A generic query model for the unified discovery of heterogeneous services

In this paper, we propose Proteus, a generic query model for the discovery of operations offered by heterogeneous services. We demonstrate the need for such a model, and show how it unifies the task of service discovery through abstractions, which allow for the technology-independent formulation of service advertisements, queries, and query responses. On top of these generic elements, we build an intuitive, fuzzy-based query evaluation mechanism that supports the service matchmaking process by employing and appropriately combining existing similarity metrics. Thanks to the generality of Proteus, it is possible to seamlessly accommodate the discovery of operations provided by various types of services without the need of changing the existing service infrastructure. Thus, our approach is applicable to a variety of settings ranging from traditional web services to service-oriented grids, peer-to-peer networks, geospatial information systems, and so on. Overall, compared to the existing query models supported by standard service discovery technologies, our approach is marked by openness, flexibility, and improved performance in terms of precision and recall. The feasibility and efficiency of Proteus are verified by a series of experiments. © 2008-2012 IEEE

Data Driven Adaptation of Heterogeneous Service-Oriented Processes

Η με βάση τα δεδομένα προσαρμογή διαδικασιών αποτελεί μια επέκταση της έννοιας των Δυναμικών και με βάση τα Δεδομένα Καθοδηγουμενων Συστήματων (DDDAS) όπως αυτά έχουν καθοριστεί από την Δαρεμά. Συγεκριμένα όπως και στα DDDAS συστήματα η προσέγγιση μας επιτρέπει την προσφορά προσαρμοζόμενων διαδικασιών χρησιμοποιώντας διαθέσιμες πληροφορίες και υπηρεσίες. H προσφορά προσαρμοζόμενων διαδικασιών περιλαμβάνει την αναγνώριση και χρήση πιθανών εναλλακτικών μονοπατιών εκτέλεσης (ή διαδρομών) για την επίτευξη των στόχων και υπό-στόχων της κάθε διαδικασίας. Τα εναλλακτικά μονοπάτια λαμβάνουν υπόψη και χρησιμοποιούν σχετικές πληροφορίες ή/και υπηρεσίες (ή συνθέσεις υπηρεσιών). Για την αναζήτηση των πιθανών εναλλακτικών χρησιμοποιούνται τεχνικές από το χώρο της Τεχνητής Νοημοσύνης Σχεδιασμού (AI Planning) και της υπολογιστικής Πλαισίου (Context-Aware computing) κατά τον χρόνο διάθεσης της διαδικασίας. Κατά τον υπολογισμό των πιθανών εναλλακτικών, στόχος της προσέγγισης μας είναι η μείωση των βημάτων εκτέλεσης, δλδ του πλήθους των εργασιών της διαδικασίας που έχουν οριστείIn principle the Data-Driven Process Adaptation (DDPA) approach is based on the concept of Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS) as this is stated by Darema in [8]. In accordance to the DDDAS notion such systems support the utilization of appropriate information at specific decision points so as to make real systems more efficient. In this regard, DDPA accommodates the provision of adaptable service processes by exploiting the use of information available to the process environment in addition to existing services. Adaptation in the context of our approach includes the identification and use of possible alternatives for the achievement of the goals and sub-goals defined in a process; alternatives include the utilization of available related information and/or services (or service chains). Data-Driven adaptation incorporates AI planning and Context-Aware Computing techniques to support the identification of possible alternatives at deployment time. When calculating the possible alternatives the goal of our approach is to reduce the number of steps, i.e. number of process tasks, defined in the original process