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David Liu, Kincho H. Law and Gio Wiederhold. Analysis of integration models for service composition. Proceedings of the 3rd international workshop on Software and performance, 2002. Pages: 158–165 (gs:16)
作者David W. Liu, 斯坦福大学博士, 2003年毕业, 他的博士毕业论文是"A Distributed Data Flow Model for Composing Software Services".
以下是论文笔记:
1. 这篇是2002年的论文, 比较早了, 当时Serivce Composition的概念还比较新(文中没有明确出现"Web Service"这个词组), 参考文献也都是一些并发, 分布式编程方向的论文.
本文对Service Composition在两种集成模型(集中式和分布式)下的性能(包括Cost, Response Time这两种, 从Data Flow的角度)进行了分析, 比较和评估. 结果表明分布式模型要更优.
2. 本文的一些背景 (S1)
(1) megaprogramming framework
这是个与Web Service Composition类似概念的框架. Megamodules被独立开发与部署, 通过composition specification来组成megaservices.
这种框架至少在90年代初就已经出现.
(2) 作者认为当时Internet上已经出现了很多autonomous services, 但是很少被设想成组合.
(3) 已有许多从control-flow scheduling角度来提升distributed services性能的研究, 但是基于data flow的优化技术研究还较少.
3. 首先作者讨论了4种Service Integration Model (S2.1)
(1) 1C1D (集中控制流, 集中数据流)
由于这种模式的"simple conceptual model and easy implementation", 应用最为普遍.
这种模式中, megaservice是控制流和数据流的中心交换结点.
(2) 1CnD (集中控制流, 分布式数据流) 
另外两种是nC1D, nCnD.
分布式控制流需要"homogeneity in the underlying hardware platform", 不容易满足. 因此一般只用于特定的应用.
本文只讨论1C1D, 1CnD这两种集中式数据流模式.
4. 建模(S2.2) 
process nodes {P0, P1, …, Pn}
CPi: processor capacity, 单位时间内能处理的cycle数
CMij: communication capacity, 单位时间内能传输的数据量
为了简化讨论, 文中假设processor和autonomous service是一对一的对应关系.
5. (S3, S4)分别讨论了两种集成模型中Aggregated Cost与Response Time的计算公式.
(1) (S4.2)对于autonomous service的invocation time, 文中分为3段, 分别对应处理input task, processing task和output task的时间.
对于input/output task的时间, 是用数据量除以带宽所得(见公式7), 因此, 文中模型是不考虑两点间距离产生的传输时间(即假设第一个byte从一点到另一点可瞬间到达), 但是在Internet网上这个假设并不是很合理.
(2) (S4.3)在讨论并发结构的Response time时, 使用了Timed Marked Graph(一种deterministic timed petri net)来建模, 不过只用到了一个"显而易见"的Petri Net性质: "the minimum cycle time of the TMG equals the maximum of the total delays in all directed circuits".
(3) 一些相关的计算公式应该都不难理解, 详见文中.