基于智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)研究與分析的論文
引言
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(jì)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(jì)算融合了分布式計(jì)算、虛擬化技術(shù)、并行計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算及效用計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)應(yīng)運(yùn)而生，并且成為目前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。云計(jì)算有許多特點(diǎn)，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(jì)算已被諸多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)接受和使用，針對云計(jì)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(jì)算架構(gòu)，文獻(xiàn)描述了云計(jì)算和SOA之間的聯(lián)系，對云計(jì)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(dòng)服務(wù)的云計(jì)算服務(wù)體系，但僅對云計(jì)算的軟件即服務(wù)層Sans進(jìn)行了說明，未體現(xiàn)云計(jì)算的其它兩個(gè)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(jì)算平臺和結(jié)構(gòu)的研究還很多，但大多都是提供一個(gè)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(jì)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(jì)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(dòng)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(yùn)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(jì)算機(jī)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(jì)算實(shí)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(gè)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(gè)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(gè)人喜好的文檔實(shí)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(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)中，開展個(gè)性化服務(wù)，并獲得了成功。
2基于Agent智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)
建立的基于智能體服務(wù)的云計(jì)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(yùn)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(gè)架構(gòu)的核心。
2.1運(yùn)行環(huán)境層
該層是虛擬層，整個(gè)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(yùn)行環(huán)境。用戶可以擁有多個(gè)運(yùn)行環(huán)境，每個(gè)運(yùn)行環(huán)境可以是一個(gè)云，或者是用戶定義為云的其它事物。各運(yùn)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(yùn)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(gè)運(yùn)行環(huán)境擁有各自的軟件即服務(wù)層，這兩個(gè)層一起能夠?qū)崿F(xiàn)云計(jì)算的多租技術(shù)。
2.3智能即服務(wù)層
該層在整個(gè)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(shí)，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(yùn)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(dòng)計(jì)劃，是一個(gè)局部的規(guī)劃。局部性主要體現(xiàn)在：第一，每個(gè)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(yàn)規(guī)劃自身的行為，而不是由某個(gè)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(dòng)作序列即可，因?yàn)槭澜缡前l(fā)展變化的，很多情況無法預(yù)測，長期規(guī)劃可能會因?yàn)榍闆r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(yàn)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(dòng)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(yàn)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)策略，當(dāng)Agent感知到事件發(fā)生時(shí)，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(dòng)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(shí)現(xiàn)了不同服務(wù)之間的通信和整合。
(7)云代理：與運(yùn)行環(huán)境建立關(guān)系，可以實(shí)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(gè)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(jì)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(dòng)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(qiáng)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(jì)算架構(gòu)中，通過多Agent智能體之間的協(xié)同算法，可以實(shí)現(xiàn)云計(jì)算中服務(wù)的協(xié)同和調(diào)度，為云計(jì)算提供智能化服務(wù)。
3結(jié)束語
隨著未來web 3.0時(shí)代的到來，以及物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)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(jì)算架構(gòu)，由三個(gè)實(shí)體層、一個(gè)運(yùn)行環(huán)境虛擬層和一個(gè)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(gè)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(qiáng)的靈活性和智能性，通過云代理，可以實(shí)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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