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服务计算 版权信息
- ISBN:9787030686206
- 条形码:9787030686206 ; 978-7-03-068620-6
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
服务计算 本书特色
服务计算技术的进步正在将互联网转变为一个全球工作场所、一个社会论坛、一种管理个人事务和促进协作的手段以及一个提供服务的商业平台。
服务计算 内容简介
针对国内外服务计算研究及其教学应用的热点问题,作者在服务计算、Web服务学科领域基础理论方面从事多年深入探索研究,借鉴国内外已有资料和前人成果,经过分析论证,收集大量专家学者近年来有关服务计算前沿问题的论坛、讲座和报告等展开研究,围绕Web服务技术、面向服务的体系结构、服务质量和质量预测、服务选择和推荐、服务组合、云计算和教育云等六个方面的基本概念、研究现状、主要的研究问题、待解决的问题及未来的发展趋势等,以形成支持新一代服务计算教学应用的一些新思路。其目的是增进社会各界对服务计算、Web服务等新一代技术发展情况和应用前景的深入体验和更加全面的认识,进而推进服务计算技术发展和完善。
服务计算 目录
第1章 概述 1
1.1 什么是服务计算 1
1.1.1 服务计算的起源 2
1.1.2 服务计算的定义 5
1.2 服务计算的技术框架 6
1.2.1 服务资源层 7
1.2.2 服务汇聚层 8
1.2.3 服务应用层 9
1.2.4 服务系统层 10
1.3 服务计算发展现状 11
1.4 本章小结 14
第2章 Web服务 15
2.1 Web服务简介 15
2.1.1 Web服务基本概念 16
2.1.2 Web服务体系结构 17
2.1.3 Web服务技术架构 22
2.2 Web服务关键技术 24
2.2.1 XML 24
2.2.2 SOAP 26
2.2.3 WSDL 28
2.2.4 UDDI 29
2.3 服务安全 31
2.3.1 WS-Security 33
2.3.2 WS-Policy 36
2.3.3 WS-Trust 37
2.4 语义Web服务 38
2.4.1 OWL-S 41
2.4.2 WSDL-S 43
2.5 本章小结 47
第3章 面向服务的体系结构 48
3.1 概述 48
3.2 SOA 49
3.2.1 简介 49
3.2.2 基本特点 51
3.2.3 元素 51
3.2.4 SOA特性 53
3.3 服务组件架构 57
3.3.1 SCA概念 57
3.3.2 组装模型 61
3.3.3 策略框架 69
3.4 服务数据对象 70
3.4.1 SDO概念 70
3.4.2 SDO架构 71
3.5 SOA的中间件平台 73
3.5.1 国外产品介绍 73
3.5.2 国内产品介绍 74
3.6 本章小结 75
第4章 服务质量和质量预测 76
4.1 什么是服务质量 76
4.1.1 服务质量的定义 76
4.1.2 服务质量的度量指标 77
4.1.3 服务质量模型 79
4.1.4 服务质量技术综述 81
4.1.5 服务质量的功能 82
4.1.6 Web服务质量 83
4.2 服务质量预测的常用方法 85
4.2.1 基于结构方程的QoS预测方法 85
4.2.2 基于相似度的QoS预测方法 86
4.2.3 基于时间序列的QoS预测方法 87
4.2.4 基于位置的QoS预测方法 88
4.2.5 基于人工智能的QoS预测方法 91
4.3 服务质量预测在实际中的应用 92
4.3.1 基于用户和服务区域信息的Web服务QoS预测 92
4.3.2 SOA遥感图像处理中时间感知的QoS预测 96
4.3.3 基于移动边缘环境的隐私保护QoS预测 99
4.3.4 基于P2P视频流中深度传输协同过滤的邻居选择QoS预测 102
4.3.5 基于随机森林的税务热线QoS预测 105
4.3.6 基于社区发现的Web服务QoS预测 108
4.3.7 基于覆盖随机游走算法对用户信任值的QoS预测 113
4.4 本章小结 117
第5章 服务选择和服务推荐 118
5.1 什么是服务选择和服务推荐 118
5.2 服务选择的常用方法 119
5.2.1 常用方法的深度学习预备知识 119
5.2.2 Web服务的研究方向 132
5.2.3 Web服务选择的应用 135
5.2.4 服务选择的QoS 137
5.2.5 基于QoS的Web服务选择相关研究综述 138
5.2.6 常用方法 141
5.3 服务推荐的常用方法 146
5.3.1 服务推荐方法简介 146
5.3.2 常用方法分类 149
5.4 本章小结 152
第6章 服务组合 153
6.1 什么是服务组合 153
6.1.1 服务组合背景 153
6.1.2 服务组合定义 155
6.1.3 服务组合特点 159
6.1.4 服务组合技术 160
6.1.5 服务组合研究意义及解决思路 160
6.2 服务组合方法 161
6.2.1 服务组合方法概述 161
6.2.2 使用方法学分类 163
6.2.3 按照拓扑结构分类 163
6.2.4 按照动态程度分类 163
6.2.5 按照人工参与程度分类 164
6.2.6 服务组合方法分类 164
6.3 服务组合相关研究 171
6.3.1 服务组合的工作流程 171
6.3.2 服务组合的服务描述 173
6.3.3 服务匹配 174
6.3.4 服务合成 174
6.3.5 服务组合研究现状 175
6.4 服务组合算法在实际中的应用 181
6.4.1 蚁群优化算法 182
6.4.2 粒子群优化算法 184
6.4.3 粒子蚁群优化算法 184
6.4.4 利用改进的粒子群优化算法求初始信息素 185
6.4.5 利用改进的蚁群优化算法求解*优解 186
6.4.6 算法流程 187
6.5 本章小结 188
第7章 云计算和教育云 189
7.1 什么是云计算 189
7.2 云计算发展历程 191
7.3 云计算的服务形式 193
7.3.1 IaaS 194
7.3.2 PaaS 195
7.3.3 SaaS 195
7.4 云计算的特征 197
7.5 云计算的主要技术 200
7.6 教育云 207
7.6.1 概念 207
7.6.2 体系结构 208
7.6.3 发展进程及启示 209
7.6.4 应用案例 215
7.7 本章小结 216
参考文献 217
服务计算 节选
概述 1.1 什么是服务计算 服务是一方为另一方提供的一种经济活动,买方以金钱等形式换取卖方的劳务、专业技能或者物品、设备、网络与系统等的使用,并且通常买方并不一定拥有这些实体。服务是一种服务消费者参与的随时间消逝的无形体验。服务为对另一方实施对其有用的特殊能力的行为和过程。服务的特点是具有无形性,在被购买之前,是看不见、摸不到、听不到、闻不到的。因此,服务提供者的任务是提供“管理证据,化无形为有形”。一般来说服务的产生和消费是同时进行的。这与有形的产品情况不同,后者是被制造出来的,先投入存储,随后销售,*后消费。如果服务是由人提供的,那么人就是服务的一部分。因为当服务在产生时顾客也在场,服务提供者和顾客的相互作用是服务的一个特征。提供服务的人和顾客两者对服务的结果都会产生影响。服务还具备很大的可变性。服务不能存储,有着易消失性。服务也有着差异性,主要表现在提供物的差别和交付的差别。提供物的差别就是指硬件方面的差别;交付的差别指服务提供过程中的差别。服务行业在竞争中取胜的主要法宝就是创造服务的差别。服务业是除**产业、第二产业外的第三产业,而积极发展第三产业又是促进市场经济发展、优化社会资源 (包括自然资源、资金和劳动力)配置、提高国民经济整体效益和效率的重要途径。第三产业包括交通运输,仓储和邮政业,信息传输、计算机服务和软件业,批发和零售业,住宿和餐饮业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究,技术服务和地质勘查业,水利环境和公共设施管理业,居民服务和其他服务业,教育,卫生、社会保障和社会福利业,文化、体育和娱乐业等。服务业是指农业、工业和建筑业以外的其他各行业,即国际通行的产业划分标准的第三产业,其发展水平是衡量生产社会化和经济市场化程度的重要标志。服务业按服务对象一般可分类为:一是生产性服务业,指交通运输、批发、信息传输、金融、租赁和商务服务、科研等,具有较高的人力资本和技术知识含量;二是生活(消费)性服务业,属劳动密集型,与居民生活相关的零售、住宿餐饮、房地产、文体娱乐、居民服务等;三是公益性服务业,主要是卫生、教育、水利和公共管理组织等。 随着计算机和网络技术的发展,现代化企业正步入企业形态不断变化、企业外延不断扩展、企业环境不断变迁、企业业务不断调整的时代。传统的以一次开发、持续使用为特征的软件开发理念和开发方法日益落伍。如何解决应用系统“随机应变”的问题是当今软件产业的焦点问题,也是软件产业能否再次腾飞的关键所在,服务计算正是为解决这一问题而提出的一种新的计算方式。服务计算为大规模互联网服务系统的建设、运行和管理提供了技术支持,代表了软件工程和分布式计算的前沿发展方向。因此,它一直是一个研究热点,越来越受到业界和学术界的关注[1]。 服务计算是一门连接商业服务和信息技术服务的跨学科的新兴科学技术,目标是设计新的计算技术使信息服务及通信技术服务能够更加有效地支持商业服务,涵盖了商业服务的整个生命周期,例如建模、创建、组合、搜索和治理等方面内容。 1.1.1 服务计算的起源 从20世纪90年代开始,互联网技术的快速发展为传统服务业带来了巨大的改变,并逐步形成了以知识经济为主体的现代化服务业。同**产业的农业和第二产业的工业一样,服务业的快速发展也需要相应的理论体系和工程技术加以支持。2002年,IBM首次提出了服务科学(service science)的概念。2004年12月,IBM CEO Samuel Palmisano在“创新美国”的报告中正式提出了服务科学的概念,指出服务科学是对服务系统的研究,通过整合不同学科的知识,来实现服务的创新。2005年7月,IBM结合服务科学研究的内容与方法,将服务科学正式改名为“ SSME”,即服务科学、管理与工程(service sciences,management and engineering,SSME),试图将传统的服务相关学科的知识整合起来形成一个称为“服务科学”的独立学科,吸引学术界、教育界和工业界共同关注“服务”的研究与实践,进而提高服务产业的水平。目前,通过全球各国的研究与实践, SSME的知识框架正在逐渐形成。 服务计算产生的背景是信息通信技术在现代服务中的应用。现代服务业是指那些依托信息通信技术和现代管理理念而发展起来的知识与技术相对密集的服务部门,现代服务业典型案例有电子商务领域以及金融领域。服务计算产生的技术背景是基础设施的发展和网络应用模式的发展。前者体现在计算设备出现小型化、移动化、智能化及规模化的特点,网络设施从*初的 Internet(互联网)发展为现在的物联网、云计算;后者体现在移动互联网、传感网、自主计算以及信息物理系统(cyber-physical systems,CPS)等相关技术的发展。 服务科学是以现代服务业的发展为背景的,融合了计算机科学、运筹学、经济学、产业工程、商务战略、管理科学、社会和认知科学以及法学等诸多学科知识,研究以信息技术应用为标志的、以服务为主导的经济活动所需的理论和技术的一门新兴科学。服务科学是研究商业和技术融合的工业创新方法,通过代理商和供应商的共同合作创造价值和共享价值;研究商业和治理方法,达到改进价值获取;研究技术工具,实现反求各种过程;研究组织文化实践,达到激励和凝聚员工,强化他们对服务绩效的集体作用。服务科学作为诸多学科进行整合研究的新兴跨学科领域,重点对服务系统进行研究,通过综合社会科学、商业管理和工程技术等学科来解决复杂的现实问题。因此,服务科学本质上是研究如何运用科学的方法和原则,管理服务的组织过程和资源,以达到服务的效果和效率的学问。它需要工程方法创新、集成技术创新、商业模式创新以及服务模式创新,从而实现服务行业业态的创新和服务经济的增长。 在现代服务业领域,服务科学作为一门新兴的基础学科,更迫切的任务是通过关注基础科学模型、理论及其应用来推动服务过程中创新、竞争和质量等问题的解决,从而推动服务系统创新的开展和服务效率的提高,并研究如何通过有效地预测服务交付效率、质量、绩效,开发并重复利用知识来不断优化服务。 服务计算从概念被首次提出,到不断吸引研究者和业界巨头公司的关注并视其为分布式计算的*新发展方向,再到被确立为一门独立的计算学科前后仅仅经历了短短三年时间。服务计算的概念*早可追溯到2002年6月的国际互联网计算会议(International Conference on Internet Computing)。此次会议的 Web服务计算(web service computing)专题讨论首次将服务与计算结合起来,强调 Web服务在分布式计算和动态业务集成中的重要作用。这得到了与会专家和学者的广泛认同,为之后服务计算的推广奠定了基础。2003年11月电气和电子工程师学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)批准成立服务计算技术社区(Technical Community for Services Computing),并于2004年5月改名为服务计算技术指导委员会(Technical Steering Committee for Services Computing),致力于推动服务计算学科发展和相关标准的制定,这标志着服务计算正式成为一门独立的计算学科。2004年9月,服务计算技术指导委员会在上海召开**届服务计算专题国际会议(IEEE International Conference on Services Computing),吸引了大批专家和学者的参与,涌现出一大批研究成果。这次会议极大地推动了服务计算学科的发展,服务计算得到了学术界和工业界的广泛关注。 服务计算之所以能在短短三年时间内迅速成长并发展起来是计算环境不断演变的结果。计算环境包含一组计算机、软件平台、协议和相互连通的网络。在该环境中,计算机之间、软件平台之间可通过网络协议实现数据交换和信息处理。 计算环境从早期的集中式到当前的分布式,历经了主机计算环境、客户/服务器(client/server,C/S)计算环境、多层分布式计算环境和服务计算环境四个阶段。 20世纪60年代的主机计算环境是一个典型的集中式计算环境。在该环境中,绝大多数的计算设备和计算资源均集中于昂贵的且体积庞大的大型机之上,用户只能通过仅含显示器和键盘的哑终端来使用主机。20世纪80年代初期,小巧的个人计算机开始进入千家万户,计算设备和计算资源从主机时代的中心机房开始分布到平常百姓家,但此时的计算环境仍然局限于单机环境。20世纪80年代中后期,随着个人计算机的不断普及和计算机网络的发展,计算环境开始步入分布式时代。人们在分布但互联的计算环境中实现互通与共享,在这期间出现了 C/S计算环境。在该计算环境中,存在客户机与服务器之分,前者多为个人计算机或工作站,后者则是大型机、小型机、个人计算机或工作站,向客户机提供大规模数据存储、文件共享、打印、关键业务处理等服务。 为了提供更好的性能、灵活性和可扩展性,20世纪90年代, C/S计算环境派生出多层分布式计算环境,实现了表现层、业务层和数据层等的分离。但是,此时的计算环境还是建立在相对封闭的协议基础上,缺乏普遍的标准化支持。随着互联网的进一步开放,特别是可扩展的标记语言(extensible markup language, XML)和 Web服务技术的不断应用与发展,计算环境演变成为面向整个互联网的基于开放标准和协议的服务计算环境。在服务计算环境中,计算设备和软件资源呈现出服务化、标准化和透明化趋势。这一新的计算环境需要一种新的计算技术来支撑,它为服务计算的产生奠定了*好的环境基础。 服务计算环境的形成对软件体系结构和软件开发方法带来了新的要求。软件体系结构是指构成软件系统的软件元素、软件元素外部可见的属性及这些软件元素之间的关系。计算环境的不断变迁使得早期主机计算时代的集中式的整体软件体系结构逐步发展成为服务计算时代的面向服务的体系结构。服务计算环境中,各种计算设备和软件资源高度分布和自治,变化成为该环境与生俱来的本质特征,软件系统面临由动态、多变和复杂带来的前所未有的新挑战。而面向服务的体系结构正是为适应以动态、分布、自治、透明为特点的服务计算环境而形成的一种松散、灵活、易扩展的分布式软件架构模式。面向服务的体系结构的产生,为服务计算学科的形成奠定了*为重要的技术基础。 伴随着服务计算环境和软件体系结构的变化,面向服务的软件系统设计和开发的理念、原则和方法应运而生。如果说面向构件的软件开发技术的诞生揭开了传统的作坊式软件生产方式向工业化生产转变的序幕,那么面向服务的软件系统设计与开发方法则是进一步推进这一转变的真正原动力,是*终完成这一变革的关键。因此,伴随面向服务的体系结构而不断发展和完善起来的一套面向服务的软件系统设计与开发的理念、原则和方法为服务计算学科奠定了*为重要的方法基础。 综上所述,我们不难看出,服务计算的产生是计算环境、软件体系结构和软件开发方法不断演变的产物,是进一步提高和加速软件产业发展的必然结果。 1.1.2 服务计算的定义 根据 IBM关于服务科学的定义, SSME是一个包含服务科学、管理和工程的新兴跨学科研究领域,是多学科的交叉与融合。因此,SSME的研究不仅利用了自然科学、管理科学、工程学以及信息技术等方法和技术,而且更加突出了人的因素。服务科学是一种对服务系统进行重点研究的学科,通过综合社会科学、商业管理和工程技术等学科来解决复杂的现实问题,是应用一种研究、设计和实施服务系统的跨学科方法,这种服务系统通过对人员、技术的特定安排来为客户提供有价值的复杂系统,是由人员、技术、内外部其他服务系统以及信息(如语言、过程、标准等)共享所组成的价值创造体。 相比服务科学这门多学科整合
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