A business service selection model for automated web service discovery requirements

Automated web service (WS) discovery, i.e. discovery without human intervention, is a goal of service-oriented computing. So far it is an elusive goal. The weaknesses of UDDI and other partial solutions have been extensively discussed, but little has been articulated concerning the totality of requirements for automated web service discovery. Our work has led to the conclusion that solving automated web service discovery will not be found through solely technical thinking. We argue that the business motivation for web services must be given prominence and so have looked to processes in business for the identification, assessment and selection of business services in order to assess comprehensively the requirements for web service discovery and selection. The paper uses a generic business service selection model as a guide to analyze a comprehensive set of requirements for facilities to support automated web service discovery. The paper presents an overview of recent work on aspects of WS discovery, proposes a business service selection model, considers a range of technical issues against the business model, articulates a full set of requirements, and concludes with comments on a system to support them

Búsqueda y selección de servicios web con restricciones QoS en ambientes cloud computing

En la actualidad la nube enfrenta problemas para la búsqueda y selección de servicios web, debido al gran número de servicios disponibles por los diferentes proveedores cloud y a la diversidad de criterios de calidad de servicio (QoS, por sus siglas en inglés) de cada uno de ellos. Muchos servicios pueden satisfacer un requisito con criterios de calidad similares. Debido a esto, los desarrolladores de software tienen que elegir los servicios más adecuados para una composición determinada. Esta tesis desarrolla una estrategia para el descubrimiento y selección de servicios web denominada Ar_WSDS, que basa su implementación en el funcionamiento sistemático de reconocimiento de patrones del cerebro. Los servicios web son representados como patrones hacer reconocidos por Ar_WSDS, quien determina los servicios necesarios y suficientes que constituyen la composición y que cumplan con los criterios QoS que el desarrollador defina. El proceso de reconocimiento da como resultado un conjunto de servicios web que cumplen con una métrica de calidad para cada uno de sus servicios como para el servicio compuesto. Ar_WSDS ofrece una nueva visión de reconocimiento que permite dividir el problema de selección en tareas funcionales y descriptivas. El sistema es concebido desde una arquitectura por componentes, principio que brinda granularidad y adaptación para la adición nuevos criterios QoS. Los resultados de la evaluación del sistema demuestran la efectividad del proceso de descubrimiento y selección, y de categorización o ranking de servicios que ofrecen un mayor rango de búsqueda y selección, frente a otros enfoques.DoctoradoDoctor en Ingeniería de Sistemas y Computació