Constraint integration and violation handling for BPEL processes

Autonomic, i.e. dynamic and fault-tolerant Web service composition is a requirement resulting from recent developments such as on-demand services. In the context of planning-based service composition, multi-agent planning and dynamic error handling are still unresolved problems. Recently, business rule and constraint management has been looked at for enterprise SOA to add business flexibility. This paper proposes a constraint integration and violation handling technique for dynamic service composition. Higher degrees of reliability and fault-tolerance, but also performance for autonomously composed WS-BPEL processes are the objectives

Browser-based Analysis of Web Framework Applications

Although web applications evolved to mature solutions providing sophisticated user experience, they also became complex for the same reason. Complexity primarily affects the server-side generation of dynamic pages as they are aggregated from multiple sources and as there are lots of possible processing paths depending on parameters. Browser-based tests are an adequate instrument to detect errors within generated web pages considering the server-side process and path complexity a black box. However, these tests do not detect the cause of an error which has to be located manually instead. This paper proposes to generate metadata on the paths and parts involved during server-side processing to facilitate backtracking origins of detected errors at development time. While there are several possible points of interest to observe for backtracking, this paper focuses user interface components of web frameworks.Comment: In Proceedings TAV-WEB 2010, arXiv:1009.330

FlexMonitorWS : a solution for monitoring Web services with a focus on QoS attributes

Orientador: Cecília Mary Fischer RubiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Serviços Web são usados como uma das formas de se obter uma Arquitetura Orientada a Serviços (SOA). Com aspectos interoperáveis, dinâmicos e distribuídos, tais serviços agregam valores de negócio, são unidades de software com alta coesão e são utilizados para integração entre aplicações empresariais. Em um contexto de SOA, provedores de serviços devem oferecer garantias de funcionamento de seus serviços. Esta garantia é realizada através de atributos de Quality of Service (QoS) inseridos em contratos do tipo SLA (Service Level Agreement). Atributos de QoS podem ter flutuações ou mudança de estado ao longo do tempo, dado que um serviço opera em um ambiente de alta dinamicidade e alta imprevisibilidade que são propriedades inerentes ao contexto SOA. Diante deste cenário, há uma clara necessidade de se conhecer as variações que ocorrem nos atributos de QoS. Para isso, é fundamental aplicar uma monitoração que possibilite conhecer os valores de atributos de QoS para compreender o contexto geral do ambiente que opera o serviço. Uma boa solução de monitoração deve oferecer meios flexíveis de monitorar diferentes atributos de QoS (e.g. disponibilidade, desempenho e confiabilidade), de diferentes modos de operar, considerando diferentes alvos ligados ao serviço (e.g. servidor, rede e aplicação servidora). Por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura identificamos que as soluções encontradas não apoiam a flexibilidade na monitoração. Face a este contexto, esta dissertação propôs a FlexMonitorWS uma solução de monitoração de serviços Web e de recursos de infraestrutura de TI ligada ao serviço Web. A FlexMonitorWS adota técnicas de Linhas de Produtos de Software para criar uma família de monitores a partir da variabilidade de software existente em sistemas de monitoração de serviços Web. Três estudos de caso foram executados para avaliar a viabilidade da ferramenta, obtendo-se resultados satisfatórios na entrega de valores de atributos de QoS e na compreensão do ambiente que opera o serviço Web. Ao final, apresentamos conclusões, contribuições e direções para trabalhos futurosAbstract: Web services are used as a way of obtaining a Service Oriented Architecture (SOA). With interoperable, dynamic and distributed aspects such services add business values are software units with high cohesion and are used to integrate business applications. In a SOA context, service providers must offer guarantees of the servces operations. This warranty is carried out by attributes Quality of Service (QoS) type contracts entered into SLA (Service Level Agreement). QoS attributes can have fluctuations or changes of state over time, given that a service operates in an environment of high dynamics and high unpredictability inherent in the SOA context properties. Given this scenario, there is a clear need to understand the fluctuations in the QoS attributes. Therefore, it is essential to apply a monitoring which allows to know the QoS attributes values to understand the overall context of the environment that operates the service. A good monitoring solution must offer flexible ways to monitor different QoS attributes (e.g. performance, availability and reliability) in different ways to operate, considering different targets linked to the service (e.g. server, network and server application). By analyzing existing solutions through a Systematic Literature Review identified that solutions do not support the flexibility in monitoring. Against this background, this thesis proposed a solution FlexMonitorWS monitoring of Web services and IT infrastructure resources connected to the Web services. FlexMonitorWS adopts techniques from Software Product Lines to create a monitors family from the existing variability in the Web services monitoring systems. Three case studies were performed to assess the tool feasibility, obtaining satisfactory results in delivering QoS attributes values and understanding to environment that operates the Web service. In the end, conclusions, contributions and directions for future work are presentedMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã

Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit in zusammengesetzten Dienstleistungen im Internet der Dienste

Das Anbieten, die Vermittlung und der Konsum von Softwarekomponenten nach dem Paradigma „Software-as-a-Service“ über das Internet wird zunehmend populärer. Diese so genannten elektronischen Dienstleistungen unterschiedlicher Komplexität werden auf Netzwerkservern zur Verfügung gestellt und können von anderen Anwendungen eingebunden werden. Damit können Ressourcen für die Entwicklung und das Betreiben eigener Dienste eingespart werden. Traditionelle Beispiele solcher Dienste sind Währungsumrechnungen oder Wettervorhersagen , aber auch komplexere Geschäftsprozesse, wie z.B. Rechnungsprüfdienste , werden vermehrt als elektronische Dienste bereitgestellt. Voraussetzung für die Akzeptanz der elektronischen Dienstleistungen ist die Absicherung deren Dienstgüte (engl. Quality of Service). Die Dienstgüte gibt Auskunft darüber, wie gut ein Dienst seine Funktion erbringt. Klassische Parameter sind Antwortzeit oder Verfügbarkeit. Die Betrachtung der Dienstgüte hat für den Dienstnutzer als auch für den Dienstanbieter Vorteile: Durch die Angabe der Dienstgüte kann sich der Dienstanbieter von seiner Konkurrenz abgrenzen, während der zukünftige Dienstnutzer in der Lage ist, die Performanz seiner Systeme, welche den Dienst integrieren, abzuschätzen. Beide Parteien streben eine möglichst hohe Dienstgüte an. Die Bestimmung der Dienstgüte in zusammengesetzten Dienstleistungen wurde in den letzten Jahren viel diskutiert. In diesem Zusammenhang ist besonders die Dienstgütezuverlässigkeit eines Dienstes wichtig. Die Dienstgütezuverlässigkeit gibt an, wie sicher es einem Dienst gelingt, seine Qualitätsversprechen einzuhalten. Je nach Kontext spricht man von relativer oder absoluter Dienstgütezuverlässigkeit. Die relative Dienstgütezuverlässigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Dienstes seine Dienstgütegarantien während der nächsten Interaktion einzuhalten, während sich die absolute Dienstgütezuverlässigkeit auf den Zeitraum der nächsten n Interaktionen bezieht. Verletzt ein Dienst eine Dienstgütegarantie, weil er beispielsweise nicht in der vorgegebenen Zeit antwortet, so gefährdet der Dienstnutzer die Performanz seiner Systeme, während der Dienstanbieter mit Strafzahlungen zu rechnen hat. Die Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit einer zusammengesetzten Dienstleistung hat verschiedene Vorteile. Sie gestattet dem Dienstanbieter z.B. drohende Qualitätsverschlechterungen vorherzusagen und auf diese geeignet zu reagieren. Auch der Dienstnutzer profitiert von der Existenz der Dienstgütezuverlässigkeit. Er kann z.B. das Risiko für seine Systeme besser kalkulieren. Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit in zusammengesetzten Dienstleistungen. Zu diesem Zweck wird die Dienstgütezuverlässigkeit von Teildiensten auf Basis ihrer Monitoring-Historie vorhergesagt. Die Monitoring-Historie protokolliert für jeden Dienst und jede Dienstgütegarantie, ob in vergangenen Interaktionen Dienstgüteverletzungen stattgefundenen haben. Die Dienstgütezuverlässigkeit eines Teildienstes wird als Verletzungswahrscheinlichkeit gemessen, die angibt, wie wahrscheinlich eine Dienstgüteverletzung durch den Teildienst ist. Für die Vorhersage der relativen Verletzungswahrscheinlichkeit kommt eine Markov-Kette erster Ordnung zum Einsatz. Die Bestimmung der absoluten Verletzungswahrscheinlichkeit beruht auf den Prinzipien der allgemeinen Stochastik. Die Berechnungszeit beträgt in beiden Fällen wenige Millisekunden. Beide Verfahren liefern äußerst zuverlässige Vorhersagewerte. Auf Basis der Verletzungswahrscheinlichkeiten der Teildienste wird die Dienstgütezuverlässigkeit der zusammengesetzten Dienstleistung bestimmt. Sie kann detailliert in Form der Verletzungsmatrix oder als einfacher numerischer Wert in Form der Verletzungszahl angegeben werden. Die Verletzungsmatrix einer Dienstgütegarantie enthält die Eintrittswahrscheinlichkeit für jede mögliche Anzahl von Dienstgüteverletzungen. Ihre Aufstellung erfordert exponentiellen Aufwand. Demgegenüber besitzt die Verletzungszahl eine lineare Berechnungszeit. Sie gibt die Belastung einer Dienstleistung mit Dienstgüteverletzungen an. Die Dienstgütezuverlässig ist dabei umso geringer je kleiner die Werte der Verletzungsmatrix und Verletzungszahl sind

Towards a unified framework for the monitoring and recovery of BPEL processes

Web services have proven to be a viable solution for inter-operability issues. Since end users do not buy services, but only interact with them remotely, such complex systems end up having a distributed ownership, meaning different parts of a system can evolve independently. This has brought researchers to concentrate on run-time management issues such as dynamic monitoring and self-recovery. However, we advocate that no silver bullet has been found. All the major approaches have advantages and disadvan-tages. In this paper we propose a unified framework for monitoring and recovery that provides a clear separation be-tween data collection and analysis, a common management infrastructure, and a common recovery system. Separating monitoring from recovery allows the framework to integrate different monitoring approaches seamlessly through a plug-in approach. The common management infrastructure al-lows us to dynamically manage the multiple monitoring ap-proaches being used, while the common recovery approach allows us to activate advanced recovery techniques both on process instances and process definitions

Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit in zusammengesetzten Dienstleistungen im Internet der Dienste

Das Anbieten, die Vermittlung und der Konsum von Softwarekomponenten nach dem Paradigma „Software-as-a-Service“ über das Internet wird zunehmend populärer. Diese so genannten elektronischen Dienstleistungen unterschiedlicher Komplexität werden auf Netzwerkservern zur Verfügung gestellt und können von anderen Anwendungen eingebunden werden. Damit können Ressourcen für die Entwicklung und das Betreiben eigener Dienste eingespart werden. Traditionelle Beispiele solcher Dienste sind Währungsumrechnungen oder Wettervorhersagen , aber auch komplexere Geschäftsprozesse, wie z.B. Rechnungsprüfdienste , werden vermehrt als elektronische Dienste bereitgestellt. Voraussetzung für die Akzeptanz der elektronischen Dienstleistungen ist die Absicherung deren Dienstgüte (engl. Quality of Service). Die Dienstgüte gibt Auskunft darüber, wie gut ein Dienst seine Funktion erbringt. Klassische Parameter sind Antwortzeit oder Verfügbarkeit. Die Betrachtung der Dienstgüte hat für den Dienstnutzer als auch für den Dienstanbieter Vorteile: Durch die Angabe der Dienstgüte kann sich der Dienstanbieter von seiner Konkurrenz abgrenzen, während der zukünftige Dienstnutzer in der Lage ist, die Performanz seiner Systeme, welche den Dienst integrieren, abzuschätzen. Beide Parteien streben eine möglichst hohe Dienstgüte an. Die Bestimmung der Dienstgüte in zusammengesetzten Dienstleistungen wurde in den letzten Jahren viel diskutiert. In diesem Zusammenhang ist besonders die Dienstgütezuverlässigkeit eines Dienstes wichtig. Die Dienstgütezuverlässigkeit gibt an, wie sicher es einem Dienst gelingt, seine Qualitätsversprechen einzuhalten. Je nach Kontext spricht man von relativer oder absoluter Dienstgütezuverlässigkeit. Die relative Dienstgütezuverlässigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Dienstes seine Dienstgütegarantien während der nächsten Interaktion einzuhalten, während sich die absolute Dienstgütezuverlässigkeit auf den Zeitraum der nächsten n Interaktionen bezieht. Verletzt ein Dienst eine Dienstgütegarantie, weil er beispielsweise nicht in der vorgegebenen Zeit antwortet, so gefährdet der Dienstnutzer die Performanz seiner Systeme, während der Dienstanbieter mit Strafzahlungen zu rechnen hat. Die Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit einer zusammengesetzten Dienstleistung hat verschiedene Vorteile. Sie gestattet dem Dienstanbieter z.B. drohende Qualitätsverschlechterungen vorherzusagen und auf diese geeignet zu reagieren. Auch der Dienstnutzer profitiert von der Existenz der Dienstgütezuverlässigkeit. Er kann z.B. das Risiko für seine Systeme besser kalkulieren. Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung der Dienstgütezuverlässigkeit in zusammengesetzten Dienstleistungen. Zu diesem Zweck wird die Dienstgütezuverlässigkeit von Teildiensten auf Basis ihrer Monitoring-Historie vorhergesagt. Die Monitoring-Historie protokolliert für jeden Dienst und jede Dienstgütegarantie, ob in vergangenen Interaktionen Dienstgüteverletzungen stattgefundenen haben. Die Dienstgütezuverlässigkeit eines Teildienstes wird als Verletzungswahrscheinlichkeit gemessen, die angibt, wie wahrscheinlich eine Dienstgüteverletzung durch den Teildienst ist. Für die Vorhersage der relativen Verletzungswahrscheinlichkeit kommt eine Markov-Kette erster Ordnung zum Einsatz. Die Bestimmung der absoluten Verletzungswahrscheinlichkeit beruht auf den Prinzipien der allgemeinen Stochastik. Die Berechnungszeit beträgt in beiden Fällen wenige Millisekunden. Beide Verfahren liefern äußerst zuverlässige Vorhersagewerte. Auf Basis der Verletzungswahrscheinlichkeiten der Teildienste wird die Dienstgütezuverlässigkeit der zusammengesetzten Dienstleistung bestimmt. Sie kann detailliert in Form der Verletzungsmatrix oder als einfacher numerischer Wert in Form der Verletzungszahl angegeben werden. Die Verletzungsmatrix einer Dienstgütegarantie enthält die Eintrittswahrscheinlichkeit für jede mögliche Anzahl von Dienstgüteverletzungen. Ihre Aufstellung erfordert exponentiellen Aufwand. Demgegenüber besitzt die Verletzungszahl eine lineare Berechnungszeit. Sie gibt die Belastung einer Dienstleistung mit Dienstgüteverletzungen an. Die Dienstgütezuverlässig ist dabei umso geringer je kleiner die Werte der Verletzungsmatrix und Verletzungszahl sind

Self-adaptive Fuzzy Architecture To Predict And Decrease E-contract Violations

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Web service monitoring is important for consumers and providers. For the consumer, it is important to know if the provider is respecting the established electronic contract. Providers must satisfy functional and non-functional features as required by consumers. This paper proposes a self-adaptive architecture for web service monitoring which tries to predict when the provider may not respond in time because of its load. It focuses initially on one non-functional feature, the response time. The goal is to decrease the average response time of requests made to the provider. To improve the response time, the proposed architecture uses a fuzzy method to increase the priority of services whose contract may be violated. Changing priorities gives to the provider an adaptive behaviour to avoid contract violations. Results show that a decrease in the average response time implies a decrease in the number of contract violations.294299Bloomberg,Brazilian Computer Society (SBC),CAPES,CNPq,et al.,FAPESPFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Fantinato, M., Gimenes, I.M.S., Toledo, M.B.F., Product line in the business process management domain (2010) Applied Software Product Line Engineering, pp. 497-530. , : Kyo C. Kang, Vijayan Sugumaran, Sooyong Park. (Org.), 1st ed. Boca Raton, FL: Auerbach PublicationsPapazoglou, M., (2007) Web Services: Principles and Technology, , Prentice Hall, 1 edition, SeptemberAlonso, G., Casati, F., Kuno, H., Machiraju, V., (2010) Web Services: Concepts, Architectures and Applications, , (1st ed.). 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ACM, New York, NY, USAMannava, V., Ramesh, T., Multimodal pattern-oriented software architecture for self-configuration and self-healing in autonomic computing systems (2012) Proceedings of the Second International Conference on Computational Science, Engineering and Information Technology (CCSEIT '12), pp. 382-389. , ACM, New York, NY, USAMichlmayr, A., Rosenberg, F., Leitner, P., Dustdar, S., Comprehensive qos monitoring of web services and event-based sla violation detection (2009) Proceedings of the 4th International Workshop on Middleware for Service Oriented Computing (MWSOC '09), pp. 1-6. , ACM, New York, NY, USAWetzstein, B., Leitner, P., Rosenberg, F., Brandic, I., Dustdar, S., Leymann, F., Monitoring and analyzing influential factors of business process performance (2009) Proceedings of the 2009 IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Conference (Edoc 2009) (EDOC '09), pp. 141-150. , IEEE Computer Society, Washington, DC, USABai, L., Liu, M., A fuzzy-set based semantic similarity matching algorithm for web service (2008) Services Computing, 2008. SCC '08. IEEE International Conference on, 2, pp. 529-532. , 7-11 JulyZhao, Q., Tan, Y., The application of improved algorithm for fuzzy comprehensive evaluation on the qos of web service (2009) Computational Intelligence and Natural Computing, 2009. CINC '09. International Conference on, 1, pp. 137-140. , 6-7 JuneMohana, R., Dahiya, D., Approach and impact of a protocol for selection of service in web service platform (2012) SIGSOFT Softw. Eng. 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