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2019-03-28 13:36|来源: 网络
随着服务体系架构和服务计算的概念在IT企业内的流行,如何准确地进行服务搜索和服务发现越来越受到重视。当前主要的研究方法是扩展Web服务的描述信息。例如,通过增加服务的语义信息或者服务的服务质量信息来使得服务信息本身更加完善。但是同时这也使得服务的文件内容急剧扩展。此外,成为服务提供者的门槛也在不断降低,这进一步加剧了Web服务数量的增长速度。传统关系型数据库虽然能够满足复杂条件的查询,但是在处理大规模服务数据集时就显得力不从心。因此,Web服务数量的增长给传统服务注册中心带来诸多的挑战,必须提高其数据存储和处理能力,以应对这种挑战。
“云”通常由成千上万的服务器集群组成,具有可动态伸缩的特点,可以为人们提供强大的存储能力和计算能力。云计算的兴起和发展为我们解决大规模服务数据的存储和计算提供了新的思路和方法。在分析了Web服务注册中心和云计算平台的基础上,本文提出了一种建立在云上的分布式服务注册中心的应用模型,称为HDSR (Hadoop-based Distributed Service Registry),它采用了Hadoop云平台来实现。该模型既可以支持基于服务行为的服务发现工作,也可以支持基于服务质量的服务发现工作。
本文重点研究了服务数据的分布式存储与并行查询在Hadoop平台上的实现。在HDSR中,Hadoop分布式文件系统和HBase分布式数据库用来存储服务数据,MapReduce并行计算框架用来处理服务数据。本文所实现的分布式注册中心包括:请求解析模块、基于服务行为的匹配模块和基于服务质量的匹配模块。一条服务请求首先进入请求解析模块,然后被分解为两个子请求,其中,服务的功能性请求进入基于服务行为的匹配模块,而服务的非功能性请求进入基于服务质量的匹配模块。这两个服务匹配模块是系统的核心模块。本文针对该分布式服务注册中心进行了性能评估,实验结果证明了分布式服务注册中心HDSR的可行性和效率。本文最后对研究中存在的问题及有待于进一步研究的课题进行了探讨。
由于当前Web服务的种类和数量迅速增长,所以服务数据的分布式存储与并行处理在Hadoop平台上的成功实施具有重要意义。本文为分布式Web服务注册中心的设计提供了有价值的参考。
关键词：Web服务注册中心 Hadoop MapReduce HBase 分布式系统免费下载地址在 http://linux.linuxidc.com/
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