[发明专利]云计算环境下面向不确定数据源的工作流视图构造方法

摘要

本发明公开了云计算环境下面向不确定数据源的工作流视图构造方法。本发明首先读取科学工作流的数据源图信息，并将整个数据源图视为一个完整的工作流视图，检测它的合理性。然后对数据源图进行拆分与重构时，按照四种情形处理。最后对数据源图中的任务节点进行再次合并与重构，直到数据源图中无法再进行任务节点之间的合并为止，则数据源图中最终存在的任务节点和复合任务节点将构成该数据源图的合理性视图。本发明所提供的检测方法不仅考虑到了确定数据源图中视图的合理性，更是结合了视图存在的期望支持度来检测是否可以将多个任务合并为期望支持度更大的复合任务。

主权项

云计算环境下面向不确定数据源的工作流视图构造方法，其特征在于该方法的具体步骤：步骤（1）读取科学工作流的数据源图信息，包括数据源图中任务节点集、任务节点间的数据流边的集合和数据流边的存在概率； 步骤（2）将整个数据源图视为一个完整的工作流视图，检测它的合理性，包括：①根据数据源图中的每条输入数据流必须能够到达该数据源图的所有输出任务节点这一原则，来检测数据源图的合理性；②数据源图中的相邻任务节点在满足条件①的情况下能否合并为一个新的复合任务、且新的复合任务存在概率是否小于未合并之前各任务节点的存在概率，如果合并后的新复合任务存在概率大于合并之前各任务节点的存在概率，则认为原来的数据源图具有不合理性；若数据源图具有合理性，则整个数据源图被视为一个完整的工作流视图；步骤（3）若步骤(2)中整个数据源图将作为一个工作流视图被检测为不合理的，则按照以下两种情况重新构造该数据源图的合理性视图：i)若数据源图因为不符合步骤（2）中的条件①，则对该数据源图按照步骤(4)进行拆分重构，从数据源图里面重新构造出合理性的视图；ii)若数据源图不符合步骤（2）中的条件②，则找出数据源图中存在那些相邻任务节点：这些相邻任务节点在满足条件①的情况下能合并为一个新的复合任务、且新复合任务存在概率大于未合并之前各任务节点的存在概率，并将这些相邻的任务节点进行合并；步骤(4)对数据源图进行拆分与重构时，按照如下情形处理：情形1、对某一任务节点，若它有且仅有一个相邻的前序节点，且该任务节点与该前序节点合并后生成的复合任务的概率期望支持度大于该任务节点及前序节点的概率期望支持度，则该任务节点与其前序节点可以合并为合理的复合任务节点；情形2、若对于某一任务节点，若它仅有一个相邻的后续节点，且该任务节点与其后续节点合并后生成的复合任务的概率期望支持度大于该任务节点及前序节点的概率期望支持度，则该任务节点可与其后续节点合并为合理的复合任务；情形3、若某一任务节点有多个相邻前序节点，若这些前序节点中存在着某个任务节点，使得从其它前序节点出发的数据流边都能到达该前序任务节点，并且从该前序任务节点出发的、所有没有指向该任务节点的数据流边的概率和小于用户给定的经验阈值，则可对从该前序任务节点出发的、所有没有指向该任务节点的数据流边进行尝试性删除，并将这些前序节点与该任务节点进行尝试性合并，如果合并之后的复合任务的概率期望支持度大于合并前各任务节点的概率期望支持度，则这样的合并是可行的，且合并生成的复合任务是合理的； 情形4、若数据源图中某几个任务节点具有相同的相邻前序任务集，且这些前序任务节点中的每一个节点同时所具有相同的相邻后续任务集，此外若这些任务节点与它们的前序任务集合并后生成的复合任务的概率期望支持度大于合并前的这些任务节点各自的概率期望支持度，则这些任务节点与它们的相邻前序任务节点可以合并为一个合理的复合任务；步骤（5）重复步骤（3）对数据源图中的任务节点进行合并与重构，直到数据源图中无法再进行任务节点之间的合并为止，则数据源图中最终存在的任务节点和复合任务节点将构成该数据源图的合理性视图。