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殷昱煜:服务计算催生无穷跨界应用
——记杭州电子科技大学教授殷昱煜

作者:王艳敏  来源:科学中国人  发布时间:2022-04-02

导读:  2008年以前,中国的基础软件研发能力薄弱,大多只能依赖进口,为了研究我国的自主设计软件平台,还在学生时代的殷昱煜就加入了“钱塘中间件平台软件”的开发。该平台软件的成功开发,可以代替当时在市场上主流的中间件服务器,在国内计算机领域实现了大量推广应用,“钱塘中间件平台软件”项目也成为中国基础软件开发中一个里程碑式的科研成果。“当时我们在杭州的一个写字楼里租了一个很大的场地,4个老师带着30多名学生,包括七八个博士生,就在那个场地里封闭搞开发,足足用了两年时间。”殷昱煜说。

一张从北美寄往国内的亲人照片可能需要价格不菲的邮寄费,但若换个方式,照片由互联网传送到国内商业服务机构,并在中国当地城市代为印制,附上问候祝福和精美的包装,相同的费用下甚至还足以再附送一束鲜花。在这个互联网时代下的简单商业模式中,却蕴含了带来革命性变化的新兴交叉学科——服务计算。

随着服务计算的发展应用,现代服务业的商业逻辑正不断被打破、重构,并涌现出无穷的跨界新应用。杭州电子科技大学教授殷昱煜依托所参与的国家科技支撑项目和国家重点研发计划项目,深入开展服务计算技术研发和应用落地,揭示了现代服务业跨界融合发展的一般规律和发展趋势,总结并形成典型跨界服务模式的集合,为跨界服务研究提供了理论基础与模型框架。

 

打破边界 催生新兴跨界服务

 

服务计算是介于计算机技术服务系统和商业管理服务之间的一门计算机交叉学科,随着现代服务业的兴起而快速发展,并逐渐形成一门全新的学科。它旨在为企业提供各种计算机需求的解决方案。

在国家科技部发布的《现代服务业科技发展“十二五”专项规划》中,明确现代服务业是以现代科学技术特别是信息网络技术为主要支撑,建立在新的商业模式、服务方式和管理方法基础上的服务产业。它既包括随着技术发展而产生的新兴服务业态,也包括运用现代技术对传统服务业的改造和提升,向社会提供高附加值、高层次、知识型的生产服务和生活服务。支撑现代服务产业发展的服务计算研究,被列入“十一五”“十二五”国家科技支撑计划重点研发项目,“十三五”期间列入“国家重点研发计划”。

服务计算的突破性进展最早在服务技术层面引发革命,传统的软件开发变成了服务组合式的软件开发,进而大大提升了软件开发的效率。而随着服务计算技术的发展,在人工智能、大数据、云计算等技术的支撑下,现代服务业不断发生“化学效应”,涌现新的模式。如在共享单车等“互联网+”产业中,服务计算技术就在其中发挥了巨大作用,提供了重要的技术支撑。

当前,随着现代服务业的深入发展,对服务计算的研究已经从单一的服务模式延伸到了多元甚至是跨界服务模式。殷昱煜解释说:“业务领域的边界在不断被打破,由此产生新兴的跨界服务。”业务多元化扩张已成为现代大型企业重要发展战略之一。如以BAT为代表的大型互联网企业已逐步实现从单一业务到多元化业务再到业务生态的战略转移。“在这种新的业务形态下,底层的软件服务(系统)之间不再孤立,而是直接或间接地彼此连接、关联、交织在一起,共同支撑企业纷繁复杂、动态多变的业务发展,从而最终形成跨界融合、持续演化的服务生态系统,成为不可或缺的社会基础设施。”

从单一到多元,由于业务生态伴有持续、动态且不可预期的业务演变活动(如业务生长、重构、升级、融合等),这便迫切要求支撑业务生态的服务生态系统具备随需应变的演化能力。一方面,服务生态系统的演化可以为跨界业务融合创造良好的条件;另一方面,不可预期的业务生态演化活动,又给服务生态系统的演化带来极大的不确定性——演化是完全自主的,演化方向也几乎没有限制,演化后的生态质量也不确定。

殷昱煜带领团队与浙江大学和阿里巴巴集团开展了深度的合作,并进行了深入的理论研究,包括跨界服务模式,以及跨界服务在特定领域的应用场景落地等。以阿里巴巴集团为例,经过十几年的发展,阿里巴巴从最初的单一业务领域、数十个业务种类,以及简单的业务关系演进为现在的数十个业务领域、数百个业务种类及复杂的业务网络,形成了阿里巴巴电商生态系统,并且正在成为未来商业的基础设施。经过多年的发展和积累,该生态已覆盖了互联网应用中需要的所有服务能力,其服务生态系统所涉及的领域极为开放,从电商领域的基础服务,如商品管理、交易管理、支付管理,再到金融、物流、保险等跨界服务。与此同时,为了满足日益增长的用户需求,部分核心服务系统每天的变更次数可达到上百次,总变更次数则以每年万级的速度增长。

如今,服务生态系统演化的不确定性及其本身具备的开放、复杂、动态、大规模等特点,使得服务生态系统的持续、健康、可靠演化面临挑战。一方面,产业整合使得业务边界日益模糊,业务包含业务、流程叠加流程,业务边界的不确定性日益增加,如何进行有效、高效、高兼容的业务抽象,成为新的难题;另一方面,服务生态系统快速生长的不确定性带来了演化分析与决策、运行时动态更新及服务迁移等多个方面的困难。与此同时,服务生态系统的无序进化使得服务生态系统在经过长期演化之后处于一种非常脆弱的状态,软件开发与维护的效率低下且容易引发缺陷,越来越难以支持有效的业务扩展和变化,从而给系统的长期可持续发展带来阻碍和挑战。

根据服务生态系统普遍表现出领域开放、快速多变、无须进化的特点,殷昱煜正在参与面向不确定演化的服务生态系统设计理论与方法的研究,旨在通过研究面向业务领域开放及边界不确定的业务抽象方法提升不确定性业务的抽象能力,通过运行时的定性和定量分析与推理保障服务生态系统不确定演化过程的可靠性,以及通过数据驱动的方式实现智能化的服务生态系统监控监测与评估等。

依托国家重点研发计划项目,殷昱煜作为核心成员从研究现代服务业典型跨界服务案例出发,在研究提炼各类跨界服务模式的本质特征和核心要素的基础上,形成涵盖服务提供者、消费者、载体、过程、目标和价值等元素的新型服务模型及其描述语言,并研究和开发了跨界服务模式计算与评估方法及其支撑工具,为跨界服务研究提供理论基础与模型框架。

在各项研究成果的基础上,团队与淘宝和浙江大学合作,首次提出了面向新零售的电子商务业务建模方法,研发团队从已有代码中剥离出条件逻辑和运行逻辑,形成可视、可配、可监控、可演进的能力,解决了淘宝内部长期以来的业务描述不统一、理解不一致的问题,大大提高电商企业的业务复制效率,该方法已在淘宝“星环”项目中得到验证,取得良好效果。

 

撬动数据 推动高水平金融服务

 

云计算时代,所有的计算资源、存储资源和网络资源都可以变成虚拟化的资源,并实现按需分配。但由于物理机器分布在不同的地方,调动资源时,通常需要先上传到远端的中央服务器,网络就会成为现实中的瓶颈问题。“通俗理解来说,就好像一只章鱼的一个个触角一样,每个触角可能都只有感知的能力,而我们要做的,就是给每个触角的末端都增加计算的能力,这就是边缘计算。”殷昱煜形象地比喻。

在边缘智能与服务推荐领域,殷昱煜提出了反调用频率的概念来刻画用户和服务的调用行为,以解决相似度过度估计问题。同时,在近邻选择过程中,他的研究加入了伪近邻识别和失效近邻补偿机制,使得近邻选择更加准确,并且增加了QoS数据稀疏情况下近邻选择的稳定性。基于多维近邻特征,他又提出了服务QoS推荐算法,提升了不确定环境下服务推荐的可靠性和精度。一系列关于边缘计算和服务推荐领域的成果被发表在IEEE Internet Things JFGCSMob. Networks ApplTIOTTII 和《计算机集成制造系统》等期刊上,其中ESI高被引论文就达到6篇,ESI热点论文3篇。

近年来,随着金融业发展规模不断扩大,产生了丰富的金融大数据资源。传统分散管理的关系数据库系统也因此面临不断变化的检索和分析所带来的数据处理、访问、加工和灵活性的挑战。通过人工智能、大数据、云计算等技术,建立大型数据集的生态系统,通过大数据解决方案解决现有金融应用瓶颈,实现风险敞口分析、合规及其他多种数据用途,成为金融市场发展的趋势所在。

殷昱煜认为,伴随云计算技术兴起,计算机系统处理海量数据的能力不断增强,这也使得提供有效的金融信息服务成为可能。同时,金融大数据收集、处理、挖掘与分析等基础支撑技术和平台,可将金融信息服务推向更高的层次。具体在证券金融信息服务上,金融大数据收集、处理、分析与挖掘相关技术的研究、开发和快速发展取得了不少成果,然而仍有不少难点需要突破,如智能分析和深度挖掘的程度有待提升,集成支撑技术和平台也有待研发。在金融数据的关联性上,业界也在呼唤使用更准确和更专业的抓取、整理技术。在数据信息深度挖掘技术的研究上,中文的分词技术、特征信息的分类聚类技术仍需更多突破性的创新研究。

为集成国家金融产业发展的战略数据资源,为政府和行业监管部门的经济调控和风险防范工作提供信息支持,为投资者、商研机构提供统计信息、市场资讯和决策依据,基于浙江省丰富的金融大数据资源,殷昱煜带领团队与浙江核新同花顺网络信息股份有限公司展开长期深入合作,多年来就金融大数据基础支撑平台开发和应用深入研究,取得了突破性的成果。“我们希望高水平打造金融大数据分析软件及服务平台,为各类金融应用提供大数据计算、分析和挖掘解决方案,支撑新型金融大数据应用的开发,满足机构用户、个人用户及研究监督机构在不同环境下对财经资讯和金融数据的全天候需求,并通过机构金融终端提供一揽子的分析和展示工具。”殷昱煜说。

在国家及浙江省信息基础设施建设和金融服务业的战略发展建设和迫切需求的牵引下,依托省重点研发项目,以金融行业的大数据资源存储、分析和应用需求为导引,选择典型金融领域应用进行规模化示范应用,殷昱煜和团队突破了金融大数据收集、金融流式大数据事件挖掘、金融大数据压缩去重、金融大数据可靠性保障4项关键技术创新,研究了25种金融领域数据分析和量化交易模型,在此基础上研制出金融大数据基础支撑平台,研究成果还成功申请国内发明专利2项,软件著作权10项。

不仅如此,殷昱煜和团队依托浙江省重大科技专项,立足于移动互联网证券金融信息服务领域,为广大投资者提供了一个集海量金融数据深度挖掘、多媒体资讯、个性化Push推送技术、金融投资决策智能分析、信息安全系统于一体,并实现多种终端数据云同步的金融信息云服务平台。团队与浙江同花顺股份有限公司合作开发的金融大数据基础支撑平台,已在浙江同花顺股份有限公司进行产业化,并应用到10家大型金融单位中,涉及免费用户1亿户,个人付费用户3万户,市场覆盖率居国内前列。如今,该平台服务机构用户、科研院所、监管部门用户数3000户,实现年营业收入6000万元,通过项目的实施,新增就业岗位110个。

 

理念升级 展望“人、机、物”融合未来

 

作为80后年轻学者,殷昱煜从小就被计算机的“神秘”所吸引,对计算机科学产生了浓厚的兴趣。从浙江大学计算机科学与技术专业博士毕业后,殷昱煜选择了加入杭州电子科技大学,长期从事大数据、服务计算和边缘计算等领域的学术研究。因为出色的研究成果,殷昱煜2019年被破格评为教授。

尽管没有出国留学的经历,但殷昱煜并未觉得有丝毫遗憾,在国内做科学研究工作的多年时间里,他深切感受到,由于中国互联网经济的高速发展,越来越多国际知名的学者、教授都愿意到中国来与国内学者展开研究合作,进而推动相关研究应用落地。

在杭州电子科技大学任教期间,殷昱煜曾作为主要完成人获得中国商业联合会服务业科技创新奖特等奖,浙江省科技进步奖一等奖、二等奖等诸多科技创新奖项。作为核心成员,他参与了国家支撑计划、“863计划”、浙江省重大科技专项等项目十余项,推动了一大批成果转化。

2008年以前,中国的基础软件研发能力薄弱,大多只能依赖进口,为了研究我国的自主设计软件平台,还在学生时代的殷昱煜就加入了“钱塘中间件平台软件”的开发,经过两年时间的攻坚克难,该项目成果最终获得了高等学校科学研究优秀成果奖科技进步奖一等奖。该平台软件可以代替当时在市场上主流的中间件服务器,在国内计算机领域实现了大量推广引用,“钱塘中间件平台软件”项目也成为中国基础软件开发中一个里程碑式的科研成果。“当时我们在杭州的一个写字楼里租了一个很大的场地,4个老师带着30多名学生,包括七八个博士生,就在那个场地里封闭搞开发,足足用了两年时间。”殷昱煜说。

在国家支撑计划项目的支持下,殷昱煜提出业务流程及服务的思想,并与复旦大学、杭州中房信息科技有限公司(透明售房网)联合开发BPaaS业务流程即服务平台,目前已应用于杭州中房信息科技有限公司各类房产管理类业务。

回望走过的路,殷昱煜不无感慨,计算机互联网、大数据技术不断革新,从应用软件转向服务技术,最大的困难还是在于理念上的改变。“理念是最难改变的,很多人可能一开始就不理解从应用软件变成服务技术,怎么组合就能出软件;服务技术是怎样的;怎么样可以提升开发效率,对传统的服务系统可以起到怎样的改造等。”

作为一门新兴的交叉学科,服务计算常会受到传统学科的挑战。不少软件工程学科的人会认为,服务计算所做的东西与软件工程不是一样的吗?“理念并不一样,软件工程涉及面更广,服务计算应该算是其中一个重要分支,在服务计算中,软件编程变成了服务组装的一种方式。”殷昱煜说。

殷昱煜所带领的团队隶属教育部复杂系统建模与仿真重点实验室,随着服务计算学科发展,团队目前已有教授1名、副教授2名,讲师2名。多年来,围绕操作系统、体系结构、边缘计算、物联网等相关领域,实验室团队已经在IEEE Transactions on Knowledge and Data EngineeringIEEE Transactions on Mobile ComputingIEEE Transactions on Services Computing等国际知名期刊以及国内权威期刊上发表了50余篇研究论文,并获得2019EAI15届协同计算国际会议(CollaborateCom2019)最佳论文奖。实验室还承办了IEEE第五届亚太服务计算国际会议(APSCC 2010)、IEEE第七届绿色与可持续计算国际会议(IGSC 2016)等诸多服务计算领域的学术会议。随着受认可度不断提升,殷昱煜和团队,以及业内科学家筹办的2021年第一次中国服务计算大会,让服务计算的理念更加深入人心,进一步推动了服务计算学科的发展。

而今,由互联网、物联网设备和人构建起来的“人、机、物”一体化正越来越多地应用到智慧城市系统中。自2020年以来,殷昱煜带领团队,围绕“人、机、物”融合的智慧城市系统“新赛道”,开展“人、机、物”融合可信性这一国家重点研发项目研究。殷昱煜说,通过开展深入研究应用,可以防止诸如人脸识别误判、隐私暴露、数据篡改等可能存在的风险和问题,提高智慧城市系统算法可信性,让智慧城市系统在更加可靠的程度下运行。未来几年,他和团队将结合边缘计算领域的技术突破,进一步提升智慧城市系统的响应速度和智能化水平,推动“人、机、物”融合的系统在不同的场景中转化应用。

(责编:王芳)

 

专家简介

 

殷昱煜,19807月生,重庆人。浙江大学计算机科学与技术专业博士,现任杭州电子科技大学教授、杭电舟山同博海洋电子信息研究院院长、教育部复杂系统建模与仿真重点实验室副主任,浙江省高校创新领军人才、绍兴市特级专家,曾任中国计算机学会青年科技论坛杭州分论坛主席(CCF YOCSEF杭州主席)。长期从事大数据、服务计算、边缘计算等方面的研究,曾作为主要完成人获得中国商业联合会服务业科技创新奖特等奖,浙江省科技进步奖一等奖、二等奖,以及高等学校科学研究优秀成果奖等。主持国家重点研发计划项目课题、国防科工局技术基础科研、浙江省“尖兵”研发攻关计划等国家级、省部级项目十余项,作为核心成员参与国家重点研发计划、国家支撑计划、国家自然科学基金重点项目、浙江省重大科技专项等项目十余项。近年来,在TIITOITTVTEISFGCS和《计算机学报》、《通信学报》等重要期刊以及ICWSICSOCSCC等重要会议上发表论文50余篇,ESI高被引论文6篇,2019年在Collabratecom2019CCF C类)获最佳论文奖(大会唯一),获得国家发明专利十余项,合著专著Intelligent Mobile Service Computing、《面向普适环境的自适应中间件模型与方法》。


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