，

“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的本質(zhì)是信息資源的高度融合，用戶可以借助互聯(lián)網(wǎng)以按需、無限擴(kuò)展的方式獲取所需硬件、軟件、平臺(tái)和服務(wù)等資源。而數(shù)字圖書館(DL)用戶要做到對(duì)泛在數(shù)據(jù)的自由獲取，實(shí)現(xiàn)6any(anyone、anywhere、anytime、any device、anyway、any knowledge)的終極目標(biāo)，離不開大數(shù)據(jù)(Big Data)環(huán)境提供的海量的、實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)資源，因此數(shù)字圖書館的服務(wù)表現(xiàn)為泛在數(shù)據(jù)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)性?；诖?，本文擬借助于云計(jì)算(Cloud Computing)的理念，融合云計(jì)算和對(duì)等網(wǎng)絡(luò)(P2P Network)的環(huán)境和技術(shù)，將服務(wù)器集群和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以對(duì)等架構(gòu)連接，并采用虛擬資源池的模式存儲(chǔ)資源；以此為基礎(chǔ)，利用Agent(代理)整合各綜合型數(shù)字圖書館和專業(yè)數(shù)字圖書館的資源，以期實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)服務(wù)的聚合，提高用戶服務(wù)的效率。

一、研究現(xiàn)狀

最早將云計(jì)算理念應(yīng)用到數(shù)字圖書館領(lǐng)域的是中國(guó)高等教育保障系統(tǒng)(CALIS)，該系統(tǒng)構(gòu)建了一種多級(jí)云服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)了DL的云計(jì)算解決方案；[注]王文清、陳凌：《CALIS數(shù)字圖書館云服務(wù)平臺(tái)模型》，《大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)》2009年第4期，第13-18頁(yè)。胡新平等則根據(jù)云計(jì)算共享軟硬件平臺(tái)的思想，提出了一種分層的云服務(wù)結(jié)構(gòu)，可以構(gòu)建專業(yè)的或區(qū)域性的DL；[注]胡新平等：《區(qū)域云數(shù)字圖書館構(gòu)建研究》，《情報(bào)理論與實(shí)踐》2010年第34卷第2期，第77-84頁(yè)。魏達(dá)賢等分析了分級(jí)DL的共建共享模式，提出了基于云計(jì)算的國(guó)家數(shù)字圖書館“服務(wù)云”架構(gòu)；[注]魏達(dá)賢、謝強(qiáng)：《基于云計(jì)算的國(guó)家數(shù)字圖書館基層“服務(wù)云”研究》，《國(guó)家圖書館學(xué)刊》2012年第4期，第40-47頁(yè)。Wei M等探討了云技術(shù)應(yīng)用于DL的優(yōu)勢(shì)與前景，為云數(shù)字圖書館的構(gòu)建提供了理論支持。[注]M. Wei, F. Wang and X. Xu, “Development of Digital Libraries on the Basis of Cloud Computing,” 2012 International Conference on Computer Science and Service System, 2012, pp.304-306.目前在數(shù)字圖書館應(yīng)用對(duì)等架構(gòu)方面的研究，主要是利用P2P技術(shù)研究其模型和框架以及分布式資源的組織和檢索。Doulkeridis C等將P2P對(duì)等連接思想應(yīng)用于DL中，設(shè)計(jì)了DESENT系統(tǒng)模型；[注]C. Doulkeridis,K. Norvag and M. Vazirgiammis, “Scalable Semantic Overlay Generation for P2P-based Digital Libraries,” in J. Gonzalo et al., eds., Research and Advanced Technology for Digital Libraries, Berlin and Heidelberg: Springer, 2006, pp.26-38.Bender等設(shè)計(jì)了一個(gè)用于數(shù)字圖書館資源的協(xié)同搜索的MINERVA項(xiàng)目；[注]M. Bender, S. Michel, C. Zimmer and G. Weikum, “The MINERVA Project: Towards Collaborative Search in Digital Libraries Using Peer-to-Peer Technology,” in C. Turker, M. Agosti and H. J. Schek, eds.,Peer-to-Peer, Grid, and Service-Orientation in Digital Library Architectures, Berlin and Heidelberg: Springer, 2005, pp.80-95.趙捧未等研究了一種基于superpeer對(duì)等網(wǎng)的個(gè)人DL模型，并以此為基礎(chǔ)探討虛擬社區(qū)的知識(shí)組織；[注]趙捧未、 郭利偉：《基于Super-P2P的個(gè)人數(shù)字圖書館虛擬社區(qū)知識(shí)組織模型構(gòu)建研究》，《情報(bào)理論與實(shí)踐》2010年第33卷第6期，第108-112頁(yè)。劉成山等和Liu C等給出了基于對(duì)等云的數(shù)字圖書館架構(gòu)，描述了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)；[注]劉成山等：《一種基于對(duì)等云的數(shù)字圖書館架構(gòu)》，《情報(bào)理論與實(shí)踐》2013年第36卷第11期，第114-117頁(yè)；C. Liu, P. Zhang and Y. Li, “An Architecture of Digital Library Based on Inter Cloud,” 2014 Seventh International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization (CSO), IEEE, pp.566-570.Li Q等提出了基于模型的多云集成結(jié)構(gòu)，并描述了集成服務(wù)的策略。[注]Q. Li, Z. Wang and W. Li, “Model-based Services Convergence and Multi-clouds Integration,” Computers in Industry, Vol.64, No.7, 2013, pp.813-832.

關(guān)于服務(wù)聚合方面的研究主要基于工作流模型、人工智能和圖的方法。[注]王陽：《動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合算法研究》，碩士學(xué)位論文，電子科學(xué)研究院，2011年。CAFISE[注]Y. Han, Z. Zhao and G. Li, “CAFIS: An Approach to Enabling Adaptive Configuration of Service Grid Applications,” Journal of Computer Science and Technology, Vol.18, No.4, 2003, pp.485.是一種基于工作流的服務(wù)聚合方法，它將工作流分散到服務(wù)匹配的各個(gè)活動(dòng)中，使每個(gè)被選取的服務(wù)是階段最優(yōu)(貪婪算法)，從而提高服務(wù)查找與綁定的效率；基于人工智能的服務(wù)聚合方法[注]S. McIlraith and T. Son, “Adapting Golog for Composition of Semantic Web Services,” KR, 2002, No.2, pp.482-493.可以動(dòng)態(tài)地生成服務(wù)聚合方案并實(shí)時(shí)鏈接具體的Web服務(wù)，但它的查全率和查準(zhǔn)率并不理想；基于圖的聚合方法[注]R. Zhang, I. B. Arpinar and B. Aleman-Meza, “Automatic Composition of Semantic Web Services,” ICWS, 2003, No.3, pp.38-41.則不需要過多地形式化表示和推理，實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單，但因搜索方向不穩(wěn)定，聚合空間比較大，使得算法的執(zhí)行效率不高。

綜上可以看出，當(dāng)前對(duì)等思想和云技術(shù)應(yīng)用于DL領(lǐng)域的研究，主要是利用云計(jì)算的存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的云服務(wù)，或者在對(duì)等技術(shù)基礎(chǔ)上研究分布式DL結(jié)構(gòu)模型、資源組織和信息/語義檢索，缺乏利用對(duì)等云平臺(tái)上進(jìn)行DL動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合的應(yīng)用研究。為此本文提出一種基于對(duì)等云(P2P Cloud)的DL架構(gòu)，并以此為基礎(chǔ)研究泛在資源環(huán)境下DL的動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合的應(yīng)用。

二、基于對(duì)等云的數(shù)字圖書館架構(gòu)

(一)基于對(duì)等云的數(shù)字圖書館架構(gòu)

公有云是由云服務(wù)提供商提供的，比如Google的Maps、Flex的FlexViewer等，它們是完整成熟的服務(wù)系統(tǒng)；而在處理縱向關(guān)系比較明顯的服務(wù)方面，私有云更具優(yōu)勢(shì)，但私有云的處理能力非常有限，難以應(yīng)對(duì)瞬時(shí)出現(xiàn)的高負(fù)載。因此將公有云和私有云結(jié)合起來組成混合云模式——低載時(shí)利用私有云的服務(wù)，而在高載時(shí)將超荷的訪問量轉(zhuǎn)接到公有云服務(wù)上——將有效提高云服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。當(dāng)然混合云不是簡(jiǎn)單地提供二者的混合服務(wù)，它需要對(duì)公有云和私有云的服務(wù)進(jìn)行準(zhǔn)確有效的切換和融合，這涉及到整個(gè)云服務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)交換的處理方式、數(shù)據(jù)交換的安全性等方面的問題，與此同時(shí)還要盡量減少公有云與私有云之間數(shù)據(jù)的傳遞。本文假定DL系統(tǒng)的海量資源采用不同的云進(jìn)行存儲(chǔ)，將這些云按照P2P結(jié)構(gòu)進(jìn)行連接，這樣就構(gòu)成了一種對(duì)等云模式下的DL架構(gòu)，如圖1。

在圖1的數(shù)字圖書館系統(tǒng)中，在泛在資源環(huán)境下，考慮到應(yīng)用終端的不同和數(shù)據(jù)格式的異構(gòu)，需要涉及到服務(wù)需求協(xié)議、服務(wù)提供水平等。在服務(wù)需求方面，HAIL(High Availability and Integrity Layer)提供了比較成熟的解決方案，它可以提供一套有效完整的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的軟件架構(gòu)，用于解決云間的數(shù)據(jù)交換，同時(shí)可按照用戶級(jí)別設(shè)置優(yōu)先級(jí)，不同優(yōu)先級(jí)的用戶可以得到不同質(zhì)量的服務(wù)。[注]K. Bowers, A. Juels and A. Oprea, “HAIL: A High-Availability and Integrity Layer for Cloud Storage,” CCS, November 2009, pp.187-198.

圖1 一種基于對(duì)等云的DL架構(gòu)

在DL系統(tǒng)中任一節(jié)點(diǎn)的資源都要通過統(tǒng)一資源標(biāo)識(shí)(URI)唯一地標(biāo)識(shí)定位，在協(xié)同處理過程中可利用一個(gè)位置獨(dú)立的全局名字服務(wù)器(Global Name Server: GNS)進(jìn)行資源類別號(hào)到云入口IP地址的解析，從而可以快速定位到可能的云資源。

(二)系統(tǒng)邏輯層次

依照系統(tǒng)論功能劃分層次的思想，本文將數(shù)字圖書館系統(tǒng)分為物理層(Physical Layer)、互聯(lián)層(Internet Layer)和應(yīng)用層(Application Layer)，如圖2。

圖2 DL系統(tǒng)邏輯層次

1．物理層是云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)的硬件和資源組成，它是數(shù)字圖書館對(duì)等節(jié)點(diǎn)的物理互聯(lián)，包括所有公有云和私有云，以及因特網(wǎng)上的泛在資源。物理層的這些硬件和資源是數(shù)字圖書館動(dòng)態(tài)服務(wù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為互聯(lián)層提供存儲(chǔ)和計(jì)算的資源保障。

2．互聯(lián)層對(duì)應(yīng)于云計(jì)算的平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)，可采用Chord、CAN、Kademlia等分布式哈希路由算法(DHT)實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)的對(duì)等互聯(lián)。圖中的虛擬機(jī)制(VM)表明系統(tǒng)采用虛擬文件的方式進(jìn)行資源的存儲(chǔ)；定位資源機(jī)制(LRM)是資源定位策略，建立起節(jié)點(diǎn)和資源地址空間之間的映射，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的路由查找和資源定位。

3．應(yīng)用層為數(shù)字圖書館系統(tǒng)的云客戶端提供應(yīng)用接口，使用戶可以利用計(jì)算機(jī)、移動(dòng)設(shè)備等云終端接入設(shè)備獲得即時(shí)通訊、云端存儲(chǔ)、電子商務(wù)、ERP等各種應(yīng)用服務(wù)。該層可以理解為云計(jì)算的軟件即服務(wù)(SaaS)。

三、動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合

(一)資源組織與存儲(chǔ)

系統(tǒng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源采用文件(File)作為基本的組織和存儲(chǔ)單元，每個(gè)文件都有一個(gè)唯一的名字空間URI進(jìn)行資源的定位，URI包括文件所在節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)地址和文件編號(hào)FID。節(jié)點(diǎn)地址、FID、MetaData等信息組成記錄(Record)，用于聲明節(jié)點(diǎn)在對(duì)等云系統(tǒng)中位置和資源。所有節(jié)點(diǎn)的資源需要通過虛擬化引擎將文件模擬到存儲(chǔ)資源池中，用戶可以通過虛擬化平臺(tái)提供的通用服務(wù)接口得到FID，然后取得所需的數(shù)據(jù)資源。

冗余存儲(chǔ)是確保數(shù)據(jù)可靠性的常用方法，比如Hadoop的HDFS系統(tǒng)和Google的GFS系統(tǒng)都采用了這種方法，該方法在DL系統(tǒng)的不同節(jié)點(diǎn)為每份文件存儲(chǔ)多個(gè)拷貝，保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的魯棒性和經(jīng)濟(jì)性。

(二)動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合

基于對(duì)等云的數(shù)字圖書館系統(tǒng)的聚合，包括統(tǒng)一的用戶服務(wù)界面、異構(gòu)數(shù)據(jù)的虛擬化、進(jìn)程層面的業(yè)務(wù)集成。本文提出一種利用Agent實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)服務(wù)的聚合的方法。這些Agent位于云環(huán)境的邊界，通過復(fù)雜的描述邏輯支持?jǐn)?shù)據(jù)的交互和通信的傳遞，實(shí)現(xiàn)云服務(wù)的讀取和封裝。

云計(jì)算的API是公有云應(yīng)用服務(wù)聚合的關(guān)鍵，比如IBM、Microsoft、Google等都提供了一種簡(jiǎn)單易用的API云應(yīng)用接口，系統(tǒng)可以利用這些API進(jìn)行云服務(wù)的聚合。在聚合服務(wù)中需要提供Web服務(wù)封裝模塊，目的是創(chuàng)建一個(gè)基于這些API的Web服務(wù)，服務(wù)封裝模塊需要按照本地標(biāo)準(zhǔn)接口寫入實(shí)現(xiàn)特定功能的Java代碼，這些代碼被封裝為Web服務(wù)。比如通過封裝和調(diào)用Google地圖的API，可以獲得包括地理數(shù)據(jù)(距離、位置等)在內(nèi)的功能，并顯示在自己的網(wǎng)頁(yè)上。通常封裝模塊會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)模板，為用戶提供一系列指南來設(shè)置相關(guān)參數(shù)及相關(guān)功能的Java代碼。系統(tǒng)還需要一個(gè)服務(wù)協(xié)調(diào)模塊組織多個(gè)相關(guān)Web服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)多個(gè)API的Web服務(wù)的聚合。

1.交互模塊

交互模塊主要由用戶Agent實(shí)現(xiàn)，其任務(wù)是輸入用戶服務(wù)請(qǐng)求，然后提交給解析Agent，并把聚合模塊的結(jié)果返回給用戶。

2.注冊(cè)模塊

服務(wù)注冊(cè)模塊通常包括注冊(cè)中心、搜索Agent和定位Agent，其中注冊(cè)中心的作用是存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)(用于描述服務(wù)的屬性、功能等)、實(shí)現(xiàn)服務(wù)注冊(cè)、提供服務(wù)查找等；多個(gè)服務(wù)搜索Agent并行搜索云上的服務(wù)鏈接，獲取其服務(wù)描述文件，并注冊(cè)到服務(wù)注冊(cè)中心；服務(wù)定位Agent的作用是在多個(gè)服務(wù)注冊(cè)中心中快速找到所需的服務(wù)，每個(gè)定位Agent負(fù)責(zé)一定數(shù)量的注冊(cè)中心，建立基于服務(wù)分類、語義描述和空間索引的定位機(jī)制。

3.解析模塊

服務(wù)解析模塊由解析Agent 和本體Agent 實(shí)現(xiàn)，對(duì)用戶輸入的自然語言，解析Agent 首先解析用戶的服務(wù)請(qǐng)求，利用規(guī)則模板進(jìn)行信息抽取，在本體Agent 的協(xié)助下將服務(wù)請(qǐng)求映射為抽象任務(wù)的組合，實(shí)現(xiàn)語義表達(dá)；然后通過服務(wù)索引Agent匹配注冊(cè)中心的服務(wù)，將抽象任務(wù)對(duì)應(yīng)到具體的一個(gè)或多個(gè)服務(wù)；本體Agent的作用是創(chuàng)建、映射和進(jìn)化本體，提供Agent 之間通信的語義解釋。

4.聚合模塊

服務(wù)聚合模塊由工作流Agent、封裝Agent和聚合Agent組成，工作流Agent的作用是制定具體的可執(zhí)行方案，并對(duì)相應(yīng)的封裝Agent進(jìn)行實(shí)例化；而封裝Agent負(fù)責(zé)不同節(jié)點(diǎn)間服務(wù)資源的透明使用，并平衡服務(wù)資源的負(fù)載；聚合Agent的任務(wù)是執(zhí)行聚合算法，對(duì)服務(wù)資源的整合過程進(jìn)行優(yōu)化。

5.聚合算法

動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合的基本目標(biāo)是將各資源節(jié)點(diǎn)按照服務(wù)需求，生成最優(yōu)聚合樹，明確節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。聚合算法如圖3。

圖3 聚合算法

根據(jù)以上算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置為3.0GHz CPU/1.0GB內(nèi)存/WinXP OS/MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，開發(fā)環(huán)境采用IBM的Eclipse4.4，開發(fā)語言為Java，采用ICEBE05[注]ICEBE05， http:∥www.ws-challenge.org/。作為服務(wù)測(cè)試集，描述語言為WSDL。實(shí)驗(yàn)記錄測(cè)試集數(shù)量分別為1000、2000、3000和4000時(shí)算法的響應(yīng)時(shí)間和成功率，并與基于圖的搜索算法ASC-Graph[注]鄒金安、楊艷萍：《圖在自動(dòng)Web服務(wù)組合中的應(yīng)用研究》，《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2008年第11期，第2020-2026頁(yè)。進(jìn)行對(duì)比，如圖4。

圖4 算法的響應(yīng)時(shí)間和成功率對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與基于圖的搜索算法相比，算法在響應(yīng)時(shí)間和成功率(都接近1)方面差別不大，表明算法具有較好的可用性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明響應(yīng)時(shí)間上升較為平緩，說明該算法具有較好的可擴(kuò)充性。

四、應(yīng)用案例

在我國(guó)實(shí)施的“數(shù)字圖書館推廣工程”中，各省市級(jí)圖書館和專業(yè)圖書館的資源進(jìn)行互聯(lián)時(shí)，考慮到經(jīng)濟(jì)性和安全性，各省市級(jí)圖書館和專業(yè)圖書館的節(jié)點(diǎn)資源可采用私有云的方式存儲(chǔ)，節(jié)點(diǎn)之間連接為對(duì)等云結(jié)構(gòu)。同時(shí)考慮到泛在環(huán)境下，用戶的需求可能不止是該系統(tǒng)中的資源，還需要用到外部互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)資源，外部的資源可以按照公有云的模式提供服務(wù)。比如某段時(shí)間某個(gè)地區(qū)地震活動(dòng)頻繁，用戶對(duì)地震相關(guān)知識(shí)的需求短時(shí)間內(nèi)增大，此時(shí)需要用到大量的專業(yè)圖書館的數(shù)據(jù)；在地震后發(fā)生的短時(shí)間內(nèi)，大量的用戶可能訪問電子地圖，對(duì)系統(tǒng)造成訪問沖擊，若此時(shí)轉(zhuǎn)接到公有云服務(wù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)使用公有云的資源，就可以緩解訪問的服務(wù)瓶頸。

針對(duì)數(shù)字圖書館用戶對(duì)泛在數(shù)據(jù)自由獲取的動(dòng)態(tài)服務(wù)需求，本文利用對(duì)等系統(tǒng)和云存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)，提出一種對(duì)等連接的云計(jì)算結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)低成本、高效率地存儲(chǔ)數(shù)字圖書館的分布式資源，然后給出動(dòng)態(tài)服務(wù)聚合算法，利用多個(gè)Agent實(shí)現(xiàn)云服務(wù)的聚合，進(jìn)一步的研究將利用Petri網(wǎng)解決公有云和私有云資源讀取時(shí)的并發(fā)問題。