電力企業服務的改進措施探究范文

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改進的企業服務總線模型

企業服務總線可支撐現有需求規模下所有集成接口的運行與管理。但是隨著集成接口的不斷增多、數據傳輸頻度逐步提高、傳輸量逐漸增大，越來越復雜的集成需求與場景對企業服務總線性能提出了更高要求，不僅要求企業服務總線具備高傳輸能力，并且能實時監控服務的運行/統計信息，在服務出現異常時能及時準確定位異常產生的位置、原因，為解決異常提供參考，同時需要能夠對服務質量進行完整、有效的度量以促進服務的重用與持續優化。因此，對現有企業服務總線模型進行改進設計，增加服務帶寬控制模塊、服務管理模塊（包括異常處理與服務監控）及服務治理度量與服務推薦模塊，改進的企業服務總線模型如圖2所示。

1服務帶寬控制

服務帶寬控制采用漏桶（LeakyBucket，LB）算法對業務請求進行流量過濾和整形。業務請求先被放入一個輸入緩沖隊列中，漏桶控制組件根據系統分配給該業務的流量帶寬，將業務消息放入輸出緩沖隊列供消息路由組件分發，并且使用加權公平隊列（WeightedFairQueuing，WFQ）算法，以分配給該業務的帶寬作為權重調度各業務流，將消息路由至其他服務消費者組件或服務引擎組件。WFQ和LB算法共同保證了總線上各業務流量的穩定。

2服務管理

異常管理：對企業服務總線的異常情況進行細化、分類，根據不同異常事件提供相應的策略、預警機制與處理流程，同時，建立異常處理知識庫，并進行統一管理，以及時、有效地處理潛在或發生的異常情況。服務監控：可通過Java管理擴展（JavaManagementExtensions，JMX）來監控企業服務總線以及注冊于其上的各種服務的運行狀態。可將基于定制的SLA規則、QoS指標作為衡量企業服務總線運行環境的應用服務器及各種資源的指標。

3服務質量

度量在根據業務需求對服務進行選擇時，不僅應考慮服務的功能屬性，服務的非功能屬性（即QoS）也至關重要。業界對QoS分類的定義各有不同，根據電力企業的際情況，并結合服務的設計時與運行時管理，將QoS分為：1）設計時QoS：包括規范性、標準支持性、可重用性等。2）運行時QoS：包括響應時間、吞吐量、可靠性（包括穩定性、準確性）、可用性（包括可見性、可訪問性、可組合性等）、異常處理、事務完整性、安全性（包括身份驗證、授權、機密性、統計性、可追蹤性、可追溯性、數據加密性、不可否認性等），以及執行費用、信譽度等。在此基礎上，能對QoS度量指標進行定制與組合，進行多維度的統計與分析，并可輸出用戶友好的自定義報表。

4服務推薦

基于用戶反饋評級和服務監控分析對服務質量進行評估，進而根據用戶需求動態選擇最合適的服務，其中包括：可根據用戶的不同需求，基于響應時間、可靠性、可用性等指標對服務能力進行評估，以及基于響應時間、可靠性、可用性、重用性、業務規范或技術標準遵從性等指標綜合對服務分級進行評估，并進行偏差分析，提供服務推薦列表。

關鍵技術

1基于WFQ算法的帶寬分配

通過對集成場景進行分析匯總，將集成場景中的業務類型分為3類，采用流量調度算法，根據各類型業務的實際需求動態分配各業務流的帶寬。業務類型分類見表1所列。分配算法如下，假設系統總帶寬為BWtotal，第一類所需帶寬BW1r，第二類所需帶寬BW2r第二類業務的最小保證帶寬為BW2m。

1）為第二類業務分配最低保證帶寬后帶寬余量為BWrest為：BWrest1=BWtotal–BW2m。

2）分配第一類業務所需所有帶寬，帶寬余量BWrest2為：BWrest2=BWrest1–BW1r。

3）將剩余帶寬繼續分配給優先級較高的第二類業務，帶寬余量BWrest3為：BWrest3=BWrest2–(BW1r–BW1m)。

4）將剩余的帶寬按需求分配給第三類業務。采用動態帶寬分配算法，當系統負載逐漸加大時，保證第一類業務的最大分配帶寬，確保第二類業務帶寬最低保證帶寬，同時第三類業務帶寬則較小，甚至趨近于0。

2異常管理與服務監控

在企業服務總線現有異常處理的基礎上，捕獲服務調用異常、應用服務器內部異常、企業服務總線內部異常、網絡異常等，對此進行細化與分類，根據不同的異常事件提供相應的策略（如數據持久化、消息重發、拋出詳細錯誤信息等），并且基于不同的業務需求，利用定制的SLA、QoS指標等監控服務調用過程中的消息內容大小、調用頻度、響應時間以及各個節點的執行時間（最大、最小、平均）、吞吐量、異常處理時間、故障率、非授權調用等，一超過指定閾值，即通過發送郵件、JMS消息等警告通知指定的處理責任人，此外，還針對不同級別的異常情況提供了應急預案，以及相應的自動流程與人工流程處理，建立了異常知識庫，對發生過的異常情況及其解決方案進行記錄，參照第三方經驗，累積最佳實踐，以及時、有效地處理潛在或發生的異常情況。

在此過程中，可根據實際需求，基于XMLSchema，XSLT，XQuery等對服務交互過程中的消息格式與內容進行校驗，確保符合相應的數據模型如公共信息模型（CommonInformationModel，CIM），以及消息中所傳遞的XML數據的格式良好與正確，一旦不符合規范要求，則提示警告信息。對服務的監控結果進行統計與分析，提供基于Ajax，Flex等的可定制、多樣化的圖表展示（如餅圖、趨勢圖、柱狀圖、表格等），并生成HTML、Excel或PDF等格式的報表文件，為服務質量的度量提供依據。

3服務質量度量與服務推薦

服務的功能與性能評價是以用戶滿意度為目標，以服務質量為衡量標準的。在對QoS進行度量時，應考慮到其整體性與可擴展性，便于用戶根據各自領域的不同特點進行擴展,因此，需要從以下方面實現。

1）定義QoS模型：根據用戶所處的特定領域定義相應的QoS指標、QoS指標之間的關系、QoS指標的度量方法。相應地，企業服務總線中，能導入或導出相應的QoS模型，以對指定的服務交互進行監控并采集QoS信息。

2）采集QoS信息：對于QoS信息的采集應確保其真實性、實時性與完整性，因而不能依靠單一的數據源，而應分別從以下方面獲取：①服務提供者：包括服務提供者在服務之前進行服務測試與評估時的QoS信息，以及對已服務的QoS信息的及時更新，從而實時反映QoS的持續優化。②服務監視器：通過服務監視器對經由企業服務總線進行的服務交互進行實時的監控，根據定制的QoS模型獲取相應的QoS信息，一旦超出QoS指標的閾值，則發送警告通知并啟動相應的異常處理流程。③服務消費者：在服務交互完成后，由服務消費者根據服務是否滿足其特定領域的需求對服務進行分別評價反饋，為服務提供者進行QoS的持續優化提供參考信息。

3）存儲QoS信息：此時，需要接收并匯聚由各個采集端發回的QoS信息并將其存儲，并提供外部訪問的查詢接口，具體涉及以下方面：①高效的QoS信息采集：由于在企業服務總線上注冊并交互的服務數量眾多，QoS信息接收端必須高效地處理大量請求，如利用基于JavaNIO技術的開源框架XSocket4，可對內存緩沖區直接操作，提高I/O效率，實現高吞吐量的QoS信息接收接口；②高效的大容量數據存儲與訪問機制：應支持大容量數據的存儲機制，將所有歷史數據較好地組織和保存，并提供很好的訪問效率。傳統的關系數據庫提供了較好的結構化存儲于CRUD（增刪改查）效率，但這里需要存儲的QoS信息為統一的格式，且其操作多為“增加”和“查詢”，一旦查詢的數據量過大，會帶來性能瓶頸，并且很少用到傳統關系數據庫所提供的并發、事務處理等功能，因此，可考慮使用分布式文件系統（如Hadoop）來存儲大量的QoS信息，并提供高吞吐量的數據訪問。同時，由于各個服務的重要性和調用頻率不一，查詢請求在各個服務間的分布也不同，因此，可利用內存數據庫將調用頻率較高的服務的索引信息和QoS信息緩存到內存中，以提高訪問效率。

4）QoS度量：在對QoS進行度量時，應盡可能準確、全面地考慮特定時間段以及不同網絡環境、硬件、基礎軟件，不同用戶所處環境及其特征所造成的影響。因此，除了利用QoS模型進行靜態度量，還應根據QoS屬性的變化規律和將來的趨勢，對服務進行動態度量，授權用戶可根據時間、環境、用戶因素等對QoS模型中的度量方法進行適時的維護與調整，以得到QoS的綜合評估值。服務推薦模塊對基于統一描述、發現和集成（UniversalDescription，Disco-very，andIntegration，UDDI）的服務注冊中心進行擴展，支持注冊并驗證帶有QoS度量信息的Web服務，按其功能進行分類存儲。基于服務推薦模塊，用戶可利用關鍵字的邏輯組合（NOT，AND，OR等）、語義描述以及QoS指標范圍查詢，獲取服務推薦列表，并從中選擇符合其需求的服務或服務組合；同時，用戶亦可根據其需求進行預訂，一旦有適合的服務或服務組合，服務推薦模塊會自動發送通知給用戶。

結語

改進的企業服務總線模型可有效地解決電力企業信息化中大規模集成的問題，主要體現在以下方面：1）通過基于WFQ算法的服務帶寬調度控制，確保服務調用時帶寬分配的公平性與最小時延性，避免了高并發、數據量大時的消息擁堵問題；2）對服務的運行狀態基于定制的QoS模型及SLA指標等進行實時監控，并基于企業服務總線的現有異常處理，進一步細化與分類，建立統一的異常管理，為QoS度量提供重要參考信息；3）通過對不同數據源的QoS信息的采集、存儲與綜合分析，盡可能全面、準確地進行QoS度量，為滿足用戶需求進行服務推薦，并為促進服務的重用與持續優化提供了重要手段。

作者：李曙光蘇勝劉迪單位：北京中電普華信息技術有限公司