автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Методы и алгоритмы выбора композиции веб-сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

УДК 004.032

ББК 3.32 На правах рукописи

Душкин Дмитрий Николаевич

Методы и алгоритмы выбора композиции веб-сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой

Специальность 05.13.15 «Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети»

1 О ОКГ 2013

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва - 2013

005534523

005534523

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН).

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Фархадов Маис Паша оглы доктор технических наук, ИПУ РАН, заведующий лабораторией №17. Выхованец Валерий Святославович доктор технических наук, доцент, ИПУ РАН, ведущий научный сотрудник

лаборатории №31;

Шемончук Дмитрий Сергеевич

кандидат технических наук, доцент, МГТУ

МИРЭА, доцент кафедры «Технические и

информационные средства систем

управления».

Московский технический

университет связи и информатики

Защита состоится «28» октября 2013 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета № 3, Д 002.226.03. Диссертационный совет создан на базе ИПУ РАН. Адрес: Россия, 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИПУ РАН и в сети Интернет по адресу: http://sky2high.net. Автореферат разослан «26» сентября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук

Кулинич Александр Алексеевич

Общая характеристика работы

Актуальность. Повышение требований к современным информационным системам приводит к появлению новых архитектурных подходов к их созданию. Современные предприятия сталкиваются с проблемами, обусловленными ростом объема данных, необходимостью интеграции с партнёрами и новыми подразделениями, обновлением программной платформы предприятия с сохранением старых, но проверенных временем систем. Одним из современных подходов к решению описываемых проблем является использование сервис-ориентированной архитектуры (COA).

К основным достоинствам COA относятся: открытость за счёт использования стандартов, независимость от программно-аппаратной платформы, ориентированность на сетевое взаимодействие, использование машинно-читаемых описаний сервисов и др.

В настоящее время COA широко применяется во многих крупных информационных системах таких предприятий, как Сбербанк, Аэрофлот, РЖД, eBay, Adobe, HP и многих других. При этом за счёт открытости подхода создано несколько платформ для организации COA, реализующих все необходимые функции и распространяемых на условиях лицензии с открытым исходным кодом. Это позволяет реализовывать новые возможности малым и средним предприятиям.

Основные положения COA заключаются в применении композиции (объединения) нескольких автономных веб-сервисов для решения определенных задач. Современные информационные системы часто используют в своей работе не только локальные сервисы, над которыми возможен контроль, но и внешние, которые с позиции потребителя услуг представлены в виде «чёрного ящика». К тому же, зачастую одну и ту же функцию предоставляют несколько веб-сервисов. Например, среди наиболее востребованных в потребительском секторе можно выделить функции картографии, предоставления информации по географическим объектам, размещения видео, графических и аудио-файлов и т.д.

В связи с этим, при проектировании систем с COA возникают две связанные задачи: рациональный выбор композиции веб-сервисов для решения определенной задачи и формирование набора критериев сравнения веб-сервисов. Под рациональным выбором понимается действие лица, принимающего решения, с учетом всей имеющейся у него информации, которое проводит к наиболее предпочтительным для него результатам.

Степень разработанности проблемы. В течение недолгой истории развития технологии COA предлагалось несколько подходов к решению описываемых задач. В нашей стране данный вопрос пока еще мало изучен. В работах Пырлиной И.В. представлены набор однородных критериев и методы выбора наилучшего проекта с COA на базе методов порогового агрегирования и линейной свертки. В работах Климова В.В., Затесы A.B., Левашова Т.В., Смирнова A.B., Шилова Н.Г. разработаны методы и модели поиска и композиции веб-сервисов с учетом различных предусловий, семантических описаний и предварительно составленных онтологий. В работах Бабошина A.B. и Кашевника A.M. рассмотрен выбор веб-сервисов на основе вычисления интегральной оценки.

Большое количество исследований по сервис-ориентированным вычислениям выполнено в рамках европейского научно-исследовательского проекта SENSORIA, проводившегося в 2005-2010 гг. при поддержке 6-ой Европейской рамочной программы. Работы проекта SENSORIA обсуждаются на ежегодной международной конференции «Service Oriented Computing». Задача выбора композиции веб-сервисов рассматривается в работах G. Canfora, I. Cappello, I. Egambaram, A. Klein, M. Maximilien, D. Menasce. Исследования по теме выбора критериев сравнения проводятся в работах S. Gilmore, М. Tribastone, М. Wirsing.

Смежные темы, касающиеся теории принятия решения и теории важности критериев, детально исследованы в работах Васильева С.Н., Подинов-ского В.В., Ларичева О.И., Ногина В.Д., Уткина Л.В. и др. В диссертационной работе используются некоторые методы и алгоритмы, предложенные этими авторами.

Существует большое количество стандартов (более 80), описывающих различные аспекты работы систем с COA, но, тем не менее, вопрос отбора и формирования значений критериев сравнения при проектировании систем с COA, использующих внешние сервисы, остается открытым.

Несмотря на ценность полученных научных и практических результатов, необходимо дальнейшее исследование и развитие темы формирования и оценки значимых критериев сравнения веб-сервисов, повышения эффективности методов рационального выбора композиций веб-сервисов в рамках бизнес-процессов, а также разработка доступных и прозрачных систем организации рационального выбора композиции веб-сервисов.

Цель работы: теоретическое обоснование, разработка и развитие методов и моделей систем с сервис-ориентированной архитектурой для решения задачи многокритериального выбора композиций веб-сервисов с учётом

предпочтений лица, принимающего решения (проблема рационального выбора).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ особенностей проблемы рационального выбора, а также современных методов, моделей и программных средств её решения.

2. Разработка алгоритма рационального выбора композиции веб-сервисов и модели веб-сервиса, включающей измеряемые критерии сравнения.

3. Создание программного комплекса на основе использованных методов, моделей и алгоритмов.

4. Апробация и оценка эффективности разработанного программного комплекса на примере разработки приложения с сервисно-ориентированной архитектурой.

Научная новизна:

1. В результате анализа современного состояния проблемы рационального выбора композиции веб-сервисов сформулирован ряд основных задач, последовательное решение которых позволило качественно и достаточно полно решить обозначенную проблему.

2. Формализован критерий сравнения веб-сервисов «Чувствительность», позволяющий оценить поведение веб-сервисов при постепенном повышении нагрузки, разработана методика вычисления оценки этого критерия на базе методов и алгоритмов машинного обучения.

3. Разработан метод решения задачи рационального выбора композиции веб-сервисов на базе, во-первых, высокопроизводительного алгоритма Васильева С.Н. и Котлова Ю.В. получения множества Парето и, во-вторых, модифицированного автором метода Подиновского В.В. и Уткина Л.В. сужения множества Парето, позволяющего использовать в сравнении неоднородные критерии и информацию об относительной количественной важности критериев. Предложенный метод качественно отличается от предложенных ранее ввиду наличия понятной человеко-машинной процедуры уточнения предпочтений лица, принимающего решения, и отсутствия потерь информации об относительной важности критериев.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в предложенных оригинальном формальном описании критерия чувствительности веб-сервиса и методике вычисления оценки значения критерия, а также в описании параметрической модели веб-сервисов и их композиции. Сформулированные в работе модели и методы могут быть полезны для развития области

системной инженерии, теории построения крупномасштабных информационных систем, а также в сфере искусственного интеллекта как пример использования методов машинного обучения.

Практическая значимость работы заключается в том, что впервые разработан и выложен в общем доступе на условиях свободной лицензии исходного кода (open-source) программный комплекс, позволяющий вести реестр веб-сервисов и их функций, проводить постоянный мониторинг значений характеристик веб-сервисов. Система отличается от подобных, во-первых, графическим интерфейсом, позволяющим гибко настраивать параметры предпочтений ЛПР за счёт введения понятий потери и компенсации значений по разнородным критериям, и, во-вторых, большим числом критериев сравнения веб-сервисов.

Разработанный программный комплекс полезен для предприятий, использующих сервисно-ориентированный подход при построении информационных систем, в силу того, что позволяет сократить время и, как следствие, финансовые затраты на этапах проектирования и разработки систем с сервисно-ориентированной архитектурой, а также существенно улучшить качество этих работ за счёт понятного обоснования принятых решений по конфигурации систем.

Методология и методы исследования. При проведении исследований были использованы методы математической статистики, машинного обучения, теории принятия решений, теории важности критериев, многокритериальный анализ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод определения чувствительности веб-сервиса.

2. Параметрическая модель веб-сервиса, включающая ряд критериев, характеризующих производительность и надежность, и автоматизированные методы оценки их значений.

3. Интегрируемый программный комплекс, реализующий метод определения чувствительности, параметрическую модель веб-сервисов и их композиции, методику рационального выбора композиции веб-сервисов в рамках задаваемых пользователем условий задач.

Степень достоверности и апробация результатов. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и выставках:

• Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем» Радиоинфоком-2013, Россия, Москва, 2013 г.

• Международная научная конференция «Современные вероятностные методы анализа, проектирования и оптимизации информационно-телекоммуникационных сетей», Белоруссия, Минск, 2013 г.

• Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование», Россия, Москва, 2012 г.

• Международная научно-практическая конференция «Современные технологии, материалы, оборудование и ускоренное восстановление квалифицированного кадрового потенциала — ключевые звенья в возрождении отечественного авиа- и ракетостроения». Россия, Казань, 2012 г.

• Десятая Всероссийская научно-техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологии», Россия, Тула, 2011 г.

• Пятая Международная научно-практическая конференция «Интернет и общество» INSO 2011, Грузия, Кутаиси, 2011 г.

• Конференции «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» УКИ'2010, Россия, Москва, 2011 г.

• Первая Международная конференция «Интеллектуальные технологии и средства реабилитации людей с ограниченными возможностями» ИТСР-2010, Россия, Москва, 2010 г.

Автор является участником гранта компании Google, предоставленном в 2012 году с целью поддержки и развития социально-значимого проекта «Сурдосервер». В 2011 году «Сурдосервер» на выставке «Иннопром 2011» награжден «как самый инновационно-социальный проект».

Связь с планом. Исследования по теме диссертации проводились в соответствии с плановой тематикой Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской Академии наук. Автор является руководителем гранта РФФИ 12-07-31214 мол_а «Разработка методов, критериев и алгоритмов выбора оптимальной по предпочтениям конфигурации информационной системы с сервисно-ориентированной архитектурой» и соисполнителем работ по гранту РФФИ 12-08-00752-а.

Автор является участником молодежной научной школы под руководством Фархадова М.П. в ИПУ РАН.

Основное содержание работы

Во Введении рассматриваются актуальность темы диссертационного исследования, степень изученности и разработанности проблемы. Определяется основная цель работы и перечисляются задачи, решение которых необходимо для достижения поставленной цели. Описываются научная новизна работы, теоретическая и практическая значимость. Приводятся основные положения, выносимые на защиту.

В Главе 1 выполнен обзор и анализ современного состояния и тенденций развития сервис-ориентированного архитектурного стиля. Приводится общая постановка задачи настоящей диссертационной работы. Описывается круг основных международных регламентирующих документов, касающихся тематики работы. На различных примерах доказывается актуальность выбранной темы исследований. Приводится обзор и анализ отечественной и иностранной литературы по двум основным темам диссертационной работы.

Сервис-ориентированная архитектура (COA) — это тип архитектуры распределенных систем, характеризуемый следующими принципами: ориентированность на обмен сообщениями; ориентированность на машинно-читаемое описание; невысокая степень детализации интерфейса доступа; ориентированность на сетевое взаимодействие; независимость от платформ.

Согласно определению, данному организацией W3C, веб-сервис — это абстрактное понятие, которое должно быть реализовано конкретным агентом. Агент — это конкретное аппаратное или программное средство, которое отправляет и принимает сообщения, сервис — это ресурс, характеризуемый абстрактным набором предоставляемых функций. Таким образом, определенный веб-сервис может быть реализован несколькими агентами, предоставляющими одинаковый набор функций.

Веб-сервисы имеют различные нефункциональные характеристики: доступность, время обработки запросов, время восстановления после сбоя и т.д. У систем, использующих веб-сервисы, также могут быть требования, описываемые в требованиях к QoS (сокр. Quality of Service, качество услуг) и/или в документе SLA (сокр. Service Level Agreement, соглашение об уровне оказываемых услуг). Таким образом перед инженерами, проектирующими систему с COA, возникает многокритериальная задача рационального выбора композиции веб-сервисов, реализующей определенную задачу.

Для решения задачи рационального выбора композиции, во-первых, необходимо иметь соответствующую модель веб-сервиса, отражающую

значимые функциональные и нефункциональные характеристики, и методы нахождения оценок выбранных характеристик, а, во-вторых, метод осуществления рационального выбора композиции веб-сервисов.

В Главе 2 вводится понятие чувствительности как критерия сравнения веб-сервисов по производительности и надежности при повышении нагрузки. Приводится постановка и решение задачи определения класса чувствительности в терминах задачи машинного обучения. Особое внимание уделено методам оценки обобщающей способности полученного алгоритма классификации. Приводятся результаты вычислительного эксперимента, где в качестве входных данных использовались результаты статистического исследования действующих веб-сервисов.

Автором разработан подход, позволяющий описать веб-сервис в долгосрочной перспективе, что важно в ситуациях, когда необходимо быть уверенным в обеспечиваемом уровне производительности при увеличении нагрузки. Такой критерий может быть полезен как при рациональном выборе архитектуры системы с СОА, так и при составлении документов, регламентирующих соглашение об уровне предоставления услуги.

В действительности отдельный сервис при единичных запросах может демонстрировать хорошие показатели времени обработки и надежности, но при небольшом повышении нагрузки количество необработанных запросов и время обработки могут значительно повыситься. С другой стороны, при качественном проектировании сервиса, использовании балансировщиков нагрузки, облачной архитектуры и пр. технологий, увеличение нагрузки не должно существенно влиять на время обработки запросов.

Чувствительность веб-сервиса — критерий, на основе которого может быть оценена возможность обеспечения определенного уровня производительности веб-сервиса при возрастающей нагрузке.

Класс чувствительности — качественная характеристика веб-сервиса, определяемая совокупностью диапазонов значений признаков.

Признаки выбираются таким образом, чтобы охарактеризовать изменение времени обслуживания запросов и числа ошибок при увеличении нагрузки.

Ввод разделения веб-сервисов на классы мотивирован большим числом критериев, характеризующих чувствительность и вариациями их возможных значений. Поскольку формирование экспертом набора продукционных правил выделения отдельных классов является трудоёмкой задачей, целесообразно использовать методы машинного обучения, которые хорошо подходят для решения задач в случае неприменимости точных алгоритмов.

Формальная постановка задачи определения класса чувствительности. Дано X — множество описаний веб-сервисов, У — конечное множество классов чувствительности. Существует неизвестная целевая зависимость — отображение у*: X —> У, значения которого известны только на объектах конечной обучающей выборки Хт и соответствующим им классам ут. Требуется построить алгоритм а: X —> У, способный классифицировать произвольный объект х € X. Говоря менее формально, необходимо, используя предварительно обученный алгоритм классификации, присвоить класс чувствительности новому веб-сервису.

Конечная обучающая выборка Хт и соответствующие классы ут, вычисляются следующим образом:

1. Составляется случайная выборка веб-сервисов объемом т.

2. Проводится тестирование выборки по определенному плану.

3. Вводится описание ряда признаков, характеризующих чувствительность веб-сервисов, и способов их вычисления.

4. На основе результатов тестов вычисляется матрица «объект-признак»

5. При помощи визуализации матрицы Хт проводится эвристическое выделение схожих по значению показателей подмножеств веб-сервисов.

6. Формируются классы чувствительности на основе упорядоченных по предпочтению подмножеств веб-сервисов.

7. Составляется множество классов веб-сервисов ут, соответствующих Хт. Пункт 7 при достаточно большом объеме выборки является крайне трудо-затратным, поэтому целесообразно автоматизировать этот процесс, проведя кластеризацию данных с числом кластеров, равным числу классов чувствительности. Также результаты кластеризации могут служить индикатором правильности эвристического разделения на классы: если полученные кластеры достаточно обособлены друг от друга, то классы выбраны верно. Кластеризация проводится методом ^-средних.

Получив матрицу «объект-признак» Хт и множество соответствующих классов ут, возможно обучить и оценить алгоритм классификации «с учителем». На Рисунке 1 представлено схематическое описание предлагаемого метода.

Вычисление критериев обучающей выборки. Пусть Лтах — число запросов в секунду, отправляемое в последней итерации, Б — шаг теста (число, на которое увеличивается количество запросов в секунду в последующей итерации). Общее число итераций в тесте Ыцет\

Веб-сервисыСбор данных Вычисление знамений

с помощью тестирования признаков (лин. регрессия)

-------------------.--------

(ОС^Ы— Обучение классификатора Кластеризация Х^у/ (метод опорных векторов) (метод к-средних)

_ Оценка обобщающей I ВСп м — способности классигЬи

способности классификатора (Р-мера)

Рисунок 1: Схематическая диаграмма предлагаемого комбинированного метода определения чувствительности

-(г)

Примем за г^ 'к — усреднённое по трем тестам значение времени обработки запроса, где г = 0,...,п — номер веб-сервиса, п — объем выборки, 3 = 0,..., Ииег ~ номер итерации, к = 0,...,3 ■ 51 — номер запроса в рамках j-o¡^ итерации.

Необходимо вычислить матрицу «объект-признак» Хт £ К"1 х 11, где

т — число объектов, п — количество признаков, которая формируется на основе результатов тестов веб-сервисов. Ряды матрицы соответствуют объектам (веб-сервисам), столбцы — признакам. Обозначим х^2' г-ый ряд матрицы X. Опишем каждый веб-сервис следующим образом:

хЮ= (2)

где — вектор, описывающий изменение среднего времени обработки запросов г-ым веб-сервисом при изменении нагрузки, с!'1' — вектор, описывающий изменение стандартного отклонения, — вектор, описывающий изменение числа ошибок.

По каждому веб-сервису сначала вычислим среднее время обработки запросов, стандартное отклонение и число необработанных запросов по итерациям. Далее с целью устранения ограничения на однозначный план теста (шаг теста и максимальное число запросов в секунду) и более экономного описания характеристики чувствительности веб-сервиса произведем аппроксимацию значений признаков по итерациям полиномом первой степени с помощью алгоритма линейной регрессии. Значения коэффициентов полученной регрессионной модели, а также суммарную квадратичную ошибку будем использовать в качестве признаков, характеризующих чувствительность веб-сервиса.

Вычисление значений критериев. Примем за ^ среднее время обработки запросов г'-ым веб-сервисом в рамках ^'-ой итерации:

^ = О)

Воспользуемся регрессионной моделью вида:

htu-sf^e^ + e^-u-s). (4)

Параметр в\q является показателем ординаты точки пересечения прямой с

(i)

осью ординат, в\ ( — тангенс угла наклона прямой. Необходимо подобрать такие параметры чтобы регрессионная модель наиболее точно описывала исходную зависимость среднего времени обслуживания запросов от числа запросов в секунду. Подбор параметров производится с помощью метода наименьших квадратов. Суть метода в минимизации значения стоимостной

i г)

функции, равной разности между фактическим значением tj' и вычисленным регрессионной моделью значением ht(x):

min Me^^^itf-htU-S)^)2. (5)

tío,Vi *—•

3 =1

Преобразуем тангенс угла наклона аппроксимирующей прямой, в[г\, в градусы:

. (i). 180

at = arctanyOf {)-. (о)

7Г

С целью вычисления относительных величин дополним стоимостную функцию постоянным делителем, равным максимальному числу запросов. В итоге, в качестве признаков, характеризующих изменение среднего времени обслуживания запросов при увеличении нагрузки, примем:

t« =

в# ¿0 MW

ati"t, 0>

А„

(7)

На Рисунке 2 кругами показаны усредненные по трем тестам данные веб-сервиса картографии «Яндекс.Карты», вертикальные линии — среднее стандартное отклонение времен обработки запросов, линией — аппроксимирующий полином. Видно, что в данном случае полином хорошо описывает тенденцию роста среднего времени обслуживания запросов

Рисунок 2: Аппроксимация среднего времени обслуживания запросов от числа запросов в секунду. Точки — исходные данные, линия — аппроксимация.

при росте числа запросов в секунду, поэтому значение стоимостной функции «7(0^') будет мало. Значения признаков для примера на Рисунке 2: аг = 83.1,9и1 = 298.1, Мвг)/Хтах = 80.9.

Аналогично проведем вычисления для стандартного отклонения времени обработки запросов:

=

«1« =

1 ^

1.5-1 ) >

к=0

„ М)

«<¿'^.0' -л-

Лтах

(8)

И для числа ошибок:

„«> -

£

к=0

I 1 если запрос не обработан

О если запрос г^ обработан

а(0

,(0

О)

"е.О'

В итоге каждый веб-сервис описывается следующим набором признаков:

х« =

снЛ;б>

Л„

<г.О''

Ап

А„

60

if: 4 класс \

3 класс

..... • •аиам/ОммРу 1 класс-- 2 класс

8 6

Л

>4 0

4 класс

áffi4^ 3 класс

-10 0 10 20 30 40 50 60

-100 -50 О 50 100

at°

(а) Значения показателей at и ае

Рисунок 3: Значения показателей веб-сервисов

(Ь) Значения показателей ае и

щах

Зададим функцию нормализации zy.

г(<)

Е<

,(0i

(0)

(10)

где Е2 и среднее и стандартное отклонение по ]-ому признаку соответственно. Примем за X™1 = г(Хт) нормализованную по признакам матрицу «объект-значение».

Эвристическое разделение на классы чувствительности. После проведения теста по заданному плану и вычисления матрицы «объект-признак» Хт можно визуализировать полученные данные (Рисунок За и Рисунок ЗЬ). Введем эвристическое разделение веб-сервисов по классам чувствительности: от предпочтительной низкой чувствительности к высокой.

Первый класс — низкая чувствительность — характеризуется небольшим изменением среднего времени обслуживания запросов и стандартного отклонения, а также отсутствием необработанных запросов.

Второй класс характеризуется более быстрым повышением среднего времени обслуживания запросов, стандартного отклонения и наличием небольшого числа необработанных запросов.

Третий класс характеризуется быстрым повышением среднего времени обслуживания запросов и стандартного отклонения, а также большим количеством необработанных запросов.

Четвертый класс — высокая чувствительность — характеризуется в первую очередь наибольшим числом необработанных запросов. При неболь-

шом повышении нагрузки быстро растет число необработанных запросов, среднее время обработки запросов и стандартное отклонение.

Стоит отметить, что классы расположены в порядке предпочтения, при этом число ошибок является более важным критерием, чем время обработки запросов. Если предпочтения обратные, то 2 и 3 классы меняются местами.

Автоматизированное разделение на классы чувствительности (кластеризация). С целью проверки обоснованности эвристического разделения веб-сервисов, а также для последующей автоматизации процесса определения класса чувствительности используется кластеризация данных с помощью алгоритма fc-средних.

На Рисунке За и Рисунке ЗЬ обозначены эвристически выделенные классы чувствительности. Принимая во внимая эвристическое описание классов чувствительности, можно графически обозначить классы на рисунке.

Далее представлено решение задачи определения класса чувствительности произвольного веб-сервиса с помощью методов машинного обучения.

В качестве алгоритма классификации используется метод опорных векторов. Для решения задачи классификации необходимо выбрать подходящую оценку обобщающей способности алгоритма и выбрать наилучшую комбинацию ядра алгоритма классификации и его параметров по показателям полноты и точности с помощью процедур скользящего контроля (кросс-валидации) и сеточного поиска (англ. grid search).

В результате проведения процедур скользящего контроля и сеточного поиска лучший набор параметров наблюдался для ядра радиально базисной функции (функции Гаусса) с параметрами С = 1000,7 = 0.001. Для контрольного подмножества F-мера = 0.955 ± 0.025, что говорит о достаточно высокой обобщающей способности классификатора.

Полученные результаты можно представить визуально. Для этого уменьшим размерность пространства признаков с трех до двух с помощью метода главных компонент, настроим параметры классификатора, используя полученное пространство признаков и построим границы принятия решений по классам (Рисунок 4).

В Главе 3 раскрываются мотивация и постановка задачи рационального выбора композиции веб-сервисов на примере мобильного приложения поиска ближайших больниц. С использованием терминов теорий принятия решений и важности критериев приводится формальная постановка задачи. Подробно описывается реализация каждого пункта разработанного алгоритма решения задачи. Приводится параметрическая модель веб-сервиса.

-10 -8 -6 -4-2 0 2

Первая компонента

Рисунок 4: Границы принятия решения классификатора по классам

На Рисунке 5 представлен пример композиции сервисов в рамках задачи получения списка ближайших больниц. Каждая из используемыех функций может быть реализована множеством веб-сервисов. Например, поставщиками функций геопозиционирования и картографии могут быть сервисы Google Maps, Яндекс Карты, Bing Maps (сервис Microsoft), Nokia Maps и другие.

4. Запрос детальной информации по больницам

Рисунок 5: Пример композиции сервисов в рамках задачи получения

списка ближайших больниц Формальная постановка задачи рационального выбора композиции

веб-сервисов. Введем следующие обозначения:

• Задача Т состоит из ряда подзадач £\ г = где Д^ — число подзадач задачи Т.

• г = 1,Ы3 — г-ый сервис в реестре веб-сервисов, где — число веб-сервисов в реестре.

• Я'.р, ] — \-Nji — _/-ая функция, реализуемая г-ым веб-сервисом, N¡1 — число функций г-го сервиса.

• 1тр1етеп1(Ьк) = {Б'.р \ Я'.р := 1к} — множество возможных реализаций подзадачи 1к посредством функций сервисов 5'./-7'.

• /тр/етеп£(Т) = {1тр1етепЩк) | к = 1,^} — множество возможных реализаций задачи Т, или возможные композиции сервисов в рамках задачи Т.

• K^SKp) = (/<"i(S4/J'),..v/<Arfc(Si./-') — векторная оценка j-ой функции г-го веб-сервиса по Кп, n = l,Nk критериям.

Для примера определим некоторые критерии выбора функций веб-сервисов:

• ServiceTimeiS* .fj) — время обработки запроса;

• Availability(Sl.fj) — доступность функции;

• Cost(S'.P) — стоимость обработки запроса. Введем нотацию выбора вариантов по предпочтениям:

• Г2 = {ServiceTime >- Availability; Availability = Cost} — обозначение предпочтения критериев выбора лица, принимающего решения (ЛПР). В примере указывается, что время обработки важнее, чем доступность, доступность равноважна стоимости. Можно сделать вывод, что время обработки также важнее стоимости.

• Pq — отношение предпочтения между двумя вариантами (в нашем случае, функциями веб-сервисов). Например, запись S1.f1PnS2.f1 означает, что функция f1 сервиса S1 предпочтительнее функции /1 сервиса S2 с учетом информации о предпочтении П.

• Функция S'.fi* реализующая задачу tk такая, для которой не существует функции S'.p, лучшей по отношению Рп, называется недоминируемой, или оптимальной по Эджворту-Парето.

• ImpleTnent(th)n — множество оптимальных по предпочтениям реализации fc-ой задачи.

• Implement(T)n — множество оптимальных по предпочтениям Q композиций сервисов в рамках задачи Т.

Implemcnt(T)n = {Implernent(tk)n, k = 1, Nt} (11)

Таким образом, задачу выбора можно сформулировать следующим образом: необходимо произвести выбор оптимальной по предпочтениям П композиции веб-сервисов Irnplement(T)n в рамках определенной задачи Т.

На Рисунке 6 представлена блок-схема алгоритма, решающего поставленную задачу.

Далее будут рассмотрены некоторые этапы представленного алгоритма.

Этап формирования множества реализаций подзадач различными веб-сервисами состоит в предварительном связывании подзадач с функциями веб-сервисов, которые могут реализовать эту подзадачу в рамках композиции.

Параметрическая модель веб-сервиса состоит из критериев сравнения веб-сервисов, значения которых можно получить автоматизированным способом: чувствительность, среднее и стандартное отклонение времени обслуживания запроса, среднее время между отказами (средняя наработка

17

Рисунок 6: Блок-схема алгоритма решения задачи рационального выбора композиции веб-сервисов

на отказ), среднее время на восстановление, доступность, безотказность, стоимость и бесплатный лимит запросов в день.

Для вычисления времени обслуживания запроса продложен оригинальный метод, который снижает разброс значений, наличие которого обусловлено следующими факторами: различие между средами передачи информации на пути прохождения сигнала, физическое расстояние между клиентом и сервером, наличие множества различного сетевого оборудования на пути прохождения сигнала.

Кратко метод вычисления времени обслуживания запроса можно пред-ствить следующим образом:

1. Производится необходимое количество последовательных запросов х^ определенной функции веб-сервиса. Число запросов можно, например, определить с помощью метода доверительных интервалов.

2. Вычисляется среднее время обработки запросов:

1

Цх = — аШпд(х1) - СоппесЫпд(х¿)), (12)

г=1

где IVаШпд{х1) — время отправки запроса, ожидание ответа и получение первого пакета с заголовком НТТР-ответа, СоппесИпд(х¡) — время установления ТСР-соединения с сервером.

3. Вычисляется стандартное отклонение времени обработки запроса:

\

1

— ^^(Waiting(xi) — Connecting(xi) — /tx)2 (13)

т . i=i

MTBFn = v ; ^ (и)

Среднее время между отказами вычисляется по инкреметной формуле, которая лучше подходит при условии работы с большим количеством данных:

(п - 1) • MTBF„-i + wn

п

где wn — текущее время безотказной работы, п — порядковый номер текущего промежутка безотказной работы веб-сервиса.

Аналогичным образом вычисляется среднее время на восстановление (MTTR). Доступность (готовность, англ. Availability) и безотказность (англ. Reliability) вычисляются по традиционным формулам.

Алгоритм формирования множества Парето. Для малого числа вариантов и критериев достаточно быстро работает простой метод полного перебора, когда все варианты попарно сравниваются и множество Паре-то формируют из недоминируемых вариантов. Однако при увеличении размерности задачи экспоненциальная сложность алгоритма полного перебора приводит к невозможности завершения формирования множества Парето за разумное время. С целью устранения этого недостатка в работе используется алгоритм, предложенный Васильевым С.Н. и Котловым Ю.В. [Васильев С.Н., Котлов Ю.В. Методы и алгоритмы многокритериальной оптимизации на основе нестрогих ранжировок альтернатив по частным критериям и опыт компьютерной реализации // Проблемы управления и информатики. — 2006. - Т. 1-2. - С. 28-38].

Алгоритм сужения множества Парето на основе информации об относительной важности критериев. Множество Парето обычно содержит большое число вариантов, поэтому с целью сужения полученного множества используются процедуры выявления предпочтений ЛПР. В настоящей работе используется модифицированный подход теории важности критериев, описываемый в работах Подиновского В.В. [Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. — Москва: Физматлит, 2007] и Уткина J1.B. [Уткин JI.B. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. — СПб.: Наука, 2007]. Суть предлагаемой автором модификации в стандартизации значений критери-

Введем основные определения. Пусть х — функция, предоставляемая веб-сервисом. Критерий К^х) важнее критерия К^{х) с заданными положительными параметрами и,- и г^-, если для любой векторной оценки К(х) = (К1(х),..., Кт(х)) имеет место соотношение

К'{х) >- К(х), (15)

где К'{х) = (К[ (х),..., К'гп(х)), причем К[{х) = Щх) + гЧ ,

Щ{х) =/{¿(х) - VI , (16)

К'к(х) = Кк(х), к = 1, то, к ф г, к Ф з

Если критерий Л'г важнее критерия К^ с заданными положительными параметрами г^ и то можно сузить множество Парето заменой векторного критерия К(х) векторным критерием К*(х) = (К*(х),..., А'^(ж)), компоненты которого вычисляются по формулам:

К* (ж) = У3 Кг (ж) + ь\ К]{х) , ^^

Кк(х) = кк(х),к = 17т, кфз, причем критерии должны быть стандартизованы:

| КЛх) если Кг имеет положительный тренд К^х) — < . (18)

К{(х) если Кг имеет отрицательный тренд

Таким образом векторный критерий К* получается из К заменой менее важного критерия К) на линейную комбинацию Ki и Кс положительными коэффициентами Vj и ь\. Перед вычислением К* все значения критериев проходят процедуру стандартизации: критерии для которых большее значение является менее предпочтительным (т.е. они имеют отрицательный тренд) домножаются на —1, остальные критерии сохраняют свои значения.

Далее все новые векторные оценки К*(х) проходят процедуру получения множества Парето. Оставшиеся варианты и являются результатом выбора по предпочтениям.

В Главе 4 представлены структура и реализация системы, помогающей осуществить рациональный выбор композиции веб-сервисов, за счёт использования методов и алгоритмов, описываемых в предыдущих главах. Приводится архитектура разработанного программного комплекса, его основных компонентов и деталей их реализации. Демонстрируется эксплуатация системы на примере разработки мобильного приложения поиска ближайших больниц.

На Рисунке 7 представлена архитектура разработанного программного комплекса. Основные функции системы:

1. Осуществление рационального выбора композиции веб-сервисов в рамках определенной задачи.

2. Ведение реестра веб-сервисов и их функций.

3. Мониторинг значений критериев сравнения веб-сервисов.

Организация рационального выбора композиции веб-сервисов Реестр веб-сервисов

Google Арр Engine, Python

Веб-сервис сбора статистики для оценки сервисов по критериям

Веб-сервис оценки чувствительности 1

Python, Sclkit-leam

1

Рисунок 7: Архитектура системы поддержки принятия решений

Программный комплекс реализован как система с сервисно-ориентированной архитектурой, состоящая из трёх основных веб-сервисов. Веб-сервис рационального выбора композиции и реестр сервисов.

Пользовательский веб-интерфейс компонента позволяет пользователю осуществить следующие операции (Рисунок 8):

1. Добавление, редактирование и удаление веб-сервисов и их функций в реестре веб-сервисов.

2. Создание моделей задач, состоящих из подзадач.

3. Связывание подзадач с функциями веб-сервисов, которые могут реализовать эту подзадачу.

4. Осуществление человеко-машинной процедуры рационального выбора композиции веб-сервисов.

Веб-приложение доступно по адресу http://ws-decisioner.appspot.com. Веб-сервис сбора статистических данных для получения оценок сервисов по критериям. Компонент периодически обращается к реестру для синхронизации списка рассматриваемых веб-сервисов. Собранные ста-

тистические данные используются для вычисления оценок по следующим критериям: чувствительность, среднее и стандартное отклонение времени обработки запросов, среднее время между отказами, среднее время восстановления, доступность, безотказность, время работы, время простоя.

Веб-сервис оценки чувствительности. Данный веб-сервис реализует метод получения оценки чувствительности, описываемый во 2-ой главе диссертационной работы. В качестве API веб-сервис предоставляет одну функцию вычисления оценки чувствительности.

Поиск больниц

•............* (Ь) Подзадачи с выбранными

(а) Список веб-сервисов и их функций реализациями

■ ......

" ¡В ■■ ' 1'*;

(с) Результат сужения множества Парето

Рисунок 8: Использование системы при проектировании мобильного

приложения

Заключение

Итоги диссертационного исследования. В результате проведенных автором исследований разработаны теоретические и практические положения,

совокупность которых можно считать новым вкладом в область проектирования и разработки систем с сервисно-ориентированной архитектурой.

1. Выполнен анализ современного состояния проблемы рационального выбора композиции веб-сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой. В результате анализа сформулирован ряд основных задач, последовательное решение которых позволит качественно и достаточно полно решить задачу рационального выбора. В диссертационной работе рассмотрены те задачи, известные решения которых либо отсутствуют, либо обладают определенными недостатками.

2. Формализован критерий сравнения веб-сервисов «Чувствительность», позволяющий оценить поведение веб-сервисов при постепенном повышении нагрузки. С помощью вычислительного эксперимента и кластерного анализа полученных данных обосновано выделение 4 классов чувствительности. Сформирована теоретическая и алгоритмическая основа программного комплекса для определения класса чувствительности произвольного веб-сервиса с помощью методов и алгоритмов машинного обучения.

3. Проведен анализ критериев сравнения веб-сервисов, оценку значений которых можно получить автоматизированным способом. Для некоторых критериев приведены итерационные формулы вычисления их оценки, учитывающие специфику вычислений в условиях хранения большого количества данных о моментах измерения времен обслуживания запросов в общей базе данных.

4. Разработана методика решения задачи рационального выбора композиции веб-сервисов, состоящая из следующих основных положений:

4.1. Задача рационального выбора рассматривается как ряд отдельных задач выбора веб-сервисов, наилучших по совокупности выбранных критериев.

4.2. Для получения множества Парето используется эффективный алгоритм, предложенный Васильевым С.Н. и Котловым Ю.В.

4.3. Для сужения множества Парето используется модифицированный вариант метода рационального выбора, учитывающий количественные предпочтения лица, принимающего решения.

4.4. Метод рационального выбора дополнен итерационной человеко-машинной процедурой уточнения предпочтений лица, принимающего решения.

5. На основе описываемых в диссертационной работе моделей, методов и алгоритмов разработан программный комплекс на базе технологий Python, Erlang и JavaScript. В качестве технологической площадки размещения системы (хостинга) используется облачное решение вида «платформа как услуга» (Platform as a Service, PaaS) Google App Engine, что позволяет без существенных финансовых затрат предоставлять публичный доступ к системе при условии невысокого числа активных пользователей.

Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы диссертации. Сервисно-ориентированная архитектура — одно из последних решений многих проблем современных средних и крупных информационных систем, которое поддерживают и развивают практически все современные поставщики программного обеспечения. Несмотря на небольшой возраст технологии (первые стандарты появились в 2003 году), COA нашла применение как в корпоративном, так и государственном секторах. Министерства обороны многих стран рекомендуют и уже успешно используют COA как основу для построения сетецентрических систем, обеспечивающих модернизацию военной отрасли.

В связи с этим появляются новые задачи, затрагивающие нерассмотренные аспекты использования COA, такие как системы с ненадежными сервисами, системы с необходимостью динамической реконфигурации с целью сохранения полнофункционального состояния и др. Представленные в настоящей работе анализ и разработанные модели и методы могут быть использованы в качестве основы для решения подобных задач и задач более высокого порядка.

Список работ, опубликованных автором по теме диссертации

Публикации в рецензируемых журналах ВАК:

1. Душкин Д.Н. Автоматизированное определение классов чувствительности веб-сервисов // Управление большими системами. Выпуск 45. М.: ИПУ РАН, 2013.

2. Душкин Д.Н. Анализ чувствительности веб-сервисов в задаче выбора оптимальной конфигурации систем с сервисно-ориентированной архитек-

турой // Управление большими системами. Выпуск 40. М.: ИПУ РАН,

2012. С. 164-182.

3. Фархадов М.П., Душкин Д.Н. Сетецентрические технологии: эволюция, текущее положение и области дальнейших исследований // Автоматизация и современные технологии. — 2012. — N 1. — С. 21-29.

Публикации в материалах научных мероприятий, научных сборниках и периодических научных изданиях:

4. Душкин Д.Н. Решение задачи рационального выбора композиции веб-сервисов в системах с сервис-ориентированной архитектурой / Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании «ИНФОТЕХ - 2013» // Материалы международной научно-практической конференции «ИНФОТЕХ - 2013». Севастополь: СевНТУ,

2013. - ISBN: 978-617-612-037-7 - С. 75-76

5. Душкин Д.Н. О задаче выбора оптимальной конфигурации системы с сервисно-ориентированной архитектурой // Массовое обслуживание: потоки, системы, сети = Queues: flows, systems, networks: материалы международной научной конференции «Современные вероятностные методы анализа, проектирования и оптимизации информационно-телекоммуникационных сетей». Под ред. А.Н. Дудина [и др.], Минск: Изд. центр БГУ, 2013. С. 24-31.

6. Душкин Д.Н., Душкин Н.Д. О проблеме выбора оптимальной по предпочтениям композиции сервисов // Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем. Сборник научных трудов Первой Международной научно-практической конференции «Радиоинфоком - 2013» - М.: МГТУ МИРЭА, 2013 - ISBN: 978-57339-0959-2 - ч. 2 - С. 62-66

7. Васильев С.Н., Смирнова Н.В., Суконнова A.A., Душкин Д.Н., Абрамен-ков А.Н. Методы интеллектуализации обучающих систем // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сборник избранных трудов VII Международной научно-практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. - М.: ИНТУИТ.РУ, 2012. 1050 с. - ISBN 978-59556-0140-3. С. 503-519

8. Душкин Д.Н., Смирнова Н.В. Применение инструментов символьных вычислений для проверки решений задач из курсов для конструкторов и технологов в интеллектуальной обучающей веб-системе «Волга» / Сборник докладов международной научно-практической конференции «Современные технологии, материалы, оборудование и ускоренное восстановление квалифицированного кадрового потенциала — ключевые звенья

в возрождении отечественного авиа- и ракетостроения». Казань: Изд-во «Вертолет», 2012. T. IV. С. 558-564. 9. Душкин Д.Н., Душкин Н.Д. Применение сетецентрического подхода в системах мониторинга природных катастроф // Десятая Всероссийская научно-техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологий». Тула. 2011. С. 187-189 URL: http://www.semikonf.ru/archive/?detailID=190

10. Душкин Д.H., Каргин А.Н., Фархадов М.П. Новые вехи в развитии систем массового обслуживания // Материалы V международной научно-практической конференции «Интернет и общество» INSO 2011. Грузия, Кутаиси: Кутаисский государственный университет имени Акакия Церетели. 2011. URL: http://inso.ge/stats2011-2rus.html

11. Душкин Д.Н., Мясоедова М.А., Фархадов М.П. Современная система управления порталом для создания сервисов в интернет нового поколения // Труды конференции «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» (УКИ'2010). М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2010. С. 276

12. Мясоедова М.А., Душкин Д.Н., Мясоедова З.П., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Разработка интернет портала «Сурдосервер» с ресурсами русского жестового языка // Четвертый междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи». СПб.: СПИИ РАН, 2010. С. 57-61

Личный вклад. В совместной работе [3] вклад автора заключается в написании разделов «История развития сетецентрического подхода» и «Текущее состояние области сетецентрических технологий». В работе [6] автору принадлежит постановка задачи и её моделирование. В работах [7, 8] автором предложены архитектурная и техническая реализации некоторых компонентов интеллектуальной обучающей системы. В [9] автором предложены методы реализации поставленной задачи. В [10] автором написан раздел о сетецентрических технологиях. В работе [11] автором подготовлены разделы «Типы систем управления содержимым сайта», «Программная архитектура веб-приложения на основе Zend Framework», «Архитектура GreenyCMS». В работе [12] автором выполнены архитектурное проектирование и техническая реализация информационной системы «Сурдосервер».

Зак. 93. Тир. 100. ИПУ РАН.

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

удк 004.032 ббк 3.32

На правах рукописи

ЛХ 1ПЛ II-'11 70 и*£.и 1 О

Душкин Дмитрий Николаевич

Методы и алгоритмы выбора композиции веб-сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой

Специальность 05.13.15 «Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети»

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук Фархадов М.П.

Москва - 2013

Содержание

Введение 5

Глава 1. Современное состояние проблемы рационального выбора

композиции веб-сервисов и тенденции развития 12

1.1 Основные концепции сервис-ориентированной архитектуры ... 12

1.2 Определение веб-сервиса ............................................16

1.3 Постановка задачи....................................................17

1.4 Регламентирующие документы сервис-ориентированной архитектуры ................................................................18

1.5 Сервис-ориентированная архитектура как тенденция развития информационных систем..............................................20

1.6 Актуальность сервис-ориентированной архитектуры..............21

1.7 Анализ работ по рациональному выбору композиции веб-сервисов в рамках систем с сервисно-ориентированной архитектурой ................................................................23

1.8 Исследование работ по характеристикам веб-сервисов............27

1.9 Выводы ................................................................32

Глава 2. Чувствительность как характеристика производительности веб-сервиса 34

2.1 Мотивация ввода нового критерия сравнения веб-сервисов ... 34

2.2 Основные определения................................................35

2.3 Формальная постановка задачи......................................36

2.4 Формирование выборки..............................................37

2.5 План теста ............................................................38

2.6 Вычисление матрицы «объект-признак»............................39

2.7 Описание классов чувствительности................................42

2.8 Формирование множества классов с помощью кластеризации . 44

2.9 Определение класса чувствительности..............................45

2.9.1 Краткое описание метода опорных векторов................45

2.9.2 Выбор и оценка алгоритма классификации................46

2.9.3 Оценка обобщающей способности алгоритма..............46

2.9.4 Скользящий контроль и сеточный поиск....................47

2.10 Вычислительный эксперимент........................................48

2.11 Выводы ................................................................50

Глава 3. Метод рационального выбора композиции веб-сервисов в

системах с сервисно-ориентированной архитектурой 52

3.1 Мотивация ............................................................52

3.2 Формальная постановка задачи......................................54'

3.3 Алгоритм решения задачи выбора..................................56

3.4 Формирования множеств возможных реализаций подзадач ... 57

3.5 Критерии сравнения и способы вычисления их оценок............60

3.5.1 Чувствительность..............................................60

3.5.2 Время обслуживания запроса................................60

3.5.3 Пропускная способность......................................65

3.5.4 Группа критериев надежности................................66

3.5.5 Стоимостные характеристики................................68

3.6 Формирование множества Парето ..................................68

3.7 Метод определения оптимальной по предпочтениям композиции 70

3.7.1 Мотивация выбора аппарата теории важности критериев 70

3.7.2 Алгоритм сужения множества Парето на основе информации о важности критериев................................72

3.8 Выводы ................................................................74

Глава 4. Архитектура и эксплуатация разработанной системы на примере мобильного приложения поиска ближайших

больниц 76

4.1 Архитектура системы ................................................76

4.1.1 Веб-сервис рационального выбора композиции и реестр

сервисов........................................................77

4.1.2 Веб-сервис сбора статистических данных для получения оценок сервисов по критериям ............... 79

4.1.3 Веб-сервис оценки чувствительности............ 83

4.2 Работа с системой на примере разработки мобильного приложения ................................. 84

4.2.1 Определение цели разрабатываемого мобильного приложения, задач и подзадач................... 85

4.2.2 Анализ подзадач, выбор необходимых веб-сервисов ... 87

4.2.3 Выбор оптимальной по предпочтениям композиции веб-сервисов ............................ 90

4.3 Выводы ................................ 92

Заключение 95

Список литературы 98

Список иллюстративного материала 112

Приложение 1. Список сокращений 114

Приложение 2. Подзадачи мобильного приложения и возможные

реализации с помощью функций веб-сервисов 116

Приложение 3. Исходный код алгоритма вычисления значения

критериев веб-сервиса на языке Erlang 117

Введение

Актуальность. Повышение требований к современным информационным системам приводит к появлению новых архитектурных подходов к их созданию. Современные предприятия сталкиваются с проблемами, обусловленными ростом объема данных, необходимостью интеграции с партнёрами и новыми подразделениями, обновлением программной платформы предприятия с сохранением старых, но проверенных временем систем. Одним из современных подходов к решению описываемых проблем является использование сервис-ориентированной архитектуры (COA).

К основным достоинствам COA относятся: открытость за счёт использования стандартов, независимость от программно-аппаратной платформы, ориентированность на сетевое взаимодействие, использование машинно-читаемых описаний сервисов и др.

В настоящее время COA широко применяется во многих крупных информационных системах таких предприятий, как Сбербанк, Аэрофлот, РЖД, eBay, Adobe, HP и многих других. При этом за счёт открытости подхода создано несколько платформ для организации COA, реализующих все необходимые функции и распространяемых на условиях лицензии с открытым исходным кодом. Это позволяет реализовывать новые возможности малым и средним предприятиям.

Основные положения COA заключаются в применении композиции (объединения) нескольких автономных веб-сервисов для решения определенных задач. Современные информационные системы часто используют в своей работе не только локальные сервисы, над которыми возможен контроль, но и внешние, которые с позиции потребителя услуг представлены в виде «чёрного ящика». К тому же, зачастую одну и ту же функцию предоставляют несколько веб-сервисов. Например, среди наиболее востребованных в потре-

бительском секторе можно выделить функции картографии, предоставления информации по географическим объектам, размещения видео, графических и аудио-файлов и т.д.

В связи с этим, при проектировании систем с COA возникают две связанные задачи: рациональный выбор композиции веб-сервисов для решения определенной задачи и формирование набора критериев сравнения веб-сервисов. Под рациональным выбором понимается действие лица, принимающего решения, с учетом всей имеющейся у него информации, которое проводит к наиболее предпочтительным для него результатам.

Степень разработанности проблемы. В течение недолгой истории развития технологии COA предлагалось несколько подходов к решению описываемых задач. В нашей стране данный вопрос пока еще мало изучен. В работах Пырлиной И.В. представлены набор однородных критериев и методы выбора наилучшего проекта с COA на базе методов порогового агрегирования и линейной свертки. В работах Климова В.В., Затесы A.B., Левашова Т.В., Смирнова A.B., Шилова Н.Г. разработаны методы и модели поиска и композиции веб-сервисов с учетом различных предусловий, семантических описаний и предварительно составленных онтологий. В работах Бабошина

A.B. и Кашевника A.M. рассмотрен выбор веб-сервисов на основе вычисления интегральной оценки.

Большое количество исследований по сервис-ориентированным вычислениям выполнено в рамках европейского научно-исследовательского проекта SENSORIA, проводившегося в 2005-2010 гг. при поддержке 6-ой Европейской рамочной программы. Работы проекта SENSORIA обсуждаются на ежегодной международной конференции «Service Oriented Computing». Задача выбора композиции веб-сервисов рассматривается в работах G. Canfora, I. Cappello, I. Egambaram, A. Klein, M. Maximilien, D. Menasce. Исследования по теме выбора критериев сравнения проводятся в работах S. Gilmore, М. Tribastone, М. Wirsing.

Смежные темы, касающиеся теории принятия решения и теории важности критериев, детально исследованы в работах Васильева С.Н., Подиновского

B.В., Ларичева О.И., Ногина В.Д., Уткина Л.В. и др. В диссертационной

работе используются некоторые методы и алгоритмы, предложенные этими авторами.

Существует большое количество стандартов (более 80), описывающих различные аспекты работы систем с СОА, но, тем не менее, вопрос отбора и формирования значений критериев сравнения при проектировании систем с СОА, использующих внешние сервисы, остается открытым.

Несмотря на ценность полученных научных и практических результатов, необходимо дальнейшее исследование и развитие темы формирования и оценки значимых критериев сравнения веб-сервисов, повышения эффективности методов рационального выбора композиций веб-сервисов в рамках бизнес-процессов, а также разработка доступных и прозрачных систем организации рационального выбора композиции веб-сервисов.

Цель работы: теоретическое обоснование, разработка и развитие методов и моделей систем с сервис-ориентированной архитектурой для решения задачи многокритериального выбора композиций веб-сервисов с учётом предпочтений лица, принимающего решения (проблема рационального выбора).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ особенностей проблемы рационального выбора, а также современных методов, моделей и программных средств её решения.

2. Разработка алгоритма рационального выбора композиции веб-сервисов и модели веб-сервиса, включающей измеряемые критерии сравнения.

3. Создание программного комплекса на основе использованных методов, моделей и алгоритмов.

4. Апробация и оценка эффективности разработанного программного комплекса на примере разработки приложения с сервисно-ориентированной архитектурой.

Научная новизна:

1. В результате анализа современного состояния проблемы рационального выбора композиции веб-сервисов сформулирован ряд основных задач,

последовательное решение которых позволило качественно и достаточно полно решить обозначенную проблему.

2. Формализован критерий сравнения веб-сервисов «Чувствительность», позволяющий оценить поведение веб-сервисов при постепенном повышении нагрузки, разработана методика вычисления оценки этого критерия на базе методов и алгоритмов машинного обучения.

3. Разработан метод решения задачи рационального выбора композиции веб-сервисов на базе, во-первых, высокопроизводительного алгоритма Васильева С.Н. и Котлова Ю.В. получения множества Парето и, во-вторых, модифицированного автором метода Подиновского В.В. и Уткина JI.B. сужения множества Парето, позволяющего использовать в сравнении неоднородные критерии и информацию об относительной количественной важности критериев. Предложенный метод качественно отличается от предложенных ранее ввиду наличия понятной человеко-машинной процедуры уточнения предпочтений лица, принимающего решения, и отсутствия потерь информации об относительной важности критериев.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в предложенных оригинальном формальном описании критерия чувствительности веб-сервиса и методике вычисления оценки значения критерия, а также в описании параметрической модели веб-сервисов и их композиции. Сформулированные в работе модели и методы могут быть полезны для развития области системной инженерии, теории построения крупномасштабных информационных систем, а также в сфере искусственного интеллекта как пример использования методов машинного обучения.

Практическая значимость работы заключается в том, что впервые разработан и выложен в общем доступе на условиях свободной лицензии исходного кода (open-source) программный комплекс, позволяющий вести реестр веб-сервисов и их функций, проводить постоянный мониторинг значений характеристик веб-сервисов. Система отличается от подобных, во-первых, гра-

фическим интерфейсом, позволяющим гибко настраивать параметры предпочтений ЛПР за счёт введения понятий потери и компенсации значений по разнородным критериям, и, во-вторых, большим числом критериев сравнения веб-сервисов.

Разработанный программный комплекс полезен для предприятий, использующих сервисно-ориентированный подход при построении информационных систем, в силу того, что позволяет сократить время и, как следствие, финансовые затраты на этапах проектирования и разработки систем с сервисно-ориентированной архитектурой, а также существенно улучшить качество этих работ за счёт понятного обоснования принятых решений по конфигурации систем.

Методология и методы исследования. При проведении исследований были использованы методы математической статистики, машинного обучения, теории принятия решений, теории важности критериев, многокритериальный анализ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод определения чувствительности веб-сервиса.

2. Параметрическая модель веб-сервиса, включающая ряд критериев, характеризующих производительность и надежность, и автоматизированные методы оценки их значений.

3. Интегрируемый программный комплекс, реализующий метод определения чувствительности, параметрическую модель веб-сервисов и их композиции, методику рационального выбора композиции веб-сервисов в рамках задаваемых пользователем условий задач.

Степень достоверности и апробация результатов. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и выставках:

• Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании "ИНФОТЕХ - 2013"», Украина, Севастополь, 2013 г.

• Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникаци-онных систем» Радиоинфоком-2013, Россия, Москва, 2013 г.

• Международная научная конференция «Современные вероятностные методы анализа, проектирования и оптимизации информационно-телекоммуникационных сетей», Белоруссия, Минск, 2013 г.

• Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование», Россия, Москва, 2012 г.

• Международная научно-практическая конференция «Современные технологии, материалы, оборудование и ускоренное восстановление квалифицированного кадрового потенциала — ключевые звенья в возрождении отечественного авиа- и ракетостроения». Россия, Казань, 2012 г.

• Десятая Всероссийская научно-техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологии», Россия, Тула, 2011 г.

• Пятая Международная научно-практическая конференция «Интернет и общество» INSO 2011, Грузия, Кутаиси, 2011 г.

• Конференции «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» УКИ'2010, Россия, Москва, 2011 г.

• Первая Международная конференция «Интеллектуальные технологии и средства реабилитации людей с ограниченными возможностями» ИТСР-2010, Россия, Москва, 2010 г.

Автор является участником гранта компании Google, предоставленном в 2012 году с целью поддержки и развития социально-значимого проекта «Сурдосервер». В 2011 году «Сурдосервер» на выставке «Иннопром 2011» награжден «как самый инновационно-социальный проект».

Связь с планом. Исследования по теме диссертации проводились в соответствии с плановой тематикой Федерального государственного бюджетного

учреждения науки Института проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской Академии наук. Автор является руководителем гранта РФФИ 12-07-31214 мол_а «Разработка методов, критериев и алгоритмов выбора оптимальной по предпочтениям конфигурации информационной системы с сервисно-ориентированной архитектурой» и соисполнителем работ по гранту РФФИ 12-08-00752-а.

Автор является участником молодежной научной школы под руководством Фархадова М.П. в ИПУ РАН.

Публикации

Основные результаты по теме диссертации изложены в 12 печатных изданиях, 3 из которых изданы в журналах, рекомендованных ВАК.

Глава 1. Современное состояние проблемы рационального выбора композиции веб-сервисов и тенденции развития

В этой главе выполнен обзор и анализ современного состояния и тенденций развития сервис-ориентированного архитектурного стиля. Приводится общая постановка задачи настоящей диссертационной работы. Описывается круг основных международных регламентирующих документов, касающихся тематики работы. На различных примерах доказывается актуальность выбранной темы исследований. Приводится обзор и анализ отечественной и иностранной литературы по двум основным темам диссертационной работы. Содержание этой главы частично основывается на авторских работах [100, 98, 99, 94].

1.1 О�