云計算環(huán)境下動態(tài)流程優(yōu)化調(diào)度問題研究.pdf

1、近兩年，大規(guī)模實(shí)例密集型工作流應(yīng)用需求不斷增加，為工作流技術(shù)提供了更加廣闊的需求空間。在制造領(lǐng)域中的一些工作流不僅規(guī)模大、實(shí)例密集，而且實(shí)例之間還存在一定的依賴性。這使當(dāng)前工作流系統(tǒng)從應(yīng)用范圍和能力上，都難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的需要。云工作流的提出為解決當(dāng)前應(yīng)用中大規(guī)模密集型應(yīng)用提供了技術(shù)手段。一方面，大量的云服務(wù)能夠滿足工作流執(zhí)行的要求，最大程度滿足用戶的需要;另一方面，大量的云服務(wù)能夠通過工作流組織起來，用戶可以通過可視化建模方式組織自己

2、所需的業(yè)務(wù)流程。
　　 云工作流服務(wù)本身和其它服務(wù)一樣，都是通過服務(wù)定制的方式給用戶提供服務(wù)的。在工作流初始化階段，用戶首先在云計算平臺上簽署云服務(wù)使用契約，提交業(yè)務(wù)流程的定義，搜索匹配所需云服務(wù)，并與流程的定義進(jìn)行綁定。在工作流執(zhí)行階段，工作流引擎將根據(jù)用戶指定的QoS限制，采用優(yōu)化策略進(jìn)行負(fù)載均衡調(diào)度。如果在此過程中出現(xiàn)QoS沖突，工作流引擎會根據(jù)預(yù)先的設(shè)定對沖突進(jìn)行處理。
　　 在這一過程中，工作流的運(yùn)行環(huán)境發(fā)生了

3、巨大變化。用戶對云工作流系統(tǒng)的性能、效率、安全等非功能性方面要求很高。而云工作流系統(tǒng)必須能夠支持和滿足這種需要，在其生命周期內(nèi)滿足不同組織和用戶的個性化QoS定制要求。為適應(yīng)這種改變，工作流中的一些典型問題，需要被重新提出，如體系結(jié)構(gòu)問題，調(diào)度問題，資源管理問題等。
　　 云工作流系統(tǒng)構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)的研究得到了國家863高新計劃項(xiàng)目《支持裝備制造產(chǎn)業(yè)集群業(yè)務(wù)協(xié)同服務(wù)支持平臺》和《業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的中小企業(yè)群信息化服務(wù)平臺開發(fā)與應(yīng)用》等科研

4、項(xiàng)目的資助，以山東省制造業(yè)信息化服務(wù)平臺為依托，在平臺原有功能基礎(chǔ)上，通過擴(kuò)展流程服務(wù)組件，使其能夠滿足云計算環(huán)境下用戶對工作流服務(wù)的個性化QoS定制需要。結(jié)合制造領(lǐng)域的應(yīng)用背景，對云工作流系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、生命周期、組合流程、任務(wù)調(diào)度、資源管理等方面進(jìn)行了初步探討。
　　 本文所做工作的主要貢獻(xiàn)包括四個方面:
　　 1.提出了面向?qū)嵗芗蛻?yīng)用的云工作流系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
　　 云工作流系統(tǒng)利用云計算提供的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，

5、組織、協(xié)同云服務(wù)提供商所提供的各種類型的服務(wù)，滿足云計算環(huán)境下實(shí)例密集型應(yīng)用需求。因此，將云工作流系統(tǒng)與云計算平臺體系結(jié)構(gòu)各層進(jìn)行對應(yīng)，提出了云工作流系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。同時，將云工作流的生命周期分為四個過程，其中建模與仿真過程在工作流構(gòu)建階段進(jìn)行，搜索匹配及調(diào)度執(zhí)行在工作流運(yùn)行階段進(jìn)行，交易與評價過程在工作流完成階段進(jìn)行的。
　　 2.提出了基于動態(tài)流程的服務(wù)組合協(xié)同模型
　　 云工作流系統(tǒng)引擎在工作流執(zhí)行階段將用戶的流程服

6、務(wù)請求優(yōu)化調(diào)度到云服務(wù)提供商提供的服務(wù)資源上執(zhí)行。由于云計算環(huán)境下的服務(wù)提供商所發(fā)布的服務(wù)具有異構(gòu)性，需要在平臺上提供統(tǒng)一的封裝、資源選擇與綁定標(biāo)準(zhǔn)。因此，提出了支持服務(wù)協(xié)同的動態(tài)組合流程方法，包括業(yè)務(wù)功能建模、服務(wù)搜索匹配、服務(wù)動態(tài)綁定，并針對組合流程中服務(wù)依賴關(guān)系，提出了對服務(wù)依賴度的驗(yàn)證算法。
　　 3.提出了基于QoS優(yōu)化的任務(wù)預(yù)調(diào)度模型與算法
　　 由于采用了按需付費(fèi)的服務(wù)模式，云工作流需要為用戶提供高服務(wù)質(zhì)量

7、(QoS)?；赒oS感知的工作流調(diào)度方法，加入了對服務(wù)QoS條件的限制。在服務(wù)層調(diào)度中，采用改進(jìn)的全局遺傳演化方法，對工作流任務(wù)進(jìn)行預(yù)調(diào)度，提高了工作流執(zhí)行階段的系統(tǒng)吞吐率。
　　 4.提出基于負(fù)載感知的資源管理與延遲調(diào)度策略與算法
　　 為了確保在工作流執(zhí)行階段服務(wù)資源充足，提升平臺的峰值負(fù)載能力，滿足每個實(shí)例任務(wù)的QoS限制。在任務(wù)層的調(diào)度中，提出了基于負(fù)載感知的延遲調(diào)度策略，重點(diǎn)研究了調(diào)度時機(jī)選擇問題，給出了延遲