A Rule-Based Approach for Process Discovery: Dealing with Noise and Imbalance in Process Logs

Effective information systems require the existence of explicit process models. A completely specified process design needs to be developed in order to enact a given business process. This development is time consuming and often subjective and incomplete. We propose a method that constructs the process model from process log data, by determining the relations between process tasks. To predict these relations, we employ machine learning technique to induce rule sets. These rule sets are induced from simulated process log data generated by varying process characteristics such as noise and log size. Tests reveal that the induced rule sets have a high predictive accuracy on new data. The effects of noise and imbalance of execution priorities during the discovery of the relations between process tasks are also discussed. Knowing the causal, exclusive, and parallel relations, a process model expressed in the Petri net formalism can be built. We illustrate our approach with real world data in a case study.

A Review of Dynamic Resource Management in Cloud Computing Environments

In a cloud environment, Virtual Machines (VMs) consolidation and resource provisioning are used to address the issues of workload fluctuations. VM consolidation aims to move the VMs from one host to another in order to reduce the number of active hosts and save power. Whereas resource provisioning attempts to provide additional resource capacity to the VMs as needed in order to meet Quality of Service (QoS) requirements. However, these techniques have a set of limitations in terms of the additional costs related to migration and scaling time, and energy overhead that need further consideration. Therefore, this paper presents a comprehensive literature review on the subject of dynamic resource management (i.e., VMs consolidation and resource provisioning) in cloud computing environments, along with an overall discussion of the closely related works. The outcomes of this research can be used to enhance the development of predictive resource management techniques, by considering the awareness of performance variation, energy consumption and cost to efficiently manage the cloud resources.     

计算网格的资源分发和发现机制

1 引言计算网格的资源管理系统是为实现计算网格系统资源共享所应提供的最主要的服务之一。计算网格资源管理系统的基本功能是接受来自计算网格范围内的机器的资源请求,并且把特定的资源分配给资源请求者,并且合理地调度相应的资源,使请求资源的作业得以运行。资源分发、资源发现和资源的调度构成了计算网格资源管理系统的最主要的内容。资源分发和资源发现提供方法,通过该方法,在计算网格内部的机器能够形成一个可用的资源和其状态的一个视图。资源     

基于计算资源运行时剩余能力评估优化云平台

云平台资源管理中存在资源供给与需求不匹配的问题,导致平台性能受到严重影响.针对此问题,基于相似任务建立运行时计算资源剩余能力评估模型,该模型利用云计算负载中相似任务执行逻辑相同的特点,使用相似任务代替测试程序量化资源剩余能力,避免了执行测试程序的计算资源代价;依据该模型提出了一种运行时云计算资源剩余能力分类评估方法RCE(resource capacity evaluation),该方法综合各方面因素评估运行时资源剩余能力,具有运行时代价低、评估结果准确且有时效性的特点.将RCE评估结果应用在若干算法中,以提高云平台资源供给与需求的匹配程度并优化云平台各方面性能;在独享环境和真实云环境中验证了RCE方法和基于RCE的算法,实验结果表明:RCE评估结果及时反映了计算资源能力变化,为算法和平台的优化提供了有力支持,基于RCE优化的算法解决了云计算资源管理中资源供给与需求不匹配问题并大幅提高云计算平台性能.     

基于Agent与分布式缓存的P2P资源发现策略

提出一种基于multi-agent与分布式缓存技术的资源发现模型,静态agent可维护本地资源信息,移动agents可通过在网络中的迁移来完成资源的发现,分布式缓存可以提供一种高效的搜索方式。在P2P网络中,使用该模型可快速找到资源,减少网络阻塞,改善扩展性与健壮性。     

校园计算网格环境中资源监测与资源发现研究

建设校园计算网格首先要解决资源监测与资源发现问题。资源监测为其他的网格中间件提供必要的与资源有关的性能数据,是资源发现和任务分配的基础。资源发现将网格中不被用户所知道的资源与请求使用资源的用户联系起来。资源发现功能的强弱直接决定了网格的使用效率和友好程度。本文结合校园计算网格本身的特点,给出了建设校园计算网格应实现的功能,着重探讨了资源监测与发现基本理论和相关技术,提出了资源监测与发现的方法,最后设计并实现了校园计算网格资源监测与发现服务。     

Toward Cloud Computing QoS Architecture: Analysis of Cloud Systems and Cloud Services

Cloud can be defined as a new computing paradigm that provides scalable, on-demand, and virtualized resources for users. In this style of computing, users can access a shared pool of computing resources which are provisioned with minimal management efforts of users. Yet there are some obstacles and concerns about the use of clouds. Guaranteeing quality of service (QoS) by service providers can be regarded as one of the main concerns for companies tending to use it. Service provisioning in clouds is based on service level agreements representing a contract negotiated between users and providers. According to this contract, if a provider cannot satisfy its agreed application requirements, it should pay penalties as compensation. In this paper, we intend to carry out a comprehensive survey on the models proposed in literature with respect to the implementation principles to address the QoS guarantee issue.      

Evaluation and Improvement of a Transition Business Process: A Case Study Guided by a Semantic Quality-Based Approach

A transition in an outsourced IT project is devoted to the transfer of the project from an outgoing project team to an incoming one. It is a complex, risky, and challenging building block of importance, identified as being a critical factor in the success of an outsourced project. Ensuring the good quality of a transition is then fundamental. We present here our experience on quality evaluation and improvement of a real transition in a public institution.     

准自相似业务流的SPN模型及其评价

该文研究了近似自相似业务的马尔可夫模型,提出了该模型的相位型表达式并据此将模型从离散时间域转换到连续时间域,笔者对一个处理自相似业务到达的简单队列系统进行了研究,比较了系统在实际跟踪的仿真情况下和模型数值分析情况下的性能,模型数值分析用无穷状态随机Petri网实现,研究表明:马尔可夫模型虽能较好地近似自相似性,但仍需进行改进。     

基于UML的人力资源管理的建模研究

利用UML对军队人力资源管理系统进行统一建模的设计。在开发军队人力资源管理综合信息系统之前,立足军队科技干部管理的实际需求,使用UML作为建模语言,采用例图表述军队博士后管理的角色定位,在此基础上构建静态结构模型和动态结构模型。     

具有QoS保证的服务资源联合分配与管理

提出一种具有QoS保证的资源管理系统架构,理论分析表明,该系统架构能够较好地适应资源的动态性;其次将服务资源联合分配问题归化为MMKP(multiple-choice multiple-dimension knapsack problem)问题,并提出两种资源联合分配算法:最优解算法RA_BBLP和启发式算法RA_MHEU,实验结果表明,RA_BBLP保证求得最优解,可作为其他算法的参照系,而RA_MHEU收敛速度极快且所求出的解集接近最优,是一种理想的资源联合分配 算法.     

基于资源共享的医疗服务流程的建模与仿真分析

针对目前患者到医院就诊等待时间长、医院内部资源利用效率低的问题,提出一种基于着色Petri网的医疗服务流程模型.利用仿真工具CPN Tools对整个医疗服务流程构建模型,在证明模型正确性的基础上对模型进行仿真分析与计算,获取患者就诊过程中各个环节的等待时间、被服务时间、医护人员的有效服务时间以及床位的有效服务时间等各项指标,最后通过对各项制约效率指标的分析,为资源进行合理调配,提高服务效率和资源利用率提供了理论依据.实验结果表明,该方法与以往就医模式相比,能够为流程重组及资源分配等各项优化措施提供事实数据,对同类研究具有一定借鉴意义.     

拟态通用运行环境的资源管理与调度技术

为达到拟态通用运行环境(MCOE)对已/未知后门和漏洞主动防御、安全威胁攻击及时阻断和数据完整性有效保障等拟态防御目标,提出拟态资源调度准则,基于该准则从拟态资源管理与MCOE框架的交互设计、拟态资源管理与调度等方面论述拟态资源管理服务与调度算法的设计与实现,构造拟态运行节点软硬件资源异构特征分类器及基于三级异构度分类的节点N元组和N异构执行体元组,实现N异构执行体、服务器运行节点资源及其资源对象的随机性、动态性和异构性最大化与资源调度负载均衡,并通过拟态管理服务实例验证了云容器集群上拟态资源管理调度算法的正确性与有效性。     

支持并行规划和设计的项目管理模型研究

给出了一个交互式的基于Petri网的项目管理模式,该模型利用Petri网描述并发事件的能力,将整个项目管理模式分解为规划网、监控网、预测网和资源管理网,并给出了Petri网表示的转换、项目监控、资源分配和冲突等问题的解决方法,基于以上模型的系统能较好地解决项目管理中系统的并行规划和设计,是一种比较有效的项目管理模型。     

基于SOA的高校人力资源与关系管理平台

针对高校人力资源服务和管理信息化的需求,采用面向服务体系结构(SOA),建设面向学校全局的人力资源和关系信息管理平台。实验结果证明,该平台能较好地实现异构系统的信息集成、共享,为人力资源对象提供个性化服务,并进一步提升学校业务部门的服务水平和信息系统的技术水平。     

区分服务网络的一种基于聚集状态的动态资源管理方案

提出了一种适用于区分服务网络的确保服务的动态资源提供方案:基于聚集状态的分布式动态资源管理。该方案在网络节点基于聚集状态进行接纳控制和动态资源预留,不需要核心节点保存单个流的状态,因此,该方案是可扩展的。方案包括一种轻量级动态资源预留协议和网络节点动态资源管理的相关算法,如状态建立、管理和接纳控制决策算法。该方案中,网络节点聚集状态的建立使用了基于实时流量测量的方法,在提供服务质量(QualityofService,QoS)保证的同时,得到了统计复用的增益,提高了资源的利用率,简化了信令协议,也使该方案具有很好的健壮性。     

网络功能虚拟化下服务功能链的资源管理研究综述

伴随着云计算,软件定义网络和网络功能虚拟化等网络新技术的出现,未来网络运维向着虚拟化、智能化的方向不断迈进.网络功能虚拟化提供了一种服务节点虚拟化的方法,它采用通用服务器替代传统网络中的专用中间件,可以大大降低网络运营商的建设和运营成本,提升网络管理的灵活性和可扩展性.由于网络端到端服务通常需要不同的服务功能,采用虚拟化技术构建网络服务功能链,进行资源的合理分配和调度成为一个重要的研究课题,引起了学术界和工业界的广泛关注.从网络功能虚拟化的技术背景出发,介绍了网络功能虚拟化下服务功能链资源管理的基础架构、技术基础和应用场景.而后基于服务功能链编排的不同阶段,将现有理论研究划分为4个部分：组链、部署、调度和按需缩放分别展开论述,从问题出发介绍和分析了研究现状.最后,针对现有存在问题,提出了一些拟解决方案,并对未来的研究方向进行了展望.     

基于网格的供应链信息系统的建模与分析

当今供应链的竞争已成为企业竞争的焦点,构建一个分布式、集成化的供应链管理信息系统已成为关键。结合供应链管理信息系统的特点,并基于Globus Toolkit和开放网格服务架构,该文构建了基于开放网格基础设施的供应链管理信息系统的模型。并通过一个实例利用时间Petri网进行建模分析,验证了该模型在提高供应链效率方面的作用。     

通信传送网资源管理信息系统研究与设计

本文根据通信网络的特点分析了其传送网资源管理系统设计的原则，在此原则基础上建立系统模型．最后给出了一个系统总体设计的基本框架。     

一种动态自适应的计算网格资源管理方法

提出了资源组的原子性分配,保证了同一作业相关资源的协同分配,并避免了资源申请的死锁问题和资源昀无效占用。首先,给出了网格资源管理框架;然后提出了资源分配方法的数学模型,并引入了资源分配求解的近似算法。