●章 緒論
1.1 背景介紹
1.2 內容和方法概述
1.3 原則和範圍
1.4 本書的主要價值
1.5 本書的組織結構
1.6 本章小結
第2章 相關現狀綜述
2.1 SaaS的發展現狀
2.1.1 概述
2.1.2 SaaS的優點
2.1.3 SaaS的缺點
2.1.4 SaaS的發展前景
2.2 SaaS的定義和特性
2.2.1 SaaS的定義
2.2.2 SaaS的特性
2.3 SaaS應用分析
2.3.1 SaaS與傳統軟件應用比較
2.3.2 從SaaS到互聯網
2.4 SaaS理論研究綜述
2.4.1 SaaS理論研究
2.4.2 SaaS演化研究
2.5 服務演化研究現狀
2.5.1 服務的靜態演化
2.5.2 服務的動態演化
2.5.3 Web服務演化
2.5.4 服務組合演化
2.5.5 軟件在線演化
2.6 SaaS與SOA的比較
2.7 SaaS服務演化與Web服務演化比較
2.8 本章小結
第3章 形式化工具及擴展
3.1 Pi演算
3.1.1 基本概念
3.1.2 操作語義
3.1.3 行為觀察理論
3.1.4 Pi演算建模示例
3.2 擴展Pi演算
3.2.1 操作符
3.2.2 標號遷移繫統
3.2.3 約束和歸屬關繫
3.3 OWL-S
3.3.1 基本概念
3.3.2 基本語法
3.3.3 結構描述
3.4 擴展OWL-S
3.4.1 支持演化的擴展
3.4.2 支持動態的擴展
3.5 本章小結
第4章 SaaS服務演化概念框架
4.1 SaaS特性分析
4.2 SaaS服務演化基本概念形式化描述
4.2.1 服務
4.2.2 需求
4.2.3 流程
4.2.4 SaaS服務演化
4.3 概念框架
4.3.1 提出問題
4.3.2 構建概念框架
4.3.3 需求層
4.3.4 流程層
4.3.5 服務層
4.4 層次間的約束規則
4.5 本章小結
第5章 SaaS服務需求描述和演化
5.1 SaaS服務需求特征
5.2 SaaS服務需求規約描述
5.2.1 需求規約描述語言
5.2.2 SaaS服務需求描述
5.2.3 SaaS服務需求演化描述
5.3 OWL-S到Pi演算的映射
5.3.1 基本映射關繫
5.3.2 轉換規則
5.3.3 復合映射關繫
5.4 SaaS服務需求規約演化模型
5.4.1 演化機制
5.4.2 需求規約演化請求
5.4.3 基層模型
5.4層模型
5.4.5 需求規約演化模型
5.4.6 演化操作過程
5.5 需求規約衝突問題
5.5.1 衝突類型
5.5.2 衝突檢測
5.5.3 衝突消解
5.6 服務層的映射規則
5.6.1 服務結構
5.6.2 基本活動的映射規則
5.6.3 的映射規則
5.7 服務流程層的映射規則
5.7.1 概念映射描述
5.7.2 原子行為的映射規則
5.7.3 流程結構的映射規則
5.7.4 異常處理的映射規則
5.觸發的映射規則
5.7.6 事件回滾的映射規則
5.8 本章小結
第6章 SaaS服務流程演化
6.1 服務流程演化過程定義
6.1.1 服務流程結構
6.1.2 服務流程狀態
6.1.3 服務流程演化規則
6.2 服務流程的Pi演算描述
6.2.1 服務流程表示
6.2.2 服務流程結構描述
6.3 服務流程演化模型
6.3.1 演化模型
6.3.2 演化執行
服務流程互模擬程度分析
6.5 服務流程簇膨脹問題
6.5.1 問題的產生
6.5.2 演化路徑和服務流程簇優化
6.6 SaaS服務流程驗證
6.6.1 可達性
6.6.2 死鎖
6.6.3 活鎖
6.7 本章小結
第7章 SaaS服務增量式演化
7.1 SaaS服務
7.1.1 基本概念
7.1.2 原子服務描述
7.1.3 原子服務通道類型
7.1.4 服務基調
7.2 增量式服務演化
7.2.1 多租戶服務
7.2.2 服務演化過程
7.3 增量式演化模型
7.3.1 插入增量演化
7.3.2 刪除增量演化
7.3.3 替換增量演化
7.3.4 移動增量演化
7.3.5 通道增量演化
7.4 演化的復合
7.4.1 復合順序
7.4.2 復合行為
7.5 服務演化一致性分析
7.6 本章小結
第8章 SaaS服務數據演化
8.1 SaaS數據模式的演化過程
8.1.1 演化策略
8.1.2 演化框架
8.1.3 演化點選擇
8.1.4 演化方法
8.1.5 演化過程
8.1.6 演化結果
8.2 SaaS數據模型演化方法
8.2.1 演化框架
8.2.2 模型演化相關定義
8.2.3 模型演化語義衝突
8.2.4 模型演化操作規則
8.2.5 演化過程計算
8.3 SaaS數據演化湧現性問題
8.3.1 認識數據演化的湧現性
8.3.2 SaaS數據演化的相關定義
8.3.3 SaaS數據演化的湧現性特征
8.3.4 湧現性分析過程
8.4 SaaS數據演化湧現性的度量
8.4.1 湧現性度量問題
8.4.2 求解湧現性的信息熵值的方法
8.4.3 演化過程中的誤差校正
8.4.4 多個湧現性特征的信息熵
8.4.5 信息熵的參數求解
8.5 本章小結
第9章 原型繫統和案例分析
9.1 AEPS介紹
9.1.1 概述
9.1.2 繫統框架
9.1.3 技術開發環境
9.2 運行環境
9.2.1 演化日志數據庫
9.2.2 OWL解析引擎及接口
9.2.3 Graph引擎及接口
9.3 輔助工具
9.3.1 演化需求描述圖形化表示工具
9.3.2 演化需求建模工具
9.3.3 演化日志分析工具
9.4 客戶關繫管理SaaS服務繫統案例分析
9.4.1 繫統介紹
9.4.2 服務需求演化
9.4.3 服務流程演化
9.4.4 服務演化
9.4.5 案例評析
9.5 政務信息資源目錄服務繫統案例分析
9.5.1 繫統介紹
9.5.2 服務需求演化
9.5.3 服務流程演化
9.5.4 服務演化
9.5.5 案例評析
9.6 本章小結
0章 總結和展望
10.1 本書內容回顧
10.2 本書改進方向
10.3 未來需要探索研究的問題
10.3.1 雲計算的若干問題
10.3.2 SaaS應用中的若干問題
10.3.3 Pi演算和OWL-S形式化工具應用若干問題
10.4 本章小結
參考文獻
