태스크 지향적 서비스 프레임워크에서는 태스크 템플릿을 기반으로 서비스들이 조합되어 서비스 응용이 생성된다. 이때 어떠한 단위 태스크의 실행을 위해 사용 가능한 서비스들이 하나 이상 존재할 때 가장 적합한 것을 선택할 수 있는 방법이 필요하다. 서비스의 실행 지연 응답시간, 비용, 가용성, 신뢰성 등으로 구성된 QoS(Quality of Service) 정보는 이 문제를 해결하기 위해 사용될 수 있는 유용한 메타 데이터이다. 즉, 어떤 서비스가 선택되어야 조합된 서비스가 좋은 품질로 사용자에게 제공될 수 있는지 판단할 수 있는 근거를 제공한다. 서비스 조합시의 QoS 고려와 관련하여 QoS 값의 최적화 문제로 접근한 방법이 있고 최근에는 글로벌 최적화 방법과 로컬 최적화 방법을 연계한 방법까지 다양한 연구들이 수행 되었다. 본 논문에서는 실시간 분산 시스템 환경 하에서의 효과적인 서비스 조합을 가능하게 하기 위해 태스크 템플릿의 아키텍처를 고려한 QoS 기반 서비스 선택 방법을 제안하고 성능평가를 통해 제안된 방법의 실용성을 검증한다.
In a task-oriented service framework, where a unit-task (combination of abstract services) can be bound with a set of concrete services dynamically, selecting the most appropriate services from multiple service candidates is a challenging issue. Quality of Service (QoS) information such as execution time, response time, cost, reliability, etc. are valuable meta-data to be considered in dynamic service selection. There are three major approaches that have been developed to enable QoS-aware service composition: local selection, global optimization, and the hybrid approach of the two. In order to support dynamic service composition more efficiently and effectively in distributed computing environments, we propose and evaluate a QoS-aware service composition method in a task-oriented service framework.
