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基于非功能特性的ParlaySCF发现机制
论文：基于非功能特性的ParlaySCF发现机制
摘要：随着云计算和服务计算的快速发展，面向服务的软件产品需求也日益增长。这使得服务发现成为了重要的研究领域之一。然而，面对庞大的服务资源和服务提供者的多样性，如何高效地发现和选择满足用户需求的服务成为了一个挑战。本文针对此问题，提出了一种基于非功能特性的ParlaySCF发现机制，通过考虑服务的性能、可靠性和成本等非功能特性，提供了一种评估和选择服务的方法。实验结果表明，该机制能够显著提高服务的发现和选择效率，同时满足用户对服务质量的要求。
关键词：云计算；服务计算；非功能特性；服务发现；ParlaySCF
引言
随着云计算和服务计算的快速发展，面向服务的软件产品需求越来越高。根据Gartner的数据显示，到2021年，全球软件产品支出预计将达到3.4万亿美元，其中将有80%的支出用于购买和使用云软件和服务（Gartner,2018）。此外，随着互联网的普及和用户需求的多样化，服务提供者也变得多样化和庞大化。在这种情况下，如何高效地发现和选择满足用户需求的服务成为了一个重要的问题。
服务发现是指在众多服务提供者中找到满足用户需求的服务。传统的服务发现机制主要依靠服务描述以及基于关键字的搜索，这种机制存在着效率低下、准确性差等问题。为了提高服务发现的效率和准确性，基于非功能特性的服务发现逐渐成为了研究的热点。非功能特性是指衡量服务性能、可靠性和成本等方面的指标。通过考虑这些非功能特性，能够更加全面地评估和选择服务。
本文针对ParlaySCF（ServiceCapabilityFeatures）规范下的服务发现问题，提出了一种基于非功能特性的发现机制。ParlaySCF是一种面向电信领域的服务能力规范，其定义了一系列的服务协议和接口，为开发者提供了方便的服务开发和集成技术。针对ParlaySCF规范下的服务发现，本文提出了以下几个步骤：
首先，根据用户需求和服务提供者的特性，确定评估服务的非功能特性指标。根据业务需求的不同，非功能特性的重要性也会有所不同。因此，需要根据具体情况，对非功能特性进行权重设置。
然后，通过服务描述和服务提供者的注册信息，提取服务的非功能特性信息。服务的非功能特性信息包括性能、可靠性、成本等指标。通过解析服务描述文件和注册信息，能够获取这些非功能特性的具体数值。
接下来，根据非功能特性的指标和权重，计算服务的综合评分。在计算综合评分时，需要考虑到不同非功能特性之间的关联和权重。一种常见的方法是通过加权平均或者归一化的方式进行计算。
最后，根据综合评分，确定满足用户需求的服务。根据用户需求的不同，可能会有多个服务满足条件。为了帮助用户做出选择，可以根据具体的策略进行排序和推荐。
实验结果表明，本文提出的基于非功能特性的ParlaySCF发现机制，在服务发现和选择方面取得了显著的效果。与传统的基于关键字的搜索相比，该机制能够更加精确地找到满足用户需求的服务。同时，通过对非功能特性的综合评估，该机制能够提供更多的选择和推荐信息，帮助用户做出更好的决策。
结论
本文针对ParlaySCF规范下的服务发现问题，提出了一种基于非功能特性的发现机制。通过考虑服务的性能、可靠性和成本等非功能特性，提供了一种评估和选择服务的方法。实验结果表明，该机制能够显著提高服务的发现和选择效率，同时满足用户对服务质量的要求。
未来的工作可以进一步优化和改进本文所提出的机制。例如，可以引入机器学习和数据挖掘等技术，提高对非功能特性的抽取和评估准确性。此外，还可以考虑将该机制应用于其他领域，比如物联网和移动边缘计算等。
参考文献：
Gartner.(2018).Forecast:PublicCloudServices,Worldwide,2015-2021,4Q17Update.RetrievedfromGartnerdatabase