李昌志，付曉東，2，田 強(qiáng)，王 威，夏永瀅

(1.昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，昆明 650500;2.云南省計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，昆明 650500)

1 概述

Web 服務(wù)是一種基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的、模塊化的應(yīng)用程序［1］，具有松散耦合、平臺無關(guān)、互操作性強(qiáng)等特點(diǎn)［2］。在單個(gè)Web 服務(wù)無法滿足用戶需求的情況下，可以將若干個(gè)Web 服務(wù)組合起來協(xié)同工作。Web 服務(wù)組合(也稱為組合服務(wù))是指將若干個(gè)已存在的Web 服務(wù)按照一定規(guī)則動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)，并組裝成一個(gè)增值的、更大粒度的服務(wù)或系統(tǒng)以滿足用戶復(fù)雜需求的過程［3-4］。

由于被組合的Web 服務(wù)是由不同組織發(fā)布、分布在Internet 上，具有自治特征的軟件組件，開放、動(dòng)態(tài)、難控的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)各類Web 服務(wù)資源集成和共享的Web 服務(wù)組合，服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service，QoS)成為決定其能否成功的關(guān)鍵因素之一［5］。Web 服務(wù)的QoS 指服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間、價(jià)格、可用性、可靠性、信譽(yù)等非功能屬性［6］，在開放和動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，提供具有QoS 保證的Web 服務(wù)是非常必要的，所謂QoS 保證就是在服務(wù)計(jì)算模式下，協(xié)調(diào)屬于不同組織與機(jī)構(gòu)的各種服務(wù)，在問題求解過程中保證服務(wù)的質(zhì)量［7］。而可靠性是提供具有QoS保證服務(wù)的基礎(chǔ)，沒有可靠性保證的Web 服務(wù)，其他服務(wù)質(zhì)量屬性就無從談起。為此，本文對Web 服務(wù)組合的可靠性進(jìn)行分析和研究，將Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)約束分配給各組件服務(wù)(組件服務(wù)是指Web 服務(wù)組合的基本構(gòu)成元素)，而組件服務(wù)的可靠性又與成本(成本指的是組合服務(wù)達(dá)到一定的可靠性投入的費(fèi)用)密切相關(guān)。為了實(shí)現(xiàn)可靠性目標(biāo)且成本最小化，本文提出基于遺傳算法的Web 服務(wù)組合可靠性分配方法，建立可靠性分配優(yōu)化模型，模型以定量的方式將Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)分配給組件服務(wù)并使得成本最低。這樣在保證Web 服務(wù)組合高可靠性的前提下，對可靠性指標(biāo)進(jìn)行了合理分配，控制了成本，優(yōu)化了資源配置。

2 相關(guān)工作

近年來，一些學(xué)者站在不同的角度對Web 服務(wù)組合的可靠性做了一系列研究，如文獻(xiàn)［8-9］，提出了一種將全局QoS 約束分解為局部約束，通過局部約束找到全局最優(yōu)或近似全局最優(yōu)的Web 服務(wù)組合。文獻(xiàn)［10］提出了一種基于Petri 網(wǎng)分析Web 服務(wù)組合可靠性的方法，探索了可靠性數(shù)據(jù)的采集。文獻(xiàn)［11］針對服務(wù)組合中的可靠性和相關(guān)性能評估問題，提出了一種基于離散時(shí)間馬爾可夫鏈(Discrete Time Markov Chain，DTMC)的評估方法，從不同運(yùn)行場景的角度，利用DTMC 相關(guān)性質(zhì)和公式綜合估算了服務(wù)組合的可靠性，并針對具體服務(wù)組合的瓶頸進(jìn)行了分析，提出了改進(jìn)措施。文獻(xiàn)［12］提出一種可靠性優(yōu)化方法，利用恢復(fù)塊和N 版本程序設(shè)計(jì)可以有效地增強(qiáng)服務(wù)組合的可靠性，該文在服務(wù)組合的可靠性預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，提出了2 種可靠性優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［13］提出面向服務(wù)的基于體系結(jié)構(gòu)的可靠性分析方法，給出了一種體系結(jié)構(gòu)以實(shí)現(xiàn)可靠性預(yù)測。

以上研究只考慮了Web 服務(wù)組合的可靠性［10-11］，沒有考慮組件服務(wù)的可靠性，并且對提高Web 服務(wù)組合可靠性的成本沒有進(jìn)行控制。再者利用Petri 網(wǎng)［10，12］對Web 服務(wù)組合進(jìn)行建模，只能表達(dá)出Web 服務(wù)組合的邏輯及服務(wù)之間的關(guān)系，不能對Web 服務(wù)組合流程進(jìn)行定量分析。文獻(xiàn)［13］只處理了2 種結(jié)構(gòu)，并未考慮到Web 服務(wù)的多種結(jié)構(gòu)。針對上述問題，本文在多種組合模式下，分析每種組合模式特點(diǎn)及其可靠性，既能清晰表達(dá)Web 服務(wù)組合之間的邏輯關(guān)系，又能對Web 服務(wù)組合流程進(jìn)行定量分析，并通過可靠性分配優(yōu)化模型，將可靠性指標(biāo)合理地分配給組件服務(wù)，同時(shí)把成本控制到最低。

3 Web 服務(wù)組合流程及其可靠性

在Web 服務(wù)組合中，通常在結(jié)構(gòu)化流程的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行研究［14］，即服務(wù)之間可以嵌套，不能交叉。結(jié)構(gòu)化流程可以表示大多數(shù)Web 服務(wù)組合場景，并且非結(jié)構(gòu)化流程可以轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化流程［15］。因此，本文重點(diǎn)考慮結(jié)構(gòu)化組合流程的可靠性分配問題。文獻(xiàn)［16-17］總結(jié)了4 種Web 服務(wù)組合模式:順序，循環(huán)，選擇，并行。在此基礎(chǔ)上本文也考慮這4 種組合模式，即Sequence，Loop，XOR，AND 組合模式，如圖1 所示。在每種組合模式下，對其可靠性進(jìn)行分析。

圖1 Web 服務(wù)組合模式

Sequence 的執(zhí)行語義是順序執(zhí)行包含在該結(jié)構(gòu)中的組件服務(wù)(如圖1 中的CP1)。假定包含的組件服務(wù)的數(shù)量為N，則Sequence 模式的可靠性為:

其中，R(si)為組件服務(wù)si的可靠性。

Loop 的執(zhí)行語義是某一組件服務(wù)的重復(fù)執(zhí)行(如圖1 中的CP2)。假定組件服務(wù)si重復(fù)執(zhí)行N 次，則Loop 模式的可靠性為:

XOR 的執(zhí)行語義是多個(gè)分支的選擇執(zhí)行，也就是從多個(gè)執(zhí)行分支中選擇一個(gè)分支執(zhí)行(如圖1 中的CP3)。假定分支的數(shù)目為N，執(zhí)行組件服務(wù)si的概率為pi，并且滿足約束，則XOR 模式的可靠性為:

AND 的執(zhí)行語義是所包含的多個(gè)組件服務(wù)的并行執(zhí)行(如圖1 中的CP4)。假定包含的組件服務(wù)數(shù)量為N，則AND 模式的可靠性為:

基于以上分析，通過一個(gè)實(shí)例來計(jì)算Web 服務(wù)組合的可靠性。假如有Web 服務(wù)組合流程如圖2 所示，該Web 服務(wù)組合流程中有7 個(gè)組件服務(wù)，即S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7。從整體來看，S1，AND 模式，S7組成一個(gè)Sequence 模式，其中AND 模式有2 個(gè)分支，即S2，XOR 模式和S3，LOOP 模式2 個(gè)分支，這2 個(gè)分支分別是一個(gè)Sequence 模式，其中，XOR 模式包含2 個(gè)分支S4，S5，LOOP 模式包含1 個(gè)組件服務(wù)S6。該組合流程的可靠性為:

圖2 Web 服務(wù)組合流程

4 組合服務(wù)可靠性分配優(yōu)化模型

組合服務(wù)的可靠性分配優(yōu)化模型需要將可靠性指標(biāo)合理分配給組件服務(wù)，同時(shí)將成本最小化。因此，模型要求組件服務(wù)的可靠性與成本之間存在一種定量關(guān)系。本節(jié)首先給出了表示這種關(guān)系的可靠性成本函數(shù)，再給出可靠性分配優(yōu)化模型。

4.1 可靠性成本函數(shù)

文獻(xiàn)［18-19］概括了表示可靠性和成本之間的定量關(guān)系函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，本文將可靠性成本函數(shù)歸納為2 類:線性函數(shù)和非線性函數(shù)，這2 類函數(shù)表達(dá)式分別為式(6)～式(7)，圖3～圖4 分別為2 類函數(shù)的示例圖。這2 類函數(shù)都源于可靠性和成本之間的真實(shí)假設(shè)，即關(guān)于可靠性R(si)的成本函數(shù)是嚴(yán)格遞減的，則且呈現(xiàn)凸性，則

圖3 線性成本函數(shù)

圖4 非線性成本函數(shù)

線性可靠性成本函數(shù):

非線性可靠性成本函數(shù):

4.2 可靠性分配優(yōu)化模型

可靠性分配是指將Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)合理地分配給組件服務(wù)，以確定該Web 服務(wù)組合各組件服務(wù)的可靠性定量要求，從而保證整個(gè)Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)，合理分配各組件服務(wù)的可靠性有助于提高Web 服務(wù)組合的經(jīng)濟(jì)性和安全性［20］。

本文提出基于遺傳算法的可靠性分配方法，先由式(5)得到Web 服務(wù)組合流程的可靠性，此可靠性大于給定的可靠性指標(biāo)R*作為約束，再通過組件服務(wù)的可靠性和成本之間的關(guān)系函數(shù)，得到總成本，此總成本作為目標(biāo)函數(shù)，至此就獲得了Web 服務(wù)組合的可靠性分配優(yōu)化模型。然后利用遺傳算法求解模型，獲得組件服務(wù)的可靠性，即實(shí)現(xiàn)了對組件服務(wù)的可靠性分配，保證了Web 服務(wù)組合的高可靠性指標(biāo)，同時(shí)將成本控制到最低?？煽啃苑峙鋬?yōu)化模型如下:

在式(8)中，由于被選擇的服務(wù)是有限的(服務(wù)選擇是指從功能相同、非功能特性各異的服務(wù)中進(jìn)行選擇，更多服務(wù)選擇知識請參考文獻(xiàn)［21-22］)，模型假設(shè)被選擇的服務(wù)中，可靠性的下限值為li，上限值為ui;C(R(si))是組件服務(wù)的成本函數(shù);Rs為Web 服務(wù)組合的可靠性。

5 遺傳算法求解模型分析與設(shè)計(jì)

Web 服務(wù)組合可靠性分配本質(zhì)上是一個(gè)數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，一般來說，使用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法可以進(jìn)行求解。但是，如圖5 所示函數(shù)構(gòu)成的優(yōu)化問題具有非線性和多極值的特點(diǎn)［23］，使用傳統(tǒng)方法來尋求最優(yōu)解是比較困難的，而遺傳算法本身固有的全局優(yōu)化能力和潛在的并行性，使得它非常適用于具有復(fù)雜約束的優(yōu)化問題［23］。遺傳算法的基本原理是仿效生物學(xué)中適者生存演變而來。遺傳算法的做法是把問題參數(shù)編碼為染色體，再利用迭代的方式進(jìn)行選擇、交叉以及變異等運(yùn)算規(guī)則來交換種群中的染色體信息，最終生成符合優(yōu)化目標(biāo)的染色體。

(1)染色體編碼

首先，需要針對模型設(shè)計(jì)染色體，包括基因字串的長度以及基因代表的含義，即對搜索空間的可行解以編碼的形式來呈現(xiàn)。一般的編碼方式采用二進(jìn)制、格雷碼、浮點(diǎn)數(shù)、多參數(shù)級聯(lián)等編碼方式。

顯然，本文模型具有高精度要求，采用具有高精度和搜索空間大的浮點(diǎn)數(shù)編碼方式［24］，對于具有n 個(gè)組件服務(wù)的Web 服務(wù)組合，定義一個(gè)n 維向量X=(x1，x2，…，xn)來對染色體進(jìn)行編碼，向量中每一位為相應(yīng)組件服務(wù)的可靠性預(yù)留位置，并且每一位都保留到小數(shù)點(diǎn)后面第3 位，以便可靠性的精度精確到千分位(因?yàn)榭煽啃员仨殱M足0 ＜R(si)＜1)，如X=(0.559，0.958，0.982)是具有3 個(gè)組件服務(wù)的染色體編碼，其中每一位為相應(yīng)組件服務(wù)的可靠性編碼，即第1 個(gè)組件服務(wù)的可靠性為0.559，第2 個(gè)組件服務(wù)的可靠性為0.958，第3 個(gè)組件服務(wù)的可靠性為0.982。

(2)種群初始化

對染色體實(shí)現(xiàn)編碼以后，必須產(chǎn)生一個(gè)初始種群，因此，首先需要確定初始化種群的數(shù)目。初始化種群的數(shù)目一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)得到，如果初始化種群的數(shù)目太大，則可能會(huì)消耗過多的搜索時(shí)間，但是如果太小，則會(huì)導(dǎo)致過早收斂［25］。一般情況下種群的數(shù)量視搜索空間的大小而確定，在種群初始化時(shí)采用隨機(jī)方式產(chǎn)生，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)部分的經(jīng)驗(yàn)將種群的大小限制在40～160 之間，因?yàn)閷τ诒疚哪Ｐ?，大小在這之間的種群具有良好的收斂性且時(shí)間消耗低。

(3)適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)定

適應(yīng)度函數(shù)必須滿足單值、連續(xù)、非負(fù)和最大化，優(yōu)化模型中目標(biāo)函數(shù)顯然滿足單值、連續(xù)、非負(fù)條件，需要將目標(biāo)函數(shù)乘以-1 轉(zhuǎn)化為最大化并加上一個(gè)較大的常數(shù)M 保證其非負(fù)性。因此，修正后的適應(yīng)度函數(shù)為:

(4)終止條件設(shè)定

嚴(yán)格地講，遺傳算法迭代終止條件目前尚無定論［26］。在許多組合優(yōu)化問題中，適應(yīng)度最大值并不清楚，其本身就是搜索的對象，因此，終止條件很難確定。

采用式(8)的約束條件作為迭代的終止條件，發(fā)現(xiàn)合適的染色體解碼后能夠滿足式(8)的約束條件時(shí)，終止迭代。如果滿意解并不存在，而搜索空間又非常龐大，在這種情況下，若發(fā)現(xiàn)群體中個(gè)體的進(jìn)化已經(jīng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，終止迭代。

(5)選擇算子

選擇操作是從種群中選擇優(yōu)勝個(gè)體，并淘汰劣質(zhì)個(gè)體。選擇的目的是把優(yōu)化的個(gè)體直接遺傳到下一代，或者通過配對交叉產(chǎn)生新的個(gè)體再遺傳到下一代。常用的選擇算子包括適應(yīng)度比例法、最佳個(gè)體保留法、期望值法、排序選擇法等。選擇最基本和最常用的適應(yīng)度比例法［27］來對種群中的個(gè)體進(jìn)行選擇。

(6)交叉算子

交叉算子是遺傳算法中起核心作用的遺傳操作。交叉是指2 個(gè)父代個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加以替換、重組而生成新個(gè)體的操作。常用的交叉算子包括一點(diǎn)交叉、二點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、一致交叉等。選擇工程上使用較多的二點(diǎn)交叉算子［24］，并選擇交叉概率為0.5。

(7)變異算子

變異算子的基本內(nèi)容是對群體中個(gè)體串的某些基因座的基因值作變動(dòng)。對于浮點(diǎn)數(shù)編碼，在可靠性范圍［li，ui］內(nèi)，變異操作就是用該范圍內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)數(shù)去替換原基因值;一般來說，變異算子操作的基本步驟如下:

1)在群體的所有個(gè)體的碼串范圍內(nèi)隨機(jī)確定基因座;

2)以事先確定的變異概率對這些基因座的基因值進(jìn)行變異。

選用基本變異算子，并選定變異概率為0.001。

6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析

本文通過實(shí)例說明可靠性分配過程，通過模擬驗(yàn)證本文方法實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)化的有效性和實(shí)用性，最后是收斂性分析。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為2 GB 內(nèi)存、Inter Pentium T2370(1.73 GHz)、Windows XP 操作系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)工具采用Matlab R2009a。

6.1 實(shí)例

Web 服務(wù)組合流程如圖2 所示，不失一般性，設(shè)循環(huán)次數(shù)k=3，p1=p2=0.5。

6.1.1 線性成本函數(shù)

設(shè)成本函數(shù)為f(R(si))=a×R(si)+b，組件服務(wù)s1-7對應(yīng)的參數(shù)為a=［325，181，165，22，22，60，245］，b=［19，29，200，280，263，200，65］，li=0.01，ui=0.99，Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)約束R*=0.930，由式(8)有:

利用遺傳算法求解得到組件服務(wù)的可靠性分配結(jié)果為R(s1-7)=［0.559，0.958，0.982，0.010，0.989，0.990，0.731］，所需成本C=1 833.5。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，根據(jù)可靠性分配優(yōu)化模型分配的可靠性，S6需要選擇可靠性值最高的組件服務(wù)，而S1-5，S7選擇合適的可靠性值就能夠達(dá)到可靠性指標(biāo)R*=0.930。

6.1.2 非線性成本函數(shù)

設(shè)成本函數(shù)為f(R(si))=-bln(1 -exp(R(si)-1))，組件服務(wù)s1-7對應(yīng)的參數(shù)為b=［20，40，70，80，100，120，140］，li=0.01，ui=0.99，Web 服務(wù)組合的可靠性指標(biāo)為R*=0.930，求解模型同線性成本函數(shù)，此處不再贅述。得到組件服務(wù)可靠性分配結(jié)果為R(s1-7)=［0.959，0.907，0.851，0.015，0.236，0.917，0.769］，所需成本C=924.5。

由可靠性分配優(yōu)化模型分配的可靠性來看，所有組件服務(wù)都沒必要選取最高可靠性值就能達(dá)到可靠性指標(biāo)R*=0.930。

6.2 有效性驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文方法的有效性，與取最高值法［28］、等分配法［20］等可靠性分配方法進(jìn)行了比較。本文首先在成本函數(shù)變化，組件服務(wù)數(shù)量固定的情況下進(jìn)行模擬;然后模擬真實(shí)環(huán)境下本文方法的有效性和實(shí)用性。

設(shè)成本函數(shù)變化，組件服務(wù)數(shù)量固定(7 個(gè))，并用這7 個(gè)組件服務(wù)組合成5 種以上不同結(jié)構(gòu)的Web 服務(wù)組合流程。由式(8)得到每種結(jié)構(gòu)的可靠性分配優(yōu)化模型，然后取成本的期望值，這樣有效避免了個(gè)別流程的特殊性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5、圖6 所示，以取最高值法為基準(zhǔn)，記錄其他方法所需成本所占百分比隨成本函數(shù)變化的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)成本函數(shù)為線性時(shí)，與取最高值法相比，本文方法最少節(jié)約成本19.56%，最多節(jié)約成本62.67%，與等分配法相比最少節(jié)約成本19.54%，最多節(jié)約成本62.61%;當(dāng)成本函數(shù)為非線性時(shí)，與取最高值法相比，本文方法最少節(jié)約成本37.93%，最多節(jié)約成本37.96%，與等分配法相比，最少節(jié)約成本37.29%，最多節(jié)約成本37.40%。

圖5 不同成本函數(shù)(線性)成本花費(fèi)對比

圖6 不同成本函數(shù)(非線性)成本花費(fèi)對比

在真實(shí)環(huán)境下，組件服務(wù)的數(shù)量是不同的，且不同組件服務(wù)的成本函數(shù)不一樣。所以為驗(yàn)證本文方法在真實(shí)環(huán)境下的有效性和實(shí)用性，做了如下實(shí)驗(yàn)。組件服務(wù)數(shù)不同，不同組件服務(wù)的成本函數(shù)不同，并且不同組件服務(wù)數(shù)量都組合成5 種以上不同結(jié)構(gòu)的Web 服務(wù)組合流程。由式(8)得到每種結(jié)構(gòu)的可靠性分配優(yōu)化模型，再對成本取期望值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7、圖8 所示，以取最高值法為基準(zhǔn)，記錄其他方法所需成本所占百分比的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)成本函數(shù)為線性時(shí)，與取最高值法相比，本文方法最少節(jié)約成本超過8%，最多節(jié)約成本17.60%，與等分配法相比，最少節(jié)約成本7.90%，最多節(jié)約成本超過17%;當(dāng)成本函數(shù)為非線性時(shí)，與取最高值法相比，本文方法最少節(jié)約成本40.20%，最多節(jié)約成本55.22%，與等分配法相比，最少節(jié)約成本39.55%，最多節(jié)約成本47.36%。

圖7 線性成本花費(fèi)對比

圖8 非線性成本花費(fèi)對比

經(jīng)過模擬對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文方法始終優(yōu)于取最高值法和等分配法，驗(yàn)證了本文方法的有效性和實(shí)用性。

6.3 收斂性分析

適應(yīng)度函數(shù)的收斂情況如圖9、圖10 所示。其中，算法的終止條件為找到了滿意解，在不超過10 代的情況下，就找到了滿意解，表明遺傳算法應(yīng)用于本文優(yōu)化模型具有很好的收斂性。圖9 的最佳適應(yīng)度為1 634.138，平均適應(yīng)度為1 977.204。

圖9 最佳及平均適應(yīng)度值情況

圖10 最佳、最差及平均適應(yīng)度值情況

7 結(jié)束語

在開放和動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，提供滿足可靠性要求的低成本W(wǎng)eb 服務(wù)組合具有非常重要的意義。為此，本文研究了Web 服務(wù)組合的可靠性和成本優(yōu)化問題，提出基于遺傳算法的Web 服務(wù)組合可靠性分配方法，分析了Web 服務(wù)組合結(jié)構(gòu)模式及其對應(yīng)的可靠性函數(shù)，進(jìn)一步給出組合服務(wù)的可靠性計(jì)算方法，建立可靠性分配優(yōu)化模型，并利用遺傳算法對模型進(jìn)行求解，這樣既保證了Web 服務(wù)組合的高可靠性要求，又將可靠性指標(biāo)合理地分配給組件服務(wù)，同時(shí)使得所需成本最小化，具有現(xiàn)實(shí)的意義。最后模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性和實(shí)用性，并驗(yàn)證了其收斂性。

在獲得可靠的、低成本的Web 服務(wù)組合的方法后，結(jié)合QoS 的其他非功能屬性信息，解決隨機(jī)QoS感知的Web 服務(wù)選擇和組合的問題，是下一步要開展的研究工作。

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