一种分布式任务处理和协作的多尺度服务单元选择方法

摘要

本发明公开了一种分布式任务处理和协作的多尺度服务单元选择方法，该方法在多尺度上分析任务的特征并将其映射到执行任务的服务单元集上；针对任务目标，综合考虑同一个尺度上相关单元的特征相似性和不同尺度间的服务性和关联性，选出服务单元集，步骤为，1)分解一个应用为若干子任务层中；2)计算面向分布式任务处理和协作的多尺度服务单元选择方法的相关参数；3)假设某个目标任务为o，交给服务单元p_t，由其提出该请求；4)对于每个子任务s_i，根据其应用特点计算服务单元数目为d；5)对于每个子任务s_i，发起请求的服务单元p_t检测其邻域内的任一服务单元p_k，根据邻域中所有服务单元的值，选择合适的协作单元。

主权项

1.一种分布式任务处理和协作的多尺度服务单元选择方法，该方法将任务的多服务单元协作的问题至顶向下根据任务的特征，在不同尺度上进行分析并最终映射到执行任务的服务单元集上进行处理；所述的服务单元集选择方法为，针对任务目标，综合考虑同一个尺度上相关单元的特征相似性和不同尺度间的服务性和关联性，给出执行任务的服务单元集，该方法用于将服务资源进行有效分配，提高资源有效利用率，所述的多尺度包含：目标任务尺度、子任务尺度和服务单元尺度；所述的方法具体包含如下步骤：1)对于一个应用下的任何任务，能够由全体子任务通过某种逻辑形成，假设在子任务层中，所有子任务的全集为A＝{a₁，a₂，...，a_n}，服务单元层中，所有服务单元的集合为P＝{p₁，p₂，...，p_K}，任意一个内部或者外部服务单元提出任务请求，并由该服务单元根据应用特点将整个任务分解为子任务集合，最后由该服务单元发起对这些子任务的请求；2)计算面向分布式任务处理和协作的多尺度服务单元选择方法的相关参数，其中包括：a)在服务单元层中，任意两个服务单元p_t，p_k之间基础服务的可服务性为该值表示p_k可向p_t提供的基础服务能力；b)为负载系数，表示p_k当前的负载情况；c)G(p_t，p_k|s_i)表征在子任务为s_i的情况下，服务单元p_k在服务特征上与p_t所需子任务的关联性，该参数是子任务尺度中子任务间相关性在服务单元尺度中的体现；另外，每个服务单元p_t还根据历史记录和周边单元的交互信息，维护一个为自己提供可靠的基础服务的邻域集该邻域可根据对历史记录中合作过的节点进行选择而生成；3)假设某个目标任务为o，交给服务单元p_t，由其提出该请求，则根据分析可知，目标任务o是由子任务集合S＝{s₁，s₂，...，s_m}，通过某种逻辑而组成的，满足o＝Λ(S)；其中，Λ(X)是根据应用特点和先验知识预先得到的逻辑映射函数；4)对于每个子任务s_j，根据其应用特点计算可知所需服务单元数目为d，同时这些服务单元要满足存在的应用条件集合，集合中包含依赖于应用的限制条件，因此，能够将目标转化为对该子任务提供服务的协作单元集合Y＝{y₁，y₂，...，y_m}，$Y\subseteq P;$5)每个服务单元p_t也根据它自己的历史记录和周边单元的交互信息，维护一个可以为自己提供比较可靠的基础服务的邻域集对于每个子任务s_i，发起请求的服务单元p_t可以检测其邻域内的任一服务单元p_k，且则按下式计算针对子任务s_i，p_k对p_t的服务能力：$B_{s_i,p_k}=\frac{Q_{p_t,p_k}G(p_t,p_k|s_i)}{\underset{p_h⋐P_{P_t}}{\Sigma }{Q}_{p_t,p_h}G(p_t,p_h|s_i)}$其中，表示服务单元p_k可向p_k提供的基础服务能力的程度，且G(p_t，p_k|s_i)表征在子任务为s_i的情况下，服务单元p_k在可提供的子任务服务特征上与p_t所需子任务的关联性，根据邻域中所有服务单元的值，选择合适的协作单元。