GeoQoS
—QoS感知的空間信息服務組合建模工具

譚振宇，樂　鵬，張明達，張錫寧

(1. 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學計算機學院，湖北 武漢 430079)

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GeoQoS
—QoS感知的空間信息服務組合建模工具

譚振宇1，樂鵬1，張明達1，張錫寧2

(1. 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學計算機學院，湖北 武漢 430079)

GeoQoS—A Tool for QoS-aware Geospatial Information Services Composition

TAN Zhenyu,YUE Peng,ZHANG Mingda,ZHANG Xining

摘要：基于服務質量(QoS)的服務評價和服務鏈優化，是空間信息服務的核心技術之一。然而，由于QoS數據的量測、發布和獲取缺乏相關標準及軟件工具的支持，在實踐中難以形成一個完善的QoS應用體系，現有空間信息服務組合建模軟件很少提供基于QoS的評價和選擇功能。本文設計了基于QoS的空間信息服務組合建模軟件架構，開發了QoS感知的空間信息服務組合建模開源工具——GeoQoS，實現了服務綜合評價、服務組合建模及服務鏈優化等功能，為QoS在空間信息網絡服務中的應用提供了參考。

關鍵詞：服務質量(QoS)；空間信息服務；服務鏈；地理信息系統(GIS)

面向服務架構(service oriented architecture，SOA)和Web Services技術的出現，帶來了地理信息系統(GIS)從傳統Web GIS向空間信息服務的過渡。隨著網絡環境下大量服務的開發與注冊，不可避免地會出現許多具有相同或相似功能的服務。為了提供更優的服務體驗，學術界就基于服務質量(quality of service，QoS)的服務評價和選擇作了大量研究，產出了許多理論成果。

一般的，服務質量可理解為“一個綜合評價服務的要素集合，用于衡量使用一個服務的滿意程度”[1]。現階段關于服務質量的研究主要集中在以下幾個方面：支持QoS的網絡服務體系架構研究[2-4]；基于QoS的服務評價模型和推薦算法研究[5-7]；基于QoS的服務組合優化策略及算法研究[8-10]等。但由于QoS要素的定義存在領域差異性，QoS數據的量測、發布和獲取缺乏相關標準的支持，現有工作中鮮有將QoS應用于實際網絡服務的案例。

本文針對地理信息領域的網絡處理服務，基于服務綜合評價模型和服務鏈優化模型，采用跨平臺語言Java開發了一套空間信息服務組合建模原型工具——GeoQoS。通過將QoS應用于空間信息服務的實際使用過程中，GeoQoS有助于快速選擇合適的網絡服務，提升服務鏈整體性能。

一、系統設計

1. 功能與架構

GeoQoS工具允許用戶根據需求創建抽象空間處理工作流，然后通過對服務注冊中心提供的處理服務組件進行QoS評估，自動選擇合適的服務組件與抽象原子服務綁定，形成可執行的服務鏈，最后執行遠程服務得到處理結果。GeoQoS的核心功能模塊包括：①空間處理工作流創建；②服務評估與服務鏈優化；③服務綁定與執行；④空間數據可視化等。

GeoQoS工具由模型層、部件層和表現層組成，如圖1所示。模型層位于最底層，提供原子服務及工作流的抽象表示，是部件層的基礎；部件層是對工作流創建、原子服務QoS評價、服務鏈優化及服務組件綁定執行等業務功能的具體實現；表現層主要負責工作流的可視化，以及空間數據和服務QoS信息等的可視化。

圖1　GeoQoS系統架構

系統涉及5個交互角色：服務提供者、服務注冊中心、服務代理中心、服務消費者和服務鏈工具，各個角色協同作用共同完成一次復雜空間處理任務。服務提供者在服務注冊中心對空間信息處理服務進行注冊。服務代理中心對注冊服務QoS要素進行測試和監控，獲取用戶評價信息。服務鏈建模工具可以對空間信息服務進行查詢、構建工作流、綁定執行服務，還可以基于代理中心對服務鏈進行優化，選擇最佳服務組合，并在運行過程中監控服務QoS變化，動態調整服務綁定，同時記錄空間數據的溯源信息。圖2是各個角色之間的UML交互圖，詳細說明了完成一次基于QoS的服務鏈優化及服務綁定和調用過程中各角色的交互活動。

2. 服務代理

傳統的空間信息處理服務遵循“發布—發現—綁定”模式[11]，服務提供者在注冊中心注冊發布服務，服務消費者查詢發現服務，將具體服務與抽象服務模型綁定，執行服務得到最終處理結果。在傳統的網絡服務中增加對QoS的支持有3種途徑[12]：①擴展UDDI(universal description, discovery and integration)目錄服務增加QoS信息；②擴展網絡服務描述語言WSDL(web service description language)增加QoS信息，擴展SOAP(simple object access protocol)協議支持基于QoS的發現；③增加服務代理機制，提供QoS信息。本文采用第3種方式，提出服務代理作為第三方公證用于空間信息服務質量QoS要素值的評測，用戶通過代理中心提供的對外接口獲取QoS數據。基于服務代理的QoS信息量測與獲取無需對現有標準進行修改，而且增加了QoS數據的可信度。

服務注冊中心和服務代理中心共同組成了一個大型的“服務超市”，提供了豐富的服務元數據和服務質量元數據。而GeoQoS作為一個客戶端工具，通過服務搜索查詢及質量評估，輔助用戶快速合理地選擇服務，調用遠程服務完成處理任務。

圖2　系統各角色交互圖

二、QoS評價與優化

1. 服務評價

要準確評價一個網絡服務，首先需要明確定義服務的QoS要素。目前，對于網絡服務QoS要素的確定沒有統一標準，不同領域不同組織都有自己的定義。具有代表性的是國際萬維網聯盟(World Wide Web，W3C)針對通用網絡服務提出的推薦QoS要素集[12]，包括性能、可靠性、可伸縮性、負載、魯棒性、容錯性、完整性、可訪問性、可用性、互操作性、安全性及網絡相關要素。

然而，空間信息處理服務不同于一般的網絡服務，其特殊性體現在服務處理對象為空間數據[8]。一方面空間數據本身具有其特殊性，數據量大，對I/O吞吐要求高，數據多源、異質、異構的特點加大了處理算法的復雜度；另一方面空間信息處理服務的輸出往往也是空間數據，結果數據的精準度是對服務質量的直接體現。因此對于空間信息處理服務，筆者將空間數據產品的質量作為評估空間信息服務質量的要素之一，結合通用網絡服務要素形成可擴展的服務評價體系。

QoS要素按要素屬性可分為兩類：客觀要素和主觀要素。對于客觀要素(如性能、可用性、可靠性)，服務代理中心可測試和發布QoS要素值，并對其進行定期檢查和更新。對于主觀要素(如信譽度、互操作性)，可由用戶參與評價并將結果提交到服務代理中心，服務代理中心對評價結果進行過濾和統計。

在得到空間信息處理服務各要素值的基礎上可以進行服務的綜合評價，評估過程大致可分為3步: ①通過服務代理中心獲取服務QoS要素原始值。由于空間信息處理服務QoS要素值在取值范圍和量綱上的不一致，在進行綜合評價之前必須首先對各要素值原始值進行歸一化處理。②根據用戶偏好確定各要素值的權重。典型的權重確定方法有主觀經驗法、專家打分法、德爾菲(Delphi)法及層次分析法(AHP)[13]。層次分析法是一種定性和定量相結合的系統的層次化分析方法，該方法對各要素之間重要程度的量化更具科學性。③選擇適當的數學模型進行綜合評價。常用的綜合評價模型有簡單線性加權法和模糊綜合評價法等[13]。簡單線性加權法易于實現，模糊綜合評價適合邊界不清、不易定量表述的質量要素。

2. 服務鏈優化

當用戶需要完成復雜的地理計算或處理任務時，往往需要將單個的空間服務組合起來形成服務鏈路，各個原子服務協同完成任務[14]。空間信息處理服務鏈優化是指對空間處理工作流中每個抽象原子服務從對應的候選服務集中選擇合適的服務組件與之進行綁定，使組合后服務鏈整體性能達到最優的過程。空間信息服務鏈優化策略包括服務鏈構建過程中的靜態優化和執行過程中的動態優化[9]。

(1) 靜態優化

靜態優化策略包括局部優化和全局優化[8]。局部優化對服務鏈中每個抽象原子服務依次從各自候選服務集中選擇QoS最優的服務組件。全局優化通過計算服務組件組合整體的QoS值，選擇候選服務組合中QoS最高的組合，以確保服務鏈整體性能最優。

在服務鏈全局優化中，用戶會設定諸如響應時間較短、可靠性較好、數據質量較高等多個目標，這是一個典型的多目標優化問題。多目標優化問題求解往往通過線性加權的方法簡化為單目標優化問題，最后運用相應的規劃方法進行求解。

下面是服務鏈全局優化的數學模型。設定空間信息服務鏈優化目標函數為式(1)，用戶對服務QoS約束條件為Consi(i表示QoS要素)，則優化問題可表述為在用戶多目標約束條件Consi下求目標函數的最大值maxf(g)。式(2)給出了整個優化模型的形式化表示。

maxf(Q)=Wperformance·Qperformance+Wavailability·Qavailability+

Wreliability·Qreliability+Wreputation·Qreputation+Wspatial·Qspatial

(1)

(2)

式中，W為服務鏈QoS要素對應的權重，其值根據用戶偏好得到；Q為空間信息處理服務鏈QoS值，服務鏈QoS值按照一定的運算法則對服務鏈中各原子服務QoS值計算獲得。常見服務鏈結構有順序、選擇、并行和循環4種[10]，針對不同鏈結構，運用相應聚合公式可以計算鏈的QoS要素值。

基于QoS的服務鏈優化問題屬于NP難題，通常使用啟發式算法進行模型的近似求解。常用的優化算法有遺傳算法(genetic algorithm，GA)、粒子群優化算法(particle swarm optimization，PSO)、蟻群算法(ant colony optimization，ACO)等[15]。遺傳算法是一種基于生物進化過程的計算模型，通過模擬基因變化搜索最優解的方法。遺傳算法原理簡單、易于實現、通用性強，且具有并行處理和全局搜索能力，本文采用遺傳算法進行模型求解。

(2) 動態優化

動態優化策略是針對服務鏈運行過程中動態監控發現的服務失效、連接異常、負載失衡等QoS異常變化情況進行重新規劃，確保服務鏈能在滿足QoS約束的狀態順利執行。此外，在服務鏈運行過程中通過擴展OGC WFS(web feature service)和WCS(web coverage service)服務追蹤記錄了空間數據的溯源信息[16]，在一定程度上可為后續空間數據質量的評價提供參考。

三、系統實現

1. 服務代理中心

本文在GeoPW空間信息處理服務平臺[14]的基礎上，開發了服務代理中心。代理中心采用B/S架構，不但支持WPS(web processing service)服務QoS數據的存儲與獲取，而且集成了對WPS服務的注冊、查找、執行及反饋評價等功能。代理中心后臺數據庫使用PostgreSQL，數據庫表結構參照OASIS的ebRIM(ebXML registry information model)模型設計并進行擴展以支持QoS信息的存儲。服務注冊時用戶提供WPS的URL，系統通過發送OGC標準的GetCapabilities請求，將服務Capabilities文檔提供的元數據映射為ebRIM數據模型存儲在數據庫中，用戶可通過服務代理平臺查詢WPS服務元數據信息。此外，服務代理中心還支持用戶對服務進行評價。GeoQoS工具可以通過代理平臺提供的接口獲取這些QoS數據進行服務鏈優化。

2. GeoQoS工具

GeoQoS是在前期開發的開源服務鏈工具GeoJModelBuilder[17]的基礎上通過擴展增加對QoS的支持實現的。GeoJModelBuilder采用Java Swing技術進行開發，允許用戶以拖拽的方式創建服務鏈模型，綁定服務組件，執行服務鏈。擴展了QoS評價和優化的GeoQoS同樣作為開源工具發布在SourceForge網站(http:∥sourceforge.net /projects/ geoqos/)。下面是GeoQoS的一些實現細節：

1) 單個服務評價：指針對某一特定地理處理服務對應的具有相同或相似功能的服務集合中的服務組件的評價。GeoQoS系統原型的實現選取了性能、可用性、可靠性、信譽度和空間數據質量5個要素作為空間信息處理服務評價的要素集。用戶可以根據工具提供的向導設置關鍵詞查詢單個抽象服務的候選服務組件集；然后選擇自己感興趣的QoS要素，確定要素權重；最后工具會根據用戶的選擇和從代理中心獲取的QoS數據進行候選服務集中各個服務綜合值的計算。

2) 服務鏈優化：GeoQoS 采用局部優化和全局優化的混合策略。用戶創建抽象服務鏈模型以后，根據優化向導，先進入局部優化，對每個原子服務設定關鍵詞、QoS約束條件，系統會篩選出每個原子服務滿足條件的候選服務；然后進入全局優化，設定服務鏈QoS約束，工具通過優化算法完成全局優化給出最佳服務組合并將服務鏈模型與優化結果進行動態綁定。此外用戶還可以對每個原子服務設定運行時間閾值，服務鏈在執行過程中系統會從候選服務中選擇QoS最高的服務對超時的服務進行動態替換，確保服務鏈整體不會因為某個原子服務不可用或未響應導致服務鏈整體運行失敗。

3. 應用實例

(1) 遺傳算法模擬試驗

本文通過模擬試驗驗證遺傳算法用于服務鏈優化的可行性和有效性。試驗的軟硬件環境如下：計算機CPU為Intel Core i3，主頻3.07 GHz，內存8 GB，操作系統為Windows 7，開發語言為Java。試驗中隨機生成服務QoS數據，基因編碼采用簡單一維編碼，設定初始種群大小為50，基因交叉概率為0.8，突變概率為0.02，后代選擇綜合輪盤賭法和優秀個體保存法。

圖3(a)模擬了10個原子服務組成的服務鏈，當每個原子服務包含50和100個候選服務時，經過不同遺傳代數后個體的最大適應度，終止條件為20代內沒有更優的個體出現，可以看到遺傳代數在100代的時候趨于穩定。選定遺傳代數為100代，遺傳終止條件為最大遺傳代數為200代或20代內沒有更優個體，圖3(b)給出了候選服務規模與算法執行的時間。可以看到隨著候選服務的增多，運行時間并沒有顯著的增加，一般保持在30～60 ms之間。

(2) 服務鏈優化實例

下面通過提取某城市新興商業區建筑物的實例演示服務鏈優化的全過程。現有如下數據：時間久遠但數據精度較高的城區建筑物矢量數據A；時間較新但精度較低的該城區建筑物數據B；該城區老商業區域數據C。為了提取新興商業區建筑物構造如下服務鏈：①數據A和B融合(conflation)得到高精度的新城區建筑物數據B′；②老商業區C進行緩沖區分析(buffer)得到擴展的新商業區C′；③新城區建筑物B′和新商業區C′進行疊置分析(overlay)得到位于新商業區內的建筑物D。

圖3　遺傳算法模擬試驗結果

圖4是該案例在GeoQoS中進行服務鏈構建及優化的整體流程，案例中的空間信息處理服務來自GeoPW平臺提供的WPS服務。首先，在GeoQoS中創建抽象服務鏈模型，如圖4(a)所示。然后運行優化向導進行服務鏈優化。在圖4(b)局部優化中，對融合服務設定關鍵詞conflation，服務可用性和可靠性設置為大于等于0.7，信譽度大于3星，結果顯示融合服務有3個可用的候選服務。同樣的，對緩沖區分析和疊置分析分別設定合適的關鍵詞和質量約束篩選出各自候選服務。在圖4(c)全局優化中設定QoS要素及其權重、全局QoS約束，通過優化算法得到抽象服務鏈的一個最佳候選服務組合，點擊模型可查看每個服務的具體綁定信息。圖4(d)是服務鏈在三維環境中的可視化。由此可見，在服務組合建模中，用戶利用GeoQoS工具可以很容易地從大量網絡服務中選擇優化的服務組合，提升服務使用體驗。

圖4　服務鏈優化

四、結束語

隨著互聯網的不斷滲透和云計算的廣泛使用，今后越來越多的地理處理算法或GIS功能組件都會以空間信息服務的形式呈現，用戶會更加注重服務的非功能參數——服務質量。本文研究了空間信息處理服務的評價模型和基于QoS的空間信息服務鏈優化問題，開發了QoS感知的服務組合建模工具GeoQoS。下面是基于本文工作對空間信息服務質量的幾點思考：

1)QoS要素模型。對于不同類型的服務，用戶關注的QoS要素有所不同，應該制定一個可擴展的抽象QoS要素模型。不同領域、不同類型的服務可以進行QoS要素的具體定制。如在地理信息領域對信息處理服務和空間數據服務進行評價時，處理服務往往側重服務算法的效率和結果的準確度，而數據服務側重于數據的精準度、分辨率、時效性等。

2) 空間數據質量。對于空間數據質量的評價，本文通過模糊綜合評價得到綜合反映數據質量的評價結果。但模糊綜合評價是建立在用戶對數據質量要素有一定了解的基礎上，對于沒有專業背景的用戶很難對數據進行客觀的評價。本文嘗試在WFS服務中擴展記錄空間數據的溯源信息，在一定程度上可以為用戶對數據質量的評價提供參考。

3) 服務鏈靜態優化。服務鏈靜態優化過程中的QoS數據都是基于歷史量測信息的，不能準確反映服務當前所處的狀態。此外，由于服務器、帶寬等的影響，不同地區、不同用戶對于服務質量的感受會有所不同。后續研究中可嘗試在服務鏈局部優化過程中通過基于位置的協同過濾推薦算法獲取局部候選服務集。

4) 多目標優化。服務鏈的全局優化問題是一個多目標優化問題，本文通過常規的加權法將多目標問題轉換為單目標問題，后續研究中可對其他多目標優化方法進行嘗試。此外，對于優化算法的選擇，本文采用了常規的遺傳算法，對于其他算法的有效性和適用性有待進一步研究。

參考文獻：

[1]趙生慧,吳國新,張三峰,等.SOA的QoS研究綜述[J].計算機科學,2009,36(4):16-20.

[2]MENASCED.QoSIssuesinWebServices[J].IEEEInternetComputing, 2002, 6(6): 72-75.

[3]LIUY,NGUAH,ZENGLZ.QoSComputationandPolicinginDynamicWebServiceSelection[C]∥Proceedingsofthe13thInternationalWorldWideWebConferenceonAlternateTrackPapers&Posters. [S.l.]：ACM, 2004: 66-73.

[4]吳華意, 章漢武. 地理信息服務質量(QoGIS):概念和研究框架[J]. 武漢大學學報(信息科學版)，2007，32(5)：385-388.

[5]ZHENGZ,ZHANGY,LYUMR.DistributedQoSEvaluationforReal-worldWebServices[C]∥2010IEEEInternationalConferenceonWebServices(ICWS).[S.l.]：IEEE, 2010: 83-90.

[6]GAOS,MIOCD,YIX.TheMeasurementofGeospatialWebServiceQualityinSDIs[C]∥2009 17thInternationalConferenceonGeoinformatics.[S.l.]：IEEE, 2009: 1-6.

[7]高冉, 鄔群勇. 地理信息服務質量 (QoGIS) 模型的構建研究[J]. 測繪與空間地理信息, 2012, 35(9): 145-147.

[8]ALRIFAIM,RISSET.CombiningGlobalOptimizationwithLocalSelectionforEfficientQoS-awareServiceComposition[C]∥Proceedingsofthe18thInternationalConferenceonWorldWideWeb.[S.l.]：ACM, 2009: 881-890.

[9]ARDAGNAD,PERNICIB.AdaptiveServiceCompositioninFlexibleProcesses[J].IEEETransactionsonSoftwareEngineering, 2007, 33(6): 369-384.

[10]GUIZ,WUH,LIUW,etal.TheResearchonQoSAssessmentandOptimizationforGeospatialServiceChain[C]∥2009 17thInternationalConferenceonGeoinformatics. [S.l.]：IEEE, 2009: 1-5.

[11]李景霞, 侯紫峰.Web服務組合綜述[J]. 計算機應用研究, 2005, 12(4): 4-7.

[12]W3C, 2003.QoSforWebServices:RequirementsandPossibleApproaches[EB/OL].[2003-09-25].http:∥www.w3c.or.kr/kr-office/TR/2003/ws-qos.

[13]葛文. 地理信息服務發現方法研究[D]. 鄭州：信息工程大學, 2012.

[14]YUEP,GONGJ,DIL,etal.GeoPW:LayingBlocksfortheGeospatialProcessingWeb[J].TransactionsinGIS, 2010, 14(6): 755-772.

[15]李金忠, 夏潔武, 唐衛東, 等. 基于QoS的Web服務選擇算法綜述[J]. 計算機應用研究, 2010 (10): 3622-3627.

[16]HEL,YUEP,DIL,etal.AddingGeospatialDataProvenanceintoSDI—AService-orientedApproach[J].SelectedTopicsinAppliedEarthObservations,2015,8(2):926-936.

[17]YUEP,ZHANGM,TANZ.AGeoprocessingWorkflowSystemforEnvironmentalMonitoringandIntegratedModelling[J].EnvironmentalModelling&Software, 2015(69): 128-140.

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)04-0043-06

作者簡介：譚振宇(1990—)，男，碩士生，主要研究方向為網絡地理信息系統與服務。E-mail：tanzhenyu@whu.edu.cn

基金項目：國家重點基礎研究發展計劃(2011CB707105)；國家自然科學基金(41271397；91438203)；湖北省科技支撐計劃(2014BAA087)；教育部新世紀優秀人才項目(NCET-13-0435)

收稿日期：2015-05-09

引文格式： 譚振宇，樂鵬，張明達，等. GeoQoS—QoS感知的空間信息服務組合建模工具[J].測繪通報，2016(4)：43-48.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0118.