In Dynamic Service Composition(DSC), an application can be dynamically composed using web services to achieve its functional and Quality of Services (QoS) goals. DSC is a relatively mature area of research that crosscuts autonomous and services computing. Complex autonomous and self-adaptive computing paradigms (e.g. multi-tenant cloud services, mobile/smart services, services discovery and composition in intelligent environments such as smart cities) have been leveraging DSC to dynamically and adaptively maintain the desired QoS, cost and to stabilize long-lived software systems. While DSC is fundamentally known to be an NP-hard problem, systematic attempts to analyse its scalability have been limited, if not absent, though such analysis is of a paramount importance for their effective, efficient and stable operations.

This paper reports on a new application of goal-modelling, providing a systematic technique that can support DSC designers and architects in identifying DSC relevant characteristics and metrics that can potentially affect the scalability goals of a system. The paper then applies the technique to two different approaches for QoS-aware dynamic services composition, where the paper describes two detailed exemplars that exemplify its application. The exemplars hope to provide researchers and practitioners with guidance and transferable knowledge, in situations where the scalability analysis may not be straightforward. The contributions provide architects and designers for QoS-aware dynamic service composition with the fundamentals for assessing the scalability of their own solutions, along with goal models and a list of application domain characteristics and metrics that might be relevant to other solutions. Our experience has shown that the technique was able to identify in both exemplars application domain characteristics and metrics that had been overlooked in previous scalability analyses of these DSC, some of which indeed limited their scalability. It has also shown that the experiences and knowledge can be transferable: the first exemplar was used as an example to inform and ease the work of applying the technique in the second one, reducing the time to create the model, even for a non-expert. Some limitations of the technique are also commented.

在动态服务组合 (DSC) 中，可以使用 Web 服务动态组合应用程序，以实现其功能和服务质量 (QoS) 目标。DSC 是一个相对成熟的研究领域，它横切自治和服务计算。复杂的自主和自适应计算范式（例如多租户云服务、移动/智能服务、智能城市等智能环境中的服务发现和组合）一直在利用 DSC 来动态和自适应地维持所需的 QoS、成本和稳定长期存在的软件系统。虽然从根本上知道 DSC 是一个 NP-hard 问题，但分析其可扩展性的系统尝试即使不是没有也受到限制，尽管这种分析对于它们的有效、高效和稳定运行至关重要。

本文报告了目标建模的新应用，提供了一种系统技术，可以支持 DSC 设计人员和架构师识别可能影响系统可扩展性目标的 DSC 相关特征和指标。然后，本文将该技术应用于 QoS 感知的动态服务组合的两种不同方法，其中描述了两个详细的示例来举例说明其应用。在可扩展性分析可能不简单的情况下，示例希望为研究人员和从业者提供指导和可转移的知识。这些贡献为 QoS 感知的动态服务组合的架构师和设计人员提供了评估他们自己的解决方案的可扩展性的基础知识，以及可能与其他解决方案相关的目标模型和应用程序域特征和指标列表。我们的经验表明，该技术能够在示例应用程序域特征和指标中识别这些 DSC 以前的可扩展性分析中被忽视的特征，其中一些确实限制了它们的可扩展性。它还表明经验和知识是可以转移的：第一个示例被用作示例，以告知和简化在第二个示例中应用该技术的工作，从而减少创建模型的时间，即使对于非专家也是如此. 还评论了该技术的一些限制。我们的经验表明，该技术能够在示例应用程序域特征和指标中识别这些 DSC 以前的可扩展性分析中被忽视的特征，其中一些确实限制了它们的可扩展性。它还表明经验和知识是可以转移的：第一个示例被用作示例，以告知和简化在第二个示例中应用该技术的工作，从而减少创建模型的时间，即使对于非专家也是如此. 还评论了该技术的一些限制。我们的经验表明，该技术能够在示例应用程序域特征和指标中识别出在这些 DSC 的先前可扩展性分析中被忽略的，其中一些确实限制了它们的可扩展性。它还表明经验和知识是可以转移的：第一个示例被用作示例，以告知和简化在第二个示例中应用该技术的工作，从而减少创建模型的时间，即使对于非专家也是如此. 还评论了该技术的一些限制。第一个示例被用作示例，以告知和简化在第二个示例中应用该技术的工作，从而减少创建模型的时间，即使对于非专家也是如此。还评论了该技术的一些限制。第一个示例被用作示例，以告知和简化在第二个示例中应用该技术的工作，从而减少创建模型的时间，即使对于非专家也是如此。还评论了该技术的一些限制。