现今网络技术高度发展,一种或多种用户需要的功能都可以抽象成Web服务,服务提供者将其业务封装为Web服务并对外发布,用户根据自身业务需求,查找满足自身需求的服务并进行消费。随着SOC(面向服务计算)技术的发展,网络上充满了越来越多功能相同的Web服务。因此,SOA研究领域的关注重点从功能性属性转变为非功能性属性。基于QoS的服务动态重配置技术把服务从一旦出现异常就进行重组的麻烦中解脱出来,实现了体系结构的可用性,减少了需要替换的服务的个数,很好地满足以较少的代价获得维护QoS端对端约束的需求。　　 在动态的Web环境中,有两种情况需要通过服务动态重配置来维护或者提高服务QoS。一种是成员服务OoS下降导致的复合应用QoS不再满足预定值,这就需要通过服务动态重配置维护初始服务QoS;而另一种是出现服务失效,需要动态重配置来提高服务QoS。当前已有的基于QoS的服务动态重配置算法,都需要以失效服务为中心进行替换域扩展,因此当前的研究都不适用第一种情况。论文研究了不同控制结构中的成员服务对整体QoS的贡献不同,以及Web环境的动态变化性,提出了基于服务动态重配置因子的QoS驱动的服务动态重配置算法,并给出了验证算法的原型系统ServiceRec Platform。　　 首先,论文提出了包括(T,C,R,A)四种属性的QoS模型。在开始重配置之前,论文给出了对各成员服务候选服务集进行评分的方法。主要分为两个部分:首先,通过skyline算法筛选出服务质量相对比较优越的服务;然后,应用AHP技术,对skyline上的候选服务进行QoS评分,由此得出按照服务质量进行排序的候选服务序列。这一步的目的是为了在替换时能选取QoS最佳的候选服务,以使得应用整体QoS最优。　　 在此基础上,论文提出了分别适用上述两种触发动态重配置算法RecDeg和RecViol。两种算法的不同之处在于,算法RecViol先替换失效服务,再调用算法RecDeg。RecDeg算法首先根据服务动态重配置因子的从大到小依次选择单个服务尝试替换。如果不成功,则算法进入多个替换状态。因此,算法缩短了用户等待替换的时间,并减少了替换服务的个数,降低了替换开销。　　 最后,论文给出了原型系统的设计和实现方案。