Service discovery is a fundamental

Service discovery is a fundamental approach in several research
areas, including ubiquitous computing, mobile ad hoc networks,
peer-to-peer (P2P), and service-oriented computing.1–3 However,
with the advent of the cloud, we must reconsider challenges in
this area because solutions for effective cloud service discovery
are limited.1,4
Some researchers propose ontology techniques for cloud
services discovery. One study proposes a cloud service discovery
system (CSDS) that exploits ontology techniques to find cloud
services that are closer to consumers’ requirements.4 Here,
agents perform reasoning methods such as similarity, equivalent,
and numerical reasoning. Unfortunately, this work is only validated
in a small, simulated environment. We conducted our work
across the entire Web to discover real cloud services. In addition,
our cloud services ontology design follows the US National
Institute of Standards and Technology (NIST) cloud computing
standard, which helps in filtering out noisy data and increasing
discovery results’ accuracy.
Other researchers propose using distributed hash tables
(DHTs) for better discovery and load balancing of cloud services.
One study presents the concept of a cloud peer that extends
DHT overlay to support indexing and matching of multidimensional
range queries for service discovery.5 This approach is
validated on a public cloud computing platform (Amazon EC2).
The authors’ work focuses on a closed environment. In contrast,
we focus on discovering cloud services on an open environment
(that is, the Web) to let any users or applications search cloud
services that suit their needs.
Discovering Web services has been an active research area
with some good results. One work collects Web Services Description
Language (WSDL) documents by crawling UDDI business
registries (UBRs) as well as search engines such as Google, Yahoo,
and Baidu.2 The authors present some detailed statistical information
on Web services, such as active versus inactive Web services
and object size distribution. Another study collects Web services
data through Google API and presents some interesting statistical
information related to Web services’ operation, size, word
distribution, and function diversity.6 Most recent are findings on
the current status of RESTful Web services.7 The authors use 17
different RESTful service design criteria (for example, availability
of formal description) to analyze the top 20 RESTful services
listed on the ProgrammableWeb (www.programmableweb.com).
Unlike previous work that discovers Web services by simply collecting
interface documents (such as WSDL files) and searching
UBRs, discovering cloud services presents more challenges, such
as the lack of standardized description languages for cloud services,
which need full consideration.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บริการค้นหาเป็นวิธีการพื้นฐานในการวิจัยหลายพื้นที่ รวมถึงคอมพิวเตอร์แพร่หลาย เครือข่ายมือถือกิจเพียร์เพื่อเพียร์ (P2P), และบริการ computing.1–3 อย่างไรก็ตามด้วยการมาถึงของเมฆ เราต้อง reconsider ความท้าทายในพื้นที่นี้เนื่องจากการค้นพบบริการโซลูชั่นสำหรับก้อนเมฆที่มีประสิทธิภาพมี limited.1,4นักวิจัยบางเสนอเทคนิคภววิทยาเมฆการค้นพบบริการ หนึ่งการศึกษานำเสนอการค้นพบบริการคลาวด์ระบบ (CSDS) ที่นำเทคนิคภววิทยาหาเมฆบริการต่าง ๆ ที่อยู่ใกล้ชิดกับผู้บริโภคที่นี่ requirements.4ตัวแทนดำเนินการวิธีการใช้เหตุผลเช่นความคล้ายคลึงกัน เทียบเท่าและเหตุผลที่เป็นตัวเลข อับ งานนี้จะตรวจสอบเท่านั้นในขนาดเล็ก จำลองสภาพแวดล้อม เราดำเนินงานข้ามเว็บทั้งสัมผัสบริการฝากจริง นอกจากนี้ออกแบบภววิทยาบริการ cloud ของเราตามเราชาติสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยี (NIST) cloud คอมพิวเตอร์มาตรฐาน ซึ่งช่วยในการกรองข้อมูลเสียงดัง และเพิ่มความถูกต้องของผลการค้นหานักวิจัยอื่น ๆ เสนอโดยใช้ตารางแฮกระจาย(DHTs) ค้นพบที่ดีและสมดุลของเมฆหนึ่งการศึกษานำเสนอแนวคิดของเพียร์เมฆที่ขยายDHT ซ้อนทับเพื่อสนับสนุนการจัดทำดัชนี และการจับคู่ของหลายช่วงการสอบถามสำหรับบริการ discovery.5 วิธีนี้เป็นวิธีตรวจสอบบนแพลตฟอร์มระบบคอมพิวเตอร์คลาวด์สาธารณะ (Amazon EC2)งานของผู้เขียนเน้นสภาพแวดล้อมแบบปิด ในความคมชัดเราเน้นบริการคลาวด์ในสภาพแวดล้อมเปิดการค้นพบ(นั่นคือ เว็บ) เพื่อให้ผู้ใช้หรือโปรแกรมประยุกต์ค้นหาเมฆใด ๆบริการที่เหมาะกับค้นหาเว็บเซอร์วิสได้รับพื้นที่ใช้งานวิจัยมีผลลัพธ์ที่ดีบาง งานหนึ่งรวบรวมคำอธิบายบริการเว็บเอกสารภาษา (WSDL) โดยธุรกิจ UDDI ตระเวนรีจิสทรี (UBRs) เป็นเครื่องมือค้นหาเช่น Google, Yahooและ Baidu.2 ที่ผู้เขียนนำเสนอบางรายละเอียดข้อมูลสถิติในเว็บบริการ ใช้งานกับบริการบนเว็บไม่ได้ใช้งานและการกระจายขนาดของวัตถุ ศึกษาอื่นเก็บรวบรวมบริการเว็บข้อมูลผ่าน Google API และแสดงบางอย่างที่น่าสนใจสถิติข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของเว็บเซอร์วิส ขนาด คำแจกจ่าย และ diversity.6 ฟังก์ชันล่าสุดพบในสถานะปัจจุบันของบริการเว็บ services.7 ใช้เขียน 17บริการต่าง ๆ บริการออกแบบเงื่อนไข (ตัวอย่าง ความพร้อมใช้งานคำอธิบายอย่างเป็นทางการ) เพื่อวิเคราะห์การบริการเพื่อการพักผ่อนด้านบน 20อยู่ใน ProgrammableWeb (www.programmableweb.com)ซึ่งแตกต่างจากงานก่อนหน้านี้ที่พบเว็บเซอร์วิส โดยการรวบรวมเพียงอินเทอร์เฟซสำหรับเอกสาร (เช่นแฟ้ม WSDL) และการค้นหาUBRs ค้นพบบริการฝากแสดงความท้าทายเพิ่มเติม เช่นเป็นการขาดภาษาคำอธิบายมาตรฐานสำหรับบริการ cloudซึ่งต้องพิจารณาทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การค้นพบบริการเป็นวิธีการพื้นฐานในการวิจัยหลาย
พื้นที่รวมทั้งคอมพิวเตอร์แพร่หลายเครือข่ายเฉพาะกิจมือถือ
แบบ peer-to-peer (P2P) และบริการที่มุ่งเน้น computing.1-3 แต่
กับการถือกำเนิดของเมฆที่เราจะต้องพิจารณา ความท้าทายใน
พื้นที่นี้เพราะการแก้ปัญหาสำหรับการค้นพบบริการคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพ
เป็น limited.1,4
นักวิจัยบางคนเสนอเทคนิคอภิปรัชญาสำหรับเมฆ
ค้นพบบริการ การศึกษาชิ้นหนึ่งเสนอการค้นพบบริการคลาวด์
ระบบ (CSDs) ที่ใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่เกี่ยวกับธรรมชาติที่จะหาเมฆ
บริการที่มีความใกล้ชิดกับผู้บริโภค requirements.4 'นี่
ตัวแทนดำเนินการวิธีการให้เหตุผลเช่นความคล้ายคลึงกันเทียบเท่า
และการใช้เหตุผลเชิงตัวเลข แต่น่าเสียดายที่งานนี้มีการตรวจสอบเฉพาะ
ในขนาดเล็กที่จำลองสภาพแวดล้อม เราดำเนินการการทำงานของเรา
ในเว็บทั้งหมดที่จะค้นพบบริการคลาวด์ที่แท้จริง นอกจากนี้ยังมี
บริการคลาวด์ของเราดังต่อไปนี้การออกแบบที่เกี่ยวกับธรรมชาติแห่งชาติของสหรัฐ
สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยี (NIST) คอมพิวเตอร์เมฆ
มาตรฐานซึ่งจะช่วยในการกรองข้อมูลที่มีเสียงดังและเพิ่ม
ความถูกต้องของผลการค้นพบ '.
นักวิจัยอื่น ๆ นำเสนอโดยใช้การกระจายตารางแฮช
(DHTs) ให้ดีขึ้น ค้นพบและสมดุลภาระในการให้บริการคลาวด์.
ผลการศึกษานำเสนอแนวคิดของเพียร์คลาวด์ที่ขยาย
ซ้อนทับ DHT ให้การสนับสนุนการจัดทำดัชนีและการจับคู่ของหลายมิติ
คำสั่งสำหรับการให้บริการช่วง discovery.5 วิธีนี้เป็นวิธี
การตรวจสอบบนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เมฆสาธารณะ (Amazon EC2)
การทำงานของผู้เขียนมุ่งเน้นไปที่สภาพแวดล้อมที่ปิด ในทางตรงกันข้าม
เรามุ่งเน้นไปที่การค้นพบบริการคลาวด์ในสภาพแวดล้อมที่เปิด
(นั่นคือเว็บ) เพื่อให้ผู้ใช้ใด ๆ หรือการใช้งานคลาวด์การค้นหา
บริการที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา.
ค้นพบบริการเว็บที่ได้รับการวิจัยการใช้งาน
ที่มีผลดีบางอย่าง หนึ่งในงานที่เก็บรวบรวมรายละเอียดบริการเว็บ
ภาษา (WSDL) เอกสารโดยการรวบรวมข้อมูลธุรกิจ UDDI
การลงทะเบียน (UBRs) เช่นเดียวกับเครื่องมือค้นหาเช่น Google, Yahoo,
และ Baidu.2 ผู้เขียนในปัจจุบันบางข้อมูลสถิติรายละเอียด
เกี่ยวกับบริการเว็บเช่นการใช้งานเมื่อเทียบกับการใช้งาน บริการเว็บ
และการจัดจำหน่ายวัตถุขนาด การศึกษาอื่นเก็บรวบรวมเว็บบริการ
ข้อมูลผ่าน Google API และนำเสนอสถิติที่น่าสนใจบาง
ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการบริการเว็บ 'ขนาดคำว่า
การจัดจำหน่ายและ diversity.6 ฟังก์ชั่นการค้นพบเมื่อเร็ว ๆ นี้มีมากที่สุดใน
สถานะปัจจุบันของเว็บสงบ services.7 ผู้เขียนใช้ 17
เกณฑ์การออกแบบที่แตกต่างกันบริการสงบ (เช่นความพร้อม
ของรายละเอียดอย่างเป็นทางการ) ในการวิเคราะห์ด้านบน 20 บริการสงบ
จดทะเบียนใน ProgrammableWeb (www.programmableweb.com).
ซึ่งแตกต่างจากการทำงานก่อนหน้านี้ที่พบบริการเว็บโดยเพียงแค่การเก็บรวบรวม
เอกสารที่อินเตอร์เฟซ (เช่นไฟล์ WSDL ) และค้นหา
UBRs พบบริการคลาวด์มีความท้าทายมากขึ้นเช่น
การขาดคำอธิบายภาษามาตรฐานสำหรับการให้บริการคลาวด์
ที่ต้องพิจารณา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บริการการค้นพบ เป็นวิธีการพื้นฐานหลายด้านการวิจัย
รวมทั้งคอมพิวเตอร์แพร่หลายมือถือเครือข่ายเฉพาะกิจ
peer-to-peer ( P2P ) และการคำนวณประกอบ 1 – 3 อย่างไรก็ตาม
กับการมาถึงของเมฆที่เราต้องพิจารณาความท้าทายในพื้นที่นี้ เพราะโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพสำหรับ

มีการค้นพบบริการเมฆ 1 , 4 )
นักวิจัยบางคนเสนอเทคนิคสำหรับเมฆ
อภิปรัชญาการค้นพบบริการ หนึ่งการศึกษา เสนอระบบการค้นพบ
บริการเมฆ ( csds ) ที่ใช้ประโยชน์จากภววิทยาเทคนิคหาเมฆ
การบริการที่ใกล้ชิดกับความต้องการของผู้บริโภค ที่ 4 ที่นี่
ตัวแทนแสดงเหตุผลวิธีการเช่นความเหมือนเทียบเท่า
และการใช้เหตุผลเชิงตัวเลข แต่น่าเสียดายที่งานนี้เป็นเพียงการตรวจสอบ
ในขนาดเล็กที่จำลองสภาพแวดล้อม เราดำเนินการ
งานของเราผ่านเว็บทั้งหมดเพื่อค้นหาบริการเมฆจริง นอกจากนี้
ออกแบบอภิปรัชญาบริการเมฆตามเราแห่งชาติ
สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยี ( NIST ) เมฆคอมพิวเตอร์
มาตรฐานซึ่งช่วยในการกรองข้อมูลที่มีเสียงดังและเพิ่ม
' ผลลัพธ์การค้นพบความถูกต้อง .
นักวิจัยอื่น ๆนำเสนอโดยใช้ตาราง hash
กระจาย( dhts ) สำหรับการค้นพบที่ดีและสมดุลภาระของเมฆบริการ .
การศึกษาหนึ่งแสดงแนวคิดของเมฆเพื่อนที่ขยาย
DHT ซ้อนทับเพื่อสนับสนุนการสร้างดัชนีและการจับคู่ของหลายมิติ
ช่วงแบบสอบถามสำหรับการค้นพบบริการ 5 วิธีนี้คือ
ตรวจสอบบนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เมฆสาธารณะ ( Amazon EC2 )
' งานเขียน เน้นสภาพแวดล้อมปิด ในทางตรงกันข้าม
เรามุ่งเน้นการค้นพบบริการเมฆในสภาพแวดล้อมที่เปิด
( คือเว็บ ) เพื่อให้ผู้ใช้ใด ๆหรือโปรแกรมประยุกต์การค้นหาเมฆ
บริการที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา .
ค้นพบบริการเว็บมีพื้นที่ใช้งานวิจัย
กับผลลัพธ์ที่ดี งานที่รวบรวมบริการเว็บรายละเอียด
ภาษา ( wsdl ) โดยการรวบรวมข้อมูลเอกสารทางธุรกิจ
registries ยูดีดีไอ ( ubrs ) รวมทั้งเครื่องมือค้นหาเช่น Google ,Baidu และ Yahoo ,
2 เสนอตัวเอารายละเอียดข้อมูลสถิติ
บริการเว็บ เช่นที่ใช้งานเมื่อเทียบกับ
บริการเว็บใช้งานและการกระจายขนาดวัตถุ อีกการศึกษารวบรวมข้อมูลบริการเว็บผ่าน Google API และของขวัญ

ข้อมูลสถิติที่น่าสนใจบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการบริการเว็บ ' งาน , ขนาด , การกระจายคำ
, และความหลากหลายของฟังก์ชั่น ส่วนใหญ่จะพบใน
6 ล่าสุดสถานะปัจจุบันของการบริการเว็บพักผ่อน 7 ผู้เขียนใช้ 17
แตกต่างกันพักผ่อนบริการออกแบบเกณฑ์ ( ตัวอย่างเช่น การมี
เป็นทางการของรายละเอียด ) เพื่อวิเคราะห์ Top 20 พักผ่อนบริการ
ที่จดทะเบียนใน programmableweb ( www.programmableweb . com ) ซึ่งแตกต่างจากงานก่อนหน้านี้ที่พบ

บริการเว็บโดยเพียงแค่การรวบรวมเอกสารอินเทอร์เฟซ ( เช่น ไฟล์ wsdl ) และการค้นหา ubrs
,การค้นพบบริการเมฆแสดงความท้าทายมากขึ้น เช่น
เช่นการขาดภาษารายละเอียดมาตรฐานสำหรับบริการเมฆ
ซึ่งต้องเต็มในการพิจารณา