基于分组-分类的工作流活动多实例调度

引入活动多实例使得工作流的处理更加灵活,但引发了同步调度和数据共享冲突等问题。该文给出工作流活动多实例的灵活定义和分类,提出基于“分组-分类”的工作流活动多实例调度机制,将活动多实例分组启动、在同组中分类同步,以解决工作流执行中活动多实例的同步调度问题。该机制无须扩展标准工作流模型,具备一定的工作流语言表达能力。     

基于数据集约束的并行数据流建模与描述研究

为了简化带有数据集约束的抽象网格工作流语言(AGWL)的工作流建立过程,提出了一种基于扩展面向对象Petri网(DOPN)建模并行数据流的方法.研究了AGWL并行数据流的特点,在此基础上对面向对象Petri网进行扩展,设计了基于扩展面向对象Petri网描述的并行数据流模型,之后定义一套从DOPN到AGWL的映射规则.最后通过一个应用实例对一个带有数据集约束的数据流建立DOPN描述,并生成AGWL数据流代码.该方法简化了AGWL工作流建立过程,并保留了流程验证和仿真的扩展性.     

基于网络划分的多实例工作流模式解决方案

为了解决工作流多实例模式的问题,从网络划分的角度提出了一种解决方案,并以RTWD网工作流模型为基础,讨论了相关实现方法。该方法首先将包含多实例的工作流部分划分成一个子网,然后基于子网进行多实例的参数定义和运行控制。由于该划分方法与原工作流模型保持一致,可用原工作流引擎进行调度,从而大大简化了多实例工作流模式的实现。论文还基于该方法简单讨论了串行、同步并行、异步并行等多实例模式,验证了该方法的有效性。     

工作流活动多实例的调度控制

支持多实例的工作流管理系统为工作流过程处理带来极大的灵活性,活动多实例要解决的主要问题之一是多实例的调度控制.在分析了多实例的分配和汇聚等问题之后,针对过程中活动间不同活动语义的上下文,对活动多实例的活动属性进行了统一的形式描述,提出了活动多实例控制体Shell,用于控制活动多实例的分配和提交.Shell可以根据不同的活动语义,处理多实例的同步并控制整个过程的运行.Shell的提出解决了工作流执行中一个活动多个执行实例的同步执行问题.     

基于时间约束Petri网的工作流可调度性分析

引入时间参数控制工作流高效执行是工作流技术研究的重要内容之一。在工作流的Petri网模型中引入时间参数,不仅可以对工作流中的活动进行时间约束,而且能建立相应的工作流时间约束Petri网模型。文中在分析该模型的时间约束和可调度性的基础上,提出了对工作流可调度性分析验证方法及其相应的算法,最后通过一个实例说明了分析验证的过程。     

基于软件体系结构的反射工作流

提出了基于软件体系结构的反射工作流模型．作为元层的抽象软件体系结构和物理软件体系结构概念的分离,使得应用语义和实现技术相分离;映射元对象建立抽象软件体系结构到基层工作流任务结构的因果连接;行为元对象执行工作流实例的活动调度等功能．讨论了工作流活动和过程级别的动态性．     

基于数据流分析的工作流模型局部性研究

由于模型化简的方法存在着通用性的限制,工作流模型中控制流和数据流相结合的冲突检测通常要在整个模型范围内进行,模型维护的复杂性高。首先通过分析工作流模型中存在的时序依赖和数据依赖关系,以及二者应该满足的一致性,揭示出工作流模型的拓扑结构中存在着局部性。基于工作流模型的局部性原理提出活动的稳定子图,以及工作流模型重构后的局部区域求解方法,并对方法给予证明。最后的对比分析表明,工作流模型的拓扑结构发生变化时,控制流和数据流的一致性完全可以在局部范围内验证和维护,进而提高了模型维护的效率。     

基于时间约束Petri网的工作流可调度性分析

引入时间参数控制工作流高效执行是工作流技术研究的重要内容之一。在工作流的Petri网模型中引入时间参数，不仅可以对工作流中的活动进行时间约束，而且能建立相应的工作流时间约束Petri网模型。文中在分析该模型的时间约束和可调度性的基础上，提出了对工作流可调度性分析验证方法及其相应的算法，最后通过一个实例说明了分析验证的过程。     

基于控制关系和数据关系的科学工作流验证

面向科学问题求解的科学工作流具有以数据为中心的特性,其验证要求同时考虑控制流和数据流的合理性。为此,分析科学工作流中的4种控制关系和2种数据关系,给出相关合理性定义,提出相应算法以遍历获得科学工作流中存在的控制关系和数据关系,实现对科学工作流的合理性验证。通过正反实例证明了该验证方法的有效性。     

基于服务质量的云工作流调度优化算法

为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型。对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO)。在Cloud Sim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性。     

基于语义约束的资源工作流并发正确性保证

控制流结构中并发变迁的正确性是工作流模型正确性的基础．为保证模型的正确性，提出了资源语义约束工作流网的基本概念，丰富了控制流的数据语义，给出了两方面的控制流并发正确性：并发控制流与其数据语义的一致性检测算法及改正原则，保证了模型中的并发控制流结构的正确性；实例中基于数据语义约束的并发变迁正确性保证机制，提出了申请锁和释放锁的算法，保证了工作流实例中并发执行的正确性。     

图形工作流驱动的空间信息服务链研究

空间信息服务链由于其空间数据操作对时间的要求以及其应用于工作流对接口要求的特殊性,使得传统的工作流很难调度空间信息服务链,主要的问题在于接口不匹配以及运行效率低下.在传统WPS服务链的基础上,针对其不足提出了基于图形工作流的空间信息服务链聚合模型.通过分析工作流调度空间信息服务链存在的主要问题,提出相应的接口改进方法,以及基于地址引用、压缩GML的数据调度策略.并结合Kepler工作流引擎,给出了空间信息服务链聚合的具体过程.经过实验证明:基于图形工作流环境,不但突破了以往空间信息服务应用于工作流的接口瓶颈,而且改进的数据流调度策略有助于空间信息服务链执行效率的提高.     

Methods of resource management in problem-oriented computing environment

One of the important classes of computational problems is problem-oriented workflow applications executed in distributed computing environment. A problem-oriented workflow application can be represented by a directed graph whose vertices are tasks and arcs are data flows. For a problem-oriented workflow application, we can get a priori estimates of the task execution time and the amount of data to be transferred between the tasks. A distributed computing environment designed for the execution of such tasks in a certain subject domain is called problem-oriented environment. To efficiently use resources of the distributed computing environment, special scheduling algorithms are applied. Nowadays, a great number of such algorithms have been proposed. Some of them (like the DSC algorithm) take into account specific features of problem-oriented workflow applications. Others (like Min–Min algorithm) take into account many-core structure of nodes of the computational network. However, none of them takes into account both factors. In this paper, a mathematical model of problem-oriented computing environment is constructed, and a new problem-oriented scheduling (POS) algorithm is proposed. The POS algorithm takes into account both specifics of the problem-oriented jobs and multi-core structure of the computing system nodes. Results of computational experiments comparing the POS algorithm with other known scheduling algorithms are presented.     

基于部分生产重构的冷轧生产重调度方法

针对冷轧薄板生产过程单纯根据合同流向组织生产会造成合同在各物流流向中分配不均, 以及机组定修和突发故障等情况造成的部分流向生产停滞等问题, 建立了基于部分重构的冷轧生产过程混杂Petri网生产调度模型. 利用提出的有限搜索蚁群算法, 在不同生产流向的可替代机组之间, 根据机组的产能负荷对合同的生产流向进行部分重构, 实现合同生产过程的再规划与动态调度, 解决了部分机组停机定修和突发故障时的产能分配问题. 将本文提出的方法与全流程合同计划方法相结合, 利用上海宝钢冷轧薄板厂的生产数据进行测试, 表明了所提出的方法提高了冷轧全流程合同计划与调度效果的可行性.     

基于．NET的工作流应用系统设计

分析工作流引擎调度中过程实例和活动实例的状态信息,以关系数据库和.NET来实现工作流的执行引擎,介绍完整的过程E-R关系模型及其相关数据模型,阐述流程调度算法,给出应用实例.在轻量级的工作流管理系统中,该引擎能实现流程的顺利流转.文中设计的工作流引擎已成功应用于电信行业的工程项目管理系统中.     

一种适用突发流量的数据中心网络流调度策略

云数据中心网络的流调度问题是当下的一个研究热点.比较具有实用性的流调度是不假设流信息预先可知,但目前这类流调度方案在流量突发时的表现并不理想.提出了一种针对流量突发情况的流调度方案,通过将每流排队与多级反馈队列调度相结合,实现了一个基于流隔离的多级调度方案FISH,解决了流量突发情况下不同流的排队竞争问题.实验结果表明,该方案性能稳定,可以将小流完成时间降低8.6%以上.     

A market-oriented hierarchical scheduling strategy in cloud workflow systems

A cloud workflow system is a type of platform service which facilitates the automation of distributed applications based on the novel cloud infrastructure. One of the most important aspects which differentiate a cloud workflow system from its other counterparts is the market-oriented business model. This is a significant innovation which brings many challenges to conventional workflow scheduling strategies. To investigate such an issue, this paper proposes a market-oriented hierarchical scheduling strategy in cloud workflow systems. Specifically, the service-level scheduling deals with the Task-to-Service assignment where tasks of individual workflow instances are mapped to cloud services in the global cloud markets based on their functional and non-functional QoS requirements; the task-level scheduling deals with the optimisation of the Task-to-VM (virtual machine) assignment in local cloud data centres where the overall running cost of cloud workflow systems will be minimised given the satisfaction of QoS constraints for individual tasks. Based on our hierarchical scheduling strategy, a package based random scheduling algorithm is presented as the candidate service-level scheduling algorithm and three representative metaheuristic based scheduling algorithms including genetic algorithm (GA), ant colony optimisation (ACO), and particle swarm optimisation (PSO) are adapted, implemented and analysed as the candidate task-level scheduling algorithms. The hierarchical scheduling strategy is being implemented in our SwinDeW-C cloud workflow system and demonstrating satisfactory performance. Meanwhile, the experimental results show that the overall performance of ACO based scheduling algorithm is better than others on three basic measurements: the optimisation rate on makespan, the optimisation rate on cost and the CPU time.     

网格环境中基于负载均衡的工作流调度算法

由于网格工作流任务之间存在时序和数据依赖等关系,使得网格环境中工作流的调度问题成为一个NP完全问题。针对有向无环图(DAG)类型工作流提出一种调度算法,先确定关键路径,从而优先调度关键路径成员节点,该算法追求在最优时间跨度下的系统均衡负载,最后通过实验验证了该算法的有效性。     

Dependable Grid Workflow Scheduling Based on Resource Availability

Due to the highly dynamic feature, dependable workflow scheduling is critical in the Grid environment. Various scheduling algorithms have been proposed, but seldom consider the resource reliability. Current Grid systems mainly exploit fault tolerance mechanism to guarantee the dependable workflow execution, which, however, wastes system resources. The paper proposes a dependable Grid workflow scheduling system (called DGWS). It introduces a Markov Chain-based resource availability prediction model. Based on the model, a reliability cost driven workflow scheduling algorithm is presented. The performance evaluation results, including the simulation on both parametric randomly generated DAGs and two real scientific workflow applications, demonstrate that compared to present workflow scheduling algorithms, DGWS improves the success ratio of tasks and diminishes the makespan of workflow, so improves the dependability of workflow execution in the dynamic Grid environments.     

数据中心网络流量调度的研究进展与趋势

近年来,流量调度已经发展成为网络领域的热点研究问题.该问题主要决定何时以及以多大速率传输网络中的每条数据流,其对网络性能和应用性能都具有十分重要的影响.然而,在托管着许多大规模互联网应用的数据中心中,流量调度问题正面临着流量矩阵多变、流量种类混杂、以及流量突发等与流量模型相关的挑战.此外,随着数据中心规模的不断壮大,流量调度问题还面临着网络带宽动态化、网络拥塞随机化、以及网络目标多样化等与网络模型相关的挑战.为了进一步提升对数据中心流量调度的关注和理解,推动流调度技术在实际应用中的不断发展,本文分别从调度目标、调度方式和调度对象这三个维度对数据中心网络流调度的相关研究工作进行了分析和对比,并概括出如下结论:现有研究主要以分布式、集中式或混合式的调度方式对数据中心内、数据中心间或数据中心与用户间的流进行高效地调度,从而达到带宽保障、时限保障、最小化流完成时间、最小化Coflow完成时间、公平性保证、最小化流传输成本等目标.本文最后还指出了四个数据中心流调度的未来发展方向,并相应提出尚未解决的研究问题.