史銀雪，孫瑞志，袁 鋼

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院計(jì)算機(jī)系，北京 100083)

服務(wù)工作流是在面向服務(wù)架構(gòu)(service-oriented architecture, SOA)下對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程的一種計(jì)算機(jī)化的表示模型，業(yè)務(wù)過(guò)程中全部或部分活動(dòng)的執(zhí)行通過(guò)服務(wù)調(diào)用來(lái)實(shí)現(xiàn)[1]。而服務(wù)工作流的個(gè)性化定制主要目的是在滿足用戶個(gè)性需求的同時(shí)更好地體現(xiàn)用戶價(jià)值。但由于業(yè)務(wù)環(huán)境的復(fù)雜多變和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下不斷出現(xiàn)的新特性使得服務(wù)工作流的個(gè)性化定制必然面對(duì)更多的挑戰(zhàn)。

首先，服務(wù)工作流的建模必須具有更好的靈活性。對(duì)于預(yù)先定義的服務(wù)工作流建模，適用于業(yè)務(wù)完全明確的情況。這種方法首先對(duì)用戶要求較高，需要用戶了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的很多細(xì)節(jié)(如資源的物理位置、服務(wù)端點(diǎn)等)；其次，難以適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)的需求，主要原因在于復(fù)雜業(yè)務(wù)通常在建模期間無(wú)法完全確定所有的活動(dòng)細(xì)節(jié)，只有等到業(yè)務(wù)執(zhí)行期間根據(jù)執(zhí)行情況邊執(zhí)行邊構(gòu)造(如依賴于前繼活動(dòng)的執(zhí)行結(jié)果等一些實(shí)時(shí)信息的活動(dòng))；然后，在動(dòng)態(tài)多域的網(wǎng)絡(luò)分布環(huán)境下，軟硬件故障隨時(shí)發(fā)生，策略突然改變都會(huì)使得原定義流程不再適用。因此，需要柔性的服務(wù)工作流建模方法。

另外，在執(zhí)行過(guò)程中根據(jù)用戶的個(gè)人偏好進(jìn)行基于服務(wù)質(zhì)量(quality of service，QoS)的服務(wù)選取和工作流調(diào)度也是個(gè)性化服務(wù)工作流的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，目前的研究只考慮了業(yè)務(wù)邏輯在執(zhí)行前完全確定的情況。而現(xiàn)實(shí)世界中，很多業(yè)務(wù)邏輯的確定依賴于運(yùn)行中間結(jié)果。因此，執(zhí)行過(guò)程中不僅要考慮服務(wù)實(shí)例的選取還要考慮服務(wù)工作流的執(zhí)行時(shí)模型細(xì)化。

針對(duì)以上情況，本文在前期研究[2]的基礎(chǔ)上提出了服務(wù)流程模式，從不同層面對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行抽象和描述，可以根據(jù)用戶需求即時(shí)構(gòu)造一個(gè)多粒度的服務(wù)組織模型；并詳細(xì)描述了基于服務(wù)流程模式的多層次匹配算法，以實(shí)現(xiàn)在服務(wù)流程運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)構(gòu)造和服務(wù)選取。最后以一個(gè)應(yīng)急案例說(shuō)明此方法能夠完成服務(wù)工作流的業(yè)務(wù)邏輯定制和服務(wù)實(shí)例定制。

1 相關(guān)工作

流程可視化建模[3]是服務(wù)工作流采用較多的業(yè)務(wù)邏輯定制解決方案，但是流程在運(yùn)行時(shí)的動(dòng)態(tài)修改比較困難。為了解決在不完整流程定義的情況下的業(yè)務(wù)邏輯定制，文獻(xiàn)[4]引入黑盒將事先無(wú)法確定的子流程進(jìn)行封裝，等到服務(wù)工作流執(zhí)行過(guò)程中才能根據(jù)預(yù)定義規(guī)則、當(dāng)前運(yùn)行信息和用戶的需求將黑盒子流程展開(kāi)為具體運(yùn)行流程。文獻(xiàn)[5]給出了一種基于業(yè)務(wù)生成圖的服務(wù)工作流構(gòu)造方法，其基本思想是將服務(wù)按照功能分類，每類服務(wù)分別采用生成樹(shù)的方式組織，并依據(jù)工作流的邏輯關(guān)系形成業(yè)務(wù)生成圖，此方法方便實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能級(jí)別的服務(wù)組織，但缺乏對(duì)情景上下文的討論。服務(wù)工作流的按需構(gòu)建也尤為重要，文獻(xiàn)[6]通過(guò)建立目標(biāo)本體，服務(wù)本體，利用層次任務(wù)網(wǎng)絡(luò)(hierarchy task net，HTN)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的可適應(yīng)服務(wù)組合，文獻(xiàn)[7]基于用戶角色、目標(biāo)、流程和服務(wù)需求元模型，依據(jù)模型關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行服務(wù)組織，并提出了按角色、需求目標(biāo)、服務(wù)描述查找和推薦的方法，著重某一領(lǐng)域的用戶需求和服務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文方法融合以上研究特點(diǎn)，一方面構(gòu)造服務(wù)流程模式利用將業(yè)務(wù)目標(biāo)和能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的服務(wù)流程聯(lián)系起來(lái)，業(yè)務(wù)領(lǐng)域的用戶可以方便的定義和選擇所需服務(wù)流程；另一方面在流程運(yùn)行過(guò)程中利用多層匹配方便實(shí)現(xiàn)服務(wù)流程的即時(shí)構(gòu)造。

服務(wù)實(shí)例的選取是服務(wù)組合研究中的一個(gè)主要研究點(diǎn)，有些研究側(cè)重于抽象服務(wù)選擇可用的服務(wù)提供商，對(duì)原子服務(wù)的選擇，最常用的服務(wù)選擇方式為QoS屬性簡(jiǎn)單加權(quán)聚合[8-9]，按分值排序取評(píng)估最高的服務(wù)；對(duì)組合服務(wù)的選擇，主要有兩種解決方案即局部最優(yōu)和全局最優(yōu)[10]，全局最優(yōu)策略和服務(wù)流程的邏輯結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，且用戶偏好也影響評(píng)估分值。另一方面，基于人工智能的服務(wù)組合方法發(fā)展也很迅速[11]，W3C先后推薦了RDF、DAML+OIL和OWL-S[12]作為本體描述語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)提供了很好的支持，但由于各個(gè)客戶端本體庫(kù)不同，導(dǎo)致服務(wù)越多，描述就越復(fù)雜。本文提出的服務(wù)實(shí)例選取方法隨著服務(wù)工作流的執(zhí)行逐步進(jìn)行的，因此QoS非功能信息也是實(shí)時(shí)獲取，這樣不僅能夠保證每一個(gè)被選取的服務(wù)是當(dāng)前最佳的可用服務(wù)，從而最大限度地降低了執(zhí)行異常的出現(xiàn)，而且可以將抽象流程定義的轉(zhuǎn)換工作分散到各個(gè)流程的執(zhí)行階段，降低服務(wù)查找和綁定時(shí)的開(kāi)銷。

因此，本文的研究旨在實(shí)現(xiàn)服務(wù)工作流的按需定制。通過(guò)引入服務(wù)流程模式建立用戶需求和服務(wù)工作流的關(guān)聯(lián)；利用基于服務(wù)流程模式的多層次匹配算法進(jìn)行多粒度服務(wù)組織，建立抽象需求流程模型，不僅能實(shí)現(xiàn)明確的業(yè)務(wù)還可以在運(yùn)行中根據(jù)實(shí)時(shí)信息對(duì)目標(biāo)活動(dòng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)細(xì)化，并采用QoS全局最優(yōu)策略選擇動(dòng)態(tài)綁定服務(wù)實(shí)例。

2 服務(wù)流程模式形式化描述

在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中，大量的業(yè)務(wù)活動(dòng)和業(yè)務(wù)邏輯經(jīng)逐步積累后形成了標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)流程，并在新的應(yīng)用中有著重要的指導(dǎo)意義和參考價(jià)值，服務(wù)流程的共享和復(fù)用顯得尤為重要。服務(wù)流程模式作為一種知識(shí)表示工具，用來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)和與之適應(yīng)的服務(wù)流程的抽象和規(guī)范。不失一般性，其形式化定義如下:

服務(wù)流程模式 (service process pattern, SPP)，由一個(gè)四元組(Description, Goal, Context, Service SubProcess)組成：

(1) Description：服務(wù)流程模式的基本描述，包括模式的基本標(biāo)識(shí)和名稱。

(2) Goal：表示服務(wù)業(yè)務(wù)目標(biāo)，包含業(yè)務(wù)目標(biāo)標(biāo)識(shí)，業(yè)務(wù)目標(biāo)名稱、描述、所屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域和概念。其中Concept是目標(biāo)對(duì)應(yīng)在領(lǐng)域本體中的概念對(duì)象。這些本體概念一般用詞典或OWL來(lái)描述。每一個(gè)服務(wù)流程模式對(duì)應(yīng)唯一確定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，而同一業(yè)務(wù)目標(biāo)則可能有多個(gè)服務(wù)流程模式與之對(duì)應(yīng)。

(3) Context={FR, NFR}: 表示上下文場(chǎng)景，是指和服務(wù)相關(guān)的功能性需求(functional requirement,FR)和非功能性需求(nonfunctional requirement,NFR)。FR/NFR={＜W1,F1＞，＜W2,F2＞…＜Wi,Fi＞}，表示功能性需求和非功能性需求皆由多個(gè)需求指標(biāo)和相應(yīng)權(quán)重構(gòu)成。其中＜Wi,Fi＞表示第i個(gè)需求指標(biāo)和其對(duì)應(yīng)的權(quán)重，權(quán)重一般取決于用戶偏好和專家經(jīng)驗(yàn)。

(4) Service SubProcess: 服務(wù)子流程，通過(guò)更細(xì)粒度的業(yè)務(wù)操作的組合來(lái)描述服務(wù)流程模式的動(dòng)態(tài)特性，由服務(wù)流程活動(dòng)集合(service process activities, SPA)、控制關(guān)系(service process control，SPC) (順序、并行、選擇、循環(huán)等)以及數(shù)據(jù)依賴關(guān)系(service process data，SPD)構(gòu)成。服務(wù)流程活動(dòng)(service process activities, SPA)={Goal，Parameter}即服務(wù)活動(dòng)要完成的任務(wù)目標(biāo)和響應(yīng)參數(shù)，當(dāng)服務(wù)子流程為空時(shí)，說(shuō)明服務(wù)流程模式為最細(xì)粒度服務(wù)，不可再分。

利用服務(wù)流程模式作為服務(wù)工作流的知識(shí)表示方法有以下優(yōu)點(diǎn)：①服務(wù)流程模式將業(yè)務(wù)目標(biāo)和能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的服務(wù)流程聯(lián)系起來(lái)，業(yè)務(wù)領(lǐng)域的用戶可以方便地定義和選擇所需服務(wù)流程；②服務(wù)流程模式提供不同的描述粒度，能夠?qū)I(yè)務(wù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行不同層次的抽象，易于在應(yīng)用程序中表示和使用；③服務(wù)流程模式結(jié)構(gòu)相對(duì)獨(dú)立，可以在執(zhí)行過(guò)程中抽取新的模式從而對(duì)其進(jìn)行更新和擴(kuò)充；④服務(wù)流程模式對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)的表示比較靈活，各部分和各參數(shù)都有明確的意義，有利于知識(shí)建模過(guò)程及后續(xù)的知識(shí)調(diào)整和優(yōu)化。

3 基于服務(wù)流程模式的工作流個(gè)性化定制

服務(wù)工作流的個(gè)性化定制主要包括業(yè)務(wù)邏輯的定制和執(zhí)行模式的定制[7]。其核心思想為：①利用多層次匹配算法實(shí)現(xiàn)基于服務(wù)流程模式的多粒度服務(wù)組織，并通過(guò)人機(jī)交互進(jìn)行服務(wù)組合粒度控制；②利用質(zhì)量分析實(shí)現(xiàn)用戶感知的QoS分析實(shí)現(xiàn)服務(wù)實(shí)例定制。

3.1 業(yè)務(wù)邏輯多層次匹配定制算法

該匹配算法包括業(yè)務(wù)目標(biāo)匹配和功能屬性評(píng)估，而功能屬性評(píng)估又包括輸入、輸出參數(shù)匹配和業(yè)務(wù)條件評(píng)估2個(gè)方面。對(duì)于一個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)，最適用的服務(wù)流程模式就是滿足目標(biāo)匹配，功能屬性評(píng)估中得分最高的服務(wù)流程模式。

3.1.1 目標(biāo)匹配

目標(biāo)匹配(goal match，GM)，用來(lái)選擇能夠完成業(yè)務(wù)目標(biāo)g的候選組合服務(wù)流程模式。目標(biāo)匹配采用相似度度量函數(shù)，如式(1)：

其中SIM(sp.Goal,g)為目標(biāo)匹配度，d定義為概念相關(guān)性，a是可以調(diào)節(jié)的參數(shù)。當(dāng)sp.goal?g時(shí)d=1；Goal=g時(shí)，d=0；匹配度為1；sp.Goal≠g時(shí)，a=1，目標(biāo)匹配度為0。當(dāng)目標(biāo)匹配度超過(guò)預(yù)定閥值時(shí)，則接著進(jìn)行功能屬性評(píng)估。

3.1.2 功能屬性評(píng)估

功能屬性評(píng)估(function matching, FM)主要是對(duì)輸入、輸出(input，output，IO)參數(shù)的評(píng)估和對(duì)業(yè)務(wù)條件的評(píng)估，這里的業(yè)務(wù)條件也可以理解為業(yè)務(wù)規(guī)則，是指服務(wù)執(zhí)行前必須滿足的前置條件和業(yè)務(wù)執(zhí)行后所需滿足的條件。例如要想使用航空運(yùn)輸服務(wù)，前置條件是所運(yùn)輸物品必須為非危險(xiǎn)品。

目前在服務(wù)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域一部分研究采用相似函數(shù)匹配，其功能屬性匹配主要集中在IO匹配；一部分研究采用邏輯推理，不僅可以包括服務(wù)描述性元素，而且可以包含與服務(wù)相關(guān)的條件，但是實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。本文采用的功能屬性評(píng)估采用分而治之的辦法，對(duì)IO輸入、輸出參數(shù)的評(píng)估采用相似度量方法；而對(duì)于業(yè)務(wù)規(guī)則條件的判斷采用上下文評(píng)估函數(shù)[13]。

功能屬性評(píng)估 (function matching，F(xiàn)M)記為：

其中IOM為輸入、輸出匹配度，BCM為業(yè)務(wù)條件匹配度，μ1，μ2分別為IO匹配和業(yè)務(wù)條件匹配所占權(quán)重。

(1) IO輸入輸出參數(shù)匹配。對(duì)于IO匹配研究較多，利用語(yǔ)義匹配相對(duì)成熟，本文采用文獻(xiàn)[14]中基于OWL-S的計(jì)算方法得出各自的語(yǔ)義匹配值，基于語(yǔ)義匹配度的服務(wù)選擇公式為：

其中IOM為語(yǔ)義匹配值，IM，OM分別為輸入，輸出參數(shù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義匹配值，ωi，ωo分別為輸入?yún)?shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重。IOM為輸入、輸出參數(shù)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義匹配值權(quán)重的綜合結(jié)果。

其中ωi為積極影響因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重，評(píng)估函數(shù)，用戶需求值和服務(wù)流程模式參數(shù)值，相對(duì)而言，為第i個(gè)消極影響因素的相應(yīng)內(nèi)容。

3.2 多粒度服務(wù)流程模式樹(shù)

根據(jù)層次化分析的設(shè)計(jì)理念，一個(gè)問(wèn)題可以分解為多個(gè)子問(wèn)題，自上而下，分而治之。針對(duì)同一業(yè)務(wù)需求，可以由一個(gè)粗粒度的服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，也可以將業(yè)務(wù)目標(biāo)分解為多個(gè)細(xì)粒度的服務(wù)組合實(shí)現(xiàn)。而服務(wù)流程模式是構(gòu)造多粒度服務(wù)模型的基本元素。圖1為多粒度服務(wù)流程模式樹(shù)，根節(jié)點(diǎn)為滿足目標(biāo)Goal的服務(wù)流程模式SPP1，其服務(wù)子流程為非空流程，則意味著可進(jìn)一步分解細(xì)化，為其服務(wù)中的每個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇適用的服務(wù)流程模式，當(dāng)用戶同意分解時(shí)，再次進(jìn)行多層次匹配，如此遞歸形成一個(gè)功能粒度由粗到細(xì)的多粒度服務(wù)流程模式樹(shù)。

圖1 多粒度服務(wù)流程模式樹(shù)

可見(jiàn)，對(duì)于同一業(yè)務(wù)目標(biāo)Goal，存在多個(gè)滿足功能需求的服務(wù)組合方案。第一種方案為SPP1，對(duì)應(yīng)最粗粒度復(fù)合服務(wù)；而最底層的服務(wù)組合方案則全部分解為原子服務(wù)，為最細(xì)粒度服務(wù)組合。

3.3 基于QoS分析的服務(wù)事例定制法

利用上述多層次匹配算法進(jìn)行多粒度服務(wù)組織后，得到一系列目標(biāo)匹配和功能相似的候選服務(wù)流程模式構(gòu)成的服務(wù)組合方案。但不管是粗粒度服務(wù)組合方案還是細(xì)粒度服務(wù)組合方案對(duì)應(yīng)的都是抽象的服務(wù)類型，需要將其映射到服務(wù)實(shí)例中。

信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，web數(shù)量不斷增加，存在著大量的功能相近、質(zhì)量迥異的web服務(wù)資源。原子服務(wù)提供者對(duì)開(kāi)發(fā)部署的服務(wù)的QoS進(jìn)行描述，并注冊(cè)到服務(wù)注冊(cè)中心，而復(fù)合服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量很大程度上依賴于構(gòu)成該復(fù)合服務(wù)的各子服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量及其服務(wù)質(zhì)量關(guān)聯(lián)。

目前客戶比較關(guān)注的QoS屬性主要有可用性、吞吐量、響應(yīng)時(shí)間和服務(wù)價(jià)格，其中可用性，吞吐量為正收益性屬性，即是說(shuō)，其數(shù)值越高，服務(wù)質(zhì)量越好；而響應(yīng)時(shí)間和服務(wù)費(fèi)用為負(fù)收益屬性，即其數(shù)值越高則服務(wù)質(zhì)量越差。表1給出原子服務(wù)(atomic service, AS)和復(fù)合服務(wù)(composition service，CS)的QoS評(píng)價(jià)模型，其中代表可用性、吞吐量、響應(yīng)時(shí)間和服務(wù)價(jià)格評(píng)估值。

因此，QoS的評(píng)價(jià)函數(shù)為：

表1 質(zhì)量評(píng)估模型

具體服務(wù)實(shí)例匹配步驟如下：

(1) 抽象服務(wù)輸入輸出接口匹配；

(2) 從服務(wù)注冊(cè)中心中選取與抽象服務(wù)接口匹配的服務(wù)實(shí)例集合；

(3) 提取每個(gè)服務(wù)實(shí)例的QoS描述信息；

(4) 設(shè)定權(quán)重，進(jìn)行QoS評(píng)估；

(5) 利用QoS評(píng)估函數(shù)對(duì)各個(gè)服務(wù)實(shí)例進(jìn)行評(píng)估并排序；

(6) 結(jié)果非空，則返回QoS評(píng)估分?jǐn)?shù)最高的服務(wù)實(shí)例；否則，調(diào)用多層次匹配，進(jìn)行粒度細(xì)化，得到下層細(xì)粒度服務(wù)組合方案，返回步驟(1)；

(7) 部署到服務(wù)工作流引擎執(zhí)行。

4 案例分析

本節(jié)結(jié)合突發(fā)事件應(yīng)急處理說(shuō)明服務(wù)工作流的個(gè)性化定制方法。案例場(chǎng)景為：2012年7月21日晚8點(diǎn)，北京應(yīng)急中心接到報(bào)警，北京京港澳高速長(zhǎng)陽(yáng)路段積水高度超過(guò)50 mm，交通癱瘓，多于50輛車被困，周邊斷電，有人員傷亡，災(zāi)情非常嚴(yán)重，請(qǐng)求救助。下面首先構(gòu)造突發(fā)事件應(yīng)急服務(wù)流程模式庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)急預(yù)案的形式化和知識(shí)化，然后說(shuō)明基于暴雨應(yīng)急服務(wù)流程模式的應(yīng)急處理個(gè)性化定制過(guò)程。

4.1 暴雨應(yīng)急服務(wù)流程模式構(gòu)建

服務(wù)流程模式從目標(biāo)，上下文場(chǎng)景和處理流程3個(gè)方面對(duì)應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行描述。其中，上下文場(chǎng)景對(duì)應(yīng)實(shí)例中的事件屬性，主要包括積水量={高([50，100))，非常高[100,)}，人員傷亡數(shù)={無(wú)，有}，交通情況={正常，受阻，癱瘓}，電力情況={正常，斷電}，災(zāi)害等級(jí)={1, 2, 3, 4}，災(zāi)害地點(diǎn)。表2中列舉出部分暴雨應(yīng)急服務(wù)流程模式。

其中，積水高，有人員傷亡，交通癱瘓和斷電的場(chǎng)景下應(yīng)急處置可以由RP25和RP26服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，分別對(duì)應(yīng)服務(wù)子流程SWF25和SWF26，如圖2所示。

4.2 暴雨應(yīng)急個(gè)性化定制過(guò)程

上述構(gòu)造的所有服務(wù)流程模式都存儲(chǔ)在服務(wù)流程模式庫(kù)中，當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生，應(yīng)急指揮中心獲取報(bào)警信息，通過(guò)多層匹配獲取符合條件的服務(wù)流程模式過(guò)程如圖3所示。

表2 暴雨應(yīng)急服務(wù)流程模式(部分)

圖2 服務(wù)子流程

圖3 個(gè)性化定制過(guò)程

具體步驟為：

(1) 獲取應(yīng)急目標(biāo)(如“暴雨應(yīng)急”)；

(2) 目標(biāo)模式多層匹配找到適合的服務(wù)流程模式(如暴雨應(yīng)急-暴雨服務(wù)流程模式RP0，應(yīng)急啟動(dòng)-RP22，應(yīng)急處置-RP31)；

(3) 獲取對(duì)應(yīng)于服務(wù)子流程中的各個(gè)服務(wù)活動(dòng)的目標(biāo)和參數(shù)列表；

(4) 判斷服務(wù)活動(dòng)是否為目標(biāo)活動(dòng)，是轉(zhuǎn)步驟(2)；

(6) 執(zhí)行服務(wù)實(shí)例匹配找到相應(yīng)服務(wù)(如房山醫(yī)療隊(duì)，北京排水集團(tuán))；

(7) 部署執(zhí)行。

5 結(jié)束語(yǔ)

面向服務(wù)的工作流個(gè)性化定制能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。一方面可以根據(jù)用戶需求定制服務(wù)流程，另一方面還可在互聯(lián)網(wǎng)資源中動(dòng)態(tài)地選擇和調(diào)用web服務(wù)。本文引入了服務(wù)流程模式，它不僅包含粒度較小、功能單一的原子服務(wù)和功能豐富、粒度較大的服務(wù)，還可以通過(guò)多層次匹配實(shí)現(xiàn)大粒度服務(wù)到較小粒度服務(wù)的多粒度服務(wù)組合方案；而對(duì)于執(zhí)行模式的定制是通過(guò)QoS的評(píng)估分析從服務(wù)注冊(cè)中心中匹配最佳服務(wù)實(shí)例并部署執(zhí)行。最后用突發(fā)事件的應(yīng)急處理作為示例進(jìn)行了說(shuō)明。目前的工作沒(méi)有考慮服務(wù)失效的處理，下一步工作將對(duì)服務(wù)工作流異常做進(jìn)一步研究。

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