Нечеткие модель и алгоритм оценки качества веб-сервисов, интегрируемых в сервис-ориентированную архитектуру информационной системы

Введение

Веб-сервисы в последнее время все чаще используются в качестве строительных блоков для композитных приложений и сервис-ориентированных архитектур. Сервис-ориентированная архитектура (service-oriented architecture − SOA) является растущей тенденцией в развитии информационных систем (ИС). Данная архитектура программного обеспечения представляется как набор взаимосвязанных сервисов с четко определенными интерфейсами, которые в совокупности реализуют цели создания и внедрения ИС ^[1,2].

Свойства композитного приложения напрямую зависят от характеристик качества веб-сервисов, интегрируемых в систему. Таким образом, выбор подходящих и надежных сервисов имеет большое значение.

Сервисы, заявленные поставщиком услуг, могут быть использованы одним или более клиентами. С другой стороны, каждый клиент может выбрать один конкретный сервис из множества доступных сервисов. Типичная процедура выбора необходимого сервисов из числа доступных для последующей интеграции в информационную систему происходит на основе учета требований, которые описывают качество сервиса (quality of service – QoS) ^[3,4]. При формировании структуры информационной системы с архитектурой SОА для того, чтобы интегрируемый сервис удовлетворял требованиям QoS, пользователь выбирает из набора доступных сервисов, сравнимых по функциональности, сервисы с соответствующими нефункциональными требованиями, такими как производительность, надежность, защищенность, время отклика и др. ^[5,6,7].

Многие нефункциональные свойства услуг, таких как время отклика, являются стохастическими по своей природе. Динамика среды, в которой разворачивается программный сервис, характеризуемая условиями работы сети, задержками и перегрузкой сервера, может привести к большим отклонениям значений нефункциональных показателей сервиса. Некоторые сервисы могут при конкретном вызове потребовать значительно большее время на реализацию, что повлияет на превышение средних цен и допустимого времени обслуживания.

Ряд методов были рассмотрены для выбора подходящих сервисов из набора кандидатов, предоставляющих аналогичные функции, на основе характеристик QoS ^[8,9,10]. Однако большинство этих методов посвящено анализу нефункциональных характеристик веб-сервисов как основных факторов, влияющих на выбор веб-сервиса ^[11,12]. Вместе с тем, функциональные аспекты имеют не менее существенное влияние. Кроме того, на эффективность управления в сервис-ориентированных архитектурах также оказывают влияние экономические факторы, которые определяются непосредственно в процессе функционирования системы.

Целью данной работы является разработка модели и методики формирования интегрированного показателя качества веб-сервисов для последующего выбора и интеграции их в SOA ИС. Предполагается, что модель должна учитывать как функциональные, так и нефункциональные требования, а также факторы управления функционированием информационной системы с сервис-ориентированной архитектурой.

Проблема выбора веб-службы формулируется как проблема нечеткого выбора ^[14]. В статье представлен интегрированный подход к выбору веб-сервисов. Этот подход может служить основой для дальнейшей разработки программного инструментария поддержки принятия решений при формировании ИС с архитектурой SOA.

Модель и методика оценки и выбора веб-сервисов.

Методы выборов веб-сервисов часто используют меру качества обслуживания (QoS). Эта мера включает такие характеристики, как надежность, безопасность, доверие и стоимость выполнения и в основном связана с нефункциональными характеристиками сервисов. Однако потребители услуг в равной степени заинтересованы в наилучших показателях как функциональных, так и нефункциональных характеристик сервисов для успешного развертывания и эксплуатации сервис-ориентированных архитектур.

Вместе с тем, оценка функциональных характеристик при выборе веб-сервисов является более сложной процедурой, чем процедуры оценки нефункциональных характеристик. Функциональные требования во многих случаях представляются в упрощенной форме, и часто требуются субъективные оценки удовлетворенности потребителей показателями качества работы сервиса, соответствием заявленным характеристикам. В процессе управления сервис-ориентированной системой выбранные веб-сервисы оказывают непосредственное влияние на возможность развития, адаптации и модернизации информационной системы.

Нефункциональные требования можно учитывать на основе оценки таких характеристик качества сервисов, как производительность, время отклика, надежность, уровень защиты информации. Найти же количественные показатели, характеризующие функциональные требования, достаточно сложно. В этом случае можно использовать подход к оценке соответствия веб-сервиса функциональным требованиям пользователя на базе референтной онтологии, включающей описание структуры бизнес-процессов, реализуемых различными сервисами ^[15].

Оценки эффективности функционирования системы с учетом выбранной структуры сервисов могут быть получены только после того, как приложение развернуто и будет использоваться в течение некоторого времени. Эти обстоятельства вызывают необходимость постановки задачи принятия решений по выбору подходящих веб-сервисов в условиях неопределенности на основе методологии нечетких множеств ^[13].

Для интегральной оценки качества веб-сервисов предлагается использовать лингвистические переменные (ЛП) и отношениях предпочтения между факторами. Принципы построения зависимости факторов, определяющих качество сервисов, и отношения между ними должны определяться требованиями бизнеса ^[14]. Качество сервиса можно формализовать следующей нечеткой моделью FMG = <G,L,P,A>,

где G – граф с вершинами , которые отображаются на множество лингвистических значений , описывающих состояние фактора, конкретного показателя качества сервиса;

– лингвистические значения факторов;

P – отношения предпочтений;

A – набор операторов агрегирования информации.

При использовании пентарного классификатора на шкале ^[0,1] для факторов L_j значения компонентов может быть следующим: {ОН, Н, С, В, ОВ }. В данном классификаторе уровень ОН интерпретируется как Очень Низкий, Н – как Низкий, С - как Средний, В – как Высокий, а ОВ –как Очень Высокий.

Для модели FMG необходимо оценить качество веб-сервиса с использованием пентарного 01-классификатора.

Оценку предпочтения факторов будем проводить в соответствии выражением:

В вышеприведенной формуле отношение строгого предпочтения обозначено как «», а отношение индифферентности как « ».

При определении отношений предпочтения для факторов одного уровня иерархии F_i и F_j допустим, что принято нестрогое предпочтение R. Это предполагает, что для любой пары значений лингвистических переменных можно установить следующие утверждения:

Отношение индифферентности для факторов одного уровня иерархии существует при недостаточной информации для проведения экспертной оценки. При этом между лингвистическими переменными существует отношение безразличия тогда и только тогда, когда утверждения «» и

«» одновременно выполняются, т.е.

или одновременно не выполняются, т.е. .

Для оценки качества веб-сервиса предлагается задать оператор агрегирования информации (далее по тексту «агрегатор») для каждой неконцевой вершины графа ^[16]. Агрегатор использует оценки состояния подчиненных вершин. В работе ^[16] для агрегатора используются OWA-оператор Ягера, а весовые коэффициенты в свертке представления – коэффициентами Фишберна , которые определяются как , где , N – общее число подчиненных вершин, которые подлежат агрегированию; определяется на основе условий предпочтения.

Если для показателей на одном подуровне (k) графа G модели определены качественные оценки и весовые коэффициенты , тогда агрегатор представляет лингвистическую оценку для функции принадлежности (ФП) на 01-классификаторе:

.

Функция принадлежности является трапецеидальной и оценку её влияния можно провести как операцию с вершинами функций . Для получения оценки о лингвистическом уровне показателя Fk используется функция . Для пентарного нечеткого 01-классификатора вычисляется минимальная близость к , по минимуму расстояния между множеством, заданным ФП , и каждым из нечетких множеств, соответствующих ФП , .

Оценка близости между нечетким множеством A и множеством B производится с использованием абсолютного или относительного расстояния Хемминга или квадратичного расстояния Евклида. Для показателя , определяемого трапецеидальной ФП с параметрами () и ФП , также трапецеидальных (), расстояние между нечеткими множествами вычисляется как

.

Соответствие показателя конкретному лингвистическому уровню пентарной шкалы на 01-классификаторе определяется как .

Формирование интегрального показателя качества веб-сервиса F0 для графа G проводится путем агрегирования факторов для каждой неконцевой вершины от листьев графа к вершине.

Алгоритм интегральной оценки качества веб-сервиса сводится к следующему.

1. Сформировать граф G показателей качества сервиса с вершинами для исследуемой информационной системы.

2. Сформировать систему отношений предпочтения между вершинами графа на основе экспертных оценок.

3. Для концевых вершины графа сформировать набор лингвистических значений уровней каждого фактора .

4. Для неконцевых вершин графа применить агрегатор для вычисления их лингвистических значений.

В результате выполнения алгоритма будут получены лингвистические оценки для корневой вершины графа, которое характеризует качество исследуемого веб-сервиса в целом, и для промежуточных неконцевых вершин – качество сервиса в отношении определенной группы показателей, например его функциональных возможностей.

Реализация метода.

В качестве примера реализации предложенной методики лингвистической оценки качества сервиса рассмотрим следующую систему показателей (табл. 1).

Таблица 1. Интегрированная система показателей оценки качества веб-сервиса

Граф, определяющий взаимосвязь показателей качества веб-сервиса, приведен на рис. 1.

Рисунок 1. Граф системы показателей качества веб-сервиса

Для заданного графа экспертами на момент проведения исследования качества сервиса установлена следующая система отношений предпочтения:

P = {F1 F2; F1.1 F1.2 F1.3 F1.4 ; F2.1 F2.2;

F2.1.1 F2.1.2 F2.1.4 F2.1.3 ; F2.2.1 F2.2.2 F2.2.3 }.

Для исследуемых факторов экспертами были сформированы лингвистические уровни, определяющие качество веб-сервиса (табл.2). Результаты моделирования на нечеткой модели приведены в табл. 3. Из таблицы 3 видно, что качество исследуемого сервиса можно оценить как «высокое», а качество отдельных нефункциональных показателей как «среднее». Таким образом, анализ исследуемого веб-сервиса показывает недостаточный уровень качества реализации нефункциональных требований системы (надежность системы).

Таблица 2. Исходные лингвистические уровни факторов

Таблица 3. Результаты расчетов

Выводы.

Таким образом, в работе показано, что для более информативной оценки качества веб-сервисов и последующего включения в сервис-ориентированную архитектуру информационной системы следует проводить на основе интегрального показателя качества, включающего совокупность факторов, связанных с нефункциональными и функциональными требованиями, а также с учетом экономических оценок эффективности внедрения и использования сервис-ориентированного приложения. Обоснована целесообразность использования метода нечеткой логики для получения интегрированной оценки качества веб-сервисов и выбора варианта сервис-ориентированной архитектуры в условиях неполной информации. Предложенная нечеткая модель и алгоритм интегрированной оценки качества веб-сервисов позволяют реализовать процедуры поддержки принятия решений для обоснования и выбора эффективного варианта SOA информационной системы.