面向SCM的物聯網動態服務及應用中間件技術

陳廷斌，袁磊，張明會

(大連東軟信息學院 信息技術與商務管理系，遼寧 大連 116023)

0 引言

物聯網(the Internet of Things，IOT)是通過射頻識別(RFID)、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡［1］，目前在國內外已得到了較為廣泛的應用.而現代的供應鏈管理(Supply Chain Management，SCM)需要應用物聯網技術實現企業系統的信息可視性與智能化、系統的無縫集成化等，從而實現供應鏈的動態聯盟、集成合作與信息共享.但供應鏈中存在眾多的異構應用、信息孤島與知識片斷，目前的供應鏈協同主要基于分布式組件技術，這種技術架構無法突破平臺差異、協議差異等限制，也不能滿足業務動態多變、知識縱深共享與即時擴展的需求，如何在上述環境下實現供應鏈的可視化已成為供應鏈管理亟待解決的難題［2］.

為了實現集成化供應鏈平臺的業務協同合作與信息共享，并構建業務需求驅動的物聯網關鍵技術融合體系，本文采用以動態服務為中心的物聯網多層體系結構［3］，通過物聯網應用中間件技術及多層關鍵技術融合與集成應用，實現由業務驅動的海量數據采集、傳輸、處理與整合，從而支持供應鏈分布式應用從信息感知化→服務互聯化→智能化的海量數據處理的協同轉變過程，提供具有可信性、有效性、協同性的業務支撐技術融合體系.

1 供應鏈業務協同場景分析及問題描述

供應鏈的業務協同過程需要多個企業參與，包括:核心企業、供應商、分銷商、零售商、第三方物流等企業，業務協同是個復雜的企業內部系統與外部系統的交互過程.下面以制造業為例來說明基于物聯網的供應鏈協同過程和詳細場景，詳見圖1.

圖1 基于物聯網的制造業供應鏈協同場景

目前基于物聯網的供應鏈協同存在的問題如下:①各種協同業務不能實現自動化，需要過多的手工參與;②各種業務活動復雜、繁瑣，不同企業面臨的應用場景不同;③客戶需求復雜，業務活動需要和客戶頻繁溝通，不能自動的實現信息和客戶信息系統間實時交互和共享;④基于物聯網的供應鏈應用只局限于簡單的信息傳遞功能，不能夠自動根據給定策略完成完整的供應鏈過程;⑤供應鏈過程的規則不能動態根據用戶需求在給定的不同的外部信息系統提供的服務的范圍內比較、選擇;⑥供應鏈過程的規則固定、單一，修改困難，對供應鏈服務的描述單一，從而不能靈活、完整的表達出客戶對供應鏈過程的要求.

針對以上問題，本文提出了基于中間件的供應鏈協同框架，在物聯網的應用背景下，可以逐漸完善業務規則，完成一個智能的協同供應鏈框架.

2 可擴展的物聯網分層體系結構

基于上述業務場景分析，本論文采用SOA體系結構與技術，通過Web服務的封裝與組合、快速的服務重構完成從數據到信息，從信息到知識的業務價值的層次轉化，從而將物聯網的基本三層體系結構(感知層、網絡層、應用層)進一步擴展，得出基于Web服務的四層擴展物聯體系結構:感知層、傳輸層、信息整合層及應用服務層，如圖2所示:

圖2 基于Web服務的擴展的物聯網體系結構

在物聯網體系結構中，分層自優化與跨層優化機制與協同感知的異構網自治與融合方法成為熱點研究問題.

(1)物聯網分層自優化與跨層優化機制

主要是在物聯網可擴展理論體系模型研究基礎上，通過在感知、傳輸、整合、服務等各個層次上的自優化及跨層優化調度，實現系統整體性能的優化目標.主要有以下兩部分內容:①物聯網的系統優化機理研究.通過運用約束優化等理論和技術，實現系統的物理、通信及計算機等資源的優化利用，面向實時可靠等系統優化目標，設計符合物聯網特性的系統優化機制;②跨層協作的物聯網通信協議棧研究.基于路由信息進行跨層優化的組通訊協議，建立跨層協作的物聯網通信協議棧，使得用戶終端的應用程序可以依據業務需求主動選擇傳輸路徑，實現物聯網各層次間的聯合優化.

(2)協同感知的異構網自治與融合方法

針對物聯網的感知互動、虛實交融、異構復雜等特性，綜合運用模糊數學、神經網絡等理論和技術，研究融合的集成方案，通過物聯網語義信息與決策需求的逆向解析與任務分解，研究適應主動感知的分層協作處理與決策機制.

3 基于可定制的中間件物聯網動態服務架構

3.1 RFID與Web服務集成中間件技術

在物聯網感知層中，由RFID采集得到海量數據，需要經過傳輸層進行傳輸處理，并為應用層提供資源.為了增加帶 RFID標記的物品的可見性，需要創建具有網關RFID的Web服務，將內部Web服務連接到集成服務器，然后再通過SOA實現服務互聯化，RFID與Web服務的結合可以跨越企業在異構網絡間實現信息的采集、交換與共享，其處理流程見圖3所示.

通過RFID技術與Web Services的結合構建一種面向消息的中間件(Message—Oriented Middleware，MOM)，RFID通過XML和PML技術定義數據接口并對物聯網海量數據信息進行描述，并以消息(Message)的形式從一個程序以異步(Asynchronous)的方式傳送到另一個或多個程序.RFID中間件包含的功能不僅是傳遞信息，還包括安全性、錯誤恢復、解譯數據、數據緩存、數據廣播、定位網絡資源等高級服務，這種融合技術能使網絡上不同端點更容易地共享實時數據和事務處理.在RFID與Web服務技術集成應用實施過程中，物聯網還將結合以下四個模塊的研究:信息安全、漏洞管理、威脅檢測以及響應和策略的管理與監視.

圖3 RFID的Web服務數據處理流程

3.2 基于固定策略或規則的動態Web服務組合技術

面向物聯網的動態服務組合應用中間件技術與方法將主要研究基于固定策略的動態Web服務組合中間件技術與基于規則的動態Web服務組合中間件技術.前者在動態Web服務組合過程采用單一的規則策略，而后者則可以選擇多規則.

物聯網的應用集成、面向服務的體系結構、大量高并發事件驅動的應用自動關聯和智能協作問題是物聯網高層次研究的重要內容.本論文采用Web服務發現和Web服務匹配實現服務的組合實現動態信息的整合處理，并通過語義的方法進行服務發現和服務匹配［4］，對UDDI中心進行擴展，使其支持QoS指標，完成更加滿足用戶需要的服務發現和服務匹配，并為基于固定策略的動態Web服務組合中間件技術提供支持，該框架如圖4所示.

圖4 Web服務組合實現框架

圖5 可定制模板的動態Web服務組合中間件

服務組合的請求端在進行服務組合時，給中間件發送組合請求.服務組合中間件根據請求的組合模板編號將組合所需的BPEL文件及WSDL文件發送給組合請求端，組合請求端在獲得BPEL文件和WSDL文件后，進行正常的服務組合過程.在服務組合完成之后，將Web服務的Qos指標信息發送給服務組合中間件，中間件更新Qos信息.工作流選擇是服務組合中間件端的主要模塊，包括服務組合中間件和UDDI服務器的交互，服務組合中間件中引入了多個數據結構，包括工作流模板、Web服務信息、Qos信息、服務組合信息、選擇策略、工作流模板、選定工作流模板［5］，如圖5所示.

3.3 基于Qos的可定制中間件設計

隨著Web服務數量的不斷增加，服務請求者在服務功能滿足需要的情況下，對服務質量的要求越來越高，Qos的作用越來越大，因此對Web服務的Qos進行明確的描述必要的［6］，本文應用如附表所示的組合服務Qos模型.

附表 組合服務Qos模型

在物聯網Web服務組合技術方面，動態Web服務組合技術在上一節的固定策略的中間件的基礎上，可以采用動態的策略進一步擴展中間件的功能.這種策略采用基于Web服務Qos指標和Web服務參數的規則進行描述，具體過程如圖6所示.

3.4 基于智能評價的可定制中間件設計

物聯網感知層獲取的信息不斷以幾何級數增長，并形成海量數據.為了實現從海量數據中高效率的提取、分析、處理有效數據，需要將物聯網的業務功能封裝成大量的Web服務，于是對于大量的Web服務進行智能的調度與評價成為熱點問題.在本流程中可以采用模糊綜合評判法，并將Web服務的智能調度與評價功能封裝成中間件.在服務請求者和服務注冊服務器之間增加一種模糊評價機制，針對Web Services的模糊評價方法，動態建立多維指標評價模型，如圖7所示.

圖6 基于規則的物聯網應用層的服務組合中間件設計

圖7 在UDDI模型中加入評價機制

智能評價中間件的設計主要是在UDDI模型的查找過程中，擴展增加了Web服務評價方法，從而在物聯網海量數據處理的環境中提高各種Web服務請求與響應以及組合的效率.其具體流程如下:

(1)首先服務請求者輸入要求指標項和相應的指標，系統會根據請求指標項的優先級為指標項確定評價優先級(或權重);

(2)然后系統會根據這些輸入的指標項和指標項上分配的優先級(或權重)建立評價模型;

(3)最后系統根據此模型找出最接近服務請求者要求的Web Service，并將結果反饋給服務請求者.

通過設計面向Web服務的智能調度與評價中間件，優化了Web服務調度與評價流程，使得對物聯網上錯綜復雜的Web服務進行統一調度和管理，實現Web服務評價的智能性、可移植性、平臺無關性.對于指標的確定，按照服務請求者的需求將指標進行加權，給予其權重，同時，權重的確定還需要服務請求者的再次確認，只有當用戶確定權重符合其要求后，再進行后續工作，使得該方法更加人性化.另外，在對指標進行處理時，采用了動態處理的方式，首先建立了指標庫，并且該指標庫可以隨著實際問題的解決而進行擴充.在指標庫的基礎上，使得服務請求者可以根據需要進行選擇符合自己意愿的指標，從而實現了指標的動態化與個性化.

4 結論

本文通過中間件可以對物聯網中間層在服務組合模板、服務組合規則、服務Qos及Qos規則、服務自定義指標等方面進行定制，使物聯網能夠自動的根據相關策略完成復雜的供應鏈活動，相關策略可以在中間件軟件不變的情況下根據業務活動特點進行定制，滿足多樣的業務邏輯需求，實現企業之間資源的充分共享、調配與均衡，提升供應鏈企業的協作決策、知識共享能力和運作效率.基于本文的研究成果，可以通過建立基于業務的計算無關模型，來描述制造業的物聯網業務協同;然后利用SOA的動態服務思想，將計算無關的業務協同模型轉換為一個平臺無關服務協同模型，實現平臺相關模型的設計;最后可建立物聯網Web服務與J2EE的動態集成架構——構件化松散耦合的設計方案.

［1］ITU.The Internet of Things［OB/OL］.http://www.itu.int/osg/internetofthings/InternetofThings_summary.pdf.

［2］沈惠璋，趙繼娣.基于SOA的分布式服務供應鏈信息共享平臺研究與實踐［J］.計算機工程，2010，36(17):606-610.

［3］陳彥萍，張建科，孫家澤.一種基于混合智能優化的服務選擇模型［J］.計算機學報，2010，33(11):2116-2125.

［4］DEORA V，SHAO J，GRAY W A，et al.Modelling quality of service in service oriented computing［C］.Proceedings of the Second IEEE International Symposium on Serviceoriented System Engineering(SOSE)，2006.

［5］張立敏，陳偉安，高春鳴.基于Qos的自適應控制中間件研究與應用［J］.電腦知識與技術，2008，36:2684-2686.