【摘 要】
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针对传统工作流系统不能有效处理海量数据的问题,将工作流引擎与云计算相结合是行之有效的解决方案。然而,目前的云工作流引擎系统还存在着云资源利用率低、可移植性和可重用性差以及系统开发运营成本高等问题。为了解决这些问题,论文对IC-Flow Engine（Inner Mongolia University Cloud Workflow Engine）2.0系统的集成架构和底层云资源利用率进行改进和优化,
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针对传统工作流系统不能有效处理海量数据的问题,将工作流引擎与云计算相结合是行之有效的解决方案。然而,目前的云工作流引擎系统还存在着云资源利用率低、可移植性和可重用性差以及系统开发运营成本高等问题。为了解决这些问题,论文对IC-Flow Engine（Inner Mongolia University Cloud Workflow Engine）2.0系统的集成架构和底层云资源利用率进行改进和优化,并提出IC-Flow Engine 3.0版本。论文主要有以下几个方面的贡献:（1）结合底层云环境的特点设计出新的云工作流引擎系统体系结构。IC-Flow Engine 3.0可以简便有效地进行云事务建模和执行,同时支持异步调用使云工作流系统具有高效的执行能力。（2）根据Hadoop集群环境实现模块的架构方式,论文提出了一种基于集群节点性能的自适应负载均衡算法。该算法使集群负载逐渐趋于平衡,并将云工作流引擎系统的云计算集群性能维持在一个平稳较优的水平。（3）构建基于Docker容器的标准化软件环境,并运用Docker容器对论文所设计的云工作流引擎系统进行部署。这种部署方式使系统更容易实现可持续集成,同时也使系统具有可移植性和跨平台性。论文通过对比实验和实例验证了IC-Flow Engine 3.0系统拥有更高的资源利用率和任务执行效率,缩短了流程执行时间,节约运营成本。同时,使用容器部署的系统还具有开发部署成本低的优势。因此,IC-Flow Engine3.0在实际应用中具有较高的实用价值。
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