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      2. 基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu)研究與分析的論文

        時間:2021-04-15 18:09:39 論文 我要投稿

        基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu)研究與分析的論文

          引言

        基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu)研究與分析的論文

          隨著國際互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展,特別是近年來,以博客、內(nèi)容聚合、百科全書、社會網(wǎng)絡(luò))和對等網(wǎng)絡(luò)等為代表的Web 2.0廣泛應(yīng)用,使得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)高速增長,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的數(shù)據(jù)處理能力面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了通過互聯(lián)網(wǎng)將海量的存儲與計算資源進(jìn)行整合和優(yōu)化,充分提高資源利用率,使互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)更加敏捷和隨需應(yīng)變,云計算融合了分布式計算、虛擬化技術(shù)、并行計算、網(wǎng)格計算及效用計算的優(yōu)點應(yīng)運而生,并且成為目前國內(nèi)外研究的熱點問題。云計算有許多特點,如低成本、靈活性、可伸縮性、安全性、可靠性、多租戶、自適應(yīng)性和提供服務(wù)等級協(xié)議等。

          云計算已被諸多企業(yè)和科研機構(gòu)接受和使用,針對云計算平臺和架構(gòu)的研究也層出不窮。文獻(xiàn)中提出了一種基于虛擬技術(shù)和面向服務(wù)架構(gòu)SOA的云計算架構(gòu),文獻(xiàn)描述了云計算和SOA之間的聯(lián)系,對云計算平臺結(jié)構(gòu)和云服務(wù)應(yīng)用進(jìn)行了分析,提出了一種基于事件驅(qū)動服務(wù)的云計算服務(wù)體系,但僅對云計算的軟件即服務(wù)層Sans進(jìn)行了說明,未體現(xiàn)云計算的其它兩個層:即平臺即服務(wù)層Paas和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層Iaas。

          針對云計算平臺和結(jié)構(gòu)的研究還很多,但大多都是提供一個虛擬的云環(huán)境,用戶還得根據(jù)需要重新定義服務(wù)和需求。提出一種云計算服務(wù)統(tǒng)一的架構(gòu)顯得尤為重要。

          本文提出的基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu),能充分發(fā)揮Agent智能體的優(yōu)勢,為用戶提供智能化服務(wù),采用事件驅(qū)動和基于語義的方法能夠?qū)崿F(xiàn)混合云的功能。引入了基于本體和策略的方法能為公有云和私有云提供運行框架。

          1Agent技術(shù)及其應(yīng)用

          Agent技術(shù)最早是由美國麻省理工學(xué)院的著名計算機學(xué)家和人工智能學(xué)科創(chuàng)始人之一Minsk提出來的,最初源于人工智能領(lǐng)域。針對Agent的定義很多,特別是來自人工智能界的研究人員認(rèn)為:Agent除了具備自治、自主等基本特性外,還應(yīng)具備一些通常人類才具有的能力,即Agent就是具有某類知識,且具有能力和愿望并可做到其能做成的事情的“計算實體”。

          Agent不斷完善信息服務(wù)的方式、質(zhì)量和內(nèi)容,以滿足用戶的個性化需求。在信息服務(wù)中引入Agent技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、個性化的服務(wù)。Agent技術(shù)應(yīng)用方面:如美國的密歇根州大學(xué)曾將數(shù)字圖書館和三種類型的Agent用戶接口Agent、中間Agent和收藏Agent進(jìn)行融合,能夠根據(jù)讀者個人喜好的文檔實現(xiàn)傳送和呈現(xiàn)貯存的`信息。新加坡國立圖書館、美國加州數(shù)字圖書館、華盛頓大學(xué)圖書館等都把Agent技術(shù)運用于網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)中,開展個性化服務(wù),并獲得了成功。

          2基于Agent智能體服務(wù)的云計算架構(gòu)

          建立的基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu)如圖1所示,共分為五層:基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層laas、平臺即服務(wù)層sans、軟件即服務(wù)層sans、運行環(huán)境層和智能即服務(wù)層。其中智能即服務(wù)層是整個架構(gòu)的核心。

          2.1運行環(huán)境層

          該層是虛擬層,整個架構(gòu)通過平臺即服務(wù)層和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層提供虛擬的運行環(huán)境。用戶可以擁有多個運行環(huán)境,每個運行環(huán)境可以是一個云,或者是用戶定義為云的其它事物。各運行環(huán)境之間建立了某種關(guān)系,這種關(guān)系通過用戶編寫的XML文檔生效,用戶還可以通過XML文檔設(shè)置訪問權(quán)限。

          2.2軟件即服務(wù)層

          運行環(huán)境層通過該層可以訪問各種應(yīng)用和服務(wù),如企業(yè)資源規(guī)劃ERP、客戶關(guān)系管理CRM等金融服務(wù)和其它任何通過該層可以訪問的軟件服務(wù)。每個運行環(huán)境擁有各自的軟件即服務(wù)層,這兩個層一起能夠?qū)崿F(xiàn)云計算的多租技術(shù)。

          2.3智能即服務(wù)層

          該層在整個架構(gòu)中起著重要的作用,一旦智能體感知到了響應(yīng),相應(yīng)的任務(wù)就會被調(diào)用,最終提供相應(yīng)的服務(wù)。

          (1)事件控制智能體

          工作流程:事件感知器感知到狀態(tài)變化或其它Agent的任務(wù)請求時,首先查詢策略庫,查找是否存在與該任務(wù)情況類似的服務(wù)策略。若存在該策略,則直接送交給服務(wù)執(zhí)行智能體進(jìn)行執(zhí)行;若不存在該策略,則經(jīng)過事件轉(zhuǎn)化器和任務(wù)規(guī)劃器,嘗試新的規(guī)劃并將記錄結(jié)果保存至知識庫,再經(jīng)過任務(wù)規(guī)劃器重新規(guī)劃,生成規(guī)劃序列并送至服務(wù)執(zhí)行智能體。事件控制智能體包括以下智能組件。

          事件感知器:是Agent與外界的接口,負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和接收運行環(huán)境的狀態(tài)變化或其它Agent的任務(wù)請求。事件轉(zhuǎn)化器:根據(jù)事件處理網(wǎng)絡(luò)EPN中預(yù)先設(shè)定的處理程序,負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化事件,包括事件合成、分解、協(xié)調(diào)等。

          任務(wù)規(guī)劃器:負(fù)責(zé)建立中短期的行動計劃,是一個局部的規(guī)劃。局部性主要體現(xiàn)在:第一,每個Agent根據(jù)自己對世界和其它Agent的認(rèn)知模型、自身的狀態(tài)、目標(biāo)集合,及以往的經(jīng)驗規(guī)劃自身的行為,而不是由某個Agent的全局進(jìn)行規(guī)劃并將命令分發(fā)給其它Agent。第二,Agent并不需要對它的目標(biāo)做出完全的規(guī)劃,而只要生成近期的動作序列即可,因為世界是發(fā)展變化的,很多情況無法預(yù)測,長期規(guī)劃可能會因為情況的變化而失效。

          任務(wù)規(guī)劃器需要從世界模型、其它Agent模型、目標(biāo)集合、經(jīng)驗庫和自身的狀態(tài)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中提取信息,經(jīng)過局部規(guī)劃器,產(chǎn)生近期的動作序列,提交給知識庫系統(tǒng)中的決策器。任務(wù)規(guī)劃器總是試圖在經(jīng)驗庫中找到與當(dāng)前情況最為類似的前提條件的范例,再參考其它規(guī)劃和結(jié)果做出新的規(guī)劃。如果找不到前提條件和當(dāng)前情況的差異小于某個閩值的范例,則任務(wù)規(guī)劃器只能嘗試新的規(guī)劃并將記錄結(jié)果保存在知識庫中,方便以后查詢和使用。

          (2)服務(wù)執(zhí)行智能體

          工作流程:服務(wù)執(zhí)行智能體接收事件控制智能體發(fā)送來的任務(wù)規(guī)劃序列,經(jīng)過訪問智能體將任務(wù)序列進(jìn)行劃分,再將任務(wù)序列逐個送至決策智能體,進(jìn)行服務(wù)策略匹配。最終將匹配的服務(wù)結(jié)果經(jīng)由訪問智能體傳送給執(zhí)行智能體。服務(wù)執(zhí)行智能體包括以下智能組件:

          訪問智能體:負(fù)責(zé)接收由事件控制智能體發(fā)送的任務(wù)規(guī)劃序列,并將規(guī)劃序列進(jìn)行劃分,逐個發(fā)送給決策智能體。并且接收由決策智能體最終確定的服務(wù)策略。

          決策智能體:負(fù)責(zé)接收由訪問智能體發(fā)送的逐個任務(wù)規(guī)劃序列,通過服務(wù)查詢智能體和知識庫確定最佳的服務(wù)策略,并將結(jié)果發(fā)送給訪問智能體。

          服務(wù)查詢智能體:針對每一個任務(wù)請求,查詢知識庫中的任務(wù)服務(wù)庫,找到最佳的服務(wù)策略,為決策智能體提供服務(wù)決策。并且將每次找到的最佳服務(wù)策略存儲在任務(wù)服務(wù)庫中,方便以后查詢。

          執(zhí)行智能體:負(fù)責(zé)接收來自訪問智能體的任務(wù)服務(wù)策略,并通過企業(yè)服務(wù)總線ESB執(zhí)行服務(wù)。

          2.4平臺即服務(wù)層

          (1)策略庫:保存Agent根據(jù)感知信息和當(dāng)前狀態(tài)做出反應(yīng)的服務(wù)策略,包括用戶分組、用戶類別、用戶信息、用戶認(rèn)證和安全策略等。每種環(huán)境都對應(yīng)一個策略,當(dāng)Agent感知到事件發(fā)生時,首先遍歷策略庫,若有最佳的服務(wù)策略,則反應(yīng)器做出動作;若沒有合適的策略,則信息被送到規(guī)劃器和決策器進(jìn)行推理和決策。

          (2)任務(wù)服務(wù)庫:存儲執(zhí)行過的任務(wù)服務(wù)策略信息,方便事件控制智能體和服務(wù)執(zhí)行智能體執(zhí)行服務(wù)。

          (3)本體庫:存儲各種本體文檔,包括事件模型和事件處理網(wǎng)絡(luò)文檔、事件與任務(wù)之間的關(guān)系等文檔。

          (4) SLA庫:存儲用戶注冊的服務(wù)等級協(xié)議信息,服務(wù)查詢智能體通過用戶的SLA信息查詢最佳的服務(wù)策略。

          (5)服務(wù)注冊:注冊一些服務(wù)描述信息及其服務(wù)質(zhì)量信息,企業(yè)服務(wù)總線通過注冊的信息,查詢和選擇服務(wù)策略。

          (6)總線:包括數(shù)據(jù)總線和服務(wù)總線。數(shù)據(jù)總線用于云內(nèi)部各庫之間的數(shù)據(jù)傳送,服務(wù)總線與服務(wù)注冊相關(guān)聯(lián),實現(xiàn)了不同服務(wù)之間的通信和整合。

          (7)云代理:與運行環(huán)境建立關(guān)系,可以實現(xiàn)與各種軟件系統(tǒng)或其它云的融合。

          (8)管理入口:超級管理員通過該入口不僅可以使用各種開發(fā)工具對云環(huán)境進(jìn)行配置,而且可以設(shè)定每個用戶所需的服務(wù)等級協(xié)議。

          2.5基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層

          該層提供了虛擬化計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源和存儲資源,并且能夠根據(jù)用戶需求進(jìn)行資源的動態(tài)分配。相對于平臺即服務(wù)層和軟件即服務(wù)層,基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層所提供的服務(wù)都較偏底層,但使用更為靈活。

          目前,有關(guān)Agent智能體算法的應(yīng)用很多,如:遺傳進(jìn)化Agent算法、多Agent協(xié)同強化算法、基于蟻群的多Agent算法等,都可應(yīng)用于本文提出的云計算架構(gòu)中,通過多Agent智能體之間的協(xié)同算法,可以實現(xiàn)云計算中服務(wù)的協(xié)同和調(diào)度,為云計算提供智能化服務(wù)。

          3結(jié)束語

          隨著未來web 3.0時代的到來,以及物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn),信息網(wǎng)絡(luò)將提供更加人性化、智能化的服務(wù)。本文提出的基于智能體服務(wù)的云計算架構(gòu),由三個實體層、一個運行環(huán)境虛擬層和一個智能即服務(wù)抽象層組成,其中智能即服務(wù)層通過其它四個層發(fā)揮著核心作用。該架構(gòu)引入了本體理論和Agent智能體技術(shù),具有很強的靈活性和智能性,通過云代理,可以實現(xiàn)與其它云或軟件系統(tǒng)的交互和融合,為用戶提供智能的云服務(wù)。

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