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Enregistrement W2102171678 · doi:10.1109/iscc.2006.135

QoS-Aware Middleware for Web Services Composition - A Qualitative Approach

2006· article· en· W2102171678 sur OpenAlexaff
Hassan Issa, Chadi Assi, Mourad Debbabi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWeb serviceMiddleware (distributed applications)Quality of serviceWS-AddressingWS-PolicyContext (archaeology)PublicationMobile QoSService (business)World Wide WebWS-I Basic ProfileComputer networkDatabaseWeb modelingService providerWeb application securityWeb developmentWeb intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the benefits of web services is their ability to participate in a web services composition process. Therefore, an end-to-end QoS infrastructure should be established. Work conducted in this domain is mainly focused on functional QoS requirements such as service response time, delay, cost, etc. In this paper, we target QoS from the prespective of data freshness and accuracy. Therefore, we propose the usage of the WS-Notification specification as a base medium capable of sensing and routing any information change at the level of web services using a publish-subscribe mechanism. We then propose an algorithm that is capable of identifying the point of information change within the context of multiple web services composition scenario. This is then followed with an appropriate re-computation of a subset of the pre-established, global service execution plan. Our contributions are three fold: first we highlight the importance of qualifyable QoS aspect related to the issue of web services composition and monitoring, second we describe an algorithm capable of capturing and reflecting the state of web services involved in the integration process, and finally we illustrate the usage of WS-Notification to aid in building such systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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