34、服务选择与信任管理：概率方法与ServiceTrust机制解析

服务选择与信任管理：概率方法与ServiceTrust机制解析

在当今数字化的时代，服务选择在服务导向计算（SOC）领域中显得尤为重要。服务消费者需要在众多的服务提供商中挑选出最适合自己需求的服务，然而，这一过程面临着诸多挑战，如服务交易可能失败、存在恶意声誉操纵和服务质量（QoS）滥用等问题。本文将深入探讨两种解决服务选择问题的方法：概率方法和ServiceTrust机制。

概率方法在服务选择中的应用

在服务选择中，非功能属性（NFPs）如响应时间和价格是重要的考量因素。概率方法通过利用条件合同、使用模式以及概率分布来处理NFPs的可变性。

响应时间分析

响应时间的正态分布会根据服务提供商p1的负载进行聚合，每个分布对应合同中的特定条件，这些条件与使用模式相对应。使用模式与负载之间的差异越大，效用差异就越大。对于用户u1，使用模式与负载差异不大，效用无明显变化；u2有轻微差异；而u3和u4的使用模式与p1的负载差异较大，效用变化显著，从0%提升到40%以上，甚至在某些情况下超过90%。

价格分析

为了评估价格这一NFP，首先需要细化具体的服务提供商和用户。通过定义额外的效用函数，并使用典型的加权和方法将响应时间和价格的效用相结合。从图中可以看出，p1的价格依赖于负载，而p2的价格是恒定的，且p1的聚合平均价格等于p2的价格。在服务选择时，再次计算每个服务提供商对每个用户的效用。以p1对u4的效用为例，与之前的评估相比，最大效用虽不再为0%，但仍低于30%，且平均和概率效用有明显下降，而条件效用仍超过90%。对于p2，其效用差异相对较小，但能明显看出u3和u4不同的价格期望，u3的效用增加，而价格敏感度较高的u4