50、MOSES：基于QoS驱动的自适应策略平台解析

MOSES：基于QoS驱动的自适应策略平台解析

在当今的服务导向系统中，QoS（Quality of Service，服务质量）驱动的自适应策略变得越来越重要。本文将介绍一个名为MOSES的平台，探讨其工作原理、评估工具以及与其他相关平台的比较。

1. MOSES的优化策略与执行开销

MOSES通过实现冗余模式来优化服务，冗余度是优化引擎每流策略中的一个可调参数。在优化问题解决方案和服务执行流程的同步性方面，有两种不同的适应策略：
- 按请求适应策略 ：由于事先未定义QoS类，用户为每个发送给代理的请求设置所需的QoS属性，因此需要针对每个服务请求同步解决优化问题。解决问题后，相应的适应策略会存储在数据库中，用于后续同一用户请求的调用。
- 按流适应策略 ：优化问题与服务执行流程异步解决。传入的服务请求由适应管理器根据之前计算并存储在数据库中的策略进行处理。这样，优化问题的计算成本不会直接影响MOSES响应用户请求的能力，仅影响更新适应策略的响应性。

在执行阶段，开销与适应管理器将抽象任务与具体服务进行运行时绑定有关，会影响复合服务的每个请求，其影响次数与BPEL流程中执行的调用活动次数相同。经测量，MOSES运行时绑定给GlassFish ESB引擎执行增加的开销，使其响应时间平均比普通BPEL引擎高74%。

监控和分析阶段中，分析阶段不会影响用户感知的整体服务时间，因为相关操作与复合服务异步执行。最耗时且频繁的监控活动是针对具体服务提供的QoS参数（特别是响应时间）。MOSES的监控开销约为复合服务中每个调用活动1毫秒，主要是将操作响应时间插入数据库表。具体操作