分布式云工作流服务的自适应模型与机制

项目名称： 分布式云工作流服务的自适应模型与机制

项目编号： No.61272438

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 曹健

作者单位： 上海交通大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 随着云计算的发展和推广，互联网上各种形态的云服务正在迅速增加。通过工作流对多个云服务进行协调可以完成复杂任务，因此云工作流在云计算中正在迅速得到重视。然而，将现有工作流技术直接迁移至云计算环境并不能完全发挥其作用；同时，云计算中请求量巨大、负载动态变化、涉及多类型多层次云服务的协同和对商业模式提供支持等需求也给工作流技术带来新的挑战和研究课题。随着云服务在互联网上的大规模部署，云工作流自身也可以成为云计算环境中的一项公共服务。一方面，云工作流服务的实现与优化运营面临着需要解决的技术问题，另一方面其持续运行所积累的模型与数据也为其功能和性能的自动改善提供了基础。该课题从构造具有自适应能力的云工作流服务这一角度出发，从云工作流服务的分布式自适应结构模型、云工作流模型的优化映射方法、海量云工作流实例的自适应运行技术和云工作流服务的自学习机制四个方面开展研究，从而为实现云工作流服务提供有效支持。

中文关键词： 云工作流服务；云工作流协同；工作流缓存；工作流分布式执行；工作流模型进化

英文摘要： With the quick development and spreads of cloud computing, the number of different type cloud services in the Internet is increasing rapidly. Workflow can be applied to coordinate multiple cloud services to fulfill complex tasks. Therefore, cloud workflow plays more and more important roles in cloud computing. However, to migrate current workflow technologies to the cloud computing environment directly cannot achieve it's full functions. Requirements such as dealing with massive requests, dynamic changing workloads, collaborations among multiple type and various layer cloud services and business model supports bring new challenges and research issues to workflow. With more and more cloud services deployed onto Internet, cloud workflow can also be operated as a common service. On the one hand, to implement a cloud workflow service and operate it in an optimized way needs to solve technical problems. On the other hand, its accumulated workflow models and running data provide a basis for automatic improvements of its function and performances. This project aims to construct a cloud workflow service with adaptive capability, which includes four research topics, i.e., a self-adaptive distributed architecture model of cloud workflow service, optimized mapping approaches for cloud workflow model, the adaptive execution

英文关键词： Cloud Workflow Service；Cloud Workflow Collaboration；Workflow Cache；Workflow Distributed Execution；Cloud Model Evolvement