迁移实例状态监控及失败恢复机制

迁移工作流是一种多执行主体并发协同工作的工作流范型,其自组织、自协调特性决定了迁移实例的执行状态容易受到外部环境和内部执行状态的影响而发生异常。对异常状态的检测以及发生故障后的恢复是保障其可靠性的关键。然而目前已有的监控处理机制不能有效支持对此问题的处理,因此,提出一种基于层次监控模型的迁移实例失败的协调恢复机制,实现对多迁移实例执行状态的监控以及执行失败后实现状态的一致性恢复。初步的实验表明,该机制能有效监控具有并发协同行为的执行主体,并保障恢复的一致性。     

面向迁移工作流可靠执行的协同监控模型

当前跨机构的工作流管理中,对业务流程实施有效监控是保障其可靠执行的重要手段.然而,无论是传统的监控方法还是新近出现的针对移动个体的监督容错机制,均无法有效解决对类似迁移工作流这种多主体协调并发执行过程的异常监控以及协调恢复问题.首先给出迁移工作流执行框架,即一个业务流程由多个具有层次关系的迁移实例通过协商与协作而实现;在此基础上提出一种层次型协同监控模型(HCM3),模型根据执行同一工作流的不同迁移实例之间的组织层次关系,派遣不同的监控者实施监控,通过监控者之间的协调机制实现对异常状态在不同层次的诊断与处理,以保持全局状态的一致.模型能够实现监控的并发性和异常处理的层次性,在一定程度上避免了单点瓶颈,提高了工作流执行的可靠性.     

一种层次型迁移工作流容错执行框架

迁移工作流是一种基于移动agent的工作流管理技术,可靠性是其不容忽视的关键问题。目前已有的研究工作大多仅针对某一方面的特定问题,缺乏系统级模型支持。提出一种层次型容错执行框架,并实现了其中的通信容错、执行容错以及多迁移实例状态容错,初步的实验表明,该容错执行框架机制能够有效解决迁移实例在通信、执行和一致性状态等方面的容错,大大降低迁移实例夭折造成的工作流执行失败。     

一种基于扩展UML状态图的并发工作流验证方法

当并发执行工作流的多个实例时会导致数据流访问时语义的不一致。首先扩展了传统的UML状态图,用它进行工作流实例建模。然后把扩展的UML状态图建立的工作流模型转化为Biichi自动机,并用Biichi自动机之间的积表示多个工作流实例的并发模型。接着给出了和证明了根据并发模型中标记的命题公式判定并发冲突的定理。最后,由于随着实例数目的增加,并发模型中的状态数也会按每个实例的状态数倍增加,为了解决这一问题,在检测并发冲突的算法中采用了on—the—fly技术.     

基于任务片的旅行图生成算法研究

在迁移工作流模型中,迁移实例是工作流的执行主体,它可以在旅行图规定的工作位置之间连续迁移并利用位置服务完成一项或多项任务。给出一种基于任务片的旅行图生成算法,任务片是指可以在同一个工作位置上连续执行的任务序列。按照任务片组织旅行图,不仅有利于保证业务过程的执行语义,而且可以通过减少迁移次数,降低移动故障和移动安全导致的风险。     

基于虚拟执行的动态工作流演进算法

为实现工作流管理系统中工作流演进的控制,解决流程实例动态调整的问题,给出工作流模型相关定义的形式化表示及正确性标准,提出基于数据流相关信息历史记录的虚拟执行算法,适用于模型结构变化及模型存在循环结构等情况.该算法能判断流程实例能否迁移,通过回退和撤销的策略保证工作流实例快速迁移.具体应用实例证明了迁移算法的正确性与可行...     

工作流演进变化中迁移策略的自动生成

工作流演进变化中一个重要问题就是如何实现工作流实例的迁移问题。提出了一种支持演进变化的工作流过程模型及相关的实例模型和修改模型，并在此基础上提出了一种新的迁移策略。该策略中每个节点的迁移规则根据工作流模型修改点与实例执行路径的关系确定相应的迁移动作。此外，还提出了一个根据工作流模型修改点的偏序关系自动生成各节点迁移规则的算法。     

一种基于虚拟执行规则的工作流实例迁移方法

在基于形式化的工作流模型和具有历史执行记录的工作流实例定义基础上，给出了一个全面的、正确的工作流实例迁移判断标准，并且依据此判断标准提出了虚拟执行规则和迁移算法。与同类研究工作比较，该方法在适用性、正确性和可实现性等方面具有一定的先进性。     

迁移实例的事件管理研究

在迁移工作流系统中,迁移实例是任务执行的主体,记录迁移实例在其生命周期中所发生的事件是对其管理的基础。该文提出了迁移实例的事件管理策略,给出了迁移实例的事件结构和存储方式,讨论了事件的存储、检索、验证和统计分析过程。应用实例表明,迁移实例的事件管理策略可以明显改善对迁移实例的运行管理。     

面向目标的迁移工作流迁移路径的寻址与优化*

给出了一种面向目标的迁移工作流迁移路径的寻址与优化算法,研究了工作流的执行主体——迁移实例在动态环境中完成给定目标的迁移路径问题。借助ANDOR图理论,给出了算法的基本框架。     

An agent-oriented approach to process partition and planning in migrating workflow systems

Mobile agents act as the task executors in migrating workflow system. As the size of workflow is increased by including many tasks and branches, multiple mobile agents should be used where each agent is responsible for a branch of the workflow process and fulfills the workflow goal by cooperating with its partners. In this case, the workflow process needs to be partitioned into a set of sub-processes before execution so that each sub-process can be assigned to one mobile agent. This paper proposes a structured process partition approach that includes process structure partition and Quality of Service(QoS) objective partition. The former partitions a structured process into a set of sub-processes with dominant relations and each sub-process consists of a sequence of tasks. The latter distributes QoS objectives, such as the expected budget or deadline of the whole workflow, over all of the sub-processes. In addition, a sub-process execution planning algorithm with QoS objective based on Markov Decision Process (MDP) is also put forward in this paper. The experiment results show that the effects of workflow partition method and MDP based process planning method are sound.     

一种可靠性驱动的云工作流调度遗传算法

为了解决云环境中工作流调度的可靠性问题,提出了一种基于可靠性驱动信誉度模型的工作流调度遗传算法RDR-GA。算法以工作流执行跨度makespan与可靠性最优化为目标,设计了一种基于时间依赖的可靠性驱动信誉度模型,通过该模型可以有效评估资源可靠性。同时,为了寻找遗传最优解,算法设计了新的遗传进化和评估机制,包括：1)以进化算子对调度解中的任务-资源映射进行遗传进化;2)以两阶段MAX-MIN策略评估并决定调度解的任务执行序列。仿真实验结果表明,满足可靠性驱动的信誉度算法不仅能够以更精确的信誉度改善工作流应用执行可靠性,而且能够以比同类遗传算法更快的收敛速度得到进化更优解。     

一个基于同步器扩充的迁移工作流系统模型

通过对迁移工作流系统模型各要素进行分析,构建了一个基于Petri 网的迁移工作流系统模型。模型以同步器为库所,并在此上扩充了位置概念和资源与服务能力,适应了迁移环境下的变迁点火规则,动态地将迁移工作流系统中的任务集在迁移环境中得以体现,较好地模拟了迁移工作流系统整个运行过程。     

过程实例跃迁正确性判定准则研究

过程模型的动态更改会引起运行中的过程实例向更改后的过程模型跃迁,必须保证过程实例跃迁后运行的一致性。由于多分支结构的影响,不同过程实例的跃迁条件不易确定。研究了过程模型更改机制,通过删除、插入、修改三类元更改操作构造更改域。将过程执行历史能否重放作为过程实例跃迁正确性的判定准则,提出一种高效的过程实例精确跃迁条件评判方法,可以确定拥有不同路由结构、不同运行状态的过程实例的跃迁策略。该方法能适应多分支的过程模型,灵活性高,便于实现过程模型动态更改和实例跃迁的自动化。     

网格环境下费用约束的科学工作流可靠调度算法

网格基础设施是目前科学工作流应用规划、部署和执行的主要支撑环境.然而由于网格资源的自治、动态及异构性,如何在保障用户QoS约束下有效调度科学工作流是一个研究热点.针对费用约束下的科学工作流调度问题,为了提高其执行的可靠性,本文使用随机服务模型描述资源节点的动态服务能力并考虑本地任务负载对资源执行性能的影响,给出一种资源可靠性的评估方法,在此基础上提出一种费用约束下的科学工作流可靠调度算法RSASW.仿真实验结果表明RSASW算法相对于GAIN3,GreedyTime-CD及PFAS算法,对工作流的执行具有很好的可靠性保障.     

一种满足可靠性和能效的云工作流调度方法

为了同步解决云工作流调度时的失效和高能耗问题,提出一种基于可靠性和能效的工作流调度算法。算法为了在截止时间的QoS约束下最大化系统可靠性并最小化调度能耗,将工作流调度过程划分为四个阶段:计算任务优先级、工作流任务聚簇、截止时间子分配和任务调度。算法在满足执行次序的情况下对任务进行拓扑排序,并以通信代价最小为目标对任务进行聚簇;将截止时间在任务间进行子分割;以合适的频率/电压等级对聚簇后的任务进行调度,在确保可靠性的前提下最小化系统能耗。通过随机任务图和高斯消除任务图进行综合仿真测试,结果表明算法在降低总体能耗和提高工作流调度可靠性方面均优于对比算法。