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  • [论文笔记] A novel reduction approach to analyzing QoS of workflow processes (Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2009)

        2001年9月11日, 我坐火车来浙大读书, 那天车上很多人在讨论世贸大厦被撞的事情. 一转眼就是8年了, 当时我还不满20岁, 现在却是奔三在望. 昨天是学校报到注册的日子, 已经读了20年的书, 还剩最后1年. 正常情况下, 明年6月份我就可以滚蛋走人了, 在学校的日子真的是过一天少一天了. 倘大个实验室只有我一个人, 显得有些空旷, 上午去了趟超市, 下午和晚上在实验室看论文, 等会早点回去跑步洗澡睡觉, 一天就又过去了.

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    Yunni Xia, Qingsheng Zhu, Yu Huang, Zizhen Wang: A novel reduction approach to analyzing QoS of workflow processes. Concurrency and Computation: Practice and Experience 21(2): 205-223 (2009)

        这篇论文有18页(单栏), 不过论文的idea比较简单, 排版宽松, 而且实验部分占据了6页的篇幅, 所以读起来不会很费劲. 根据DBLP记录, 作者的论文多是关于workflow, web service choreograph的QoS, 常用Petri net做为建模工具. 本文发表的刊物是Wiley InterScience的一个期刊, SCI indexed.

    1. 本文讨论的是workflow QoS的聚合方法(不是针对web service), 使用GWF-net(作者通过扩展WS-net而来)对workflow process进行建模, 针对3种重要的QoS属性(makespan, cost, reliability), 使用reduction技术对常见的四种结构(sequence, parallelism, selection, loop)计算聚合后的QoS. 在实验部分, 还进行了confidence-interval analysis.
    注: makespan是指完成一项任务需要花费的时间.

    2. (S1) 作者介绍了现有QoS analysis of workflow的研究情况.
    当前这方面的研究方法可以分为simulative and analytical. 大多数analytical方法有以下几个缺点:
    (1) 假设workflow system满足Markovian property(未来状态由当前状态决定, 而与历史无关).
    (2) 对firing delay的建模过于简单: 常用的概率分布是exponential(for continuous Markov model)和geometric(for discrete Markov model).
    (3)存在state-explosion问题.
    对于simulative方法, 作者没有做进一步介绍.

    3. (S3)介绍GWF-net模型(meaning WF-net with generally distributed task firing delay and task TTF)
        WF-net是范得阿拉斯(van der Aalst, 荷兰埃因霍恩技术大学, workflow领域非常有名)提出来的, 这是一种用来对workflow processes进行建模, 验证和分析的high-level Petri Net. 支持sequence, parallelism, selection, loop这4种routing patterns.
    WF-net的定义比较简单: 它是一种具有唯一source place和唯一sink place, 且每一个place/transition都处于某一条从source place到sink place路径上的Petri Net.
        WF-net不包含QoS的信息, 作者通过"associating tasks with generally distributed firing delay and time-to-failure"进行扩展来支持QoS属性, 这种扩展后的就是GWF-net.
        对于loop结构的处理: 每个task都赋予一个实数表示这个task完成后跳出loop的概率. 对于不在loop上的task, 这个实数就是1.

    4. (S4) 这章是本文核心内容, 讨论基于GWF-Net的reduction技术.
    QoS的属性值是用概率密度函数来表示的, process的QoS是根据task的这些QoS值计算而得, 数学方法应该不是很复杂(基本的微积分, 没有每个都细看), 详见论文.

    5. (S5)实验部分以一个分子图像处理的工作流为例, 使用了workflowstudio工具来分析流程, 并将用文中计算方法所得结果与实验结果比较.

    6. 本文对工作流的建模基于Petri Net, 但是感觉这个模型仅仅是起到了illustration的作用, 之后的QoS分析过程与Petri Net的特性并没有关系, 也没有体现出哪里使用了Petri Net特有的分析能力. 换言之, 本文的建模与分析这两块内容并不是密不可分的, 如果用DAG图对workflow process进行建模, 然后讨论QoS, 也未尝不可.

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