512-523.

[2] Lima A, Jacques S, and Sauve J. Capturing the quality and business value of IT services using a business-driven model[J].IEEE Transactions on Network and Service Management,2012, 9(4): 421-432.

[3] Bartolini C and Stefanelli C. business-driven IT management[C]. International Symposium on Integrated Network Management, Dublin, 2011: 964-969.

[4] Hong E K. Information technology strategic planning[J].IT Professional, 2009, 11(6): 8-15.

[5] Rohitratana J and Altmann J. Impact of pricing schemes on a market for Software-as-a-Service and perpetual software[J].Future Generation Computer Systems, 2012, 28(8):1328-1339.

[6] Godse M, Sonar R, and Mulik S. The analytical hierarchy process approach for prioritizing features in the selection of web service[C]. IEEE European Conference on Web Services,Dublin, Ireland, 2008: 41-50.

[7] Lamparter S, Ankolekar A, Studer,et al.. Preference-based selection of highly configurable web services[C]. International Conference on World Wide Web, Banff, Canada, 2007:1013-1022.

[8] Wanchun D, Chao L, Xuyun Z,et al.. A qos-aware service evaluation method for co-selecting a shared service[C]. IEEE International Conference on Web Services, Washington DC,USA, 2011: 145-152.

[9] Thirumaran M, Dhavachelvan P, Lakshmi P,et al.. Parallel analytic hierarchy process for web service discovery and composition[C]. International Workshop on Information Integration on the Web, Hyderabad, 2011: 456-461.

[10] Casola V, Fasolino A R, Mazzocca N,et al.. An ahp-based framework for quality and security evaluation[C].International Conference on Computational Science and Engineering, Washington DC, 2009: 405-411.

[11] Dou W C and C Lv. A collaborative QoS-Aware service evaluation method among multi-users for a shared service[J].International Journal of Web Services Research, 2012, 9(1):30-50.

[12] 王海艷, 張大印. 一種可信的基于協同過濾的服務選擇模型[J]. 電子與信息學報, 2013, 35(2): 349-354.Wang Hai-yang and Zhang Da-yin. A trustworthy service selection model based on collaborative filtering[J].Journal of Electronics&Information Technology, 2013, 35(2): 349-354.

[13] Büyük?zkan G and ?if?i G. A combined fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS based strategic analysis of electronic service quality in healthcare industry[J].Expert Systems with Applications,2012, 39(3): 2341-2354.

[14] Tao W and Zhang G Q. Trusted interaction approach for dynamic service selection using multi-criteria decision making technique[J].Knowledge-Based Systems, 2012, 32(SI):116-122.