本文關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下的實(shí)例密集型工作流調(diào)度算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著農(nóng)業(yè)科技的飛速發(fā)展,農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)具有了規(guī)模巨大、范圍廣泛、類型多樣以及處理時(shí)效性強(qiáng)等大數(shù)據(jù)特征,農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)應(yīng)時(shí)而生。項(xiàng)目“國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)加工與匯交軟件系統(tǒng)平臺(tái)”以農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)為載體提供一系列審核服務(wù),具有業(yè)務(wù)流程簡(jiǎn)單、高并發(fā)性、高資源競(jìng)爭(zhēng)性、高服務(wù)質(zhì)量等特點(diǎn),屬于實(shí)例密集型工作流。然而,現(xiàn)有的實(shí)例密集型工作流研究缺乏對(duì)于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)特定用戶偏好的QoS參數(shù)集定義和表達(dá)模型以及相應(yīng)的調(diào)度算法。因此在這個(gè)背景之下,本文以提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo),探索農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下的實(shí)例密集型工作流的調(diào)度算法。主要工作如下:1)研究了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下實(shí)例密集型工作流系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。結(jié)合工作流參考模型、云計(jì)算系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),闡述了如何在云環(huán)境搭建工作流系統(tǒng),進(jìn)而說(shuō)明了如何建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下實(shí)例密集型工作流的體系結(jié)構(gòu)。最后結(jié)合背景項(xiàng)目的業(yè)務(wù)流程說(shuō)明了該系統(tǒng)的運(yùn)行方式。2)確定了QoS參數(shù)集。首先通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)特征及其匯聚模式、實(shí)例密集型工作流平臺(tái)特征、用戶對(duì)于平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量要求等多方面的分析,選取了能夠代表用戶偏好的QoS參數(shù)。緊接著為這些參數(shù)定義了表達(dá)模型與數(shù)值約束,以此為算法中QoS綜合計(jì)算提供支持。最后制定了輕量級(jí)的QoS參數(shù)獲取機(jī)制,供用戶進(jìn)行設(shè)置并方便系統(tǒng)獲取參數(shù)。3)提出農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下基于多QoS的實(shí)例密集型工作流調(diào)度算法MQISA。首先引入效用函數(shù)對(duì)QoS參數(shù)進(jìn)行綜合計(jì)算以優(yōu)化待調(diào)度實(shí)例序列,同時(shí)使算法具有一定彈性。然后分解總體截止期限并給每個(gè)任務(wù)分配子期限。最后根據(jù)不同的用戶偏好類型設(shè)置相應(yīng)的任務(wù)分配策略�；谏鲜鲅芯砍晒�,在WorkflowSim仿真平臺(tái)上對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)了兩組實(shí)驗(yàn)。第一組實(shí)驗(yàn)設(shè)置了與CTC算法相同的前提,結(jié)果表明本算法的任務(wù)平均執(zhí)行成本相比CTC算法降低了17.65%,同時(shí)證實(shí)了QoS參數(shù)的有效性;第二組實(shí)驗(yàn)運(yùn)用三種偏好類型表示用戶三種典型傾向,結(jié)果表明對(duì)于用戶對(duì)執(zhí)行時(shí)間和執(zhí)行成本的不同偏好傾向,本算法可以給予較好的支持。
【關(guān)鍵詞】：農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù) 實(shí)例密集型 云工作流 服務(wù)質(zhì)量
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S126;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 選題背景9-11
• 1.2 工作流調(diào)度技術(shù)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 工作流調(diào)度技術(shù)研究在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)中面臨的挑戰(zhàn)12-13
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容及主要貢獻(xiàn)13-14
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)14-17
• 第2章 相關(guān)工作17-25
• 2.1 云工作流概述17-19
• 2.1.1 工作流的相關(guān)概念17-19
• 2.1.2 云工作流的相關(guān)概念及特點(diǎn)19
• 2.2 QoS概述19-21
• 2.2.1 QoS的定義19-20
• 2.2.2 QoS參數(shù)模型與控制方法20-21
• 2.3 實(shí)例密集型工作流調(diào)度算法21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下實(shí)例密集型工作流系統(tǒng)架構(gòu)25-33
• 3.1 云計(jì)算環(huán)境下工作流系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)25-27
• 3.1.1 云計(jì)算系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)25-26
• 3.1.2 云工作流系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)26-27
• 3.2 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下的實(shí)例密集型工作流體系結(jié)構(gòu)27-30
• 3.3 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下的實(shí)例密集型工作流運(yùn)行實(shí)例30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 QoS參數(shù)及其表達(dá)模型與獲取機(jī)制的研究33-41
• 4.1 QoS參數(shù)選擇目的與原則33-34
• 4.2 QoS參數(shù)集的選取及表達(dá)模型34-39
• 4.2.1 面向農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)特征的QoS參數(shù)集選取及其表達(dá)模型34-37
• 4.2.2 面向?qū)嵗芗凸ぷ髁鲌?zhí)行特征的QoS參數(shù)集選取及其表達(dá)模型37-39
• 4.3 輕量級(jí)QoS獲取機(jī)制39-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第5章 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下基于多QoS的實(shí)例密集型工作流調(diào)度算法41-51
• 5.1 工作流模型描述41-42
• 5.1.1 任務(wù)模型41-42
• 5.1.2 服務(wù)資源模型42
• 5.2 QoS綜合策略42-44
• 5.2.1 數(shù)據(jù)的QoS參數(shù)值的獲取方式42-43
• 5.2.2 QoS綜合計(jì)算43-44
• 5.3 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)下基于多QoS的實(shí)例密集型工作流調(diào)度算法44-49
• 5.3.1 算法思想44-45
• 5.3.2 算法流程45-49
• 5.4 本章小結(jié)49-51
• 第6章 算法仿真及結(jié)果分析51-59
• 6.1 WorkflowSim實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)51-54
• 6.1.1 WorkflowSim體系架構(gòu)51-52
• 6.1.2 WorkflowSim仿真擴(kuò)展52-54
• 6.2 實(shí)驗(yàn)仿真54-55
• 6.2.1 工作流實(shí)例及QoS參數(shù)設(shè)置54-55
• 6.2.2 服務(wù)資源模擬55
• 6.3 實(shí)驗(yàn)分析55-58
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)指標(biāo)55-56
• 6.3.2 結(jié)果分析56-58
• 6.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的科研成果65-67
• 致謝67

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本文編號(hào)：276554