ServeNet: A Deep Neural Network for Web Services Classification

Automated service classification plays a crucial role in service discovery, selection, and composition. Machine learning has been widely used for service classification in recent years. However, the performance of conventional machine learning methods highly depends on the quality of manual feature engineering. In this paper, we present a novel deep neural network to automatically abstract low-level representation of both service name and service description to high-level merged features without feature engineering and the length limitation, and then predict service classification on 50 service categories. To demonstrate the effectiveness of our approach, we conduct a comprehensive experimental study by comparing 10 machine learning methods on 10,000 real-world web services. The result shows that the proposed deep neural network can achieve higher accuracy in classification and more robust than other machine learning methods.Comment: Accepted by ICWS'2

Predictive Monitoring of Business Processes

Modern information systems that support complex business processes generally maintain significant amounts of process execution data, particularly records of events corresponding to the execution of activities (event logs). In this paper, we present an approach to analyze such event logs in order to predictively monitor business goals during business process execution. At any point during an execution of a process, the user can define business goals in the form of linear temporal logic rules. When an activity is being executed, the framework identifies input data values that are more (or less) likely to lead to the achievement of each business goal. Unlike reactive compliance monitoring approaches that detect violations only after they have occurred, our predictive monitoring approach provides early advice so that users can steer ongoing process executions towards the achievement of business goals. In other words, violations are predicted (and potentially prevented) rather than merely detected. The approach has been implemented in the ProM process mining toolset and validated on a real-life log pertaining to the treatment of cancer patients in a large hospital

On Evaluating Commercial Cloud Services: A Systematic Review

Background: Cloud Computing is increasingly booming in industry with many competing providers and services. Accordingly, evaluation of commercial Cloud services is necessary. However, the existing evaluation studies are relatively chaotic. There exists tremendous confusion and gap between practices and theory about Cloud services evaluation. Aim: To facilitate relieving the aforementioned chaos, this work aims to synthesize the existing evaluation implementations to outline the state-of-the-practice and also identify research opportunities in Cloud services evaluation. Method: Based on a conceptual evaluation model comprising six steps, the Systematic Literature Review (SLR) method was employed to collect relevant evidence to investigate the Cloud services evaluation step by step. Results: This SLR identified 82 relevant evaluation studies. The overall data collected from these studies essentially represent the current practical landscape of implementing Cloud services evaluation, and in turn can be reused to facilitate future evaluation work. Conclusions: Evaluation of commercial Cloud services has become a world-wide research topic. Some of the findings of this SLR identify several research gaps in the area of Cloud services evaluation (e.g., the Elasticity and Security evaluation of commercial Cloud services could be a long-term challenge), while some other findings suggest the trend of applying commercial Cloud services (e.g., compared with PaaS, IaaS seems more suitable for customers and is particularly important in industry). This SLR study itself also confirms some previous experiences and reveals new Evidence-Based Software Engineering (EBSE) lessons

SLA-Driven Governance of RESTful Systems

The Software as a Service (SaaS) paradigm has become entrenched in the industry as a deployment model, bringing flexibility to the customers and a recurring revenue to the business. The main architectural paradigm of SaaS systems is the service-oriented one since it provides numerous advantages in terms of elasticity, fault tolerance, and flexible architectural design. Currently, the RESTful paradigm, a layer of abstraction on the server created by defining resources and entities that can be accessed by means of a URI, is the preferred choice for the construction of SaaS, as it promotes the deployment, isolation and integration of microservices through APIs. Nowadays, APIs are regarded as a new form of business product and ever more organizations are publicly opening up access to their APIs as a way to create new business opportunities. In the same way, other organizations also consume a number of third-party APIs as part of their business. We henceforth define the concept of a RESTful System as an information system following the RESTful paradigm to shape the integration model between both its own components as well as other information systems. Furthermore, understanding governance as the way in which a component is directed and controlled, in RESTful Systems, those components will be the RESTful APIs and what we aim to control or regulate is their behavior (i.e., how an API is being consumed or provided). As APIs are increasingly regarded as business products, a crucial activity is to describe the set of plans (i.e., the pricing) that depicts the functionality and performance being offered to clients. API providers usually define certain limitations in each instance of a plan (e.g., quotas and rates); for example, a free plan might be limited to having one hundred monthly requests, and a professional plan to have five hundred monthly requests. However, although API providers use the Service Level Agreement (SLA) concept to delimit the functionality and guarantees to which they commit to their customers, there is no standard model used by API providers for modeling API pricing (including the plans and limitations). Although some providers do model the information regarding the API pricing and API limitations with an ad hoc approach, there is no widely accepted model in the industry. Wherefore answering questions regarding API limitations (e.g., determining whether or not a certain pricing is valid) is still a manual or non-interoperable process coming along with some inconveniences (being tedious, time-consuming, error-prone, etc.). Understating governance as to how a system is directed and controlled, we translate this concept to meet the SLA-driven approach: we consider the SLA (i.e., API pricing) as the element that will drive the directions, policies and rules to deliver and maintain the RESTful System. Adding the SLA to the idea of governance of RESTful systems leads to the main hypothesis of this dissertation: there is no well-established model for describing API pricings)in RESTful systems, which is hindering the automatic SLA-Driven governance. We claim the main goal of this thesis to be: the creation of an expressive, fully-fledged specification of SLAs for RESTful APIs endorsed with an open ecosystem of tools aimed at the SLA-Driven Governance of RESTful systems. The results of this endeavor are twofold: (I) Creation of a sufficiently expressive specification for the description of API pricings and the analysis of their validity. This comprises: (i) conducting an analysis of real-world APIs to evaluate the characteristics of the API pricings and limitations; (ii) identifying the relevance of SLAs in APIs in both academic and industrial scenarios; (iii) proposing a comprehensive model for describing API pricings; (iv) defining analysis operations for common questions regarding the validity in API pricings and limitations; (v) performing an evaluation of the model in real-world APIs. (II) Implementation of an ecosystem of tools to support the SLA-Driven governance of RESTful APIs. This includes: (i) developing a set of API governance tools; (ii) implementing a validity analysis operation; (iii) performing a validation of the tools and operations in realistic scenarios. In this thesis, we present the Governify4APIs ecosystem as the set comprised of (i) a model aimed at describing API pricings that is closely aligned with industry standards in APIs (OpenAPI Specification) and (ii) a set of companion tools for enacting the automatic governance using our specification, ranging from low-level validation tasks to SaaS solutions based on our model. Governify4APIs is, therefore, a fully-fledged specification, aligned with the mainstream standards and intended to enable an SLA-Driven Governance of RESTful Systems.El paradigma del software como servicio (SaaS) se ha afianzado en la industria como modelo de despliegue, aportando flexibilidad a los clientes y unos ingresos constantes a las organizaciones. El principal paradigma arquitectónico de los sistemas SaaS es la arquitectura orientada a servicios, ya que proporciona numerosas ventajas en términos de elasticidad, tolerancia a fallos y diseño flexible. RESTful, una capa de abstracción sobre el servidor creada mediante la definición de recursos y entidades a las que se puede acceder mediante una URI, es la opción preferida para la construcción de SaaS, ya que promueve el despliegue, el aislamiento y la integración de microservicios a través de APIs. Hoy en día, las APIs se consideran una nueva forma de producto empresarial y cada vez más organizaciones abren públicamente el acceso a sus APIs como forma de crear nuevas oportunidades de negocio. Del mismo modo, otras organizaciones también consumen una serie de APIs de terceros como parte de su negocio. A partir de ahora definimos el concepto de Sistema RESTful como un sistema de información que sigue el paradigma RESTful para conformar el modelo de integración tanto entre sus propios componentes como con otros sistemas de información. Además, entendiendo gobierno como la forma en que se dirige y controla un componente, en los sistemas RESTful, esos componentes serán las APIs RESTful y lo que pretendemos controlar o regular es su comportamiento (es decir, cómo se está consumiendo o proporcionando una API). Dado que las APIs están, cada vez más, siendo consideradas como productos comerciales, una actividad crucial es describir el conjunto de planes (es decir, el pricing) que describe la funcionalidad y el rendimiento que se ofrece a los clientes. Los proveedores de API suelen definir ciertas limitaciones en cada instancia de un plan (por ejemplo, quotas y rates); por ejemplo, un plan gratuito podría estar limitado a tener cien peticiones mensuales, y un plan profesional a tener quinientas peticiones mensuales. Sin embargo, aunque los proveedores de APIs utilizan el concepto de Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) para delimitar la funcionalidad y las garantías a las que se comprometen con sus clientes, no existe ningún modelo estándar usado por los proveedores para modelar el pricing de las API (incluyendo los planes y limitaciones). Aunque algunos proveedores modelan la información relativa a los pricings y las limitaciones de las APIs con un enfoque ad hoc, no existe un modelo ampliamente aceptado en el sector. Por lo tanto, responder a las preguntas relativas a las limitaciones de la APIs (por ejemplo, determinar si un determinado pricing es válido o no) sigue siendo un proceso manual o no interoperable, cosa que conlleva algunos inconvenientes (es tedioso, consume tiempo, es propenso a errores, etc.). Entendiendo el gobierno como la forma de dirigir y controlar un sistema, podemos traducir este concepto teniendo en cuenta el SLA, esto es, consideramos este elemento como aquel sobre el que se realiza la dirección, políticas y reglas para entregar y mantener el sistema RESTful. Añadir el concepto SLA a esa idea de gobierno de sistemas RESTful nos lleva a la hipótesis principal de esta tesis: no existe un modelo bien establecido para describir los SLAs (o pricing) en los sistemas RESTful, lo que está dificultando el gobierno automático. Es, por tanto, el objetivo principal de esta tesis la creación de una especificación expresiva y completa de SLAs para APIs RESTful, respaldada por un ecosistema abierto de herramientas orientadas al gobierno de sistemas RESTful dirigido por SLAs. Los resultados principales han sido: (I) Creación de una especificación suficientemente expresiva para la descripción de los pricings de la API y el análisis de su validez. Esto comprende: (i) realizar un análisis de APIs del mundo real para evaluar las características de los pricings y limitaciones de las APIs; (ii) identificar la relevancia de los SLAs en las APIs tanto en escenarios académicos como industriales; (iii) proponer un modelo completo para describir los pricings de las APIs; (iv) definir operaciones de análisis para preguntas comunes sobre la validez en los pricings y limitaciones de las APIs; (v) realizar una evaluación del modelo en APIs del mundo real. (II) Implementación de un ecosistema de herramientas para apoyar la gobernanza SLA-Driven de las APIs RESTful. Esto incluye: (i) desarrollar un conjunto de herramientas de gobierno de APIs; (ii) implementar una operación de análisis de validez; (iii) realizar una validación de las herramientas y operaciones en escenarios realistas. En esta tesis, presentamos el ecosistema Governify4APIs como el conjunto compuesto por (i) un modelo destinado a describir los pricings de las APIs y alineado estrechamente con los estándares de la industria (OpenAPI) y (ii) un conjunto de herramientas complementarias para el gobierno automático utilizando este modelo, que van desde tareas de validación hasta soluciones SaaS. Por lo tanto, Governify4APIs es una especificación acompañada de todo lo necesario, alineada con los estándares industriales y destinada a permitir un gobierno de sistemas RESTful dirigidos por SLAs

Unified Management of Applications on Heterogeneous Clouds

La diversidad con la que los proveedores cloud ofrecen sus servicios, definiendo sus propias interfaces y acuerdos de calidad y de uso, dificulta la portabilidad y la interoperabilidad entre proveedores, lo que incurre en el problema conocido como el bloqueo del vendedor. Dada la heterogeneidad que existe entre los distintos niveles de abstracción del cloud, como IaaS y PaaS, hace que desarrollar aplicaciones agnósticas que sean independientes de los proveedores y los servicios en los que se van a desplegar sea aún un desafío. Esto también limita la posibilidad de migrar los componentes de aplicaciones cloud en ejecución a nuevos proveedores. Esta falta de homogeneidad también dificulta el desarrollo de procesos para operar las aplicaciones que sean robustos ante los errores que pueden ocurrir en los distintos proveedores y niveles de abstracción. Como resultado, las aplicaciones pueden quedar ligadas a los proveedores para las que fueron diseñadas, limitando la capacidad de los desarrolladores para reaccionar ante cambios en los proveedores o en las propias aplicaciones. En esta tesis se define trans-cloud como una nueva dimensión que unifica la gestión de distintos proveedores y niveles de servicios, IaaS y PaaS, bajo una misma API y hace uso del estándar TOSCA para describir aplicaciones agnósticas y portables, teniendo procesos automatizados, por ejemplo para el despliegue. Por otro lado, haciendo uso de las topologías estructuradas de TOSCA, trans-cloud propone un algoritmo genérico para la migración de componentes de aplicaciones en ejecución. Además, trans-cloud unifica la gestión de los errores, permitiendo tener procesos robustos y agnósticos para gestionar el ciclo de vida de las aplicaciones, independientemente de los proveedores y niveles de servicio donde se estén ejecutando. Por último, se presentan los casos de uso y los resultados de los experimentos usados para validar cada una de estas propuestas