面向服务架构中测量和评估工具性能的可扩展监控框架

### 面向服务架构中测量和评估工具性能的可扩展监控框架 #### 1. 引言 服务导向计算将自主应用组件组合成松散耦合的网络服务，已成为当今的主要计算范式之一。Web服务作为该领域的领先技术，在分布式系统中广泛应用。其灵活性和敏捷性使异构系统能通过互操作标准跨平台集成，但也带来了依赖管理的难题，如服务发现与选择、服务质量、服务提供商的可信度，以及服务质量（QoS）属性的测量和应用等问题。 测量Web服务的质量属性颇具难度，因为服务导向架构追求晚期绑定和灵活集成，这意味着服务的实际质量和元数据的可信度难以确定。持续监控这些质量属性是实现服务级别协议的关键，也是建立服务信心和信任的前提。 目前对Web服务性能测量和基准测试的研究较多，但多数方法未提供特定架构下测量服务性能的具体方式。详细测量Web服务性能对于服务选择、组合以及发现瓶颈以优化复合服务流程至关重要。仅测量往返时间性能过于粗略，无法提供优化建议，且网络延迟难以量化，服务软件的运行时执行特性是整体性能的重要组成部分。 在商业现货（COTS）组件选择场景中，软件工具的运行时执行特性同样重要。以数字保存规划中的组件选择为例，需决定使用哪些工具和服务来确保数字对象的长期可访问性。这涉及机构责任，因此需要精心设计的选择程序以实现透明和可信的决策。 基于此，我们提出了一个通用且可扩展的非侵入式服务端监控架构和框架，用于自动监控作为Web服务暴露的各类应用，并提供集成的QoS信息。我们展示了该框架在不同平台上对各种应用的性能监控，并讨论了实验结果。 #### 2. 相关工作 Web服务技术初期发展缓慢，主要原因是评估服务质量困难，且对非功能需求的满足缺乏信心。缺乏QoS属性及其值仍是Web服务技术的根本缺陷之一。 Web服务的选择和组合高度依赖QoS计算。目前有大量工作致力于建模QoS属性和Web服务性能，以及开发排名和选择算法。也有工作专注于构建可信赖的基础设施，通常是扩展现有Web服务描述模型并引入认证角色。 不同的QoS测量方法包括： - **服务端插桩**：可访问已知实现，动态属性可通过代码内侵入式计算或监控设备非侵入式计算。 - **SOAP中介**：流量通过中间方路由，以收集QoS相关标准。 - **探测**：独立方定期调用服务以计算QoS属性，类似于认证概念。 - **嗅探**：在客户端监控流量，生成特定于消费者的数据。 不同作者对性能相关QoS的粒度划分不同，有的可区分多达15个组件。 #### 3. 性能监控的通用架构 ##### 3.1 Web服务中QoS的测量 从技术角度看，有四种主要的QoS测量方法： | 方法 | 优点 | | ---- | ---- | | 服务端插桩 | 可访问已知实现，动态属性可侵入或非侵入式计算 | | SOAP中介 | 可收集QoS相关标准 | | 探测 | 类似于认证概念，独立方计算QoS属性 | | 嗅探 | 生成特定于消费者的数据 | 在本文中，我们专注于测量服务端实际服务执行的处理时间，并描述了一个非侵入式监控框架。在该框架中，被调用的服务代码被动态配置的监控引擎透明包装，每个引擎可测量被监控软件的特定属性。 ##### 3.2 监控框架 监控框架的核心元素简化抽象如下： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,str ```