基于数据集分割的云工作流模型库并行检索方法
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作者单位:

作者简介:

黄华(1981-),男,湖南衡阳人,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为服务计算,业务过程管理;冯在文(1980-),男,博士,讲师,CCF专业会员,主要研究领域为业务过程管理;彭蓉(1975-),女,博士,教授,博士生导师,CCF专业会员,主要研究领域为需求工程,软件工程,服务计算.

通讯作者:

彭蓉,E-mail:rongpeng@whu.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家重点研发计划(2017YFB0503700,2016YFB0501801);国家自然科学基金(61170026,61100017);国家标准研究计划(2016BZYJ-WG7-001);中央高校基本科研业务费专项资金(2012211020203,2042014kf0237);江西省重点研发计划(20171ACE 50022);江西省自然科学基金(20171BAB202011);江西省教育厅科技项目(GJJ160906)


Parallel Retrieval Approach of Cloud Workflow Model Repositories Based on Data Set Partitioning
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Affiliation:

Fund Project:

National Key Research and Development Program of China (2017YFB0503700, 2016YFB0501801); National Natural Science Foundation of China (61170026, 61100017); National Standard Research Program (2016BZYJ-WG7-001); Fundamental Research Funds for the Central Universities (2012211020203, 2042014kf0237); Key Research and Development Program of Jiangxi Province (20171ACE50022); Natural Science Foundation of Jiangxi Province (20171BAB202011); Science and Technology Research Project of Jiangxi Province Education Department (GJJ160906)

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    摘要:

    在由多个行业云服务平台组成的集成服务平台中,随着行业云服务平台加盟数及各平台下租户数量的不断增多,其底层的云工作流模型库的规模也必将不断增大.当云工作流模型库的规模超大时,需要一种效率更高的并行检索方法去满足云工作流模型库高效检索的需求.鉴于此,采用均匀划分法或自动聚类法对大规模云工作流模型库进行合理的子集划分,并结合前期工作中已改进的基于图结构的流程检索算法,提出了基于数据集分割的大规模云工作流模型库并行检索方法.该方法主要包括4种流程并行检索算法:基于均匀划分模型集的静态并行检索算法、基于均匀划分模型集的动态并行检索算法、基于自动聚类模型集的静态并行检索算法和基于自动聚类模型集的动态并行检索算法.最后,在模拟生成的大规模流程集及真实的云工作流模型库中对这4种并行检索算法的检索效率进行了实验评估.

    Abstract:

    In the integrated service platform composed of multiple industry cloud service platforms, with the increasing of the number of cloud service platforms and theirs tenants, the scale of its underlying cloud workflow model repository will be increasing. When the scale of the cloud workflow model repository is super large, the existing retrieval methods of large-scale process model repositories still can't meet the needs of efficient retrieval of cloud workflow model repositories, therefore, it is necessary to study a more efficient parallel retrieval method. To address this issue, this paper adopts two data partitioning modes, equipartition and clustering based partitioning, to divide large-scale cloud workflow model repositories into small pieces. Combined with the improved process retrieval algorithm proposed in authors' previous work, a series of data partitioning based process parallel retrieval approaches are put forward to accelerate the large-scale process retrieval. These approaches mainly include four kinds of process retrieval algorithms from static/dynamic parallel retrieval algorithm based on uniform/automatic clustering partitioning model sets. Finally, based on the large-scale simulation process model library and the actual cloud workflow model repository, experiments are conducted to evaluate the efficiency of four parallel retrieval algorithms.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

黄华,彭蓉,冯在文.基于数据集分割的云工作流模型库并行检索方法.软件学报,2018,29(11):3241-3259

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  • 收稿日期:2017-07-20
  • 最后修改日期:2017-09-16
  • 录用日期:2017-11-14
  • 在线发布日期: 2017-12-05
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