服务计算十讲

服务计算作为支撑现代服务业高质量发展的共性科学与技术，过去20年间发展迅速。本书邀请了来自中国计算机学会服务计算专业委员会的十位资深专家学者，基于各自多年的科研成果，分别从服务计算基础、面向领域的服务应用与治理、服务选择与组合、服务推荐、服务系统开发技术与运行基础设施、大数据服务、云计算服务、移动边缘服务、认知服务、跨界服务融合10个方面系统性地介绍服务计算领域的研究进展和新趋势，概述基础知识，探索未来的研究方向。
本书既适合作为高校服务计算专业方向的教科书，也适合作为服务计算创新研究的参考书。适合服务计算领域的科研人员、年轻教师、研究生和从业人员阅读。

适读人群 ：服务计算领域的研究生、年轻教师、科研人员、从业人员
本书汇聚了多位服务计算领域资深专家学者的真知灼见，内容着眼于前沿，系统介绍了服务计算领域的主要理论问题和关键技术，对于拓展视野、提升能力颇具价值。

本书以具有创新性的内容结构，将服务计算领域内的前沿内容进行拆分讲解，对于广大研究生把握学科全局以及定位研究方向都有很大帮助。

本书从十个方面深入全面地展现了服务计算领域的前沿理论与关键技术，也对研究进展与发展趋势进行了梳理。刚刚踏入领域的研究生，能够通过本书叩开服务计算领域研究的大门，建立宏观视野与知识体系，对于深入开展研究极具意义。

随着信息技术的迅猛发展与广泛应用，人类社会正在进入以数字化生产力为主要标志的数字经济发展新阶段。以数字服务为代表的现代服务业是数字经济的重要内容，其发达程度是衡量国家经济、社会现代化水平的重要标志之一。云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术，一方面正在孵化各种创新业态和创新服务方式，创造需求，引导消费，向社会提供高附加值、高层次、知识型的生产和生活服务，并加速向网络化、服务化、智能化方向发展，支撑了现代服务业以及各行业业务的高效运作与服务现代化，另一方面正在推动着各类传统产业转型升级和跨界融合。现代服务业正在与现代制造业和现代农业跨界融合，催生出多种新模式、新服务和新业态，成为生产方式升级、生产关系变革、新兴产业发展的重要引擎。
服务计算是一个跨越计算机与信息技术、商业管理等多学科的交叉研究领域，是运用信息技术与现代管理理念研究各类业务服务（Business Service）与IT服务（IT Service）的，涵盖创新、设计、运行、维护、监管等全生命周期管理的新兴学科，它通过有效的服务协同和管理，构建新的价值链体系，帮助提高服务交付的效率、质量和业绩，提升用户群体满意度，进而提升服务行业竞争力。服务计算领域的核心是运用面向服务架构（SOA）将业务服务管理与Ⅱ服务治理技术有效结合。在我国现代服务业蓬勃发展的今天，追切需要服务计算基础理论与技术的指导和支持，以保障服务业的健康、可持续发展。学习服务计算相关知识将有助于建立起"业务和技术融合"的跨学科思维，为进入该领域并开展基础理论研究、关键技术攻关奠定基础。
首先，本书可作为高等院校计算机、软件工程、工商管理等专业高年级本科生、一年级研究生学习服务计算的入门课程教科书，适合导论课、研讨班等课程形式。学生通过阅读本书，围绕特定主题开展研讨，为其深入学习和开展科研打下基础。其次，本书可作为高校上述专业的教师开设服务计算必修课或选修课的教材、教辅用书、课程补充材料等。可根据所在专业的培养目标和研究方向，给学生指定本书中的特定章节进行阅读并开展研讨。最后，本书可作为现代服务业从业人员的技术指导类书籍，帮助他们针对企业自身的服务化需求开展服务业务创新、优化与监管，以及服务系统的设计、构建、运维与优化等工作。
本书第1讲从服务计算的基本概念入手，介绍服务计算的发展历程、理论和技术体系。第2讲转换到应用和行业角度，介绍面向领域的服务应用与治理。后续8讲分为两大部分：第3至5讲介绍服务计算的经典研究问题，包括服务选择与组合、服务推荐、服务系统开发技术与运行基础设施；第6至10讲介绍服务计算与IT热点技术趋势相结合所产生的前沿研究问题，分别是大数据服务、云计算服务、移动边缘服务、认知服务、跨界服务融合。每一讲的内容相对保持独立，自成体系，又共同构成有机整体。需要说明的是，在实际应用中，对于一个具体的服务业务和服务系统，其创新、设计、研发和运作可能覆盖上述9讲（除作为绪论的第1讲外）中的多个方面，本书从学术研究的角度对耦合在一起的内容进行了解耦，从不同的侧面讲述理论知识，以方便读者理解和应用。
本书第1讲是服务计算基础，扮演全书的"绪论"角色，对服务计算领域进行了宏观介绍。第2讲介绍面向领域的服务应用与治理，将服务计算的理论方法与特定服务应用领域相结合，解决领域内的具体服务问题，是服务计算对现代服务业的直接支撑。第3讲面向"服务选择与组合"这一经典问题，介绍如何从海量的候选服务中选择一个或一组服务，并将其组织起来以满足用户的特定需求。第4讲面向“服务推荐”经典问题，介绍如何按照用户显式或隐式的偏好从海量服务中筛选出用户最可能感兴趣的服务，加以排序并推荐。第5讲介绍服务系统开发技术与运行基础设施，这是使用各类信息技术研发服务系统并在其运行过程中保障质量的关键技术。第6讲介绍大数据服务，在当前大数据时代，如何从大数据中挖掘分析出有价值的规律和模式以更好地提供服务，是一个非常重要和前沿的研究问题。第7讲介绍云计算服务，目前云计算已成为企业级服务系统的标配环境，大量服务业务上云，因此如何利用云计算基础设施扩展服务能力是热点研究问题。第8讲介绍移动边缘服务，从第7讲的云计算服务扩展到"云-边-端"环境，以更泛在的方式向用户交付高性能的服务。第9讲介绍认知服务，探讨如何将服务计算的技术与目前主流的人工智能技术相结合以扩展服务的智能化能力。第10讲介绍跨界服务融合，将跨越不同行业、组织、价值链等边界的服务进行深度融合和模式创新，从而为用户提供高质量和高价值的服务，并助力孵化大规模服务生态体系。
对采用本书作为教材或课程参考书的授课教师来说，建议首先请学生系统化学习第1讲和第2讲，建立起对服务计算作为一个研究领域和应用领域的全面、系统的了解，进而，按照所讲授课程的需要，对第3到10讲进行个性化筛选和次序编排。每一讲最后都给出了拓展阅读材料，教师可从中选择若干项，要求学生自学并在课堂上开展研讨。
本书由中国计算机学会服务计算专业委员会（以下简称专委会）组织，召集了十位资深委员参与写作。浙江大学的尹建伟教授和哈尔滨工业大学的王忠杰教授分别担任主编和副主编，规划本书的内容结构安排，召集在各个研究主题上有深厚积累的专委会委员，组成本书编写组。2021年9月开始规划，2021年10月获得CCF教育工作委员会批准立项，2021 年12月形成了全书的详细目录和样章并听取了CCF邀请的专家的评审意见，2022年4月完成全书初稿，2022年5月经过数轮校对修改，最终形成了目前所见的书稿。
具体来说，第1讲由山东大学的崔立真教授负责，第2讲由天津大学的冯志勇教授负责，第3讲由浙江大学的邓水光教授负责，第4讲由湖南科技大学的刘建勋教授负责，第5 讲由哈尔滨工业大学的王忠杰教授负责，第6讲由浙江工业大学的范菁教授负责，第7讲由北京大学的刘疆哲教授负责，第8讲由北京邮电大学的王尚广教授负责，第9讲由武汉大学的李兵教授负责，第10讲由浙江大学的尹建伟教授负责。
此外，山东大学的刘士军、何伟，天津大学的陈世展、薛霄，江西师范大学的肖建茂，浙江大学的吴洪越、秦臻、庞盛业、席萌，湖南科技大学的肖勇、康国胜、曹步清，哈尔滨工业大学的王笑、贺祥、白宇、原浩宸、涂志莹、陈锦涛，浙江工业大学的曹斌、董天阳、王佳星、候晨煜、张天明，北京大学的温金凤，北京邮电大学的李元哲、邢若粼、丁春涛、周傲、程渤，武汉大学的王健、李段腾川、章品、付磊、柳正利，北京航空航天大学的刘宇为本书贡献了内容，特此感谢。
其中，尹建伟教授是专委会主任委员，冯志勇教授、李兵教授、王忠杰教授是专委会副主任委员，王尚广教授是专委会秘书长，邓水光教授、刘颛哲教授是专委会副秘书长，范菁教授、崔立真教授、刘建勋教授是专委会常务委员。他们都长期从事服务计算领域的学术研究和教学工作，承担了一系列与服务计算密切相关的科研项目，在服务计算顶刊（如IEEE Transactions on Services Computing）和国际会议（如IEEE International Conference on Web Services、IEEE International Conference on Services Computing、Intemational Conference on Serv-ice-Oriented Computing等）上担任学术职务，多年来积累了丰富的科研成果和教学经验，在国内外均有较高的学术知名度。需要说明的是，除了这些学者本人，其所在团队中的一些年轻教授和博士生也参与了各讲的撰写工作，在此一并表示感谢。
本书在规划和写作阶段，得到了哈尔滨工业大学副校长徐晓飞教授、复旦大学张亮教授的指导和帮助，他们提出了诸多有价值的修改意见，对本书的写作水平提升作用巨大，在此表示感谢。徐晓飞教授是专委会首届副主任委员、第二届主任委员，张亮教授是前两届的常务委员，他们学术水平高，在国内外服务计算领域的影响力大，他们高屋建瓴的指导对本书至关重要。为了进一步提高本书质量，专委会还邀请了北方工业大学的韩燕波教授、东南大学的王红兵教授、北京大学的李伟平教授、重庆大学的文俊浩教授、上海交通大学的曹健教授等专委会资深委员对本书内容提出了细致的修改建议，在此也感谢他们的付出。另外，陈亮、程渤、范晓亮、吕智慧、马于涛、宋巍、孙昌爱、孙艳春、夏云霓、张以文等专委会委员也分别针对各讲内容进行了校对和辅助修订，在这里一并表示感谢。
感谢中国计算机学会教育工作委员会、机械工业出版社对本书写作和出版的大力支持！

第1讲 服务计算基础
本讲概览
1.1 服务计算的起源与发展
1.1.1 服务计算的起源
1.1.2 服务计算的概念
1.1.3 Web服务的提出与发展
1.1.4 软件服务模式的变革
1.2 服务计算技术体系
1.2.1 面向服务架构（SOA）
1.2.2 服务组件架构（SCA）
1.2.3 面向服务的建模与体系结构（SOMA）
1.2.4 Restful服务技术体系
1.3 服务计算的研究范畴
1.3.1 服务治理和分类管理
1.3.2 服务发现和选择
1.3.3 服务质量管理
1.3.4 服务推荐
1.3.5 服务组合
1.3.6 服务安全、隐私和信任
1.4 新兴服务领域
1.4.1 面向领域的服务
1.4.2 大数据服务
1.4.3 云计算服务
1.4.4 基于位置的服务
1.4.5 区块链服务
1.4.6 边缘服务
1.4.7 认知智能服务
1.4.8 跨界服务
1.4.9 元宇宙服务
1.5 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第2讲 面向领域的服务应用与治理
本讲概览
2.1 业务服务与领域服务
2.2 业务服务应用与治理
2.2.1
业务服务的基本概念
2.2.2 业务服务的应用
2.2.3 业务服务的治理
2.2.4 业务服务的演化
2.3 领域服务应用与治理
2.3.1 领域服务集成及跨界融合
2.3.2 领域服务的应用
2.3.3 服务生态系统治理策略
2.3.4 领域服务的信誉与监管
2.4 不同行业的领域服务治理实例
2.4.1 智慧养老服务生态
2.4.2 医疗服务生态
2.4.3 教育服务生态
2.5 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第3讲服务选择与组合
本讲概览
3.1 服务组合概述
3.1.1 服务组合技术体系
3.1.2 服务组合分类
3.1.3 服务组合验证方法
3.2 QoS驱动的服务选择与组合
3.2.1 问题描述
3.2.2 QoS模型
3.2.3 QoS驱动的服务选择与组合方法
3.3 位置感知的服务选择与组合
3.3.1 问题描述
3.3.2 移动模型和位置感知的服务质量体验模型
3.3.3 位置感知的服务选择与组合方法
3.4 能耗驱动的服务选择与组合
3.4.1 问题描述
3.4.2 服务能耗模型
3.4.3 能耗驱动的服务选择与组合方法
3.5 风险感知的服务选择与组合
3.5.1 问题描述
3.5.2 服务风险模型
3.5.3 风险感知的服务选择与组合方法
3.6 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第4讲 服务推荐
本讲概览
4.1 服务推荐概述
4.1.1 服务推荐的概念
4.1.2 推荐系统
4.1.3 推荐系统和服务推荐的联系与区别
4.1.4 服务推荐的发展
4.2 基于功能的服务推荐
4.2.1 基于相似度匹配的服务推荐
4.2.2 基于模型的服务推荐
4.2.3 基于辅助信息的服务推荐
4.3 基于非功能的服务推荐
4.3.1 协同过滤推荐
4.3.2 基于Qos预测的协同过滤服务推荐
4.3.3 基于邻域的协同过滤Qos预测
4.3.4 基于模型的协同过滤Qos预测
4.4 融合功能与非功能的服务推荐
4.4.1 基于上下文感知的Qos预测
4.4.2 融合文本与Qos信息的服务推荐
4.5 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第 5 讲 服务系统开发技术与运行基础设施
本讲概览
5.1 服务开发技术
5.1.1 服务的形态与开发技术
5.1.2 云原生服务开发技术
5.1.3 服务发布、组合、交互协议
5.2 服务系统体系结构与基础设施
5.2.1 基于 sOA 的服务系统分层结构
5.2.2 基于第三方平台的服务系统体系结构 (BlRls)
5.2.3 大服务与服务互联网体系结构
5.2.4 基于区块链的服务系统可信运行基础设施
5.3 服务系统设计与开发范型
5.3.1 模型驱动与价值知觉的服务系统开发过程
5.3.2 基于双边模式匹配的服务系统开发范型
5.3.3 需求层:需求获取、需求建模、需求模式
5.3.4 服务层:基于多层服务模式的服务组织与管理
5.3.5 中间层:基于双边模式匹配的服务方案构建
5.4 应用示例
5.4.1 智慧医养融合服务系统
5.4.2 云边协同救灾服务系统
5.5 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第6讲 大数据服务
本讲概览
6.1 大数据服务的基本概念与应用
6.1.1 基本概念
6.1.2 大数据服务的应用与意义
6.2 大数据平台服务
6.2.1 大数据分布式存储服务
6.2.2 大数据并行计算服务
6.2.3 大数据算法分析服务
6.3 大数据业务服务
6.3.1 过程大数据服务
6.3.2 时空大数据服务
6.3.3 文本大数据服务
6.3.4 视觉大数据服务
6.4 本讲小结
拓展阅读
参考文献

第 7 讲 云务算服服
本讲概览
7.1 云计算与服务计算
7.2 云计算服务类型
7.2.1 基础设施即服务(laas)
7.2.2 平台即服务(Paas)
7.2.3 软件即服务(saas)
7.2.4 容器即服务(Caas)
7.2.5 函数即服务(Faas)
7.3 虚拟化、容器与微服务
7.3.1 虚拟化
7.3.2 容器
7.3.3 微服务
7.4 无服务器计算
7.4.1 无服务器计算的特征与挑战
7.4.2 无服务器计算与其他概念的区别
7.5 混合云、云际计算与穹计算
7.5.1 混合云服务
7.5.2 云际计算
7.5.3 穹计算
7.6 本讲小结
拓展阅读
参考文献
第 8 讲 移动边缘服服
本讲概览
8.1 移动网络发展背景
8.2 5G网络
8.2.1 5G服务化架构
8.2.2 SDN/NFV
8.3 边缘计算
8.3.1 背景与发展现状
8.3.2 移动边缘计算架构与优势
8.4 移动边缘计算研究进展
8.4.1 5G核心网服务化架构
8.4.2 5G移动边缘计算
8.4.3 边缘计算数据集
8.5 云 边 端协同研究
8.5.1 背景
8.5.2 云-边-端协同框架
8.6 核心网新架构研究
8.6.1 面临