工作流调度算法

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系统工作流程调度方案

系统工作流程调度方案

系统工作流程调度方案系统工作流程调度方案是指在系统中一系列的任务流程和工作流程按照一定的顺序和时间要求进行调度和执行的方法和策略。

下面将介绍一个具体的系统工作流程调度方案。

首先,需要确定系统中所有任务的执行顺序和时间要求。

根据任务的依赖关系和优先级,确定任务的先后顺序。

对于需要并行执行的任务,需要保证它们的执行时间不冲突。

同时,需要了解任务的执行时间,以确定任务的开始时间和截止时间。

其次,根据任务的执行顺序和时间要求,生成任务调度表。

任务调度表可以是一个二维数组,每一行代表一个任务,每一列代表任务的开始时间、结束时间、执行状态等信息。

可以使用图论算法,如拓扑排序算法,来生成任务调度表。

然后,根据任务调度表,分配任务的执行资源。

根据任务的执行时间,确定需要的计算资源和存储资源。

如果任务需要的资源超过系统的资源限制,需要进行资源调度和分配,以满足任务的执行需求。

接下来,根据任务调度表,执行任务并监控任务的执行状态。

根据任务的开始时间和执行时间,安排任务的执行顺序,并监控任务的执行情况。

如果任务的执行时间超过了截止时间,或者任务的执行结果不符合要求,需要及时采取措施,如重新分配任务资源、调整任务执行顺序等,保证任务的正常执行。

最后,进行任务的结果分析和优化。

根据任务的执行结果,分析任务的执行效率和资源利用率。

如果任务的执行效率低下或者资源利用率不高,可以进行任务的优化,如优化算法、调整资源分配策略等。

综上所述,一个系统工作流程调度方案包括确定任务的执行顺序和时间要求、生成任务调度表、分配任务执行资源、执行任务并监控任务的执行状态,以及进行结果分析和优化。

这个方案可以提高系统的工作效率和资源利用率,保证任务按照一定的顺序和时间要求进行调度和执行。

基于逆向分层的网格工作流调度改进算法

基于逆向分层的网格工作流调度改进算法

基于逆向分层的网格工作流调度改进算法近年来,工作流算法得到了越来越多的关注,因为它可以有效地调度网格环境中分布式作业。

随着网格技术的发展,网格工作流调度技术逐渐增强,为实现高效的工作流执行提供了更多可能性。

提出了一种基于逆向分层的网格工作流调度改进算法。

这种算法可以有效地处理网格环境中的大规模复杂作业集,优化作业的执行时间,减少网络传输的开销,并改善目标函数的性能。

首先,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法旨在改善常规网格宽带调度算法(RBSA)的性能。

主要思想是,将工作流任务模型转换为一种称为“逆向树”的数据结构,并将复杂的网格工作流任务拆分为一系列的以小型宽带作业为基础的逆向树结构。

之后,算法按照任务定量模型计算出作业所需的带宽,从而帮助决策者按照网格环境的特点进行高性能的作业调度。

此外,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法还能够有效地处理大规模复杂作业集和减少网络传输时间。

因此,它可以改善两个基本优化问题,即作业执行时间优化和带宽优化问题,以实现高性能的工作流执行。

最后,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法还可以通过优化目标函数来帮助决策者实现最优的工作流调度。

针对网格环境中的大规模复杂工作流任务,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法可以有效地优化工作流执行过程。

通过将大规模复杂作业拆分为小型宽带作业,算法不仅可以减少网络传输时间,还可以优化作业执行时间和带宽优化。

其次,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法可以实现最优的工作流调度,优化目标函数的性能,以期实现最优的工作流执行。

因此,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法是一种非常有效的算法,具有良好的性能和可塑性。

它可以帮助决策者有效地调度网格环境中的大规模复杂作业集,优化作业的执行时间,减少网络传输的开销,提高目标函数的性能,以及实现最优的工作流调度。

由此可见,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法是实现高性能工作流执行的一种有效技术。

综上所述,基于逆向分层的网格工作流调度改进算法是网格环境中有效调度大规模复杂作业集的一种技术。

分阶段的云计算工作流系统的优化调度算法

分阶段的云计算工作流系统的优化调度算法

的不断发展,如何在保持进而提高服务质量QoS (quality of service)的前提下,压缩服务运行时的成本,使收益最 大化是云计算应用亟需解决的问题。因此,本文将云计算 与工作流结合,考虑针对实例密集型应用,利用工作流在 资源调度方面的优势,解决云计算应用所面临的如何进行 资源优化调度、提高服务质量等问题。
2019年12月 第 40 卷 第 12 期
计算机工程与设计
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
Dec. 2019 Vol. 40 No. 12
分阶段的云计算工作流系统的优化调度算法
梁丽勤12,王岩3
(1.东北大学秦皇岛分校实验教育中心,河北秦皇岛066004; 2.东北大学计算机科学与工程学院, 辽宁沈阳110169; 3.东北大学秦皇岛分校计算中心,河北秦皇岛066004)
・3506・
计算机工程与设计
2019 年
实际,但对于云计算这个特殊的环境,工作流系统要综合
Abstract: To optimize the performance of cloud computing system and improve resource utilization while considering the QoS requirementsofusers&anoptimizationschedulingalgorithmintegratingthecloudcomputingandworkflow wasproposed.The directed acyclic graph DAG was used to establish the task scheduling model&which was divided into two stages.The improved particle swarm optimization algorithm was proposed based on the time and cost constraints in QoS requirements&and Pareto was appliedtocarryoutmulti-objectiveoptimizationdesign.Accordingtotheloadconditionofthesystem&theschedulingstrategy wasintroducedwithload-aware.Experimentalresultsshowthatthephasedoptimizationschedulingalgorithmcanoptimizetask scheduling&andimprovetheeficiencyandtheresourceutilizationofthesystem. Keywords:cloudcomputing;workflow;schedulingstrategy;improvedparticleswarmoptimizationalgorithm;load

网格工作流调度算法研究综述_李金忠

网格工作流调度算法研究综述_李金忠

收稿日期:2008-12-30;修回日期:2009-02-19 基金项目:江西省教育厅科技资助项目(G J J 08417);吉安市科技局科研项目(吉市科计字[2008]21号) 作者简介:李金忠(1977-),男,江西吉安人,讲师,硕士,主要研究方向为网格计算、网格工作流(l e e z h o n g 2005@126.c o m );夏洁武(1969-),女,江西吉安人,教授,硕士,主要研究方向为软件工程;曾劲涛(1978-),男,江西吉安人,讲师,硕士,主要研究方向为We b 信息抽取和挖掘;朱兵(1975-),男,江西吉安人,副教授,硕士,主要研究方向为嵌入式系统;刘昌鑫(1963-),男,江西吉安人,教授,硕士,主要研究方向为计算机网络.网格工作流调度算法研究综述*李金忠,夏洁武,曾劲涛,朱 兵,刘昌鑫(井冈山大学信息科学与传媒学院,江西吉安343009)摘 要:作为一个N P 完全问题,通常采用启发式算法来解决网格工作流调度。

首先对网格工作流调度算法进行了分类,然后对其典型算法进行了分析和讨论,并阐述了一些典型网格工作流调度系统,最后指出了现有算法中的一些不足之处,展望了该领域的进一步研究方向。

关键词:网格工作流;调度;算法中图分类号:T P 393 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2009)08-2816-05d o i :10.3969/j .j s s n .1001-3695.2009.08.005S u r v e y o n g r i d w o r k f l o ws c h e d u l i n g a l g o r i t h mL I J i n -z h o n g ,X I AJ i e -w u ,Z E N GJ i n -t a o ,Z H UB i n g ,L I UC h a n g -x i n(S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e &M e d i a ,J i n g g a n g s h a nU n i v e r s i t y ,J i 'a nJ i a n g x i 343009,C h i n a )A b s t r a c t :A s a n N Pc o m p l e t e p r o b l e m ,g r i d w o r k f l o ws c h e d u l i n g i s u s u a l l ys o l v e db y m e a n s o f h e u r i s t i c s .T h ep a p e r f i r s t l y a s s o r t e d g r i dw o r k f l o ws c h e d u l i n g a l g o r i t h m s ,s e c o n d l y a n a l y z e d a n d d i s c u s s e di t s t y p i c a l a l g o r i t h m s ,t h e ni l l u s t r a t e ds e v e r a l t y p i c a l g r i d w o r k f l o ws c h e d u l i n g s y s t e m s .F i n a l l y ,g a v e t h e s h o r t c o m i n g s a n d t h e f u r t h e r r e s e a r c h t r e n d .K e y w o r d s :g r i dw o r k f l o w ;s c h e d u l i n g ;a l g o r i t h m 引言I .F o s t e r 等人[1]认为网格关心的是在动态的、多机构的虚拟组织中协调资源共享和协同解决问题,核心思想是在一组参与节点(资源提供者和消费者)中协商资源共享管理的能力,利用协商得到的资源池共同解决一些问题。

网格计算中一种改进的工作流调度算法

网格计算中一种改进的工作流调度算法
W ANG Da -we i , J I ANG S he n
( S c h o o l o f Ma n a g e me n t , B o h a i Un i v e r s i t y , J i n z h o u 1 2 1 0 1 3 , C h i n a )
p i n g f r o m he t es r o u me r e q u e s t s o f t a s k O t he t s e r v i c e s i t e . T h e e x p e i r me n t a l es r u l t s s h o w t h a t t h i s me ho t d i s e f f e c t i v e , a n d he t j 0 b r e j e c t i o n r a t e nd a j o b s c h e d u l e l e n g t h o f A WS A i s s u p e i r o r t o he t e x i s i t n g me t h o d s . Ke y w o r d s : g i r d c o mp u i t n g; wo r k l f o w s c h du e l i n g ; c u t — o f f t i me ; c a n d i d a t e s o u r c e s ; j o b r e j ct e i o n r a t e ; j o b s c h e d u l e l e n g h t
c nd a i d a t e r e s o u r c e s , in f ll a y, a c c o r d i n g O t he t t a s k a l l o c a t i o n nd a l o a d t r e n d s o f t h e r e s o u r c e s i t e, AS W A c a r l a d a p i t v e l y a c h i e v e he t ma p —

适用于实例密集型云工作流的调度算法

适用于实例密集型云工作流的调度算法
关键 词 : 工 作 流 ; 源调 度 ; 云 资 工作 流 实例 ; 工作 流 调 度 ; 最后 期 限 中 图 分类 号 : P 0 . T 3 16 文 献 标 志 码 : A
Sc d i l o ihm o nsa c -n e sv l u r fo he ul ng a g rt f r i t n e i t n ie co d wo k w l
YAN Jn ,W U K i u ig a— t g
( ol eo o pt c ne h nqn nvrt,C ogig4 0 3 ,C ia C lg C m ue Si c,C og i U i sy hn qn 0 0 0 hn ) e f r e g ei
Ab t a t h x s n o k o c e ui g ag r h r i l e in d f rsn l o lx i sa c , u s i be fr s r c :T ee it g w r f w s h d l l o t ms a e smp y d s e o ig e c mp e n t n e n ut l i l n i g a o s h d l g i sa c — t n i e co d w r f w .T d rs h sp o l m, a n w s h d l g ag r h c e u i n tn e i e sv l u o k o s o a d e st i r b e n n l e c e ui lo t m,n me n mu oa n i a d Mi i m T tl
例密集型的云工作流调度算法( U 。M U MC D) C D算法先对待处理 的一组 工作 流实例进行 分类, 对分类后 的 同类工作 再 流 实例 采 用一 种 新 的 分 配方 法将 用户指 定的 总 最后 期 限 分配 到 各任 务 ; 同时 , 度 的 过程 中动 态地 调 整后 续任 务 的 子 在调 最后期 限。MC D算法对同类工作流 实例 中的任务 分配不同子最后期 限, U 减小 了资源竞争, 高了资源的利用率。仿真 提 实验表 明, U MC D相比于其他 算法, 在满足 总的最后期限的前提下更进一步地 降低 了执行成本和执行时间。

云环境中一种多阶段式工作流任务调度算法

云环境中一种多阶段式工作流任务调度算法

第37卷第11期 计算机应用与软件Vol 37No.112020年11月 ComputerApplicationsandSoftwareNov.2020云环境中一种多阶段式工作流任务调度算法张 扬1 马 飞21(广西工业职业技术学院 广西南宁530003)2(广西大学计算机与电子信息学院 广西南宁530004)收稿日期:2019-05-21。

国家自然科学基金项目(61661004);基于移动互联网的高等院校设备维护管理项目(KY2016LX574)。

张扬,实验师,主研领域:大数据。

马飞,副教授。

摘 要 为了解决云计算环境中工作流调度的代价优化问题,提出一种多阶段式工作流任务调度算法。

以同步优化调度长度和执行代价为目标,将最优化调度方案求解过程划分为工作流分级、确定任务优先级和最优虚拟机选择三个阶段。

第一阶段将任务划分为可并行执行的独立群组;第二阶段计算任务秩值得到任务调度次序;第三阶段基于时间和代价的均衡考虑为任务调度选择最优虚拟机,从而求得代价与时间均衡的工作流调度方案。

仿真实验表明,该算法在不同的任务规模和任务类型(计算密集型与通信密集型)比例下,在调度长度和执行代价两个性能指标上,较同类型的调度方法表现出更好的性能,可以有效实现调度效率与执行代价间的均衡优化。

关键词 云环境 工作流调度 任务优先级 代价优化 代价因子中图分类号 TP393 文献标志码 A DOI:10.3969/j.issn.1000 386x.2020.11.030AMULTI STAGEWORKFLOWTASKSCHEDULINGALGORITHMINCLOUDENVIRONMENTZhangYang1 MaFei21(GuangxiVocationalandTechnicalInstituteofIndustry,Nanning530003,Guangxi,China)2(SchoolofComputerandElectronicsInformation,GuangxiUniveristy,Nanning530004,Guangxi,China)Abstract Forsolvingthecostoptimizationproblemofworkflowschedulingincloudcomputingenvironment,weproposeamulti stageworkflowtaskschedulingalgorithm.Withanobjectiveofoptimizingsynchronouslytheschedulingmakespanandtheexecutioncost,ouralgorithmdividesthesolvingprocessofoptimizingschedulingschemeintothreestates:theworkflowlevelling,determiningthetaskspriorityandselectingthebestvirtualmachine.Thefirststageistodividetasksintotheindependentgroupscanbeexecutedinparallel;thesecondstageistocalculatetheranksoftasksforgettingthetasksschedulingorder;thethirdstageistoselecttheoptimalvirtualmachineforexecutingtasksbasedonthetrade offoftimeandcost,whichcanobtaintheschedulingschemetrade offthecostandthetime.Thesimulationexperimentsshowthatunderthedifferenttasksscaleandthedifferenttasktypesproportion(compute intensiveandcommunication intensive),Comparedwithothersametypesschedulingalgorithms,ouralgorithmhasbetterperformanceadvantagesintwoperformanceindexsuchastheschedulingmakespanandtheexecutioncost,whichcaneffectivelyachievethetrade offoptimizationbetweentheschedulingefficiencyandtheexecutioncost.Keywords Cloudenvironment Workflowscheduling Taskpriority Costoptimization Costfactor0 引 言通常,云计算环境中的工作流可表示为有向无循环图DAG的形式[1]。

满足帕累托最优的多目标云工作流调度算法

满足帕累托最优的多目标云工作流调度算法

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计算机应用与软件
2019 年
设施即服务IaaS、平台即服务PaaS和软件即服务 SaaS。而云环境中的工作流DAG任务调度问题需要 考虑的因素更多更复杂[2]:1)用户多样的QoS需求, 如:服务响应时间、服务代价等;2)云服务具有异质、 动态和弹性特征;3)联合云服务执行工作流任务的方 式多样;4)数据传输量更大。然而,工作流调度问题 本质上是联合优化问题,无法通过简单启发式算法或 规则找到全局最优解,是NP-完全问题,且与求解问题 规模紧密相关。
Keywords Cloud computing Workflow scheduling Energy efficiency Pareto optimality Multi-objective
o引言
大多数科学应用,如生物信息学、化学和天文学领 域等,均包含有大量优先顺序约束的任务集,其关系通 常建立为有向无循环图DAG任务模型。这些科学工
He Liujie1 Li Bo2
1 (Modern Education Technology Center, Huanghe Science and Technology College, Zhengzhou 450063, Henan, China) 2 (School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450063, Henan, China)
摘 要 为了同步考虑用户的任务QoS需求和云资源提供方的收益,提出一种云环境中满足帕累托最优的多 目标最优化 DAG( Directed Acyclic Graph)粒子群算法 MODPSO( Multi-objective DAG Particle Swarm Optimization) o 综合考虑任务执行跨度、执行代价与执行能耗的三目标同步最优化,设计基于DVFS的离散PSO调度优化方法。 重新定义PSO的种群粒子进化过程和更新规则,进而得到多目标优化工作流调度解。通过人工合成工作流和现 实科学工作流进行仿真测试,并对算法性能进行分析。结果表明,该算法可以通过非支配集的方式实现冲突多目 标的调度优化求解。在满足用户QoS的同时,得到最优解的Pareto边界集,实现调度性能与系统能耗的均衡。

云计算环境中的工作流系统资源调度方法与设计方案

云计算环境中的工作流系统资源调度方法与设计方案

云计算环境中的工作流系统资源调度方法与设计方案一、引言随着云计算技术的发展,越来越多的企业选择将自己的应用程序和数据迁移到云上进行管理和处理。

而云计算环境中的工作流系统资源调度方法与设计方案是保证云计算环境中工作流的高效执行的关键。

本文将介绍云计算环境中工作流系统资源调度的概念、挑战和相关的方法与设计方案。

二、概念与挑战云计算中的工作流系统资源调度涉及到将工作流中的任务分配给合适的资源进行处理。

工作流系统将工作流分解为一系列的任务,并将这些任务分配给云中的虚拟机、容器或其他资源进行处理。

这样可以保证工作流具有较好的并行执行能力和资源利用率。

然而,云计算环境中的工作流系统资源调度面临着一些挑战。

首先,由于云计算环境中的资源是动态变化的,资源的可用性、性能和成本会不断发生变化,因此需要不断调整工作流的资源分配。

其次,工作流系统中任务之间存在依赖关系,资源调度需要满足工作流任务之间的约束。

此外,资源调度算法需要考虑多个目标,如最小的执行时间、最小的成本等。

为了解决云计算环境中工作流系统资源调度的挑战,研究者们提出了许多方法与设计方案。

1.静态资源调度方法静态资源调度方法是在工作流开始执行之前就进行资源的分配和调度。

这种方法通常根据工作流中任务的需求和资源的可用性等静态信息,采用启发式算法或优化算法进行资源的分配。

静态资源调度方法可以在一定程度上优化资源的利用率和执行时间,但是对资源变化的适应性较差。

2.动态资源调度方法动态资源调度方法是根据实时的资源状况和工作流执行情况进行资源分配和调度。

这种方法可以根据当前资源的可用性和性能来决定任务的调度顺序和资源的分配。

动态资源调度方法可以实时调整资源分配,提高任务的执行效率和整体系统的性能。

3.基于遗传算法的资源调度方法遗传算法是一种模拟生物演化过程的优化算法,可以应用于工作流系统资源调度。

基于遗传算法的资源调度方法通过建立适应度函数、定义编码方式和交叉变异操作等步骤,对资源的分配和任务的调度进行优化。

can请求检索工作流任务调度算法

can请求检索工作流任务调度算法

can请求检索工作流任务调度算法在现代信息化时代,大规模数据的处理和任务的调度成为一项重要的挑战。

作为一种高效的任务调度算法,CAN (Content Addressable Network)请求检索工作流任务调度算法在分布式系统中得到广泛应用。

本文将对CAN请求检索工作流任务调度算法的原理、优势以及应用进行详细介绍和分析。

CAN请求检索工作流任务调度算法是一种基于P2P(Peer-to-Peer)网络结构的任务调度算法。

其基本原理是通过将整个任务空间划分为多个区域,并将这些区域映射到P2P网络中的不同节点上,从而实现任务的分布式调度和处理。

优势一:高效的任务调度CAN请求检索工作流任务调度算法通过将任务空间划分为多个区域,并将这些区域映射到P2P网络节点上,实现任务的精确调度和定位。

这种基于区域划分的方式使得任务能够更加均衡地分布在整个网络中,避免了任务的重复处理和负载不均衡的问题。

同时,CAN算法充分利用了P2P网络的优势,通过节点之间的相互协作和通信,实现了高效的任务调度和处理。

优势二:灵活的任务处理和分配CAN请求检索工作流任务调度算法允许任务在节点之间进行迁移和重新分配,从而在保证任务负载均衡的同时,还能够应对节点故障或者网络拓扑变化等情况。

当某个节点发生故障时,系统可以自动将该节点上的任务迁移到其他节点上进行处理,避免任务的中断。

同时,当新的节点加入系统时,已有的任务可以根据新节点的性能和可用资源进行重新分配和调度,实现系统的动态伸缩和扩展。

优势三:良好的健壮性和伸缩性CAN请求检索工作流任务调度算法具有良好的健壮性和伸缩性。

由于任务空间的划分和节点的动态调度,系统能够有效地应对节点故障和网络拓扑变化等不可预知因素。

当节点发生故障或者网络发生变化时,系统可以自动调整任务的分配和调度,保证整个系统的稳定运行。

同时,CAN请求检索工作流任务调度算法支持系统的动态伸缩,即随着任务量和节点数的增加,可以自动扩展和调整系统的规模和容量,提高了系统的吞吐量和性能。

云环境下工作流系统任务层调度算法研究的开题报告

云环境下工作流系统任务层调度算法研究的开题报告

云环境下工作流系统任务层调度算法研究的开题报告一、选题的背景和意义随着云计算技术的不断发展,越来越多的企业和个人将业务系统部署在了云环境中,同时也出现了许多新的应用场景。

云环境中,可以通过增加或减少服务器的数量,实现业务系统的弹性扩展,保障系统的可用性和性能。

然而在复杂的云环境中,如何高效地调度任务,合理地利用资源,成为了云环境下工作流系统面临的重大挑战。

工作流系统是一种将多个任务组织成工作流程,并通过自动化调度系统进行处理的软件平台,它可以根据预定规则及流程将任务逐步向前推进。

任务调度算法作为工作流系统核心的一部分,直接影响到工作流程的执行效率和资源利用率。

因此,在云环境下,如何优化工作流系统的任务层调度算法,将成为亟待解决的问题。

本次选题旨在对云环境下工作流系统任务层调度算法进行研究,探索适合云环境的优化策略,提高工作流系统的调度效率和质量。

二、研究的相关内容和要点1. 云环境中工作流系统的特点,包括弹性扩展、资源共享、高并发性等,以及这些特点对任务调度算法的影响。

2. 任务层调度算法的研究现状和发展趋势,分析各种算法的优缺点,并结合云环境的特点,提出合适的算法策略。

3. 提出一种针对云环境下工作流系统任务层调度的优化算法,并实现算法原型系统,验证其有效性和性能。

4. 对实验数据进行分析和对比,探讨优化算法的适用场景和实际效果。

三、预期研究成果1. 针对云环境下工作流系统任务层调度问题,提出一种适合云环境的优化算法,解决当前研究中存在的问题。

2. 设计并实现一个原型系统,验证算法的有效性和实用性,同时采集优化算法和其他算法的实验数据,进行对比和分析。

3. 将优化算法运用到实际场景中,提高工作流系统的运行效率,优化资源利用,降低成本,并且对优化算法的适用性和实际效果进行评估和总结。

四、论文的研究方法1. 文献调研法:通过对云环境下工作流系统调度算法的前沿研究进行综述,分析各种算法策略的优劣,为优化算法的设计提供参考。

实时分析工作流调度方法

实时分析工作流调度方法

实时分析工作流调度方法静态调度是在作业提交前根据先验知识和工作负载进行调度。

常用的方法有:1.静态优先级调度:根据任务的重要性和优先级分配资源和调度时间。

优先级高的任务能够更早地得到执行,并占用更多的资源。

2.负载均衡调度:根据任务的负载状况和资源利用率,将任务分配到合适的节点上,保证任务之间的负载均衡,提高整个系统的性能。

3.数据本地性调度:将任务分配到与其相关的数据所在的节点上,以减少数据传输开销,提高任务的执行效率。

动态调度是根据实时的系统状态和任务执行情况进行调度决策。

常用的方法有:1.基于状态预测的调度:通过分析系统的运行状态和历史数据,预测未来的系统负载和资源需求,从而合理调度任务的执行时间和资源分配。

2.基于任务优先级的动态调度:根据任务的重要性和执行情况,动态调整任务的执行顺序和优先级,确保紧急任务得到及时处理,提高整体系统的效率。

3.基于反馈控制的调度:根据实时系统的反馈信息,调整任务的执行策略和资源分配,实现动态控制和优化。

除了以上方法,还有一些其他的调度方法可以用于实时分析工作流的调度:1.遗传算法:通过模拟生物进化过程,不断优化调度策略,找到最优解。

2.强化学习:采用试错的方法,通过不断尝试和学习,找到最优的调度策略。

3.混合调度策略:将多种调度方法结合起来,根据实际情况选择合适的方法进行调度决策。

总的来说,实时分析工作流调度方法需要综合考虑任务的特点、资源的利用率和系统的状态,以实现高效的调度和管理。

随着技术的发展和需求的变化,调度方法也在不断创新和进化,以满足实时分析的需求。

异构系统中的单工作流和多工作流调度模型及算法研究

异构系统中的单工作流和多工作流调度模型及算法研究

异构系统中的单工作流和多工作流调度模型及算法研究异构系统中的单工作流和多工作流调度模型及算法研究随着计算机技术的快速发展和应用需求的增加,异构系统在科学计算、大数据处理等领域中得到了广泛的应用。

而异构系统中的任务调度问题一直是研究的热点之一。

为了提高异构系统中的任务执行效率和资源利用率,研究人员提出了单工作流调度模型和多工作流调度模型,并开展了相关的算法研究。

单工作流调度模型是指将一个具有严格的任务依赖关系的作业流调度到异构系统中,以最小化作业流的完成时间。

通常,单工作流调度包括任务调度和资源分配两个环节。

任务调度的目标是根据任务的属性,如执行时间、通信时间等,找到最优的任务执行顺序。

资源分配的目标是将任务分配给合适的计算节点,以最大化资源利用率。

对于单工作流调度问题,研究人员提出了很多优化算法,例如基于贪心策略的调度算法、基于遗传算法的调度算法、基于粒子群算法的调度算法等。

贪心算法通过每次选择最优的任务来进行调度,简单高效。

而遗传算法和粒子群算法通过模拟进化过程,从种群中选择和交叉最优的解,以得到更优的调度结果。

这些算法在不同的应用场景下都取得了一定的优化效果。

然而,随着异构系统规模的扩大和工作负载的增加,单工作流调度模型逐渐暴露出不足之处,例如无法充分利用系统资源、任务调度时间过长等。

因此,研究人员开始关注多工作流调度模型。

多工作流调度模型是指将多个相对独立的工作流同时调度到异构系统中,以最小化总的完成时间。

多工作流调度模型相比于单工作流调度模型考虑了更多的因素,例如任务之间的关联关系、工作流的优先级等。

多工作流调度模型涉及到任务调度、资源分配、工作流调度等多个环节,而这些环节之间的相互影响使问题的复杂度大大增加。

针对多工作流调度问题,研究人员提出了一些显著的调度算法,例如基于遗传算法的调度算法、基于蚁群算法的调度算法等。

这些算法通过考虑多个工作流之间的任务冲突和资源竞争关系,以及工作流的优先级等因素,以得到更多个的调度结果。

工作流管理中自动化流程编排与任务调度的优化算法

工作流管理中自动化流程编排与任务调度的优化算法

工作流管理中自动化流程编排与任务调度的优化算法在现代企业日益复杂的业务流程中,工作流管理越来越受到重视。

工作流管理可以帮助企业提高工作效率、降低成本,并且可以帮助企业进行业务的自动化。

在工作流管理中,自动化流程编排与任务调度是核心环节,它们的优化算法对于工作流管理的效果起着至关重要的作用。

自动化流程编排是指根据事先设定的规则和条件,将工作流中的各个任务按照特定的顺序进行组织和安排。

优化自动化流程编排的目标是尽可能地减少工作流的执行时间,提高整体的效率。

在实际应用中,可以通过以下几个方面来优化自动化流程编排的算法。

首先,合理地划分和组织任务。

在自动化流程编排中,将复杂的工作流拆分成多个简单的子流程是一种常见的方法。

通过合理地划分和组织任务,可以减少不必要的等待时间,并且可以提高任务的并行度。

此外,在划分子流程的过程中,可以根据任务的耦合度和依赖关系进行适当的考虑,以减少任务之间的依赖和等待时间。

其次,灵活地调度和分配任务。

在自动化流程编排中,根据任务的类型、优先级和资源需求等进行合理的调度和分配是关键。

通过灵活地调度和分配任务,可以避免资源的浪费和任务的等待。

一种常见的调度策略是基于任务的优先级进行调度,通过对优先级高的任务优先处理,可以提高整体的效率。

此外,还可以根据资源的可用性和负载情况进行动态的任务调度,以实现资源的最优利用。

再次,智能地决策和优化任务流程。

在自动化流程编排中,通过智能地决策和优化任务流程,可以根据实时情况对流程进行动态调整,从而提高整体的效率。

一种常见的优化算法是基于反馈和学习的自适应优化算法,通过对过去的执行结果进行分析和学习,可以不断改进和优化任务流程,以达到更好的效果。

此外,还可以采用基于模型预测和规划的优化算法,通过对未来的情况进行预测和规划,可以提前做出合理的决策,从而提高整体的效率。

最后,加强系统监控和故障处理。

在自动化流程编排中,加强系统监控和故障处理是保证流程顺利进行的重要环节。

云制造环境下工作流任务调度算法研究的开题报告

云制造环境下工作流任务调度算法研究的开题报告

云制造环境下工作流任务调度算法研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着信息技术的不断发展,云计算技术已经成为当前最受关注的技术之一。

云计算作为一种新型的计算模式,通过网络的方式向用户提供计算资源、存储资源、软件服务等。

随着云制造的不断发展,越来越多的企业选择将自己的生产线数据、流程等信息放在云端进行管理和服务。

然而,在大规模的云制造环境下,如何高效地调度任务以获得最优的生产效益成为了亟待解决的问题。

基于此,本研究选取云制造环境下的任务调度算法作为研究对象,以期提出一种高效、精确、可靠的任务调度算法,以满足云制造环境下的生产需求。

二、研究内容和方法本研究的主要内容是设计一种云制造环境下的工作流任务调度算法,并通过实验验证该算法的可行性和有效性。

具体研究方法可分为以下几步:1. 研究任务调度的现有算法及其优缺点,分析每种算法适用的场景。

2. 分析云制造环境下的特点,设计一种适合云制造环境下的工作流任务调度算法。

3. 通过仿真实验和实际场景实验验证算法的可行性和有效性,并与现有算法进行对比分析。

三、预期研究成果和创新点本研究预期达到以下成果:1. 设计一种适合云制造环境下的工作流任务调度算法,以提高生产效益。

2. 通过仿真实验和实际场景实验验证算法的可行性和有效性。

3. 对比分析各种现有的任务调度算法,深入研究云制造环境下的任务调度问题。

本研究的创新点主要体现在:1. 设计了适合云制造环境下的任务调度算法,满足实际生产需求和任务执行效率。

2. 利用仿真实验和实际场景实验验证了算法的可行性和有效性,着重探讨了算法的执行效率和调度质量。

四、研究工作计划根据以上研究内容和方法,本研究的工作计划如下:1. 前期准备阶段,查阅有关文献,熟悉任务调度的基本算法,对云制造环境下的特点进行深入分析。

2. 中期研究阶段,设计并实现云制造环境下的工作流任务调度算法,进行仿真实验和实际场景实验。

3. 结束阶段,总结分析实验结果,撰写研究成果报告,并撰写学位论文。

工作流调度算法 python

工作流调度算法 python

工作流调度算法python
主要比较: OBE,Shark, OSWorkflow, jBpm。

分析一下他们的调度算法,就
基本上可以知道其能力有多强。

0BE的引擎调度机制
说到开源引擎,首先就要说一下OBE,这是最早一款支持XPDL的开源工作流
引擎。

可惜由于没有良好的持续维护,到如今,虽然Adrian依然还在对其进行
一些补充和修改,但已经掩饰不出其“落寞”的容颜了
(tp:///james999/category/57982.aspx)。

OBE的引擎运转调度算法是很简单的,其所有的调度规则都是依据于
WorkflowRunner类的run方法。

采用遍历循环的方式,这个遍历机制就是:
****摘自WorkflowRunner类的run方法***
while (! activityStack.isEmpty()) {
I/_ activityStack 中暂存着需要被微活的活动实例
ActvityContext ap = (ActivityContext)_ activityStack.pop();
_ctx.setActivityContext(ap.actity, ap.instance);
//虽然叫execute,但是其实际上是一个激活活动实例的行为
executeActivityInstance(ap.activity, ap.instance);。

基于优先级与关键路径的工作流任务调度算法研究

基于优先级与关键路径的工作流任务调度算法研究

武汉轻工大学学报Journal of Wuhan Polytechnio University Vol.40No.2Apr.2021第40卷第2期2021年4月文章编号:2095-386(2021)02-0059-09DOI:10.3969/j.issn.2095-7386.2021.02.011基于优先级与关键路径的工作流任务调度算法研究张小庆,胡亚捷(武汉轻工大学数学与计算机学院,武汉430023)摘要:提出了一种具有数据依赖性和优先级的工作流任务调度算法,算法方法将任务调度过程分为决定任务调度优先级和调度资源选择两个阶段。

对于任务优先级,结合传统秩值定义方法设计了一种新的任务优先级定义方法,该方法通过升秩值与降秩值以求取后继任务的秩值之和取代求取最大值的方法,更有利于表示工作流中任务的剩余负载量。

在调度资源选择上设计了一种基于最快计算时间的资源选择方法。

此外,结合设计的任务优先级定义方法将其融入基于关键路径的任务调度方法中,并与常规方法进行了比较。

在算例分析中结合已有优先级定义方法和调度资源选择方法对算法进行了随机组合,得到了多种基于优先级的任务调度方法,得到了相应的任务调度结果,并对结果进行了分析比较,验证了新算法在提高任务执行效率方面的有效性。

关键词:工作流调度;云计算;关键路径;优先级中图分类号:TP393文献标识码:AResearch on workflow tasks scheduling algorithmbased on prinrity and criticai pathZHANG X—o-q—g,H0Ya-jU(School of Mathematics and Computer Sciencc,Wuhan Polytechnic University,Wuhan430023,China) Abstract:This paper proposes a workflow tasks scheduling algorithm wit/data dependency and precedence relations betmeen tasks.The proposed algorit/m divides t/e tasks scheduling process inte tmo stages:detemiining the tasks scheduling priority and selecting the resourcc.In the stage of the decision task scheduling priority,we combine the traditional method of de/ning rank velues and design a kind of new task priority de/nition method.This method with higher rank velue and me singular velue te celculate me rank of me subsequent task velue,instead of ce/ul/l ing the maxioum velue method,which is Saveurable of expressing me resS workload of workflow tasks.0n selecting me scheduled resourcc,we design a resourcc selection method based on me fastesS computing tioe.In addition, conbtntngahedestgned petoetatdettntaton meahod,wetnaegeaaeaheaogoetahm tn aasksscheduotngmeahod based on cetatcaopaah.Dn aheeiampoesanaotsts,conbtntngaheeitsaed petoetatdettntaton meahodsand aheeitsaed eesouece seoecaton meahods,weeandomota s oeaahesemeahodsand obaatn aeaeteatotaasksscheduotngaogoetahms.And we geaaheco e espondtngaask scheduotngeesuoas.Theeesuoasaeecompaeed wtah each oaheeand weeeetttahenewaogo-收稿日期:2021-01-07.作者简介:张小庆(1984-),男,博士,讲师,Eml:51449902@.基金项目:湖北省教育厅科学技术研究计划项目(B2020063)*武汉轻工大学校立科研项目(2019y07).60武汉轻工大学学报2021年rithm con improvv the effectivenss of the task execution eciciency.Key wots:worktow scheduliny;cloud computiny;critical path;priority1引言作流是科学用的任务表达模型,由多个并行任务组成,其调度问题是NP-hard问题⑴#由于工作流任务间特定的数性和执行约束性,通常将其描述为有向无DAG结构$2%#求约束下任务调度的找任务与资源间的映射关系并实现目标函数最优化。

基于并行分层的工作流调度优化算法

基于并行分层的工作流调度优化算法

基于并行分层的工作流调度优化算法谭文安;路广振;孙勇【摘要】针对给定截止时间约束下用有向无环图描述的工作流时间费用优化问题,逆向分层算法未考虑工作流中各个任务在实际执行过程中的并行性而带来相对较多的时间碎片,提出一种基于并行分层的工作流调度算法——并发级别工作流调度算法.该算法将工作流在实际执行过程中的某个任务和其他一个(或具有依赖关系的相邻多个)并行执行的任务尽量划分到同一层,并根据各层的并行度分配冗余时间,对每层中存在具有依赖关系的多个相邻任务采用Markov决策过程算法进行时间费用优化.对平衡结构和非平衡结构的有向无环图所描述的工作流进行大量模拟实验,对比最小临界路径算法、逆向分层算法和期限顶级算法,实验结果表明所提算法具有较显著的优势.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2014(020)005【总页数】8页(P1070-1077)【关键词】并行分层;工作流调度;有向无环图;启发式;优化算法【作者】谭文安;路广振;孙勇【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;上海第二工业大学计算机与信息学院,上海201209;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言云计算、智能计算和面向服务的体系架构(Server Oriented Architecture,SOA)等新技术和新概念的广泛应用,有效促进了计算机支持与协同工作的实现[1-2]。

工作流技术作为计算机完成协同工作的抽象化手段,在企业流水线生产、办公自动化和科研领域等方面扮演着重要的角色。

工作流调度是工作流管理系统中的关键技术问题,目前工作流的服务资源从无偿服务转换为有偿服务,可根据工作流的服务质量(Quality of Service,QoS)特性,如服务的执行时间、费用和可靠性等,选择最优的服务资源来动态地满足不同用户的业务需求[3]。

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工作流调度算法作者:qwerty | 源自:原创 | 发表日期:2007-4-14 | 阅读次数:242 | 【保存文章至硬盘】【打印文章】主要比较:OBE,Shark,OSWorkflow,jBpm。

分析一下他们的调度算法,就基本上可以知道其能力有多强。

OBE 的引擎调度机制说到开源引擎,首先就要说一下OBE,这是最早一款支持XPDL 的开源工作流引擎。

可惜由于没有良好的持续维护,到如今,虽然Adrian 依然还在对其进行一些补充和修改,但已经掩饰不出其“落寞”的容颜了(/james999/category/57982.aspx)。

OBE 的引擎运转调度算法是很简单的,其所有的调度规则都是依据于WorkflowRunner 类的run 方法。

采用遍历循环的方式,这个遍历机制就是:/***** 摘自WorkflowRunner 类的run 方法****/while (!_activityStack.isEmpty()) {//_activityStack 中暂存着需要被激活的活动实例ActivityContext ap = (ActivityContext)_activityStack.pop();_ctx.setActivityContext(ap.activity, ap.instance);//虽然叫execute,但是其实际上是一个激活活动实例的行为executeActivityInstance(ap.activity, ap.instance);}/*在初始化任何一个活动实例后,将这个活动实例放入_activityStack 这个堆栈中。

然后调用WorkflowRunner 的run 方法。

在这个方法中,遍历_activityStack 堆栈中的活动实例,进行运行。

*/但是什么情况下会激活WorkflowRunner 的run 呢?StartProcess,startActivity,completeActivity,executeTransition 这些情况下,都会造成run 的运行。

OBE 的调度算法是很简单,但是执行这个调度过程,是比较绕的。

想弄清楚到底如何运行的,大家有必要去仔细阅读阅读WorkflowRunner 类。

从StartProcess 方法开始,跟踪起startActivity,completeActivity,executeTransition 这几个方法之间的调用关系。

这样的引擎调度机制是比较单一的。

将一些控制判断交给了外围的过程。

引擎本身并没有多少实际的调度,只是一个执行体:获取需要执行(激活)的活动实例,然后执行(激活)。

工作流引擎核心调度算法与PetriNet by 胡长城(银狐999)补充一下,OBE 有个非常值得参考和吸收的地方,就是其Listener 的应用。

虽然Listener对引擎来说只是一个外设,但是却为其跟踪整个引擎得调度留下了很多可扩展接口。

当然OBE 内核主要是两个类:WorkflowRunner(负责引擎调度)和EngineContext (运行环境)。

Shark 的引擎调度机制和OBE 同样支持XPDL 的模型描绘语言的还有一个引擎Shark,Shark 是目前体系结构最为庞大和完善的开源工作流引擎。

不光提供了对分布式的支持(基于Corba),而且提供了多线程的事务安全控制。

Shark 的内部调度机制也比较简单,与OBE 类似。

Shark 的整个调度方法也基本上是基于WfProcessImpl 内的run 方法,也采用的是遍历循环的方式。

只是OBE 是遍历待激活的活动实例,而Shark 是遍历已经完成的活动实例,然后往下推进。

——估计Shark 是故意为了避免。

与OBE 类似,所以选择了这么一种算法。

因为你会发现,他们的执行推进机制是较为相像的。

Shark 遍历循环的机制是:/***** 摘自WfProcessImpl 类的run 方法****/protected void run (SharkTransaction t, WfActivityInternal lastFinishedActivity){//如说是启动流程,启动流程实例的时候,不指定lastFinishedActivityif (lastFinishedActivity==null) {Set starts=getProcessDefinition(t).getStartingActivities();for (Iterator it=starts.iterator(); it.hasNext();) {startActivity(t,asDefId,actDef,null);}}//开始遍历已经结束的活动实例while (lastFinishedActivities.size()>0) {if(!state.equals(SharkConstants.STATE_OPEN_NOT_RUNNING_SUSPENDE D)) {//执行当前活动实例后续的行为queueNext(t, (WfActivityInternal)lastFinishedActivities.get(0));lastFinishedActivities.remove(0);} else {return;}}}/*任何一个活动点完成之后(不论是Complete 还是Terminate),会将自身放入lastFinishedActivities 列表中,然后调用run 方法,促发对这个列表的循环遍历。

*/有兴趣对这方面研究的,可以看看WfProcessImpl 内的start、run、activity_complete、activity_terminate 这几个方法。

工作流引擎核心调度算法与PetriNet by 胡长城(银狐999)从调度机制上说,shark 和obe 基本雷同。

甚至可以看到,其两个运行类都基本上有些类似:shark 是WfProcessImpl 类,obe 是WorkflowRunner 类。

两个类都是即包含了调度的前推因素(比如起动流程实例、活动实例结束等方法),也包含了调度的规则运算(run 方法)。

唯一不同的就是,shark 是对已经完成的活动实例进行遍历,然后前推;而OBE 则是对需要激活的活动实例进行遍历,进行前推。

点评:OBE 和Shark 的run 调度方法,是比较常用的调度机制。

首先效率上比较还是可以,其实比较直观,也容易理解。

而且连个引擎的执行机制有一定的雷同,这可能是由于两者都采用XPDL 的缘故。

但是,受他们调度机制的影响。

OBE 和Shark 是很难支持复杂的运转模型,比如“抢占模式(Workflow Pattern 中叫延迟选择)”。

OSWorkflow 的引擎执行机制OSWorkflow 与其说是一个工作流引擎,不如说是一个“可嵌入式状态机”。

其机制并不类似于我们通常所说的“流程”。

其是以“动作(Action)”作为驱动的。

所以OSWorkflow 用在如“bug 跟踪”等处理流程中,是非常适合的。

从狭义上说,OSWorkflow 是不存在什么调度机制的。

如果硬要说的话,那么就可以从AbstractWorkflow 这个类的两个方法来看:doAction 和transitionWorkflow。

—— OSWorkflow应该说是一个执行机制:执行某一个Action,并将状态从A 转变为B。

这个状态的转变,可能是从一个step 的某一个status 变为另一status;也可能是从一个step 的某一个status 变为另一个step 的某一个status。

(注:对osworkflow 来说,step+status 表现为一个state)。

在这种状态变迁过程中,会执行一系列的Function。

当然,OSWorkflow 有很大的灵活性取决于其Function 机制。

这种Function 机制,有兴趣的可以参考参考。

最近很多人询问我,是否可以将OSWorkflow 用于他们的办公自动化系统中。

其实这方面OSWorkflow 处理起来并不是很适合,通常一个OA 的审批流程是很难用OSWorkflow 做的完美的。

JBpm 的引擎执行机制如果大家对UML 的Activity Diagram 很熟悉的话,理解jBpm 就易如反掌了。

在jBpm中也应用了Token。

但是这个Token 和PetriNet 的概念和语义是不同的。

jBpm 的token 是用于表示“任务分配给某一个actor(执行者,可以是人、系统等等)的依据”,也就是说,只有某一个actor 拿到token,才有可能去执行任务。

——当然,由于jBpm 这一块的算法,也局限了jBpm 的复杂逻辑处理。

从狭义上说,jBpm 这个也不能算是什么调度机制,也只能说是执行机制。

只是这个执行工作流引擎核心调度算法与PetriNet by 胡长城(银狐999)机制要比OSWorkflow 复杂很多。

OSWorkflow 的推进执行机制是Action 的执行,而jBpm 的推进机制则是Token 的转移。

在往下阅读阅读的时候,大家有必要把jBpm 的一些基本元素和理念搞懂。

可以参考:/james999/category/57982.aspx。

首先需要说明的是,jBpm 在将任务分配给某一个Actor(也就是jBpm 所描述得执行者)的时候,也会将一个Token 对象分配给这个Actor。

不论这个Actor 是执行“接受任务”还是“提交任务”,其首选都必须获取一个ExecutionService 对象(当然,每一个Actor 在获取其所需要执行的任务的时候,也就是获取一个token 对象标识,那么这个时候,token 的作用又似乎类似于我们通常所理解的WorkItem 意图)。

/***** jBpm 如何开发调用****/ExecutionService executionService =JbpmServiceFactory.getInstance().openExecutionService(actorId);InvocationLog invocationLog = null;//如果是启动流程实例invocationLog =executionService.startProcessInstance( definitionId,variables,transitionName ) ;//如果是结束任务State(State 是jBpm 的任务点,不要理解成了状态)invocationLog =executionService.endOfState( tokenId,variables,transitionName );当然,看到这儿,大家一定很关心,这个Token 到底是如何产生的?jBpm 引擎会在start of Process Instance 的时候,产生一个root-token。

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