專利名稱：工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，尤其適用于為工作 流執(zhí)行過程中發(fā)生異常的計算節(jié)點，快速地選取最優(yōu)的服務(wù)資源替代方案，以滿足工作流 執(zhí)行過程中的實時響應(yīng)需求。
背景技術(shù)：
工作流(Workflow)，就是“業(yè)務(wù)過程的部分或整體在計算機應(yīng)用環(huán)境下的自動 化”，它主要解決的是“使在多個參與者之間按照某種預(yù)定義的規(guī)則傳遞文檔、信息或任務(wù) 的過程自動進行，從而實現(xiàn)某個預(yù)期的業(yè)務(wù)目標，或者促使此目標的實現(xiàn)。，，在工作流環(huán)境下，不同的計算節(jié)點之間需要相互進行信息、資源的交互而完成某 一復(fù)雜的計算問題?，F(xiàn)有web環(huán)境下，大量IT服務(wù)資源的出現(xiàn)為工作流的成功執(zhí)行創(chuàng)造了 便利條件。通過為每個計算節(jié)點配置滿足其功能需求和非功能需求的服務(wù)資源，工作流可 以以一種服務(wù)資源組合的形式完成特定實驗中的海量計算需求。但是，在工作流執(zhí)行過程 中，當(dāng)為某一計算節(jié)點配置的服務(wù)資源失效時(即異常)，需要快速地定位另一滿足功能需 求與非功能需求的服務(wù)資源來替代失效服務(wù)，以保證計算與實驗中對運算時間需求的魯棒 性。在這種情況下，如果不能找到滿足功能需求與非功能需求的替代服務(wù)資源，則會導(dǎo)致整 個計算流程的異常中斷和運算失敗。目前已經(jīng)提出基于非功能約束放寬的策略來處理該類 異常問題(Kyriakos Kritikos and Dimitris Plexousakis. Mixed-Integer Programming for QoS-Based Web Service Matchmaking. IEEE Transactions on Services Computing 2009 ；2 (6) :122-139)。但是現(xiàn)有的約束放寬技術(shù)缺乏綜合的考量并耗時過多，不能適應(yīng)工 作流執(zhí)行中的實時響應(yīng)需求。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種工作流 執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明公開了一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處 理方法，其特征在于，包括異常處理引擎、異常記錄表以及步長注冊表，在確定了工作流執(zhí) 行中發(fā)生異常的計算節(jié)點之后，包括以下步驟所述發(fā)生異常的計算節(jié)點為單個計算節(jié)點 的異常。使用異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能需求，連線資源注冊中心，搜索功能 需求匹配的候選服務(wù)資源；使用異常記錄表提取異常計算節(jié)點的非功能需求，并記錄每一維非功能約束的可 放寬域；采用平均離散化方法動態(tài)確定異常記錄表中可放寬域的放寬步長，記入步長注冊 表；初始化非功能約束放寬方案；
連線步長注冊表，同步放寬每一維非功能約束，直至異常處理引擎輸出首個可行 的非功能約束放寬方案；輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該方案的最佳服務(wù)資源，從而完成 工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理過程。對于不同維度的可放寬域應(yīng)采用不同尺度的 放寬步長，而放寬步長尺度的確定依賴于異常計算節(jié)點對于該維度的偏好度。本發(fā)明中，所述異常計算節(jié)點的功能需求以關(guān)鍵字的形式描述。本發(fā)明中，所述異常計算節(jié)點的非功能需求以質(zhì)量區(qū)間的形式描述，且異常計算 節(jié)點的非功能需求以及候選服務(wù)資源的質(zhì)量表現(xiàn)以XML文件形式提供。本發(fā)明中，所述帕累托優(yōu)化時的優(yōu)化順序是基于異常計算節(jié)點對于所有維度的偏 好度，即首先優(yōu)化偏好度最大的非功能約束。本發(fā)明中，所述功能需求匹配的過程包括以下子步驟訂閱以關(guān)鍵字形式表示的異常計算節(jié)點的功能需求，讀入工作流的異常處理引 擎，如果功能需求包含多個關(guān)鍵字，用與或非邏輯進行連接；連接資源注冊中心，確定可供選擇的候選服務(wù)資源；設(shè)定功能需求匹配的相似度閾值；確定候選服務(wù)資源與功能需求的相似度，返回相似度大于或等于相似度閾值 的服務(wù)資源。根據(jù)語義匹配技術(shù)確定候選服務(wù)資源與功能需求的相似度，見參考文獻: Giunchiglia, F.，Yatskevich, M.，Shvaiko, P. Semantic matching :Algorithms and implementation. Journal on Data Semantics(2007)0本發(fā)明中，所述求解非功能約束可放寬域的過程包括以下子步驟提取異常計算節(jié)點的非功能需求，記入異常記錄表；查詢資源注冊中心，統(tǒng)計功能需求匹配中輸出的資源在非功能質(zhì)量表現(xiàn)的極值；確定非功能約束的可放寬域并記入異常記錄表。本發(fā)明中，所述離散化確定可放寬域的放寬步長的過程包括以下子步驟根據(jù)異常計算節(jié)點的偏好度，獲取非功能約束的離散化粒度，偏好度越大，離散化 粒度越精細；根據(jù)離散化粒度，采用平均離散化方法對異常記錄表中的可放寬域進行平均劃 分，確定可放寬域的放寬步長；離散化方法為如果可放寬域為[10，30]，離散化粒度為3，那 么采用平均離散化方法進行劃分后就得到3個離散的質(zhì)量水平，分別為10，20，30。具體見 參考文獻Mohammad Alrifai, Thomass Risse, "Combining global optimization with local selection for efficient QoS-aware service composition,"18th International Conference on World WideWeb(WWW)，pp.881-890，2009.)。將放寬步長記入步長注冊表。本發(fā)明中，確定首個可行的非功能約束放寬方案的過程包括以下子步驟提取步長注冊表中各放寬域?qū)?yīng)的放寬步長；在初始或當(dāng)前非功能約束放寬方案的基礎(chǔ)上，對于每一維度的非功能約束，同步 放寬一個對應(yīng)步長，得到一個更新后的非功能約束放寬方案；對于效益型非功能維度(取 值為大于0的實數(shù)，其取值越大越好，如維度“成功率”)，約束下界縮小一個步長；而對于成 本型非功能維度(取值為大于0的實數(shù)，其取值越小越好，如維度“價格”)，其約束上界增大一個步長；依據(jù)更新后的非功能約束放寬方案，判斷資源注冊中心中是否有匹配的服務(wù)資 源，若有，則得到首個可行的非功能約束放寬方案并返回其中最佳的服務(wù)資源，異常處理結(jié) 束；否則，重復(fù)返回上一步驟，直至輸出首個可行的非功能約束放寬方案。本發(fā)明中，輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案時，對首個可行的非功能約束放寬方 案進行帕累托優(yōu)化，具體包括以下子步驟對首個可行放寬方案中的非功能約束，按照偏好度的大小進行降序排列；按照排列后的順序?qū)κ讉€可行放寬方案中的所有非功能約束依次進行帕累托優(yōu) 化；輸出帕累托最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該帕累托最優(yōu)方案的最佳服 務(wù)資源。本發(fā)明公開了一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，在確定了工作流 執(zhí)行中發(fā)生異常的計算節(jié)點之后，包括以下步驟異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能 需求，連線資源注冊中心，搜索功能需求匹配的候選服務(wù)資源；異常記錄表訂閱異常計算節(jié) 點的非功能需求，并記錄每一維非功能約束的可放寬域；采用平均離散化方法動態(tài)確定異 常記錄表中可放寬域的放寬步長，記入步長注冊表；初始化非功能約束放寬方案；連線步 長注冊表，同步放寬每一維非功能約束，直至異常處理引擎輸出首個可行的非功能約束放 寬方案；利用帕累托優(yōu)化器對首個方案進行優(yōu)化，輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回 匹配該方案的最佳服務(wù)資源，從而完成工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理過程。該方法僅適用于處理工作流執(zhí)行中發(fā)生在單個計算節(jié)點的異常；異常計算節(jié)點的 功能需求以關(guān)鍵字的形式描述，非功能需求以質(zhì)量區(qū)間的形式描述；異常計算節(jié)點的非功 能需求以及候選服務(wù)資源的質(zhì)量表現(xiàn)以XML (全稱，extensible Markup Language)文件形 式提供。有益效果與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的效果體現(xiàn)在本發(fā)明公開的一種工作流執(zhí) 行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，從確定工作流執(zhí)行中發(fā)生異常的計算節(jié)點開始，整個 異常處理過程由計算機自動實現(xiàn)，提高了異常處理的智能化程度；此外本發(fā)明中的異常處 理方法通過同步約束放寬和帕累托優(yōu)化，顯著提高了異常處理效率，滿足了計算與實驗中 的實時響應(yīng)需求，增強了工作流執(zhí)行中對運行時間的魯棒性。


下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明做更進一步的具體說明，本發(fā)明的上述和 /或其他方面的優(yōu)點將會變得更加清楚。圖1為本發(fā)明流程圖。圖2為實施例中SOA架構(gòu)下的服務(wù)資源三角模型。圖3為本發(fā)明中的工作流異常處理示例。
具體實施例方式實施例1如圖1所示，本發(fā)明公開了一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，在確定了工作流執(zhí)行中發(fā)生異常的計算節(jié)點之后，包括以下步驟步驟1 異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能需求，連線資源注冊中心，搜索功 能需求匹配的候選服務(wù)資源，包括以下子步驟(1)訂閱以關(guān)鍵字形式表示的異常計算節(jié)點的功能需求，讀入工作流的異常處理 引擎。如果功能需求包含多個關(guān)鍵字，可以用與或非邏輯進行連接；(2)連接資源注冊中 心，確定可供選擇的候選服務(wù)資源；(3)設(shè)定功能需求匹配的相似度閾值；(4)確定候選服 務(wù)資源與功能需求的相似度，返回相似度大于或等于相似度閾值的服務(wù)資源。SOA架構(gòu)下資源的發(fā)布、查詢和綁定是通過圖2中的三角模型實現(xiàn)服務(wù)資源提 供者通過服務(wù)資源注冊中心進行資源發(fā)布，發(fā)布內(nèi)容包括資源的功能描述和非功能質(zhì)量表 現(xiàn)，以及該資源的調(diào)用接口，如輸入/輸出參數(shù)(I/O)、消息類型、名稱、聯(lián)系以及請求該服 務(wù)資源的URL地址等。服務(wù)資源請求者通過注冊中心查詢所需的服務(wù)資源及其標示信息， 并根據(jù)標示信息與所需服務(wù)資源進行交互和綁定，完成服務(wù)資源調(diào)用過程。步驟2 異常記錄表訂閱異常計算節(jié)點的非功能需求，并記錄每一維非功能約束 的可放寬域，包括以下子步驟(1)提取異常計算節(jié)點的非功能需求，記入異常記錄表；( 查詢資源注冊中心， 統(tǒng)計步驟SPl輸出的資源在非功能質(zhì)量表現(xiàn)的極值(3)確定非功能約束的可放寬域并記入 異常記錄表。候選服務(wù)資源的非功能質(zhì)量表現(xiàn)由服務(wù)資源的提供者在發(fā)布時予以公開，并以 XML質(zhì)量文件形式存儲在服務(wù)注冊中心。XML質(zhì)量文件存儲了服務(wù)資源的非功能質(zhì)量維度 以及資源在質(zhì)量維度上的取值，一個服務(wù)資源的XML質(zhì)量文件定義如下<QualityFile)<quality variants)<name>DimensionName</name><value>VDimensionName</value></quality variants)</QualityFile>異常計算節(jié)點的非功能約束以如下XML質(zhì)量約束文件形式表示<QualityContraint><variants><name>DimensionName</name><lowerbound>LowMmensionName</lowerbound><upperbound>UppDimensionName</upperbound></variants></QualityContraint>步驟3 采用平均離散化方法動態(tài)確定異常記錄表中可放寬域的放寬步長，記入 步長注冊表，包括以下子步驟(1)根據(jù)異常計算節(jié)點的偏好度(即權(quán)重大小)，獲取非功能約束的離散化粒度。 偏好度越大(即權(quán)重越大)，離散化粒度越精細；( 根據(jù)離散化粒度，采用平均離散化方法 對異常記錄表中的可放寬域進行平均劃分，確定可放寬域的放寬步長；C3)將放寬步長記入步長注冊表。對于不同的非功能約束，其離散化粒度可以通過下面的方式進行確定對于 權(quán)重最小(最小權(quán)重值為weightmin)的非功能約束，其離散化粒度設(shè)為默認值Clmin,則對于 第i個非功能約束(其權(quán)重值表示為weigh、)，其離散化粒度Cli可以用如下公式計算獲得 dr Fdrain^weight1Zweightminn，其中符號“門”代表向上取整操作，如「1. 2Π =2。步驟4 根據(jù)步驟2中的可放寬域，初始化非功能約束放寬方案。對于效益型非功 能維度，初始非功能約束放寬方案的約束下界取可放寬域的極大值；而對于成本型非功能 維度，初始非功能約束放寬方案的約束上界取可放寬域的極小值。步驟5 連線步長注冊表，同步放寬每一維非功能約束，直至異常處理引擎輸出首 個可行的非功能約束放寬方案，包括以下子步驟(1)提取步長注冊表中各放寬域?qū)?yīng)的放寬步長；(2)在初始/當(dāng)前非功能約束放 寬方案的基礎(chǔ)上，對于每一維度的非功能約束，同步放寬一個對應(yīng)步長，得到一個更新后的 非功能約束放寬方案。對于效益型非功能維度，約束下界縮小一個步長；而對于成本型非功 能維度，其約束上界增大一個步長；(3)依據(jù)更新后的非功能約束放寬方案，判斷資源注冊 中心中是否有匹配的服務(wù)資源。若有，則得到首個可行的非功能約束放寬方案并返回最佳 的服務(wù)資源，異常處理結(jié)束；否則，重復(fù)子步驟O)，直至輸出首個可行的非功能約束放寬 方案。步驟6 利用帕累托優(yōu)化器對首個方案進行優(yōu)化，輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方 案，并返回匹配該方案的最佳服務(wù)資源，從而完成工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理 過程。帕累托最優(yōu)是指資源分配的一種理想狀態(tài)，假定固有的一群人和可分配的資源， 從一種分配狀態(tài)到另一種狀態(tài)的變化中，在沒有使任何人境況變壞的前提下，使得至少一 個人變得更好，這就是帕累托最優(yōu)化。帕累托最優(yōu)的狀態(tài)就是不可能再有更多的帕累托改 進的余地。由于首個可行的非功能約束放寬方案并不一定是最優(yōu)的，因此需要進行帕累托 優(yōu)化直至帕累托最優(yōu)。如果只有一個候選服務(wù)資源符合第首個可行放寬方案，則該放寬方 案即為帕累托最優(yōu)的放寬方案，故不需優(yōu)化。否則按下述子步驟進行優(yōu)化包括以下子步 驟(1)對首個可行放寬方案中的非功能約束，按照偏好度的大小進行降序排列；(2) 按照排列后的順序?qū)κ讉€可行放寬方案中的所有非功能約束依次進行帕累托優(yōu)化；(3)輸 出帕累托最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該帕累托最優(yōu)方案的最佳服務(wù)資源。實施例2一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法的基本出發(fā)點是對異常計算節(jié) 點的非功能約束進行放寬，找到首個可行的非功能約束放寬方案，然后對該方案進行帕累 托優(yōu)化直至帕累托最優(yōu)，返回匹配該帕累托最優(yōu)方案的最佳服務(wù)資源，并將其作為發(fā)生異 常的計算節(jié)點的可替代服務(wù)資源。以如下工作流執(zhí)行中的異常處理為例介紹本發(fā)明方法的具體實施例。如圖3所示，一個工作流中包含四個計算節(jié)點“數(shù)據(jù)分解”用于分離實驗數(shù)據(jù)的 數(shù)據(jù)源(音頻數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù))；“音頻去噪”用于音頻的噪聲消除；“圖像處理”用于對圖 像數(shù)據(jù)的操作；“數(shù)據(jù)復(fù)合”對處理過的音頻數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)進行合成。計算節(jié)點“圖像處 理”僅有一個功能需求與非功能需求均匹配的候選服務(wù)資源S(|，于是So參與工作流的執(zhí)行。這樣，在工作流執(zhí)行過程中，如果唯一的服務(wù)資源S0失效，那么計算節(jié)點“圖像處理”將無法 繼續(xù)運行，整個工作流的執(zhí)行也將因此而異常中斷。在這種情況下，應(yīng)用本發(fā)明方法，為異 常的計算節(jié)點“圖像處理”快速的找到一個近似最優(yōu)的可替代服務(wù)資源。本實施例中僅考 慮兩個非功能質(zhì)量維度“壓縮比例”和“輸出噪點數(shù)”，設(shè)其權(quán)重值分別為weight。。mp_si。n = 0. 45，weightnoise_point = 0. 55，離散化粒度的默認值為 dmin = 3。步驟1 異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能需求關(guān)鍵字“圖像處理”，設(shè)定相 似度閾值0. 9，通過基于關(guān)鍵字相似度的功能匹配，返回九個相似度大于等于閾值的候選服 務(wù)資源，即S1-S915步驟2 異常記錄表提取并記錄異常計算節(jié)點的非功能需求，為{壓縮比例> 5， 輸出噪點數(shù)< 10}。異常處理引擎統(tǒng)計S1^9在非功能質(zhì)量維度“壓縮比例”和“輸出噪點 數(shù)”上的極值，分別為[2，4]和[9，16]。對比非功能需求與統(tǒng)計極值，得到對應(yīng)“壓縮比例” 的可放寬域為[2，4]，對應(yīng)“輸出噪點數(shù)”的可放寬域為[10，16]，將可放寬域記入異常記錄表。步驟3 根據(jù)異常計算節(jié)點的偏好度(weight。。mpressi。n = 0. 45，weightnoise_point = 0. 55)，確定上述兩個可放寬域的離散粒度參數(shù)，分別為3和4。對應(yīng)“壓縮比例”的可放寬 域為[2，4]，平均離散化為3個質(zhì)量水平{2，3，4}，放寬步長為1，記入步長注冊表；而對應(yīng) “輸出噪點數(shù)”的可放寬域為[10，16]，平均離散化為4個質(zhì)量水平{10，12，14，16}，放寬步 長為2，記入步長注冊表。步驟4 初始化非功能約束放寬方案。對于效益型維度“壓縮比例”，取其可放寬域 [2,4]的上界4，對于成本型維度“輸出噪點數(shù)”，取其可放寬域[10，16]的下界10，構(gòu)成初 始的非功能約束放寬方案Solinitial{壓縮比例彡4，輸出噪點數(shù)彡10}。步驟5:對于初始的非功能約束放寬方案{壓縮比例彡4，輸出噪點數(shù)彡10}，其 中的每一維非功能約束同步放寬一個相應(yīng)的步長，得到更新后的放寬方案Sol_{壓縮比例 彡3，輸出噪點數(shù)< 12}。如果在S1-S9中至少存在一個匹配Solnew的服務(wù)資源，則Solnew即 為首個可行的非功能約束放寬方案，即S0lfi t = Solnew ；否則重復(fù)該步驟，直至異常處理引 擎輸出首個可行的非功能約束放寬方案Solfiret。步驟6 如果在S1^9中僅存在一個匹配Solfiret的服務(wù)資源，則返回該服務(wù)資源及 Solfiret，異常處理方法結(jié)束；否則，Solfi t中的兩個非功能約束需要按照偏好度大小依次進 行帕累托優(yōu)化，直至得到一個帕累托最優(yōu)的非功能約束放寬方案Solpmrt。，返回Solpmrt。及 匹配SolPaMt。的最佳服務(wù)資源，異常處理方法結(jié)束。本發(fā)明提供了一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法的思路及方法，具 體實現(xiàn)該技術(shù)方案的方法和途徑很多，以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對 于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進 和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。本實施例中未明確的各組成部分均 可用現(xiàn)有技術(shù)加以實現(xiàn)。
權(quán)利要求
1.一種工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于，包括異常處理引擎、 異常記錄表以及步長注冊表，在確定了工作流執(zhí)行中發(fā)生異常的計算節(jié)點之后，包括以下 步驟使用異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能需求，連線資源注冊中心，搜索功能需求 匹配的候選服務(wù)資源；使用異常記錄表提取異常計算節(jié)點的非功能需求，并記錄每一維非功能約束的可放寬域；采用平均離散化方法動態(tài)確定異常記錄表中可放寬域的放寬步長，記入步長注冊表； 初始化非功能約束放寬方案；連線步長注冊表，同步放寬每一維非功能約束，直至異常處理引擎輸出首個可行的非 功能約束放寬方案；輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該方案的最佳服務(wù)資源，從而完成工作 流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 異常計算節(jié)點的功能需求以關(guān)鍵字的形式描述。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 異常計算節(jié)點的非功能需求以質(zhì)量區(qū)間的形式描述，且異常計算節(jié)點的非功能需求以及候 選服務(wù)資源的質(zhì)量表現(xiàn)以XML文件形式提供。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 帕累托優(yōu)化時的優(yōu)化順序是基于異常計算節(jié)點對于所有維度的偏好度，即首先優(yōu)化偏好度 最大的非功能約束。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 功能需求匹配的過程包括以下子步驟訂閱以關(guān)鍵字形式表示的異常計算節(jié)點的功能需求，讀入工作流的異常處理引擎，如 果功能需求包含多個關(guān)鍵字，用與或非邏輯進行連接； 連接資源注冊中心，確定可供選擇的候選服務(wù)資源； 設(shè)定功能需求匹配的相似度閾值；確定候選服務(wù)資源與功能需求的相似度，返回相似度大于或等于相似度閾值的服務(wù)資源。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 求解非功能約束可放寬域的過程包括以下子步驟提取異常計算節(jié)點的非功能需求，記入異常記錄表；查詢資源注冊中心，統(tǒng)計功能需求匹配中輸出的資源在非功能質(zhì)量表現(xiàn)的極值； 確定非功能約束的可放寬域并記入異常記錄表。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 離散化確定可放寬域的放寬步長的過程包括以下子步驟根據(jù)異常計算節(jié)點的偏好度，獲取非功能約束的離散化粒度，偏好度越大，離散化粒度 越精細；根據(jù)離散化粒度，采用平均離散化方法對異常記錄表中的可放寬域進行平均劃分，確定可放寬域的放寬步長；將放寬步長記入步長注冊表。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 確定首個可行的非功能約束放寬方案的過程包括以下子步驟提取步長注冊表中各放寬域?qū)?yīng)的放寬步長；在初始或當(dāng)前非功能約束放寬方案的基礎(chǔ)上，對于每一維度的非功能約束，同步放寬 一個對應(yīng)步長，得到一個更新后的非功能約束放寬方案；對于效益型非功能維度，約束下界 縮小一個步長；而對于成本型非功能維度，其約束上界增大一個步長；依據(jù)更新后的非功能約束放寬方案，判斷資源注冊中心中是否有匹配的服務(wù)資源，若 有，則得到首個可行的非功能約束放寬方案并返回其中最佳的服務(wù)資源，異常處理結(jié)束；否 則，重復(fù)返回上一步驟，直至輸出首個可行的非功能約束放寬方案。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，其特征在于， 輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案時，對首個可行的非功能約束放寬方案進行帕累托優(yōu)化， 具體包括以下子步驟對首個可行放寬方案中的非功能約束，按照偏好度的大小進行降序排列；按照排列后的順序?qū)κ讉€可行放寬方案中的所有非功能約束依次進行帕累托優(yōu)化；輸出帕累托最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該帕累托最優(yōu)方案的最佳服務(wù)資源。
全文摘要
本發(fā)明公開了工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理方法，包括以下步驟異常處理引擎訂閱異常計算節(jié)點的功能需求，連線資源注冊中心，搜索功能需求匹配的候選服務(wù)資源；異常記錄表提取異常計算節(jié)點的非功能需求；采用平均離散化方法動態(tài)確定異常記錄表中可放寬域的放寬步長；初始化非功能約束放寬方案；連線步長注冊表，同步放寬每一維非功能約束；對首個方案進行優(yōu)化，輸出最優(yōu)的非功能約束放寬方案，并返回匹配該方案的最佳服務(wù)資源，從而完成工作流執(zhí)行中基于服務(wù)質(zhì)量的異常處理過程。本發(fā)明從確定發(fā)生異常的計算節(jié)點開始，整個異常處理過程均由計算機自動實現(xiàn)，提高了異常處理的智能化程度和運行效率。
文檔編號G06Q10/00GK102073918SQ20101055010
公開日2011年5月25日 申請日期2010年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月19日
發(fā)明者王聯(lián)民, 竇萬春, 齊連永 申請人:南京大學(xué)