基於智慧體服務的雲計算架構研究與分析的論文
基於智慧體服務的雲計算架構研究與分析的論文
引言
隨著國際網際網路應用技術的快速發展，特別是近年來，以部落格、內容聚合、百科全書、社會網路)和對等網路等為代表的Web 2.0廣泛應用，使得網路資料量和網路使用者數高速增長，網路服務的資料處理能力面臨著嚴峻挑戰。為了透過網際網路將海量的儲存與計算資源進行整合和最佳化，充分提高資源利用率，使網際網路服務更加敏捷和隨需應變，雲計算融合了分散式計算、虛擬化技術、平行計算、網格計算及效用計算的優點應運而生，並且成為目前國內外研究的熱點問題。雲計算有許多特點，如低成本、靈活性、可伸縮性、安全性、可靠性、多租戶、自適應性和提供服務等級協議等。
雲計算已被諸多企業和科研機構接受和使用，針對雲計算平臺和架構的研究也層出不窮。文獻中提出了一種基於虛擬技術和麵向服務架構SOA的雲計算架構，文獻描述了雲計算和SOA之間的聯絡，對雲計算平臺結構和雲服務應用進行了分析，提出了一種基於事件驅動服務的雲計算服務體系，但僅對雲計算的軟體即服務層Sans進行了說明，未體現雲計算的其它兩個層：即平臺即服務層Paas和基礎設施即服務層Iaas。
針對雲計算平臺和結構的研究還很多，但大多都是提供一個虛擬的雲環境，使用者還得根據需要重新定義服務和需求。提出一種雲計算服務統一的架構顯得尤為重要。
本文提出的基於智慧體服務的雲計算架構，能充分發揮Agent智慧體的優勢，為使用者提供智慧化服務，採用事件驅動和基於語義的方法能夠實現混合雲的功能。引入了基於本體和策略的方法能為公有云和私有云提供執行框架。
1Agent技術及其應用
Agent技術最早是由美國麻省理工學院的著名計算機學家和人工智慧學科創始人之一Minsk提出來的，最初源於人工智慧領域。針對Agent的定義很多，特別是來自人工智慧界的研究人員認為：Agent除了具備自治、自主等基本特性外，還應具備一些通常人類才具有的能力，即Agent就是具有某類知識，且具有能力和願望並可做到其能做成的事情的“計算實體”。
Agent不斷完善資訊服務的方式、質量和內容，以滿足使用者的個性化需求。在資訊服務中引入Agent技術，能夠實現智慧化、個性化的服務。Agent技術應用方面：如美國的密歇根州大學曾將數字圖書館和三種類型的Agent使用者介面Agent、中間Agent和收藏Agent進行融合，能夠根據讀者個人喜好的文件實現傳送和呈現貯存的`資訊。新加坡國立圖書館、美國加州數字圖書館、華盛頓大學圖書館等都把Agent技術運用於網路資訊服務中，開展個性化服務，並獲得了成功。
2基於Agent智慧體服務的雲計算架構
建立的基於智慧體服務的雲計算架構如圖1所示，共分為五層：基礎設施即服務層laas、平臺即服務層sans、軟體即服務層sans、執行環境層和智慧即服務層。其中智慧即服務層是整個架構的核心。
2.1執行環境層
該層是虛擬層，整個架構透過平臺即服務層和基礎設施即服務層提供虛擬的執行環境。使用者可以擁有多個執行環境，每個執行環境可以是一個雲，或者是使用者定義為雲的其它事物。各執行環境之間建立了某種關係，這種關係透過使用者編寫的XML文件生效，使用者還可以透過XML文件設定訪問許可權。
2.2軟體即服務層
執行環境層透過該層可以訪問各種應用和服務，如企業資源規劃ERP、客戶關係管理CRM等金融服務和其它任何透過該層可以訪問的軟體服務。每個執行環境擁有各自的軟體即服務層，這兩個層一起能夠實現雲計算的多租技術。
2.3智慧即服務層
該層在整個架構中起著重要的作用，一旦智慧體感知到了響應，相應的任務就會被呼叫，最終提供相應的服務。
(1)事件控制智慧體
工作流程：事件感知器感知到狀態變化或其它Agent的任務請求時，首先查詢策略庫，查詢是否存在與該任務情況類似的服務策略。若存在該策略，則直接送交給服務執行智慧體進行執行;若不存在該策略，則經過事件轉化器和任務規劃器，嘗試新的規劃並將記錄結果儲存至知識庫，再經過任務規劃器重新規劃，生成規劃序列並送至服務執行智慧體。事件控制智慧體包括以下智慧元件。
事件感知器：是Agent與外界的介面，負責發現和接收執行環境的狀態變化或其它Agent的任務請求。事件轉化器：根據事件處理網路EPN中預先設定的處理程式，負責轉化事件，包括事件合成、分解、協調等。
任務規劃器：負責建立中短期的行動計劃，是一個區域性的規劃。區域性性主要體現在：第一，每個Agent根據自己對世界和其它Agent的認知模型、自身的狀態、目標集合，及以往的經驗規劃自身的行為，而不是由某個Agent的全域性進行規劃並將命令分發給其它Agent。第二，Agent並不需要對它的目標做出完全的規劃，而只要生成近期的動作序列即可，因為世界是發展變化的，很多情況無法預測，長期規劃可能會因為情況的變化而失效。
任務規劃器需要從世界模型、其它Agent模型、目標集合、經驗庫和自身的狀態等資料結構中提取資訊，經過區域性規劃器，產生近期的動作序列，提交給知識庫系統中的決策器。任務規劃器總是試圖在經驗庫中找到與當前情況最為類似的前提條件的範例，再參考其它規劃和結果做出新的規劃。如果找不到前提條件和當前情況的差異小於某個閩值的範例，則任務規劃器只能嘗試新的規劃並將記錄結果儲存在知識庫中，方便以後查詢和使用。
(2)服務執行智慧體
工作流程：服務執行智慧體接收事件控制智慧體傳送來的任務規劃序列，經過訪問智慧體將任務序列進行劃分，再將任務序列逐個送至決策智慧體，進行服務策略匹配。最終將匹配的服務結果經由訪問智慧體傳送給執行智慧體。服務執行智慧體包括以下智慧元件：
訪問智慧體：負責接收由事件控制智慧體傳送的任務規劃序列，並將規劃序列進行劃分，逐個傳送給決策智慧體。並且接收由決策智慧體最終確定的服務策略。
決策智慧體：負責接收由訪問智慧體傳送的逐個任務規劃序列，透過服務查詢智慧體和知識庫確定最佳的服務策略，並將結果傳送給訪問智慧體。
服務查詢智慧體：針對每一個任務請求，查詢知識庫中的任務服務庫，找到最佳的服務策略，為決策智慧體提供服務決策。並且將每次找到的最佳服務策略儲存在任務服務庫中，方便以後查詢。
執行智慧體：負責接收來自訪問智慧體的任務服務策略，並透過企業服務匯流排ESB執行服務。
2.4平臺即服務層
(1)策略庫：儲存Agent根據感知資訊和當前狀態做出反應的服務策略，包括使用者分組、使用者類別、使用者資訊、使用者認證和安全策略等。每種環境都對應一個策略，當Agent感知到事件發生時，首先遍歷策略庫，若有最佳的服務策略，則反應器做出動作;若沒有合適的策略，則資訊被送到規劃器和決策器進行推理和決策。
(2)任務服務庫：儲存執行過的任務服務策略資訊，方便事件控制智慧體和服務執行智慧體執行服務。
(3)本體庫：儲存各種本體文件，包括事件模型和事件處理網路文件、事件與任務之間的關係等文件。
(4) SLA庫：儲存使用者註冊的服務等級協議資訊，服務查詢智慧體透過使用者的SLA資訊查詢最佳的服務策略。
(5)服務註冊：註冊一些服務描述資訊及其服務質量資訊，企業服務匯流排透過註冊的資訊，查詢和選擇服務策略。
(6)匯流排：包括資料匯流排和服務匯流排。資料匯流排用於雲內部各庫之間的資料傳送，服務匯流排與服務註冊相關聯，實現了不同服務之間的通訊和整合。
(7)雲代理：與執行環境建立關係，可以實現與各種軟體系統或其它雲的融合。
(8)管理入口：超級管理員透過該入口不僅可以使用各種開發工具對雲環境進行配置，而且可以設定每個使用者所需的服務等級協議。
2.5基礎設施即服務層
該層提供了虛擬化計算資源、網路資源和儲存資源，並且能夠根據使用者需求進行資源的動態分配。相對於平臺即服務層和軟體即服務層，基礎設施即服務層所提供的服務都較偏底層，但使用更為靈活。
目前，有關Agent智慧體演算法的應用很多，如：遺傳進化Agent演算法、多Agent協同強化演算法、基於蟻群的多Agent演算法等，都可應用於本文提出的雲計算架構中，透過多Agent智慧體之間的協同演算法，可以實現雲計算中服務的協同和排程，為雲計算提供智慧化服務。
3結束語
隨著未來web 3.0時代的到來，以及物聯網的實現，資訊網路將提供更加人性化、智慧化的服務。本文提出的基於智慧體服務的雲計算架構，由三個實體層、一個執行環境虛擬層和一個智慧即服務抽象層組成，其中智慧即服務層透過其它四個層發揮著核心作用。該架構引入了本體理論和Agent智慧體技術，具有很強的靈活性和智慧性，透過雲代理，可以實現與其它雲或軟體系統的互動和融合，為使用者提供智慧的雲服務。