云平臺上海洋服務流定制的可視化建模研究

杜金峰，東 韓，徐凌宇，陳 亮，蔡 茂

（1.上海大學 計算機工程與科學學院，上海200072；2.國家海洋信息中心，天津300171）

0 引 言

隨著云計算的發展，大量數據資源、計算資源與應用資源集中在一起協同工作。單一的web服務可能滿足不了用戶的需求。考慮到用戶這些不斷發展變化的服務要求，組合現有跨領域跨地域的數據和模型而成的服務流成為網絡服務的新思路。因此將云計算平臺對網絡資源的整合運用到該系統中，同時又通過對服務流可視化建模，使得用戶可以設計、編輯資源組成符合自身要求的流程。其中工作流、網絡服務和可視化建模技術對系統的設計奠定了重要基礎。在文獻［1］中介紹了傳統軟件服務和云軟件服務的區別。文獻［2］中提出了DWSF網根據花費為用戶選擇最優的服務組合，是提供服務的一種方法。文獻［3］在研究了面向服務的思想和工作流技術特點之后設計了一個面向服務的工作流系統。服務流的可視化技術可以學習文獻［4］中工作流的可視化建模原理。文獻［5］中深入分析了SOA理論和架構技術，提出了一種SOA的描述語言等等。這些成果和研究為海洋信息服務流開發提供了多層次的理論和技術支持。

1 基于工作流和軟件服務的云軟件服務流

工作流技術是一個傳統的企業業務集成方法，是為了達到一定的生產目的而根據一組定義的規則將文本、信息和任務在工作過程參與者之間傳送并驅動項目執行代理完成任務。其流結構固定、參與個體及資源相對穩定、集中式管理等特點決定了其不能適應動態、松耦合、分布等特性。不同于工作流，Web服務有動態、并發事務處理和低廉的分布式處理能力的特點。

傳統SaaS（軟件即服務）是通過網絡提供軟件服務的方式，缺乏可擴展性，資源的動態配置不夠靈活。而云SaaS（軟件即服務）構建在云平臺的硬件設施基礎之上，后臺統一管理和分配資源，滿足多租戶共享資源和資源的動態循環使用［1］，節省資源，提高效率。本文的研究主要是基于面向服務的軟件服務流可視化建模研究。

2 云服務流體系結構

2.1 服務流結構

云服務流是由模型、數據、內部端口和模型詳細信息組成（如圖1所示）。模型是實現業務邏輯的實體，數據是模型的輸入。服務流作為一個封裝的實體，內部的邏輯和輸入輸出通過端口實現，依賴則體現出了模型的數據輸入和模型間的前承后繼關系。服務流的調度執行依賴于模型的詳細信息。

圖1 服務流組成結構

自定制服務流在促進資源的合理配置和信息資源的有效傳遞和共享，提高效率的同時，也滿足了不同用戶的個性需求。從描述框架中可以看出，服務流不是基本型模型的簡單加和。多個模型之間存在串行或者并行的關系如圖2所示。

2.2 服務流的屬性描述

根據對工作流的理解，借鑒其相關理論和技術，分析云平臺下海洋服務流技術的特點，可以認為服務流技術就是通過對各種海洋模型和流程屬性的定義，調度多個模型按流程定義自動、連續、協調、優化的執行，有效避免單個瓶頸模型拖延完成周期。服務流系統以基本模型為節點，結合有向圖方式，節點與節點之間用有方向的連接線連接起來表示流程運行的路徑，完成定制。其描述如下：

圖2 模型關系

有向圖F表示用戶的一個流程，定義為一個集合F＝｛TM，TD，R｝。D代表數據資源的集合，M代表模型資源的集合。TD代表數據節點的集合，TM代表模型節點的集合，R代表各個節點之間的關系。

數據節點ND，只能作為模型節點NM的輸入。二元組ND＝＜name，path＞，名稱name和存儲路徑path，是TD的元素。

模型節點NM，它的輸入可以是數據節點或者其他模型節點的輸出，定義五元組NM＝＜name，id，path，status，input，output＞，是TM的元素。status表示節點當前的狀態，可以用友好的方式傳達給用戶流程的執行情況。input，output是流程定制好后，根據節點關系R做出的判斷。

實現數據節點和模型節點的重用。在一個流程圖中，用戶可以多次調用同一個數據資源和模型資源。對于數據資源來說，只能作為模型資源的輸入，是不會隨著流程的執行不斷改變的。但模型資源不同，流程圖中不同位置的同一個模型會有不同的輸入和輸出。運行時無論各個節點是否是同樣的資源，在流程中設置不同的標識，以實現模型資源的重用。圖3表示了兩種模型節點間的關系，□表示模型節點，設計流程時數字相同表示該節點對應的是同樣的模型資源，提交后數字不同表示后臺處理的結果。

圖3 流程提交之前描述處理

如果存在兩個節點之間有向邊來連接，有向邊代表有序偶R表示兩個節點之間的前承后繼（輸入輸出）關系。n1∈TM，n2∈TM，n1≠n2，n1→n2，則說明模型節點n2是n1的前承節點，n1的輸出是n2的輸入。n1∈TD，n2∈TM，n1≠n2，n1→n2，則說明數據節點n1是n2的輸入數據。

流程中所有節點的關系R，由于數據節點只能作為模型節點的輸入，而且后臺執行時不會操作到它，所以將數據節點和模型節點兩者分開討論。首先，以模型節點為例，如果T∈TM，有n個后繼模型節點T1，T2，T3，T4，…，Tn，，節點T’∈TM也有n個后繼模型節點，…，，那么R＝｛T1，T2，T3，T4，…，Tn；，…，｝。后臺根據該表示來進行分析執行，把T和T’的輸出作為，T1，T2，T3，T4，…，Tn，，…，各個節點的輸入，這需要流程運行時來操作。如果是數據節點，那么當形成代表R描述的時候，就可以分析出來并將它作為后繼模型節點的輸入，設置好后將其從描述中刪除。最后，傳到后臺的就只有表示模型節點及關系，統一分析，運行。

3 云服務流模型在海洋環境信息與處理模型中的應用

3.1 海洋環境信息模型簡介

海洋信息包括海表面水溫信息、海流信息、海洋生物資料信息、海洋地質物理信息、海洋氣象信息等多源多類信息。提供海洋信息服務就是與用戶共享海洋信息資源的過程。服務范圍覆蓋 “數字海洋”系統24個節點；提供基礎地理數據、水文、氣象、化學、遙感等海洋環境信息服務；提供基于GIS的虛擬資源訪問、在線模型服務、用戶模型定制開發、海洋環境要素（溫鹽密、流場）可視化服務；具備業務化運行能力。

海洋信息模型包括海洋環境信息遠程可視化、海洋環境信息聯機分析處理（OLAP）、海洋環境數據挖掘服務（主要包括海洋水文數據的異常模式發現算法，關聯規則發現算法，面向海洋水文數據的異常模式發現和關聯規則發現的示例研究等模型）、海洋遙感圖像融合、海洋境信息時空差值應用、海洋鋒數值模式計算及數據同化等。

3.2 海洋信息服務流可視化

3.2.1 資源注冊

計算資源、模型資源和數據資源注冊時，填寫資源提供單位、資源功能、資源參數需求等作為資源屬性上傳到云平臺，云平臺采用高效率的存儲方式為其分配存儲空間。

3.2.2 資源顯示

注冊成功的資源在JSP頁面上顯示出來，用戶需知的基本資源屬性也可以展示（alt）出來，把需要的拖動到流程框內即可。之后，只要任意關系的起始和結束確定好，就能自動形成關系連線?；镜馁Y源如圖4所示。

3.2.3 流程中的關系表示

VML相當于IE里的畫筆，基于XML標準而且結合腳本，可以支持高質量的矢量圖形顯示。HTML中聲明VML命名空間就可以使用VML，并且VML標記里面可以定義DHTML大部分屬性和事件，有利于服務流關系的設計。

圖4 資源展示

3.2.4 資源及關系的添加刪除

當右鍵單擊資源結點或者關系連線，出現右鍵popup menu，可以對資源和關系進行編輯（如圖5所示）。對關系結點比較簡單，刪除代表關系的連線就完成了，可以繼續添加想要的關系。對于資源結點來說，刪除一個結點，對應的關系也要刪掉，包括以該結點作為開始和結束的所有結點。

圖5 節點和關系編輯器

3.2.5 輸入輸出的限定

根據資源的注冊信息判斷哪些可以作為哪些的輸入和輸出，用戶誤操作時要有明顯的錯誤提醒。比如說，數據結點無論在何種情況下都不能成為其他結點的輸出結點。

3.2.6 流程運行監控

組成流程的模型節點的執行情況決定了整個流程的狀態。模型的狀態定義有4種，即等待、執行、出錯和完成，能夠實時的向用戶反映出來。

3.2.7 流程運行結果

結果最終以文件（文本文件、圖像文件等類型）的形式存儲在云平臺上，用戶可以跳轉到結果頁面查看結果或者通過查詢文件存儲路徑獲得結果。

3.3 海表面水溫融合服務流處理需求

海洋信息的精確測量對預警海洋災害、保護海洋生態等都有積極意義。海表面水溫的測量是其中的一個重要組成部分，困難在于如何處理多源多格式海表水溫值而獲得相對精確的海表水溫值。

如果對海表面水溫信息進行融合并獲得精確的融合結果，首先需要獲得海表面水溫監測站點提供的多種格式海表溫度元數據。接著，進行融合的種類和方法多種多樣，融合結果的不同精度要求可能需要選擇合適的誤差分析工具對融合數據進行分析，不同的融合模型可能是由不同的算法設計機構開發的，比如多遙感融合圖像處理探測SST，多尺度遙感融合，多衛星遙感數據融合等等。最后，融合結果的表現方式也多種多樣，比如表格、平面圖、立體圖等。

在這個例子中，由4種開發模型參與進來提供海洋服務資源，不同的實現可能有不同的來源。正是由于存儲在云計算平臺下并為用戶提供了一個統一的訪問接口，從而屏蔽了來源的不同。在海洋信息服務流設計時，模型之間的控制流是靜態的，數據流是隨著模型的運行實時動態產生的。

3.4 SST服務流實現

3.4.1 設計SST數據融合服務流

SST數據融合服務流定制之后的可視化結構如圖6所示。圖中SST作為Cluster模型節點的輸入數據。SST的融合的幾個步驟在圖中清楚的表示出來。先對海洋表面溫度進行清洗，再對其進行聚類并使用P ＆ M關聯規則挖掘衛星間的關聯度。通過聚類獲得SST相關聚類信息使用Kring插值算法進行插值。而通過P ＆ M獲得數據則使用WJDP算法計算SST的沖突值。最后是初步處理數據的融合。

圖6 SST數據融合服務流

3.4.2 流程描述的基本步驟

用戶形成服務流有向圖后，圖形化的節點結構實現了對具體信息的屏蔽，但在運行實例中的擴充和定義，保證了邏輯和運行過程的統一。傳給后臺處理的流程描述形成分以下幾個步驟，以圖6的流程為例對這些步驟進行說明。

首先，形成最初的描述。為了方便程序識別數據和模型，對所有的數據、模型節點名稱做簡單處理，分別添加相應的后綴名稱".data"和".exe"。而對于相同的數據和模型，添加數字標識位。上例最初的描述可以表示為："SST.data，clean.exe；clean.exe，P ＆ M.exe，cluster.exe；cluster.exe，Kring.exe；P ＆ M.exe，WJPD.exe，Kring.exe；Kring.exe，Fusion.exe；WJPD.exe，Fusion.exe；"。例子中不存在相同的模型節點，處理起來相對簡單。若存在相同模型，數字標識也可以將其標識為不同的模型節點。

其次，分析數據節點和模型節點。如果后綴是".data"，則該節點是數據，設置跟隨其后的模型節點的數據輸入是該數據節點。如果后綴是".exe"的模型節點，需要存儲該節點的相關信息，并返回唯一標識id。在這一步中，會出現用戶誤操作導致的錯誤。比較常見的錯誤有數據節點是其他節點的后繼節點（即其他節點的輸出作為數據節點的輸入），流程中至少一個模型節點（全部是數據節點的流程是沒有意義的）。當出現這些問題時，要停止向后臺傳遞，而向前臺用戶給出出錯信息。

最終，模型節點的唯一標識id用類似于第一步中的名稱描述的表示方法表示出來，將id描述的流程信息傳往后臺分析并處理運行服務流流程。

3.4.3 實驗結果反饋

圖7是在緯度39.875附近的不同經度，來自aavhrr，clim和modisasstd的數據融合之后獲得融合值及可靠度。實驗中流程運行完成后，生成數據文件，存儲在云中并將路徑放在數據庫。用戶在重定位的結果頁面上返回該文件里的內容。

圖7 SST服務流融合結果

4 結束語

本文在工作流以及軟件服務的理論基礎上，結合云計算平臺下SaaS的服務形式，為滿足用戶對多服務組合的個性需求提出了云平臺下的服務流定制模型。該模型通過對服務流的定制過程可視化，提高了用戶操作的便利性和配置的靈活性。該系統充分利用了云計算平臺的優勢，也擴展了傳統工作流系統和普通web服務的功能。比如系統運行在云端服務器上，用戶客戶端無需安裝軟件，數據模型資源和流程數據均保存在云端服務器上等。

文中描述了服務流的組成元素、基本結構和局部運行模式，形成流程的形式化結構說明。流程描述則將其形式化結構和操作方法結合起來，使服務流的實現更容易，這為服務流引擎開發人員提供了完整、清晰無歧異的系統功能。最后實現了海表面溫度（SST）數據融合服務流的執行，并給出了結果。但是，該系統由于可視化技術受限于瀏覽器，僅能在IE下操作，以后會在瀏覽器兼容性上努力。另一方面，由于資源提供者來自多個不同組織機構，系統在數據和模型資源的接口規范上還缺乏完整的統一標準，需要進一步的擴展說明。

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