蘭 斌 劉冬梅 陳 穎 何娟娟

（南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院 南京 210094）

1 引言

面向服務(wù)計算（Service-oriented Computing，SOC）是一種新興的分布式計算范型，它使用面向服務(wù)架構(gòu)（Service-oriented Architecture，SOA），通過整合服務(wù)來構(gòu)建軟件解決方案［1］。SOA支持更加快速地開發(fā)業(yè)務(wù)流程以及更加輕松地對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改變，可以使組織更迅速地適應(yīng)他們業(yè)務(wù)環(huán)境的改變。Web服務(wù)憑借其平臺無關(guān)、軟件模塊松耦合性、異構(gòu)平臺互通性和高重用性等特征成為了SOA實現(xiàn)的首要選擇。

受到面向服務(wù)趨勢的影響，許多現(xiàn)有的非面向服務(wù)軟件系統(tǒng)為了更靈活、更快地響應(yīng)不斷改變的消費者需求，將進(jìn)行面向服務(wù)的重新設(shè)計和集成。目前對Web服務(wù)已經(jīng)有了比較充分的研究，對服務(wù)接口模型的設(shè)計以及服務(wù)組合的建模研究，成果豐碩［2～3］。但在面向服務(wù)集成的靈活性上還存在一些問題，一方面以逆向工程技術(shù)為主的白盒方法從現(xiàn)有代碼中恢復(fù)業(yè)務(wù)邏輯，再根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)全新的Web服務(wù)。雖然提高了依賴源代碼的事務(wù)處理效率，但業(yè)務(wù)邏輯恢復(fù)難以保證完整性，同時通過源代碼侵入系統(tǒng)容易影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另一方面以形式化技術(shù)為主的黑盒方法通過適配器來傳輸請求數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序響應(yīng)數(shù)據(jù)。雖然避免了侵入系統(tǒng)內(nèi)部，但通用性和響應(yīng)變更的及時性方面都不夠理想。因此，面向服務(wù)集成仍是當(dāng)前研究的熱門課題。

本文分析服務(wù)集成的白盒與黑盒方法，提出一種基于代數(shù)規(guī)約的灰盒方法。首先在系統(tǒng)的形式化描述的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)流分析提取系統(tǒng)的核心業(yè)務(wù)邏輯，其次將改進(jìn)的聚類分析算法應(yīng)用于服務(wù)鑒別，然后設(shè)計和開發(fā)新的功能組件來實現(xiàn)服務(wù)功能，最后通過實際的應(yīng)用案例和實驗分析驗證了本文方法的有效性。

2 相關(guān)工作

現(xiàn)有的研究中，面向服務(wù)集成的方法主要分為黑盒方法和白盒方法兩大類［4］。

黑盒方法是通過適配器來傳輸請求數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序響應(yīng)數(shù)據(jù)，解決了系統(tǒng)和集成環(huán)境接口不匹配的問題從而實現(xiàn)系統(tǒng)面向服務(wù)集成［5～6］。Mehta等通過一個細(xì)粒度的組件模型明確定義應(yīng)用程序界面，以遞增的方式實現(xiàn)面向服務(wù)集成［9］。Canfora等通過屏幕抓取技術(shù)動態(tài)分析用戶交互行為，收集系統(tǒng)返回的屏幕序列和交換的消息并分類包裝在SOA接口中作為Web服務(wù)來被訪問［7］。Li等提出了一種基于有窮狀態(tài)自動機描述的黑盒系統(tǒng)的服務(wù)集成方案［8］，給出了包裝方案的參考模型，并對模型內(nèi)的主要包裝組件的功能進(jìn)行了描述。在理想情況下，這種集成方法僅分析應(yīng)用程序界面，忽略系統(tǒng)的內(nèi)部構(gòu)件。但是由于系統(tǒng)的多樣性和消費者需求的不斷變化，這種方法在通用性和響應(yīng)需求變更的及時性方面都存在問題。在許多情況下，借助白盒現(xiàn)代化工具研究待集成系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是很重要的。

白盒方法通過逆向工程技術(shù)從現(xiàn)有代碼中恢復(fù)業(yè)務(wù)邏輯，然后根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)全新的Web服務(wù)［10］。Chen等使用特征分析來實現(xiàn)面向服務(wù)的集成［12］，特征分析包括識別系統(tǒng)特征、構(gòu)建特征模型，以及通過特征定位技術(shù)在待集成系統(tǒng)中定位特征的實現(xiàn)。Li Xiang等針對Java語言的面向?qū)ο笙到y(tǒng)構(gòu)造了一種描述軟件行為和依賴關(guān)系的圖模型，并在此基礎(chǔ)上給出了面向服務(wù)的系統(tǒng)分解算法［11］。Alahmari等從服務(wù)粒度出發(fā)，定義7種不同粒度的服務(wù)原模型。通過描述業(yè)務(wù)程序的業(yè)務(wù)邏輯和對實體的CRUD操作，結(jié)合原模型來定位候選服務(wù)的粒度和數(shù)量［13～14］。這種集成方法簡化了系統(tǒng)，節(jié)省了維護(hù)費用，并提高了依賴源代碼的事務(wù)處理效率。但是這種方法很難完美地恢復(fù)業(yè)務(wù)邏輯，通過源代碼侵入系統(tǒng)后系統(tǒng)的穩(wěn)定性也存在問題。

Zhang等綜合前兩種方法提出了灰盒的集成方法［17］，將面向?qū)ο蟪绦蛑械暮瘮?shù)、過程和類定義為要聚類的實體，根據(jù)標(biāo)識符名稱來定義特征，采用更加強調(diào)功能的分層聚類方法提取服務(wù)。后續(xù)又提出高層次的形式概念分析和低層次的程序切片分析組合實現(xiàn)服務(wù)提?。?6］，形式概念分析捕獲可重復(fù)使用的代碼段、基于符號有向圖的切分算法剔除無用代碼并調(diào)整實現(xiàn)實體的松耦合組件化。該方法雖然能夠準(zhǔn)確地定位功能代碼塊，但后續(xù)的服務(wù)提取操作仍對系統(tǒng)有一定的入侵性，很難保證不會對系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。

在已有的研究中，形式化方法憑借其準(zhǔn)確、規(guī)范的描述和驗證軟件系統(tǒng)行為和性能的優(yōu)勢被廣泛地采用。由于代數(shù)規(guī)約高度抽象、完全獨立于實現(xiàn)細(xì)節(jié)，很適合對系統(tǒng)進(jìn)行抽象描述。本文以系統(tǒng)的代數(shù)規(guī)約描述為基礎(chǔ)，將描述類的類子模型定義成聚類的實體，根據(jù)類和業(yè)務(wù)邏輯的關(guān)聯(lián)定義特征，采用改進(jìn)的聚類分析算法提取服務(wù)，最后基于業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計和開發(fā)實現(xiàn)服務(wù)功能的新組件。與之前的研究相比，本文提出的方法更少對系統(tǒng)進(jìn)行入侵，保證穩(wěn)定性的同時具有更高的靈活性。

3 基于代數(shù)規(guī)約的面向服務(wù)集成

基于代數(shù)規(guī)約的面向服務(wù)集成主要分為三個步驟：“自底向上”的代數(shù)規(guī)約描述類結(jié)合“自頂向下”的邏輯分析用于系統(tǒng)的理解與分析、聚類分析方法用于服務(wù)的鑒別、服務(wù)封裝技術(shù)用于服務(wù)的封裝，最后將非面向服務(wù)系統(tǒng)集成到SOA中作為Web服務(wù)并驗證服務(wù)功能。

3.1 系統(tǒng)的理解與分析

在面向服務(wù)環(huán)境下，服務(wù)集成是面向數(shù)據(jù)和功能的，因此系統(tǒng)的理解與分析主要分為面向數(shù)據(jù)的“自底向上”類描述和面向功能的“自頂向下”邏輯分析，如圖1。

圖1 面向服務(wù)集成系統(tǒng)理解圖

3.1.1 “自底向上”的類描述

本文采用代數(shù)規(guī)約語言SOFIA對系統(tǒng)進(jìn)行語義描述，稱之為系統(tǒng)的類子模型。SOFIA是Liu等在大量案例研究的基礎(chǔ)上提出的面向服務(wù)軟件的代數(shù)規(guī)約語言［20］，它由若干個規(guī)約單元構(gòu)成，每個規(guī)約單元描述一個類子Sort。

定義1（類子模型）三元組

R（Relation）表 示 類 之 間 的 關(guān) 系 ，R=Si,Sj,r ，Si，Sj表示第i、j個類，r表示兩個類間具體的關(guān)系，包括extends關(guān)系和uses關(guān)系。

A（Attribute）表示類的成員變量，包過類變量和實例變量。

O（Operation）表示類的函數(shù)，包過除構(gòu)造函數(shù)及成員變量get/set函數(shù)之外的所有成員函數(shù)。

以第4節(jié)中MTAC類描述中的FunctionExpression類子模型為例，其主要的SOFIA語言規(guī)約如下：

Spec FunctionExpression；

extends Expression；

uses String，F(xiàn)unction，Expression，Namespace，Bool，

VariableExpression，Integer，Vector；

Attr

name：String；

function：Function；

args：Expression；

Operation

simplify（Namespace，Bool）：Expression；

differentiate（Namespace，VariableExpression）：Expression；

toString（Integer）：String；

prettyPrint（String，Integer，Integer）：PrettyPrintBox；

getAllVariables（Vector）：void；

equals（Object）：Bool；

hashCode（）：Integer；

End

為了更好地區(qū)分類子模型間的關(guān)系，我們將uses關(guān)系分為Attribute-uses關(guān)系和Operation-uses關(guān)系。以FunctionExpression類子模型為例，它與Expression呈extends關(guān)系；與Function和Variable-Expression分別呈Attribute-uses關(guān)系和Operation-uses關(guān)系。

通過對源代碼數(shù)據(jù)流分析得到系統(tǒng)核心流程圖。核心流程圖由數(shù)據(jù)、過程和決策組成，是系統(tǒng)核心功能流程的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)是過程的輸入輸出，過程是系統(tǒng)功能實現(xiàn)的基本組成部分，決策是數(shù)據(jù)分流的依據(jù)。

結(jié)合核心流程圖對類子模型進(jìn)行精簡。剔除與核心流程圖中數(shù)據(jù)、過程和決策無關(guān)的類。這些類是面向?qū)ο笙到y(tǒng)常用的如用戶界面、彈窗提示等功能的實現(xiàn)類，在服務(wù)鑒別過程中不需要用到這些類。此操作不對源代碼做任何的修改，只是從類子模型中剔除這些無關(guān)類，降低類子模型的復(fù)雜度，從而加快后續(xù)處理的速度。

3.1.2 “自頂向下”的邏輯分析

計算系統(tǒng)核心流程圖中除去循環(huán)決策之后的圈復(fù)雜度，根據(jù)流程圖的圈復(fù)雜度確定基本路徑，基本路徑集合表示為P={p1,p2,…,pk}，其中 pk表示第k條基本路徑。

通過閱讀已有的系統(tǒng)開發(fā)文檔、人工操作、用戶評價等方式理解系統(tǒng)核心功能，結(jié)合核心流程圖中的基本路徑設(shè)計相應(yīng)的操作用例驗證核心功能的正確性并分析得出系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯，業(yè)務(wù)邏輯集合表示為L={ }bl1,bl2,…,blk，其中blk表示第k個業(yè)務(wù)邏輯。

3.2 服務(wù)鑒別

聚類技術(shù)已經(jīng)在許多學(xué)科中廣泛應(yīng)用多年。聚類分析是根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小關(guān)系和相似度，將數(shù)據(jù)集中的實體組合成群集。應(yīng)用聚類分析前，需要定義聚類實體集、兩個實體之間的相似度和一個聚類算法。應(yīng)用聚類分析后，需要對結(jié)果進(jìn)行評估和解釋［18］。本文在系統(tǒng)理解與分析的基礎(chǔ)上改進(jìn)聚類算法用于服務(wù)鑒別。

3.2.1 改進(jìn)的聚類分析算法

從系統(tǒng)核心流程圖來看，每個核心流程實際上是過程調(diào)用數(shù)據(jù)來完成特定的系統(tǒng)部分業(yè)務(wù)邏輯。業(yè)務(wù)邏輯是對業(yè)務(wù)實體及相關(guān)業(yè)務(wù)規(guī)則的封裝，可以通過類子模型來描述。因此，本文在提取業(yè)務(wù)邏輯的時候選用的X樣本點集合是以類子模型為基礎(chǔ)，以類子模型間依賴關(guān)系的強度作為關(guān)聯(lián)值。本文定義“關(guān)鍵類子模型”與“非關(guān)鍵類子模型”，作為關(guān)聯(lián)值矩陣的行和列，進(jìn)行關(guān)聯(lián)值計算。

關(guān)鍵類子模型，是指從核心流程圖中挑選出核心的、關(guān)鍵的類子模型，挑選的原則是分清業(yè)務(wù)相關(guān)類子模型的主次關(guān)系。我們依據(jù)核心流程圖中業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)過程來確定關(guān)鍵類子模型，如果某類子模型涉及到的過程權(quán)重較大，即該類子模型用于實現(xiàn)核心的功能業(yè)務(wù)，則將其作為“關(guān)鍵類子模型”的候選者。除去關(guān)鍵類子模型之外的其他類子模型稱為非關(guān)鍵類子模型。改進(jìn)算法如下：

輸入：代數(shù)規(guī)約語言SOFIA描述的類子模型

輸出：作為服務(wù)的類子模型集合

算法過程：

1）劃分m個“關(guān)鍵類子模型”的樣本點記為X={Xi}(i=1,2,…m)；劃分n個“非關(guān)鍵類子模型”的樣本點記為X={Xj}(j=1,2,…n)；

2）求任意兩個樣本點的過程關(guān)聯(lián)值Pij和業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值Lij；

3）計算m+n個樣本點的關(guān)聯(lián)值Vij，得到以 Xi為行，Xj為列的關(guān)聯(lián)值矩陣D；

另一類研究則是以溫特為代表的建構(gòu)主義理論。溫特將文化定義為“社會共有知識”，包括微觀結(jié)構(gòu)中的共同知識和宏觀結(jié)構(gòu)中的集體知識。他認(rèn)為，大部分國家所處的重要結(jié)構(gòu)是由觀念而不是物質(zhì)力量構(gòu)成的。國際生活的特征取決于國家與國家之間相互存有的信念和期望，即霍布斯、洛克、康德三種文化哪一種占主導(dǎo)地位。它們分別基于三種角色關(guān)系，即：敵人、競爭對手、朋友。而共有觀念形成后則會塑造國家的身份，進(jìn)而影響其利益與行為。[9]

4）設(shè)定閾值Vmin；

5）ifVij≥Vmin，thenXiXj放 入 一 個 聚 集（∈collect i）；

6）ifXiXk∈collect iandXkXj∈collect i，then XiXkXj∈ collect i；

7）將collect i轉(zhuǎn)化為作為服務(wù)的類子模型集合。

對于某些特殊情況：1）如果類子模型對應(yīng)的所有關(guān)聯(lián)值都小于Vmin，那么有必要根據(jù)這些類子模型對應(yīng)的業(yè)務(wù)功能，將這些非關(guān)鍵類子模型單獨作為一個服務(wù)的類子模型集合或者舍去不予考慮；2）如果某個非關(guān)鍵類子模型Xj與多個關(guān)鍵類子模型Xi(i=1,2,…,m)的關(guān)聯(lián)值都相等，且都大于Vmin，則需比較所有Vij(i=1,2,…,m)的大小，然后將Xj分配給Vij值最大的那個關(guān)鍵類子模型。

3.2.2 確定關(guān)聯(lián)值

由于業(yè)務(wù)邏輯和類子模型不是孤立存在的事物，它們通過相互作用以完成系統(tǒng)特定的功能需求。綜合考慮以上因素，本文提出關(guān)聯(lián)值計算公式：其中Ip和Il分別代表Pij和Lij的權(quán)重系數(shù)，根據(jù)兩者在具體系統(tǒng)的相對重要性來確定數(shù)值。Pij表示過程關(guān)聯(lián)值，Lij表示業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值，關(guān)聯(lián)值Vij為兩者加權(quán)和。

類子模型間的過程關(guān)聯(lián)主要通過類子模型關(guān)系來表示，因此，我們需要依據(jù)類子模型來計算類間的過程關(guān)聯(lián)值。3.1.1介紹了類子模型間的關(guān)系，本文設(shè)定extends關(guān)系為類子模型間最緊密的關(guān)系，其過程關(guān)聯(lián)值為3；uses關(guān)系中的Attribute-uses關(guān)系為次緊密關(guān)系，其過程關(guān)聯(lián)值為2；uses關(guān)系中的Operation-uses關(guān)系為微緊密關(guān)系，其過程關(guān)聯(lián)值為1；除以上三種關(guān)系之外的皆為稀疏關(guān)系，過程關(guān)聯(lián)值為0。

除了需要確定類子模型間的過程關(guān)聯(lián)值以外，還需要結(jié)合系統(tǒng)核心流程圖和業(yè)務(wù)邏輯來計算類子模型間的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值。業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值的計算公式如下：

我們以關(guān)鍵類子模型和非關(guān)鍵類子模型作為矩陣的行和列，分別計算其過程關(guān)聯(lián)值表Pij和業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值Lij，得到過程關(guān)聯(lián)值矩陣和業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值矩陣，最后，由關(guān)聯(lián)值計算公式Vij=Ip×Pij+Il×Lij計算得到關(guān)聯(lián)值矩陣D。由于在業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值的計算中往往一個業(yè)務(wù)邏輯涉及多個類子模型，我們設(shè)定閾值公式：

3.3 服務(wù)封裝

從本質(zhì)上說，封裝就是將非面向服務(wù)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)邏輯包裝成Web服務(wù)，使這些Web服務(wù)能對外提供服務(wù)［15］。封裝者可以直接調(diào)用系統(tǒng)的事務(wù)處理程序，接收返回的結(jié)果再傳給Web服務(wù)的消費者，為此封裝者要知道系統(tǒng)中事務(wù)所能完成的工作以及輸入輸出參數(shù)。服務(wù)的封裝包括以下步驟：

1）新功能組件的開發(fā)

識別后的服務(wù)需要經(jīng)過封裝形成Web服務(wù)?？紤]到系統(tǒng)的穩(wěn)定性，開發(fā)實現(xiàn)了服務(wù)的功能的新功能組件來作為SOA和系統(tǒng)底層實現(xiàn)的中間層結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)松耦合組件化的同時保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。按照自底向上的原則，先實現(xiàn)簡單服務(wù)的功能組件，然后根據(jù)組合服務(wù)的調(diào)用關(guān)系在簡單服務(wù)功能組件的基礎(chǔ)上組合開發(fā)實現(xiàn)組合服務(wù)功能。

2）服務(wù)接口的開發(fā)

服務(wù)接口開發(fā)主要分為消息類型的定義和服務(wù)的描述。根據(jù)新功能組件的輸入輸出類型定義服務(wù)對應(yīng)的輸入輸出消息類型。通過Web服務(wù)描述語言（WSDL）對服務(wù)功能、服務(wù)可以支持的操作，以及每個操作接受和返回的參數(shù)進(jìn)行描述。

3）消息的傳輸

因為服務(wù)是面向消息的，因此傳輸機制對于服務(wù)是必需的。SOAP使用基于XML的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和超文本傳輸協(xié)議（HTTP）的組合定義了一個標(biāo)準(zhǔn)的方法來使用Internet上各種不同操作環(huán)境中的分布式對象。因此要實現(xiàn)Web服務(wù)需集成SOAP處理器以支持消息在Web上的傳輸。

4 應(yīng)用實例：MTAC

本文選取開源軟件MTAC（More than a Calculator）進(jìn)行服務(wù)集成。MTAC是一個功能強大、小而易用的數(shù)學(xué)計算工具軟件，它具有計算、求導(dǎo)和函數(shù)圖像繪制等功能。它的很多功能都能作為Web服務(wù)集成在面向服務(wù)環(huán)境中。

經(jīng)過初步的類子模型描述得知MTAC由72個類、5869行代碼組成。其中抽象類個數(shù)為3、總方法數(shù)為293、總屬性數(shù)為168。如表1所示。

表1 MTAC類子模型度量

通過對源代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)流分析得到系統(tǒng)核心流程圖，如圖2所示。由圖可知，MTAC核心過程分為表達(dá)式解析、數(shù)字運算、功能運算和求導(dǎo)運算；核心數(shù)據(jù)為表達(dá)式；核心決策為表達(dá)式類型決策、變量個數(shù)決策、求導(dǎo)決策和計算完成決策。根據(jù)3.1.1節(jié)類子模型精簡原則，我們剔除了8個系統(tǒng)主界面類子模型、12個功能界面類子模型、8個異常類子模型、3個靜態(tài)內(nèi)部類子模型和1個主程序入口類子模型。精簡后的類子模型規(guī)模大小為40，包含兩個抽象類。

圖2 MTAC核心流程圖

從系統(tǒng)核心流程圖中除去循環(huán)決策之后的圈復(fù)雜度為4，因此可以確定基本路徑有4條，圖2中以 pi(i=1,2,3,4)表示4條基本路徑。

通過閱讀程序說明文檔和人工對程序進(jìn)行操作等面向功能的“自頂向下”的邏輯分析，結(jié)合核心流程圖中的基本路徑得出以下4個業(yè)務(wù)邏輯：

1）純數(shù)字的數(shù)字表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯bl1；

2）單個變量的求導(dǎo)運算業(yè)務(wù)邏輯bl2；

3）多個變量的功能表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯；

4）單個變量的功能表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯。

其中3）、4）業(yè)務(wù)邏輯涉及的類子模型是相同的，因此我們將3）、4）合并成一個業(yè)務(wù)邏輯：

變量的功能表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯bl3

為了清晰可見，本文實驗過程中將Function的25個子類按照功能特性合并成3個類子模型用作聚類分析，分別以Function1（S16）、Function2（S17）和Function3（S18）表示。MTAC參與聚類分析的類子模型和類的對應(yīng)關(guān)系如表2所示。

表2 MTAC類子模型度量

按照3.2.1關(guān)鍵類子模型的挑選原則選取“關(guān)鍵類子模型”，結(jié)果用集合｛Si}（i=4，5，9，12）表示；其余類子模型為“非關(guān)鍵類子模型”，結(jié)果用集合｛Sj｝（ j=1，2，3，6，7，8，10，11，13，14，15，16，17，18）表示。

根據(jù)本文3.2.2節(jié)過程關(guān)聯(lián)值設(shè)定規(guī)則，分析關(guān)鍵類子模型和非關(guān)鍵類子模型之間的關(guān)系，得到過程關(guān)聯(lián)值矩陣1。

矩陣1過程關(guān)聯(lián)值矩陣

下面求類子模型之間的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值，由上文業(yè)務(wù)邏輯的分析過程我們得知，純數(shù)字的數(shù)字表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯bl1涉及的類子模型有S4、S5、S7、S8、S11、S15，其中對 S5、S8、S11、S15會進(jìn)行多次調(diào)用，所以對應(yīng)矩陣值為2；單個變量的求導(dǎo)運算bl2涉及的類子模型有 S2、S4、S5、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S16，其中 S5、S9、S10、S11、S12、S13、C16需調(diào)用多次，所以對應(yīng)矩陣值為2；變量的功能表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯bl3涉及的類子模型有 S2、S4、S5、S9、S10、S11、S16、S17，其中S2、S9、S10、S11、S17進(jìn)行多次調(diào)用，同理他們的矩陣值為2。建立0-1包含矩陣（如果某業(yè)務(wù)邏輯涉及到類子模型 Si，就將 Si的矩陣值記為 1，否則記為 0），另外考慮類子模型的調(diào)用次數(shù)，單次調(diào)用為1，多次調(diào)用為2。

繼續(xù)考慮每個業(yè)務(wù)邏輯 bli所占的權(quán)重，本文通過每個業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)的功能個數(shù)來定義Wi，比如變量的功能表達(dá)式運算W3=13/25=0.52，同理Wi=｛1，0.24，0.52｝（i=1，2，3），將這些權(quán)值乘以0-1包含矩陣得到業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)矩陣，如矩陣2所示。

矩陣2業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)矩陣

對照矩陣2，根據(jù)式（2）計算出關(guān)鍵類子模型和非關(guān)鍵類子模型的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值Lij，結(jié)果如矩陣3所示。根據(jù)式（1）計算關(guān)聯(lián)值，取 Ip=0.4，Ip=0.6，綜合矩陣1和矩陣3，得到關(guān)聯(lián)值矩陣4。

矩陣3業(yè)務(wù)邏輯關(guān)聯(lián)值矩陣

矩陣4關(guān)聯(lián)值矩陣

根據(jù)式（3）可以計算出閾值Vmin=0.499。結(jié)果顯示，兩個關(guān)鍵類子模型S4和S9聚合了類子模型S2，但是 V42=0.856

實驗結(jié)果表明，從MTAC系統(tǒng)中可以提取以下粗粒度、松耦合的服務(wù)：表達(dá)式解析服務(wù)；算術(shù)表達(dá)式計算服務(wù)；功能表達(dá)式計算服務(wù)；表達(dá)式求導(dǎo)服務(wù)。由于業(yè)務(wù)邏輯是用戶需求功能的體現(xiàn)，所以在服務(wù)提供時需要將服務(wù)進(jìn)行組合以實現(xiàn)相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯，最后以組合服務(wù)的形式體現(xiàn)給用戶使用：表達(dá)式解析服務(wù)+算術(shù)表達(dá)式計算服務(wù)實現(xiàn)純數(shù)字的數(shù)字表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯、表達(dá)式解析服務(wù)+功能表達(dá)式計算服務(wù)實現(xiàn)變量的功能表達(dá)式運算業(yè)務(wù)邏輯、表達(dá)式解析服務(wù)+表達(dá)式求導(dǎo)服務(wù)實現(xiàn)單個變量的求導(dǎo)運算業(yè)務(wù)邏輯。

圖3 MTAC Web服務(wù)的WSDL描述文檔

最后，利用服務(wù)封裝技術(shù)對服務(wù)進(jìn)行封裝。在MyEclipse中創(chuàng)建了一個簡單的Web服務(wù)和Web服務(wù)客戶端，開發(fā)與服務(wù)對應(yīng)的功能組件和接口，并使用Apache Tomcat和REST框架的自下而上策略進(jìn)行部署。圖3顯示了WSDL中的MTAC Web服務(wù)的接口描述。圖4顯示了從Web服務(wù)客戶端測試生成的MTAC Web服務(wù)時的屏幕截圖。

圖4 測試生成的Web服務(wù)

5 結(jié)語

本文通過分析當(dāng)前面向服務(wù)集成方法的局限性，從業(yè)務(wù)邏輯和形式化描述系統(tǒng)出發(fā)，結(jié)合聚類技術(shù)和服務(wù)封裝技術(shù)提出了一種基于代數(shù)規(guī)約的面向服務(wù)集成的灰盒方法。這種方法提供了更高的適應(yīng)性，能更好地理解系統(tǒng)，使得維護(hù)變得更加簡單。通過實際的應(yīng)用案例MTAC及其實驗分析驗證了本文方法的有效性。本文的工作還有待進(jìn)一步完善。首先，人工的參與和決策在規(guī)模較大的系統(tǒng)中難以保證準(zhǔn)確性和完整性。其次，對集成后系統(tǒng)的功能驗證還僅局限于實驗參與人員的手動測試。在未來的研究中，將從服務(wù)鑒別自動化和服務(wù)驗證兩方面對本文的方法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。一方面優(yōu)化聚類算法，提供一套可用于鑒別不同類型業(yè)務(wù)邏輯的度量準(zhǔn)則，實現(xiàn)非面向服務(wù)系統(tǒng)中服務(wù)的自動化鑒別。另一方面結(jié)合代數(shù)規(guī)約語言SOFIA在Web服務(wù)自動化測試的研究成果［18～19］，對服務(wù)進(jìn)行驗證。