發(fā)布時間：2020-11-10 07:08

　　 近二十年來,電子商務和電子政務不斷發(fā)展和成熟。為了滿足各個領域對業(yè)務過程自動化和執(zhí)行效率的要求,商務工作流的應用越來越廣泛,各類商務工作流系統(tǒng)也不斷涌現(xiàn)。商務應用場景中最顯著的特征是工作流實例的并發(fā)性——通常有大量并發(fā)的工作流實例以分布的形式被執(zhí)行,每個實例對應一個用戶或者系統(tǒng)請求。為了保障大規(guī)模并發(fā)實例執(zhí)行所需的計算能力和足夠的可擴展性,越來越多的商務工作流管理平臺遷移到云環(huán)境當中,利用云計算技術提供的高效和可擴展的計算能力保障工作流實例的執(zhí)行。典型的云工作流系統(tǒng)包括 Amazon Simple Workflow、IBM BPM on Cloud 和 SwinFlow-Cloud 等。商務應用中最重要也是最基本的屬性是邏輯正確性,接收到處理請求之后必須通過正確的處理邏輯給系統(tǒng)或者用戶返回正確的計算結果。而商務工作流系統(tǒng)作為一類典型的實時性系統(tǒng),其計算的正確性不僅在于工作流實例執(zhí)行過程中的邏輯正確性,還需要考慮工作流實例的時序正確性,即工作流實例的響應時間是否與預先設定的時間約束或者時序規(guī)約保持一致。如果工作流實例的響應時間約束條件得不到滿足,大量的用戶請求不能在時間約束內得到響應,不僅會使用戶滿意度下降,還可能導致返回的結果因為過期而失效,甚至會造成巨大的經(jīng)濟損失。因此,大規(guī)模并發(fā)執(zhí)行的商務工作流實例能否達到預期的按時完成率(在時間約束內執(zhí)行完成的比例)是衡量商務工作流系統(tǒng)服務質量的一個重要方面。然而,由于云計算環(huán)境的動態(tài)性以及工作流實例在執(zhí)行過程中出現(xiàn)的不確定性等因素的影響,局部工作流活動在執(zhí)行過程中可能出現(xiàn)不同程度的響應時延,從而影響整個工作流實例的按時完成。此外,并發(fā)執(zhí)行的工作流活動之間對處理資源的競爭以及工作流實例中前后活動的邏輯依賴關系會加劇工作流局部延時的擴散和傳播,并最終對工作流實例的按時完成率造成嚴重的影響。保障云環(huán)境下商務工作流實例的時序正確性主要面臨以下幾方面的困難。(1)工作流實例的大規(guī)模并發(fā)的特性使得每個實例的時序狀態(tài)難以監(jiān)控;(2)工作流實例執(zhí)行過程中的動態(tài)性以及工作流活動的響應時延的傳播特性使得工作流實例的時序狀態(tài)難以度量和驗證;(3)由于商務工作流實例的執(zhí)行時間較短,檢測到時序異常之后需要迅速、有效的進行異常處理,以保障其在時間約束內按時完成。對于上述問題,現(xiàn)有的工作流監(jiān)控和驗證等相關方面的研究都無法提供有效的解決方法。為此,本文針對云環(huán)境下商務工作流(以下簡稱“商務云工作流”)的時序正確性進行了一系列的研究,研究目標是保障商務云工作流實例的實際按時完成率不低于預先設定的目標值。特別說明的是,本文中提到的工作流“時序”是指在流程構建階段由流程設計者預先設定的時間信息,比如工作流活動的平均執(zhí)行時間和工作流實例的總體響應時間等。如果一個工作流實例或者活動違反時間約束,則稱其時序行為出現(xiàn)異常,簡稱時序異常。時序一致性是指工作流執(zhí)行過程中時間約束的滿足性,即工作流運行時狀態(tài)與工作流構建階段設定的時序服務質量規(guī)約(本文具體指目標按時完成率)之間的一致性關系。如果兩者的關系保持一致,則稱商務工作流實例具有時序正確性。圍繞上述目標,本文進行了以下三項主要的研究工作:(1)工作流時序異常數(shù)量的靜態(tài)預測工作流的生命周期由工作流構建階段和運行階段兩部分組成。本文提出了一種基于傳染病模型的工作流時序異常的靜態(tài)預測方法,在工作流構建階段對運行過程中可能違反時間約束的工作流活動的數(shù)量進行預測,估算出每一類工作流活動中可能違反其對應的時間約束的活動數(shù)量。靜態(tài)預測得到的結果可以為工作流相關配置(如時間約束和執(zhí)行環(huán)境)的優(yōu)化以及工作流實例執(zhí)行過程中時序異常處理提供參考。據(jù)文獻查證,本文提出的方法是首次在工作流實例運行之前對運行過程中可能出現(xiàn)的時序異常進行預測。實驗結果表明,當商務工作流實例的并發(fā)量為10000時,預測結果的平均相對誤差小于10%。(2)傳播敏感的工作流時序一致性驗證為了監(jiān)控和驗證商務云工作流的運行時時序一致性狀態(tài),本文提出了一種傳播敏感的工作流時序一致性驗證策略,相比較于現(xiàn)有的時序驗證方法,本文提出的策略在驗證效率和效果兩方面都表現(xiàn)出更好的性能。首先,采用工作流吞吐量來度量工作流實例的運行時狀態(tài),提出了一種基于吞吐量的時序一致性驗證模型。與現(xiàn)有的基于工作流響應時間的時序一致性驗證方法相比,基于吞吐量的驗證方法能大幅提高工作流時序監(jiān)控和驗證效率。此外,該模型充分考慮了響應時延在工作流系統(tǒng)中的傳播效應,能獲得更精確的時序一致性狀態(tài)。在此基礎上,結合現(xiàn)有的時序一致性檢測點選擇方法,本文提出了一種新的工作流時序一致性驗證策略,該策略能夠及時檢測出工作流實例執(zhí)行過程中的出現(xiàn)的時序不一致狀態(tài)。(3)適應性的工作流時序異常處理為了保證工作流實例的按時完成率,工作流時序一致性策略檢測到時序不一致之后,需要對已經(jīng)發(fā)生的時序異常進行處理。為此,本文提出了一種適應性的工作流時序異常處理策略。該策略通過添加額外的處理資源來加快工作流實例的執(zhí)行,增加整個系統(tǒng)的吞吐量,最終使工作流實例的按時完成率達到目標值。本文提出的工作流時序異常處理策略從新增資源的三個方面入手,首先定位到發(fā)生時序異常的云服務,再確定用于時序異常處理所新增的資源數(shù)量,最后通過一種適應性的方法確定新增資源的生命周期。該方法能夠以盡可能少的資源消耗處理檢測到的工作流時序異常,保證按時完成率�？偟膩碚f,針對云環(huán)境下商務工作流實例的時序正確性問題,本文進行了三部分研究工作,第一部分是在工作流構建階段進行靜態(tài)預測,后面兩部分內容是在工作流實例的運行時階段進行時序狀態(tài)的監(jiān)控、驗證和處理。為“如何保證大規(guī)模并發(fā)執(zhí)行的商務工作流實例在時間約束內按時完成”這一問題提供了有效的解決方案。本文采用云工作流原型系統(tǒng)SwinFlow-Cloud作為實驗環(huán)境來驗證上述策略的效果和有效性。
【學位單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.52
【部分圖文】：

圖３－１證券交易流程??每個交易日有上百萬的用戶同時在線，在峰值時期的交易量最高可以達到幾??百萬筆每秒，平均每秒的交易量大概幾千筆。圖３－１中的第一步是客戶委托，上??百萬個客戶在交易市場關閉之前隨時可能發(fā)生委托，全國４０００多個營業(yè)部需要??同時受理客戶提交的委托。在接收到客戶委托之后需，證券公司首先驗證委托數(shù)??據(jù)的有效性（步驟２），之后在證券交易所，被驗證有效的委托根據(jù)交易規(guī)則進行??擬合交易（步驟３）。生成交易數(shù)據(jù)和費用等各項指標（步驟４－５）。在交易市場??關閉之后，證券公司要對當天的所有交易進行存檔、匯總并完成清算。同時需要??計算各個證券公司的資金變化和股票交易量，然后把計算結果分發(fā)到結算公司以??及證券存托機構（步驟６－８）。這樣整個清算過程可以以分布的形式并發(fā)進行。當??證券公司收到清算數(shù)據(jù)文件時，經(jīng)過預處理之后在清算系統(tǒng)中完成清算，在大約??兩個小時的時間內處理完一個大小約５０ＭＢ，包含高達５０萬筆交易的數(shù)據(jù)文件??（步驟９）。對于每筆交易

之間的相互作用和依賴關系同樣值得關注。??３．?３預測策略概述??圖３－２綜合提煉了本章節(jié)的重點研宄內容，它主要包括兩部分。第一部分是??本文提出的時序異常預測策略，它在工作流構建階段預測執(zhí)行過程中可能出現(xiàn)的??時序異�；顒訑�(shù)量。第二部作為理論基礎，對同一個工作流活動不同粒度的多重??時序約束之間的依賴關系進行分析。??Ｓ?．２?Ｔｅｍｐｏｒａｌ??Ｉ．?Ｔｅｍｐｏｒａｌ?ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ?ＩＩ．?Ｔｅｍｐｏｒａｌ??ｇ?２?Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ?Ｓｅｔｔｉｎｇ?＾?Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ?Ａｎａｌｙｓｉｓ??＾Ｔｅｍｐｏｒａｌ?；Ｇｕｉｄｃ??：Ｆｅａｔｕｒｅｓ＾?：??：?ＳＰ丨丨Ｕ丨叩?ｎ?＠?Ａｎａｌｙｚｉｎａ??Ｐａｒａｌｌｅｌ?①?Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ?二＝Ａｃｔｉｖｉｔｙ?Ｓｔａｔｕｓ??Ｗｏｒｋｆｌｏｗ?ｉｎｓｔａｎｃｅｓ?Ｑｕｅｕｉｎｇ?Ｓｙｓｔｅｍｓ?ｂｙ?－?＞?ｉｎ?Ｑｕｅｕｉｎｇ??＾?Ｉｎｓｔａｎｃｅｓ?［ＡｃｔｉｖｉｔｙＴｙｐｅ??Ｓｙｓｔｅｍ?—??！?一一?ｙ??＾?Ｑｕｅｕｉｎｇ?／?Ｓｔａｔｕｓ??．２?Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?／?ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ??ｕ????Ｙ?，??｜?￣?Ｔｒａ＿ｉｓｓｉ〇ｎ?③?ｎｍｐｏｄ?＾???Ｗ?Ａｃｑｕｉｒｉｎｇ?＾?ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ??１??Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?Ｒｅｓｕｌｔｓ?Ｖ

每一類工作流活動與其對應的云服務構成一個排隊系統(tǒng)，而通過業(yè)務邏輯連接的??排隊系統(tǒng)則形成了一個排隊網(wǎng)絡。??如圖３－３所示，某個流程由若干個業(yè)務節(jié)點按照業(yè)務邏輯連接而成，在短時??間內該業(yè)務流程實例化生成大量相同類型的商務工作流實例。同類型的工作流活??動在圖中用同種顏色表示，它們依次進入同一個排隊系統(tǒng)當中等待執(zhí)行。某個工??作流實例的活動執(zhí)行完之后離開當前排隊系統(tǒng)，進入下一個排隊系統(tǒng)中等待執(zhí)行，??以此類推，直到整個實例執(zhí)行完成。排隊系統(tǒng)中的云服務屬于對應類型的工作流??活動的專用資源，即每一個云服務只能響應同一類型的工作流活動。由于每種類??型的活動的時間屬性不同，每一個排隊系統(tǒng)的排隊特征（包括隊列長度、平均等??待時間和云服務數(shù)量等）也各不相同。??３１??
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本文編號：2877640