CN102821144A - 一种在云中部署网络服务的方法 - Google Patents

Abstract

一种基于图灵机技术和DAR算法的在云中部署Web服务的方法，结合了图灵机所能接受语言的抽象性和范围的广度性和DAR算法在易失败的环境下选择Web服务的动态性、可靠性，进而建立了一种Web服务在云中部署模型。本发明主要解决在云中快速，可靠的部署Web服务的挑战。***由四个模块组成，最上层负责解析BPEL文档，中间层负责可靠原子web服务的选择，属性值的获取、正规化和图灵机的构建。最主要的是图灵机的构建、Web服务选择算法DAR两个部分。经检验证明本发明技术：1.能够选择可靠的Web服务；2.部署Web服务时间和实时方面比以往的技术更具有优势。

Description

一种在云中部署网络服务的方法

技术领域

本发明给出了一种基于多曲目图灵机的在云中部署Web服务的（Web Service，简称WS）方法，解决了用户在不影响云中其他服务的正常使用和不影响云的整体性能的情况下，在云中能够部署新的Web服务和扩展Web服务，属于云计算领域。

背景技术

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT（信息技术）基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务，平台即服务和软件即服务。

IAAS(基础设施即服务)：消费者通过网络可以从完善的计算机基础设施获得服务。

PAAS(平台即服务)：实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SAAS（软件即服务）的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。

SAAS：它是一种通过因特网提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web（网络）的软件，来管理企业经营活动。

Web服务是基于XML（可扩展的标记语言）和HTTP（超文本传送协议）的一种服务，其通信协议主要基于SOAP（简单对象访问协议），服务的描述通过WSDL（Web服务描述文档），通过UDDI（通用描述、描述和集成）来发现和获得服务的元数据。Web服务支持网络间不同机器的互动操作。通过通用的API(应用程序编程接口)，不同的Web服务可以很方便的进行相互调用，不管这些Web服务是用不同的语言实现，或是部署于不同的平台上面。总而言之，Web服务是一种技术，它通过标准和规范来实现不同异构***的互联互通。

云服务，这个概念的定义目前还不是很清晰。广义可以指云计算平台提供的所有服务，包括给部署在云上面的应用程序的服务，也包括提供给终端用户使用的服务。狭义主要指通过API的方式，在云平台上面提供的各种各样的服务。主要包括两种类型：

1.平台服务:云提供商提供给部署与云上的应用使用的API，比如提供访问统计服务，性能监控服务等等。

2.应用服务：不同应用开发人员，把自己应用程序的一些功能，通过API的方式，部署在云上，提供给其他的应用程序使用。

上面这2种服务都可以通过Web服务的方式来实现。从这个角度而言，他们与传统Web服务最大的不同在于它们是部署在云上面的Web服务。

因为部署在云上面，一些传统难于获得的信息，变得容易获得。比如，传统Web服务，我们很难知道调用Web服务的用户所观察到的QoS（服务质量）的值。但是对于云服务用户服务调用者经常也是部署于同一个云上面，获得用户观察到的QoS信息就变得容易多了。能够获得更多的信息是云服务和Web服务一个很重要的不同点。利用这些额外获得的信息来进一步优化***的性能，提高***可靠性，改善服务质量等。那么在云中部署Web服务就成为云服务的重要研究问题。

图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程，他把这样的过程看作下列两种简单的动作：在纸上写上或擦除某个符号；把注意力从纸的一个位置移动到另一个位置。

而在每个阶段，人要决定下一步的动作，依赖于：(a)此人当前所关注的纸上某个位置的符号和；（b)此人当前思维的状态。为了模拟人的这种运算过程，图灵构造出一台假想的机器，该机器由以下几个部分组成：

1.一条无限长的纸带。纸带被划分为一个接一个的小格子，每个格子上包含一个来自有限字母表的符号，字母表中有一个特殊的符号表示空白。纸带上的格子从左到右依此被编号为0,1,2，...，纸带的右端可以无限伸展。

2.一个读写头。该读写头可以在纸带上左右移动，它能读出当前所指的格子上的符号，并能改变当前格子上的符号。

3.一套控制规则。它根据当前机器所处的状态以及当前读写头所指的格子上的符号来确定读写头下一步的动作，并改变状态寄存器的值，令机器进入一个新的状态。

4.一个状态寄存器。它用来保存图灵机当前所处的状态。图灵机的所有可能状态的数目是有限的，并且有一个特殊的状态，称为停机状态。

今天的互联网已经彻底的改变了企业与内和跨分布式组织的边界。随着Web服务快速成为企业发布其业务应用的事实标准，Web服务将建设成为下一代开发应用程序SOA（面向服务的体系架构）架构。虽然现在的Web服务架构支持注册，发现和定制Web服务，如何将几个Web服务有效的集成为一个复合的Web服务仍存在很大的挑战，并且在学术界和企业界引起了广泛的关注。复合的Web服务涉及使用这样的编排模型1）定义可能的调用Web服务的顺序在设计时2）动态选择Web服务进行调用在运行时。为了叙述前者，在下文中，提出了几个理论编排模型，包括有线状态机，，微积分，活动等级，规则性的编排。实用的服务组成语言，像BPEL（业务流程执行语言），XPDL（XML文件让不同的工作流程软件能够交换商业流程定义）。还有很多实现有效标准和组成语言了商业的服务平台或者产品在市场是容易看到的。包括微软的.NET（应用开发的技术架构），甲骨文公司的BPEL程序管理器，惠普的Web服务管理平台。然而，当在一组WS中执行一系列操作时，以上工作都没有提出动态选择要调用的Web服务的策略或机制。同时决定一系列服务组成的一个复合服务的，是简单的。它被实际应用到现在的应用程序当中。它是灵活性的折衷，并且在Web服务执行的动态环境中特别易于失败。动态的服务选择是指选择可用的Web服务调用，并用一个结合调用模型来确定其Web服务的调用顺序，来实现这个复合Web服务的功能。服务的选择问题在过去的几年中被广泛的研究，几种QOS的措施，像反应时间，代价，可靠性，可用性，精确度等，他们被提出来作为Web服务选择的标准，大多数的文献认为Web服务作为一个基本的单元。在现实中，然而一个服务可能包括多个操作，这样他们的调用顺序就有了限制，一个典型的约束是分离职责，在安全的应用中，这是一个行之有效的做法。在我们的上下文中，分离的职责是指两个不同的操作被分成两个不同的服务来避免不必要的欺骗。另一方面，一个相对的约束是绑定职责，可能需要在其它的环境下。

早期的研究者的工作重点自动Web服务组合，因此考虑每一个Web服务操作为一个基本的单元来组成一个Web服务。FSM(有限自动机)指定所给出的Web服务的操作顺序。此外，当选择一系列的Web服务操作来组成复合的Web服务，每个Web服务的原子它要求要么这些操作没有被调用，或者达到最终的状态。然而这些文献研究自动Web服务的组合作为一个关键的问题。自动的Web服务组合的目标是是否一个复合的Web服务来自于一个Web服务的集合，如果是这样的话下面的步骤是创建复合的Web服务。他们没有解决出现的问题，由从来源于复合候选服务中动态的选择不能够优化一些QOS的标准。

基于易失败的操作环境，Web服务操作调用顺序的限制，我们研究的目标因此是动态，渐增的选择Web服务。因此，研究的目的是动态和逐步选择执行每个传入操作的Web服务对于复合Web服务，以便最大限度的可能性成功执行。

参考文献：

[1]Web-Service Website,2009.http://en.wikipedia.org/wiki/Web_service.

[2]Hwang,S.-Y.,Lim,E.-P.,Lim,C.-H.:Dynamic Web Service Selection for ReliableWeb Service Composition.IEEE Transactions on Services Computing 1(2),104–116(2008)。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种基于多曲目图灵机的是否可以在云中部署Web服务的方法，故可方便知道Web服务是否可以部署到云计算中，并且可以方便的获知云计算中Web服务的一些属性以期从一定程度上可以解决优化***的性能，提高***可靠性，改善服务质量的挑战。

技术方案：本发明结合Web服务技术和图灵机数学模型，实现了基于图灵机的，在云中部署Web服务的一种方法，Web服务部署到云中后，可以方便的获知Web服务的一些属性，从而可以在一定程度上优化***，提高***的可靠性，改善服务的质量。这个新出现的分布式计算***，改变了一些网上业务的流程和开辟了一些新的趋势。软件作为一种服务的梦想成为了现实。云提供了如下三种服务SAAS，IAAS，PAAS。云提供这三种服务是基于Web服务。云和Web服务通过两种方式来进行关联：（1）云提供核心的服务作为Web服务。（2）云提供业务服务作为Web服务。不管是核心还是业务服务，都是基于功能的，因此这二者都可以说为功能服务。核心服务是指被云所拥有的一些底层的服务，普通的用户是没有权限访问。而业务服务是指部署在云上的一些应用程序。业务服务取决于核心服务的执行。例如，一个用户要求使用一个业务服务，这个业务服务可能需要JDK（爪哇程序开发包），处理器和内存的执行。如果用户的业务服务没有这些资源，他们需要被提供这些资源。

假设一下场景，一个云用户使用的PAAS来自于A云，假设他要求的IAAS云A并不能提供，这个时候云A有责任通过向云B租用IAAS来向用户提供用户所需的IAAS，这个过程是透明的对于用户来说。毫无疑问的是云A提供最大的平台可扩展性的运行时间，是依赖于云B为其提供的IAAS。这个例子不仅仅可以考虑可扩展性，而且还可以是其他的多种属性。

问题的对策是：（1）测量Web服务的属性（2）测量云服务的属性（3）以Web服务属性和云服务属性为标准来评价Web服务能否部署到云中。以往Web服务和云计算一直都是单独来讨论，为了测量云中的Web服务，我们应该把二者结合起来。大多数的文献分别把Web服务和云计算作为两个不同对象来研究，非常少的文献能够把二者结合起来进行研究，到目前为止，这里还没有把二者结合起来的进行研究。为了测量Web服务的属性和云服务的属性，在QOWS/QOCS（服务质量/云服务质量）和QOR（真正服务质量）必须有一个特别清晰的区别。QOWS/QOCS是指实现的属性，QOR是指服务自身的属性。QOR是不易处理的，因为他的分布是通过用户的兴趣选择服务种类来分布的，然而QOWS/QOCS是易处理的。这里我们用QOWS/QOCS为标准来进行对Web服务部署到云计算中进行合适性评价。求Web服务的属性值可以用现存的公式并且这个结果用Z-Score Normalization（数据正规化化函数）函数进行正规化，并且这个结果作为输入给图灵机:检测Web服务是否可以部署到云中。

在理解Web服务和云计算的基础上，对于一个新的Web服务或者一个扩展的Web服务的测量时能否部署到云的关键。可以通过3种方式来实现；测量；仿真；数学方法。本发明使用的是数学方法。图2描述了图灵机检查是否一个Web服务可以部署到云上。每个曲目的输入的是计算云服务的属性值，如果输入被接受并且图灵机能够到达最终的状态，那么这个服务可以被部署到云上。我们举一个例子，假设一个Web服务他需要各种服务（SAAS，PAAS，IAAS）。上面的情形可以很容易的和多曲目图灵机进行映射，假设SAAS的头向右移动那么PAAS和IAAS可以移动或者不移动，当这个图灵机停下，并且所有的曲目都在终止状态，如果这个输入被接受，这个Web服务可以部署到云上。

该方法使用了数学模型和基于动态的web服务选择算法；图灵机以最大限度的接受组合web服务的依赖规则，以及降低制定图灵机控制规则复杂度，使用的web服务选择算法，在运行时动态，实时的选择web服务，该方法包含的步骤如下：

1）在云服务属性值的获取：云属性中的可扩展性，虚拟性，可靠性是可测量的，使用的一些云的可扩展性，可用性是通过计算云上的Web服务属性得到；

2）抽取组合web服务操作的依赖关系：从业务流程执行语言入手，把Web服务组合的类型和消息依赖关系，作为输入传给图灵机；

3）获取所有操作的原子web服务集合：通过一个命名为makeTest的函数自动获得服务操作的原子Web服务集合；

4）构造图灵机控制规则：根据上步所提取出来的web服务之间的依赖关系，来构造图灵机的控制规则；如果一个语言能被多曲目图灵机接受，同样也能被单曲目图灵机所接受，所以多曲目图灵机是由单曲目图灵机逻辑划分而成的；

5）确定聚合可靠性：根据步骤1获取到的相关web服务属性和步骤3得到的所有可选的原子web服务集合，计算配置的聚合可靠性：等价于转移概率矩阵特征值向量的计算，然后通过一个命名为Final_Agg_Reliability(F)的算法来得到聚合可靠性的值。

6）云服务属性值的正交化：这个组合服务的的总的服务数量和可用服务数量不断变化的，所以这些云服务属性数据不足以做正确的决定，需要将属性数值正规化为一个普通的数字，并且将这些数值形成图灵机可以识别的语言；

7）重新选择等价的Web服务：如果任何的一个服务相关属性为负值，则要把这个web服务的聚合可靠性降至最低，使之下次再选择web服务时不会选到它，然后重新回到步骤2来选择与之相等价的服务；

8）基于可靠性的动态的组合Web服务选择：在容易失败的环境下动态选择Web服务，使用基于可靠性的组合Web服务选择算法能够确定一个Web服务的子集，这个子集可以在运行时被编排成一个组合web服务被调用，因此使用有限状态机来允许Web服务的执行序列，形成一个调用序列；

9）构造图灵机：根据步骤2得到的图灵机控制规则，和步骤8得到的调用序列同时作为输入传给图灵机，如果图灵机能够运行到最终的状态，即web服务部署成功；否则，部署不成功，转到步骤2，重新进行这一整个过程。

有益效果：使用Web服务来实现云服务，运行在不断动态变化的云中，那么使用基于图灵机的数学模型来把web服务部署到云中，以及如果不能部署到云中，使用基于可靠性的动态服务选择的方法来进行重新选择组合Web服务。具有以下的一些特点和有益效果：

图灵机：PDA（下推自动机）接受不了的语言自然就要求助图灵机了。图灵机跟PDA的区别在于，PDA用的是一个假设无限存储空间的堆栈。而图灵机的存储空间则是一个长条状的无限长度的纸带。用户所输入的字符串完全存留在纸带上。而且如果要进行修改，图灵机可以在纸带上写入数据。为了读取或改写纸带上某个位置，图灵机有一个指针，可以在纸带上左右移动，指到什么位置，就读取或改写这个位置。根PDA一样，为了方便操作，图灵机可以写入字母表未规定的特殊字符。

基于可靠性的动态Web服务选择：本方法是在容易失败的环境下动态的Web服务的选择问题，它的目的是确定一个Web服务的子集，在运行时被调用，能够成功的被编排成一个组合服务。我们为执行状态分配一个聚合可靠性来衡量在上下文中给定的状态会成功执行可能性，但是每个Web服务的可能会失败。我们表明聚合可靠性的计算等价于特征值向量的计算，并采用有力的方法，有效的得到聚合可靠性的值。在编排Web服务时，我们提出了两种策略来选择Web服务，它能是Web服务完全成功的执行操作序列。它用BEPL来说明Web服务的调用顺序；我们提出的策略优于其他Web服务选择策略。

部署时间短：本专利使用的方法在遇到资源紧缺时，能够利用Web服务选择策略根据实时的可靠性来动态选择等效的Web服务，从而使再快速的选择等价的Web服务，因此本专利在测试时间上存在优势。

附图说明

图1是在云中部署web服务的方法的流程图。

图2是基于正规化属性值的图灵机决策规则图。

具体实施方式

结合Web服务技术和图灵机数学模型，基于图灵机的，在云中部署Web服务，具体实现步骤如下：

1）在云服务属性值的获取：云属性中的可扩展性，虚拟性，可靠性是可测量的，使用的一些云的可扩展性，可用性是通过计算云上的Web服务属性得到；

2）抽取组合Web服务的原子Web服务之间的依赖关系：从业务流程执行语言入手，把Web服务组合的类型和消息依赖关系，作为输入传给图灵机；

3）获取所有操作的原子web服务集合：通过一个命名为makeTest的函数自动获得服务操作的原子Web服务集合；

4）构造图灵机：根据上步所提取出来的web服务之间的依赖关系，来构造图灵机的控制规则；如果一个语言能被多曲目图灵机接受，同样也能被单曲目图灵机所接受，所以多曲目图灵机是由单曲目图灵机划分为多个曲目而成的，使用多曲目图灵机是用单曲目逻辑划分为多曲目的图灵机；

5）确定聚合可靠性：根据步骤1获取到的相关web服务属性和步骤3得到的所有可选的原子web服务集合，根据我们提出配置和转移概率的概念和计算方法，计算聚合可靠性：等价于转移概率矩阵特征值向量的计算。本发明使用最终聚合可靠性算法来得到聚合可靠性的值；

6）云服务属性值的正交化：这个组合服务的的总的服务数量和可用服务数量不断变化的，所以这些云服务属性数据不足以做正确的决定，需要将属性数值正规化一个普通的数字，并且将这些数值形成图灵机可以识别的语言；

7）重新选择等价的Web服务：如果任何的一个服务相关属性为负值，则要把这个web服务的聚合可靠性降至最低，使之下次再选择web服务时不会选到它。然后重新回到步骤2来选择与之相等价的服务。

8）基于可靠性的动态的组合Web服务选择：在容易失败的环境下动态选择Web服务，使用基于可靠性的组合Web服务选择算法能够确定一个Web服务的子集，这个子集可以在运行时被编排成一个组合web服务被调用，因此使用有限状态机来允许Web服务的执行序列，形成一个调用序列；

9）构造图灵机：根据步骤2得到的图灵机控制规则，和步骤8得到的调用序列同时作为输入传给图灵机，如果图灵机能够运行到最终的状态，即web服务部署成功；否则，部署不成功，转到步骤2，重新进行这一整个过程。

在图灵机模型下的Web服务在云中的部署框架见图1，描述了各个模块之间的相互关系，本专利主要分为图灵机的构造，基于AR的Web服务的选择这两个个部分，下面我们详细来讨论这两个部分。

1.图灵机的构造

（1）在云服务属性值的获取：云属性中的可扩展性，虚拟性，可靠性等是可测量的。而像服务上限时间，安全性等是不可测量的。到现在为止没有一个标准来测

（2）抽取组合Web服务之间的依赖关系：从BPEL语言入手，分析了Web服务组合的类型和消息依赖关系。

（3）构造图灵机：根据上步所提取出来的组合文本服务之间的依赖关系，来构造图灵机的控制规则。这个语言能被多曲目图灵机接受，同样也能被单曲目图灵机所接受，但是这种设计是非常的困难，需要更多的限制。所以多曲目图灵机是由单曲目图灵机的单个曲目划分为多个曲目而成的。本发明使用多曲目图灵机是用单曲目逻辑划分为多曲目的图灵机。

（4）云服务属性值的正规化：这个组合服务的的总的服务数量和可用服务数量不不断变化的，所以这些云服务属性数据不足以做正确的决定。因此所有的数值正规化一个普通的数字，通过使用Z—Score（数据正规化函数）正规化函数来得到正规化的数值。

（5）把正规化的云服务属性值，作为输入传给图灵机。

（6）重新选择等价的Web服务：如果任何的一个服务有负值，我们要加上等值的与之相等价的服务的数量，是这个数字为0，这个新的服务也要求一些支持性的服务，这样依此循环这个过程如图2，第一次可扩展性做的最合适，如果不能做的最合适也要做的更合适。

2.基于AR的Web服务的选择

（1）定义原子Web服务模型：一个Web服务，w是一系列的操作组成以及由FSM定义的这些操作的执行序列。最后Web服务是由五元组（∑，S，S₀，δ,F）来表示。

1 ∑是Web服务的操作集合。

2 S是Web服务的状态集合。

3 S0是Web服务的初始状态，

4 δ，S×∑→S是一个有限状态机的转换函数，这是一个部分函数，停留在Web服务的当前状态，接受操作后，返回新的状态。

5 F是Web服务的终止状态，它是S的子集。

（2）配置的定义及其表示：一个组合Web服务和原子Web服务集合的配置是{S₀×S₁×S₂…×S_n}的元素，这里S₀是组合Web服务的状态，S_j是原子Web服务W_j的状态。

（3）定义组合Web服务的表示模型：组合Web服务在这里把它标记为W₀,组合Web服务的操作来自于其他原子Web服务，原子Web服务只是提供组合Web服务操作的一个子集。

一个组合Web服务W₀表示为（∑₀，S₀，S_0,0，δ₀,F₀）和一个原子Web服务的集合C为（W₁…Wn），其中W_j=（∑_j，S_j，S_j,0，δ_j,F_j）（1≦j≦n）:

1 ∑_c是代表原子Web服务操作的集合，表示的是原子Web服务可以执行一些操作。其

∑_c={W_j.o∶1≤j≤n，o∈∑₀∩∑_j}

2 $S_c\⊆S_0\×S_1\×S_2\×\·\·\·\·\·\·\×S_n$ 是配置的集合

3 S_c,0=（S_0，0×S_1，0×S_2，0×……×S_n，0）

4 δ_c=S_c×∑_c→S_c是一个部分函数，它映射是配置S_c和∑_c到另一个配置S_c。

5

它是配置的终止状态。也是组合Web服务的终止状态。

（4）AR的定义及其表示：配置C的AR用Agg-Reliability（c）来表示，表示从配置C开始能够成功执行到终止状态的概率。

（5）计算每个配置的AR：首先把组合Web服务马尔科夫链化，然后把每一个配置当做一个状态，然后在添加两个状态：成功状态和失败状态，分别表示成功执行和失败执行。在配置之间，配置和失败节点之间，配置和失败节点之间，都有一个转移概率P_ij(配置C_i转移到配置C_j的概率)，用P（C_i，W.o）表示在当前C_i配置下选择W.o能够成功执行的概率，下面是P_ij的计算：

$p_{\mathrm{ij}}=\left\{\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\ζ}}_c(\mathrm{Ci},W.o)=\mathrm{Cj}}{\mathrm{\Σ}}p(\mathrm{Ci},W.o),& \mathrm{if}{c}_i,c_j\∈S_c,W.o\∈{\mathrm{\Σ}}_c,{\mathrm{\ζ}}_c(\mathrm{Ci},W.o)=\mathrm{Cj}\\ 1-\underset{{\mathrm{\ζ}}_c(\mathrm{Ci},W.o)\mathrm{is\; defined}}{\mathrm{\Σ}}p(\mathrm{Ci},W.o),& \mathrm{if}{c}_i\∈S_c-F_c{c}_j=\mathrm{Failure}\\ 1-\underset{{\mathrm{\ζ}}_c(\mathrm{Ci},W.o)\mathrm{is\; defined}}{\mathrm{\Σ}}p(\mathrm{Ci},W.o)& \mathrm{if}{c}_i\∈F_c{c}_j=\mathrm{Success}\\ 1& \mathrm{if}{c}_i=\mathrm{Success}{c}_j=\mathrm{Success}\\ 1& f{c}_i=\mathrm{Failure}{c}_j=\mathrm{Failure}\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

（6）计算配置C_i的AR值：可以用如下递归的方式进行计算AR的值：

$\mathrm{Agg}\_\mathrm{Reliability}\left(C_i\right)=\left\{\begin{array}{cc}& \\ 1& \mathrm{if}{c}_i=\mathrm{Success}\\ 0& \mathrm{if}{c}_i=\mathrm{Failure}\\ \underset{j}{\mathrm{\Σ}}{P}_{\mathrm{ij}}.\mathrm{Agg}\_\mathrm{Reliability}\left(C_i\right)& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

(7)计算AR的伪代码：

(8)计算选中原子Web服务的概率：

C_i是组合Web服务的配置，目标配置C_i的所允许的操作的集合是{O_i1，O_i2，...O_ik},每个操作有m_j个原子Web服务m_j≥0，1≤j≤k。假设我们规定在操作

有m_j个原子Web服务的优先顺序是

是表示的可靠性的概率。

(9)计算配置AR的伪代码：

(10)基于DAR的Web服务选择算法的伪代码：

Claims (2)

1.一种在云中部署网络服务的方法，其特征在于该方法使用了数学模型和基于动态的web服务选择算法；图灵机以最大限度的接受组合web服务的依赖规则，以及降低制定图灵机控制规则复杂度，使用的web服务选择算法，在运行时动态，实时的选择web服务，该方法包含的步骤如下：

    1）在云服务属性值的获取：云属性中的可扩展性，虚拟性，可靠性是可测量的，使用的一些云的可扩展性，可用性是通过计算云上的Web服务属性得到；

   2）抽取组合web服务操作的依赖关系：从业务流程执行语言入手，把Web服务组合的类型和消息依赖关系，作为输入传给图灵机；

    3）获取所有操作的原子web服务集合：通过一个命名为makeTest的函数自动获得服务操作的原子Web服务集合；

   4）构造图灵机控制规则：根据上步所提取出来的web服务之间的依赖关系，来构造图灵机的控制规则；如果一个语言能被多曲目图灵机接受，同样也能被单曲目图灵机所接受，所以多曲目图灵机是由单曲目图灵机逻辑划分而成的；

5）确定聚合可靠性：根据步骤1获取到的相关web服务属性和步骤3得到的所有可选的原子web服务集合，计算配置的聚合可靠性：等价于转移概率矩阵特征值向量的计算，然后通过一个命名为Final_Agg_Reliability(F)的算法来得到聚合可靠性的值。

2.6）云服务属性值的正交化：这个组合服务的的总的服务数量和可用服务数量不断变化的，所以这些云服务属性数据不足以做正确的决定，需要将属性数值正规化为一个普通的数字，并且将这些数值形成图灵机可以识别的语言；

   7）重新选择等价的Web服务：如果任何的一个服务相关属性为负值，则要把这个web服务的聚合可靠性降至最低，使之下次再选择web服务时不会选到它，然后重新回到步骤2来选择与之相等价的服务；

8）基于可靠性的动态的组合Web服务选择：在容易失败的环境下动态选择Web服务，使用基于可靠性的组合Web服务选择算法能够确定一个Web服务的子集，这个子集可以在运行时被编排成一个组合web服务被调用，因此使用有限状态机来允许Web服务的执行序列，形成一个调用序列；

9）构造图灵机：根据步骤2得到的图灵机控制规则，和步骤8得到的调用序列同时作为输入传给图灵机，如果图灵机能够运行到最终的状态，即web服务部署成功；否则，部署不成功，转到步骤2，重新进行这一整个过程。

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