本文選題：地學數(shù)據(jù)　切入點：服務組合　出處：《中國礦業(yè)大學(北京)》2017年博士論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)促進地球探測信息技術(shù)不斷向著網(wǎng)絡(luò)服務的方向發(fā)展,而云計算技術(shù)更加推動空間數(shù)據(jù)共享和交互操作向著應用服務的方向發(fā)展。隨著地球探測過程中越來越復雜的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)解釋等業(yè)務過程,網(wǎng)絡(luò)服務技術(shù)中單個的原子服務提供的業(yè)務流程處理功能有限,無法滿足用戶的需求,需要通過各種分布式個體服務組合起來才能實現(xiàn)高質(zhì)量和復雜的地學業(yè)務功能。為了確保地學數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)運行的高效性,提前發(fā)現(xiàn)應用系統(tǒng)中潛在的錯誤以減少系統(tǒng)重新部署需要的成本等,滿足復雜的業(yè)務功能需求和有效部署在云計算平臺中,地學數(shù)據(jù)服務的建模分析顯得尤為重要和日益迫切,地學數(shù)據(jù)服務組合的模型被提出作為地學信息服務的研究基礎(chǔ)�；诳臻g數(shù)據(jù)的特征和網(wǎng)絡(luò)服務技術(shù)基礎(chǔ)上,研究首先構(gòu)建地學數(shù)據(jù)服務模型,提出基于Petri網(wǎng)的地學數(shù)據(jù)服務組合模型,完成地學數(shù)據(jù)服務組合模型的正確性驗證分析,然后完整描述地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的建模分析和系統(tǒng)實現(xiàn),最后在地學數(shù)據(jù)服務組合模型的基礎(chǔ)上,將地學數(shù)據(jù)服務組合模型部署到云計算平臺中,開展云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的部署策略研究和優(yōu)化研究。研究的主要成果包括如下五個部分:1.提出了基于Petri網(wǎng)的地學數(shù)據(jù)服務組合模型,并從可達性,死鎖性,有界性和優(yōu)化性方面驗證模型的正確性。地學數(shù)據(jù)服務的描述是基于基本的服務實體的描述基礎(chǔ)上的。地學數(shù)據(jù)服務組合的建模需要服務的描述和服務之間的關(guān)系描述,地學數(shù)據(jù)服務組合的建模過程是基于服務網(wǎng)絡(luò)建模方法和四種基本的結(jié)構(gòu)模式完成的,用于詳細表述異步和并發(fā)的復雜地學數(shù)據(jù)服務組合過程。在將服務、服務組合應用服務網(wǎng)建模之后,服務組合模型的正確性的驗證問題就轉(zhuǎn)變成服務網(wǎng)的活性、有界性和死鎖性等的驗證�；赑etri網(wǎng)的地學數(shù)據(jù)服務組合模型及其正確性驗證,可以在地學數(shù)據(jù)服務組合模型的建模階段發(fā)現(xiàn)潛在的錯誤,避免地學數(shù)據(jù)服務組合模型在運行階段錯誤執(zhí)行,能夠縮短運行階段查找錯誤的時間,減少重新部署所需要的成本,增加業(yè)務流程的可實現(xiàn)度,以較低的成本達到整體最優(yōu)。2.完整的描述了地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的建模階段和實現(xiàn)階段。三維地質(zhì)模型的切割過程是一個典型的業(yè)務過程,研究中以地質(zhì)模型切割的業(yè)務過程為例,完整的描述了地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的建模過程和實現(xiàn)過程。為了實現(xiàn)應用系統(tǒng)執(zhí)行的高效性和準確性,結(jié)構(gòu)的完整性是必須的。建模階段集中在地學數(shù)據(jù)服務組合的建模和分析方面,實現(xiàn)階段集中在地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的執(zhí)行方面。在提出的服務網(wǎng)基礎(chǔ)上,復雜的服務流程可應用服務組合網(wǎng)的方法建模。首先對地學數(shù)據(jù)服務組合建模并且驗證分析其正確性,然后以三維地質(zhì)模型切割為例,提出地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)設(shè)計的通用框架,最后描述地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的實現(xiàn)過程。服務組合應用于地學數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)的優(yōu)勢,包括成本低,效率高,易于應用,靈活性,可復用性和易于部署等。3.研究了云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的部署策略問題。地學數(shù)據(jù)服務組合模型及其網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)在構(gòu)建和實現(xiàn)之后,被部署到云計算平臺中。云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合網(wǎng)絡(luò)應用系統(tǒng)高效運行的核心問題是如何選擇最優(yōu)的服務組合成復雜的服務,執(zhí)行服務組合,以滿足復雜的功能需求和實現(xiàn)高服務質(zhì)量,被歸結(jié)為優(yōu)化問題。服務組合的部署策略是影響地學數(shù)據(jù)服務組合質(zhì)量的一個很重要的因素,因此采用何種合適的部署策略是一個重要的問題。本研究中考慮的服務質(zhì)量因素包括成本和響應時間,首先在應用系統(tǒng)和服務之間建立關(guān)聯(lián)模型,應用有向非循環(huán)圖來描述部署在云計算平臺中的應用系統(tǒng)的復雜服務之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,然后服務部署問題被映射為圖的k分割優(yōu)化問題,最后應用兩階段方法解決圖的分割優(yōu)化問題。一系列的實驗驗證了所提出的服務部署策略的可行性和有效性,所提出的服務部署策略明顯優(yōu)于改進的貪心算法,其中改進的貪心算法經(jīng)常用于圖的分割問題。4.構(gòu)建云計算平臺中網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化的模型。在進一步探討云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的優(yōu)化研究之前,需要構(gòu)建云計算平臺中的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。云計算平臺中網(wǎng)絡(luò)拓撲的優(yōu)化問題描述為,云計算系統(tǒng)中存在成千上萬的處于不同地理位置的服務器,如何將服務器有效組織是云計算系統(tǒng)高效穩(wěn)定運行的關(guān)鍵問題之一,被歸結(jié)為網(wǎng)絡(luò)拓撲優(yōu)化問題�？紤]到云資源提供者和云用戶,抽象出通用的云計算平臺中網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),提出了以成本低和路徑最短為目標函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化的模型,應用遺傳算法和模式搜索算法的混合算法優(yōu)化。遺傳算法關(guān)注全局最優(yōu)解而模式搜索更關(guān)注局部最優(yōu)解。在應用混合算法的過程中,云計算平臺中網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的魯棒性得到驗證。5.探討云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的優(yōu)化算法研究,在已有的理論方法研究基礎(chǔ)上,統(tǒng)一服務質(zhì)量QoS參數(shù),解決從服務池中選擇合適服務,提出服務組合限制,確定重要服務質(zhì)量QoS,最終提出云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合優(yōu)化的算法。探討云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的資源調(diào)度算法研究,重點分析服務質(zhì)量QoS要求,識別最佳工作負載-資源對,為云工作負載調(diào)度合適資源。在資源供應方面,根據(jù)云用戶的服務質(zhì)量QoS要求為給定工作負載識別足夠資源。在資源調(diào)度方面,根據(jù)資源供應選擇的資源映射執(zhí)行云用戶工作負載。在已有的不同資源調(diào)度標準和參數(shù)下的資源調(diào)度算法研究基礎(chǔ)上,提出云計算平臺中地學數(shù)據(jù)資源調(diào)度的算法。探討云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的負載均衡算法研究,重點分析云計算平臺中的負載均衡定量指標如響應時間,可擴展性,資源利用率,通量,容錯和性能等。在已有的云計算平臺中負載均衡算法的研究基礎(chǔ)上,提出云計算平臺中地學數(shù)據(jù)服務組合的負載均衡算法。
[Abstract]:Network technology to promote the development of earth exploration information technology continuously toward the direction of network services, and cloud computing technology to promote the sharing of spatial data and the development of interactive operation toward the direction of the service. With the application of data acquisition in the process of earth exploration is more and more complex, data processing and data interpretation of business process, a single web service technology in atomic service the business process function is limited, unable to meet the needs of users, through a variety of distributed individual services together to achieve high quality and complex to learn business functions. To ensure that the learning efficiency of data application system, to discover their potential applications in the system to reduce the system error re deployment needs cost. To meet the functional requirements of complex and effective deployment in the cloud computing platform, modeling data service analysis is particularly As an important and urgent, models of geo data service composition is put forward as the basic research of geological information services. Based on spatial data characteristics and network service technology on the basis of research first builds geoscience data service model, put forward Petri network learning model based on the analysis of data service composition, verify the complete study the combined data service model, implementation analysis and system modeling and complete description of the geo data services combination network application system, finally combining data service model based on the geological data, the service composition model deployed in cloud computing platform, cloud computing platform to carry out geological data service composition deployment strategy research and optimization research. The main results of the research includes five parts as follows: 1. proposed Petri network data service model based on the combination of science, and from the reachability, deadlock and boundedness The correctness of verification and optimization of the model. To describe data services is based on the description of the basic service entity. The description of the relationship between modeling combined data service needs and description of service, the modeling process of geoscience data service composition is to complete the service network modeling method and four kinds of based on the basic structure model, for detailed asynchronous and concurrent complex geo data service composition process. In the service, after the service composition application service network modeling, verified the correctness of the service composition model into service network activity, verification of circles and deadlock. The Petri network study of data service composition model and its correctness is verified based on the modeling stage can combine data services model in the discovery of potential errors, avoid data service composition model in operation Phase error, can shorten the operation time of the phase errors, reduce re deployment costs, increase the realization of business process, with low cost to achieve the optimal overall modeling stage.2. complete description of the data service composition of network application system and implementation stage. The cutting process of 3D geological model is a typical business process, business process in order to study the geological model of cutting as an example, a complete description of the modeling process of geo data services combination of network application and implementation process of the system. In order to achieve high efficiency and accuracy of application system implementation, structural integrity is a must. The modeling stage of centralized modeling and analysis science data service composition in the implementation stage of centralized data network application system in the service composition execution. In the service network based on complex Service process modeling method of application service combination network. Firstly, the geo data service composition modeling and analysis to verify its correctness, and as an example to 3D model cutting, put forward general framework of geo data services combination network application system design, implementation process and finally describe geoscience data service composition of network application system. A combination in the geo data network application system advantages, including low cost, high efficiency, easy to use, flexibility, reusability and deployment strategy can be easily deployed on the.3. cloud computing platform in geo data service composition. Geoscience data service composition model and network application system in the construction and implementation. To be deployed in cloud computing platform. Cloud computing platform in the core issue for the efficient operation of data service composition of network application system is how to select the optimal service group The synthesis of complex services, implementation of the service composition, in order to meet the functional requirements of complex and high quality of service, is formulated as an optimization problem. The service portfolio deployment strategy is a very important factor to influence quality of data service composition, so the appropriate deployment strategy is an important issue. The quality factors considered in this study include the cost and response time, first built the relation model between the application systems and services, application of directed acyclic graph to describe the relationship between the deployment of complex service computing application system platform in the cloud between the service deployment problem is then mapped to the optimization problem of graph K segmentation. The application of two stage method to solve the optimization problem of segmentation graph. A series of experiments to test the proposed service deployment strategy is feasible and effective, the proposed service deployment strategy in Ming Dynasty Improved significantly better than the greedy algorithm, the improved greedy algorithm is frequently used.4. segmentation map to build cloud computing network topology optimization model of the platform. Before optimization research in cloud computing platform to further explore the geological data service composition, need to build cloud computing optimization model of network topology description optimization platform. The problem of cloud computing platform for network topology, cloud computing in different geographic locations there are tens of thousands of server systems, how to effectively organize the server is one of the key issues of cloud computing system efficient and stable operation, has been attributed to the network topology optimization problem. Considering the cloud resource providers and cloud users, abstracts the common Cloud Calculation of the topological structure of the network platform, put forward to the low cost and the shortest path for network topology optimization objective function model, using genetic algorithm Hybrid optimization algorithm and pattern search algorithm. The genetic algorithm on the optimal solution and the pattern search is more concerned about the local optimal solution. In the process of application of the hybrid algorithm, optimization algorithm for cloud computing robust network topology in the platform is verified on.5. cloud computing platform in geo data service composition, based on the theory the existing methods of research, unified QoS quality of service parameters, select the appropriate solution service from the pool, the service composition, determine the quality of service QoS, finally put forward the cloud computing platform in the data service composition optimization algorithm. The resource scheduling of cloud computing platform in geo data service composition, key analysis of quality of service requirements of QoS, the best working load on load identification resources, scheduling appropriate resources for cloud work. In the supply of resources, according to the cloud user service quality The amount of QoS required for a given work load identification of sufficient resources. In resource scheduling, resource mapping according to the resource supply chosen to execute the cloud user workloads. Based on the research of resource scheduling algorithms in different resource scheduling and parameters under the existing standard, the cloud computing platform in the data resource scheduling algorithm. Research on load balancing algorithm in the discussion of cloud computing platform, data service composition, focus on the analysis of cloud computing platform in the load balancing quantitative indicators such as response time, scalability, resource utilization, throughput, fault tolerance and performance. In the existing cloud computing platform based on load balancing algorithm on the proposed load balancing algorithm in cloud computing platform in the data service composition.

【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P628

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本文編號：1654567