目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务实体只具有局部视野,常导致服务的可用性受到限制的缺陷,提出了一种基于D—S证据理论的工作流宏观自组织演化机制。该机制以网络中实体的交互行为作为有序演化的基础,以D—S证据理论来解决实体间信任度的度量、传递和组合问题,并且扩展了D—S证据理论中对信任度的控制规则,提出了一种比例信任控制规则。实验结果表明,服务实体通过自适应学习,逐渐与自己的协作体形成了恰当的信任连接,所有这些连接形成加权连接图,有利于提高工作流的适用性。”
这个设计思想和我的想法有点类似,但是由于我对新的三大系统理论(分形,耗散,协同)不是特别了解,正在学习中,所以要给上面的问题一个完美的答案还需要时间!!!
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写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 为什么需要工作流调度系统? 一个典型的大数据业务场景如下: 某个业务系统每天产生 100G 原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下 通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上。 借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行转换,生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中。
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