一种应用智能组织的支撑体系统、方法及装置与流程

本发明属于计算机领域，涉及一种应用智能组织的支撑体系统、方法及装置。

背景技术：

随着分布式系统的功能复杂度和结构规模不断增加，基于云计算技术、具有资源和服务共享能力的动态自组织系统架构成为复杂分布式系统的重要发展方向。系统内部众多异构的服务器通过高速通信网络互连，用于处理各种任务的软硬件单元作为开放资源和服务，例如计算处理、信息存储、人机交互、机电控制、数据通信、传感器数据处理等，通过信息交换的方式在服务器之间组织协调，进而实现复杂的系统功能。

技术实现要素：

为了解决上述背景中提及的问题，本发明提供了一种应用智能组织的支撑体系统、方法及装置，该方法以具有独立完整功能的应用为基础，根据系统任务需求和运行状态，动态组织多个应用的协同工作，实现系统的处理任务。

第一方面，本发明实施例提供了一种应用智能组织的支撑体系统，包括：app、ims、可变拓扑智连网络；

应用app是复杂分布式系统任务能力的软件基础，驻留在所述ims之上，所述app之间通过所述可变拓扑智连网络交互信息、协同工作；

所述ims支撑多种app运行，所述ims具有信息采集、处理、存储和通信的能力；

所述可变拓扑智连网络是所述app之间互连的基础，支持所述app根据任务需求智能交互、协作和组织；

所述ims的一个管理ims驻留有管理框架，所述管理框架包括应用状态库、映像管理库、任务配置库，所述管理框架收集系统运行状态和应用信息，其中，所述应用状态库管理每个app的运行状态和通信关系；所述映像管理库管理每个app的功能、属性、运行需求和映像位置；所述任务配置库管理每个任务所需求的app和资源；其中，所述管理ims管理除所述管理ims之外的其他ims。

进一步的，所述管理ims通过在应用状态库中收集系统当前app运行状态，更新整理应用状态库，智能的处理应用状态信息，并将应用状态库映射到作为app运行实体的ims中；

所述管理ims根据映像管理库中的应用信息，查询app的软件代码，支持app的更新和动态加载的实现。

所述管理ims根据任务配置库中对各种任务描述，将应用与应用之间映射起来，实现应用之间的自组织，实现系统的任务功能。

第二方面，提供一种动态应用动态智能组织方法，包括：

通过任务规划，形成任务需求；

获取系统当前工作状态、每个app的运行需求和每个app的当前运行状态；

根据所述系统当前工作状态、所述每个app的运行需求和所述每个app的当前运行状态通过智能决策算法生成针对所述任务需求的app调度策略；所述app调度策略包括所需app及运行所述所需app的所需ims；

根据所述app调度策略，控制所述所需ims加载对应的所需app，以便于所述所需app之间通过组织协同，完成任务功能。

进一步的，所述根据所述app调度策略，控制所述所需ims加载对应的所需app之后，所述方法还包括：

将所述app调度策略下发到所需ims的系统任务配置表和所需ims的应用属性描述策略表；

以所需ims的系统任务配置表、所需ims的应用属性描述策略表、所述系统的支持可变拓扑的分布式通信作为基础条件；在运行时，由所需ims上应用部署管理、应用生命周期管理、应用映像管理、资源管理互相协调共同完成。

进一步的，所述其他ims的工作方式为：

(1)系统任务配置表是根据系统支持的所有任务的需求，分析并规划形成的所有任务所需的应用信息；

(2)应用属性描述策略表用于定义app的功能、行为、所提供的服务和所依赖的服务、运行所需的条件、调度的策略；

(3)支持可变拓扑的分布式通信为动态组织应用提供灵活的通信能力，支持应用的动态加入和退出，提供不同任务地点的应用之间灵活的数据交换；

(4)应用部署管理负责应用与其具体的处理资源之间的映射，完成应用到具体处理资源的加载；

(5)应用生命周期管理负责应用从启动、运行到终止的控制；

(6)应用映像管理基于应用库实现对应用可执行代码管理；

(7)资源管理用于对整个系统资源的集中管理，包括监视、分配、回收、冗余。

第三方面，提供一种动态应用动态智能组织装置，包括：

形成模块，用于通过任务规划，形成任务需求；

获取模块，用于获取系统当前工作状态、每个app的运行需求和每个app的当前运行状态；

生成模块，用于根据所述系统当前工作状态、所述每个app的运行需求和所述每个app的当前运行状态通过智能决策算法生成针对所述任务需求的app调度策略；所述app调度策略包括所需app及运行所述所需app的所需ims；

控制模块，用于根据所述app调度策略，控制所述所需ims加载对应的所需app，以便于所述所需app之间通过组织协同，完成任务功能。

进一步的，所述装置还包括：

下发模块，用于将所述app调度策略下发到所需ims的系统任务配置表和所需ims的应用属性描述策略表；

协同模块，用于以所需ims的系统任务配置表、所需ims的应用属性描述策略表、所述系统的支持可变拓扑的分布式通信作为基础条件；在运行时，由所需ims上应用部署管理、应用生命周期管理、应用映像管理、资源管理互相协调共同完成。

第四方面，提供一种计算机可读的存储介质，所述存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现所述方法的步骤。

本发明以具有独立完整功能的应用为基础，通过多个应用的动态智能组织实现复杂分布式系统内部资源和服务的共享和协作，提高系统的处理能力和资源利用效率。

附图说明

图1为动态复杂分布式系统的应用智能组织方法。

具体实施方式

本发明面向基于云计算架构的复杂动态分布式系统，提出一种动态的应用智能组织方法，根据系统任务需求和运行状态，通过基于动态管理库的管理框架和智能决策算法，在系统范围内动态组织一定数量的具有独立完整功能的应用(app)，实现资源和服务的跨平台协作和交互，完成复杂的系统处理任务。本发明提出动态应用智能组织方法的支撑体系，包括app、智能微系统(intelligentmicrosystem，ims)、可变拓扑智连网络；提出动态应用智能组织方法基于动态管理库的管理框架，包括应用状态库、映像管理库、任务配置库；提出应用智能组织方法的处理过程和实现方式。本发明实现复杂分布式系统内部众多应用的动态智能组织，提高系统的处理能力和资源利用效率。

该方法面向基于云计算架构的复杂动态分布式系统，通过系统范围内动态的应用智能组织，实现资源和服务的跨平台协作和交互，其中应用app是具有完整功能的独立软件单元，系统以应用为基础，通过多个应用的组织和协调，完成复杂的系统处理任务。动态复杂动态分布式系统应用智能组织方法的支撑体系包括：应用app、智能微系统ims、可变拓扑智连网络，其中应用app是系统任务能力的软件基础，智能微系统ims是支撑应用运行的硬件基础，具有信息采集、处理、存储和通信能力，可变拓扑智连网络支持应用之间的智能交互、协作和组织。动态复杂动态分布式系统应用智能组织方法的管理框架基于动态管理库实现，包括应用状态库、映像管理库、任务配置库，其中应用状态库管理当前应用的运行状态和通信关系，映像管理库管理每个应用的功能、属性、运行需求和映像位置，任务配置库管理每个任务所需求的应用和资源。动态复杂动态分布式系统应用智能组织方法的处理过程是：通过任务规划形成任务需求，提交给管理服务器；管理服务器基于当前动态管理库的信息，通过智能决策算法生成应用和资源的调度策略；加载应用，多个应用之间通过组织协同，完成任务功能。动态复杂动态分布式系统应用智能组织方法的实现方式为：以系统任务配置表、应用属性描述策略表、支持可变拓扑的分布式通信作为基础条件；在运行时，由应用部署管理、应用生命周期管理、应用映像管理、资源管理互相协调共同完成。该方法实现复杂分布式系统内部应用的动态智能组织，提高系统的处理能力和资源利用效率。

本发明实施例提供一种动态复杂分布式系统的应用智能组织方法，所应用的系统为通过高速通信网络实现服务器之间资源和服务动态共享的复杂分布式系统，该方法以具有独立完整功能的应用为基础，根据系统任务需求和运行状态，动态组织多个应用的协同工作，实现系统的处理任务。

应用app是实现系统处理能力的基础，其特征为：具有完整功能的独立软件；在统一框架下设计，通过底层服务屏蔽底层硬件，采用标准化接口；应用可复用、可组织，即某个应用可以参与一个或者多个任务，多个应用可以通过交换信息协同完成一个任务。根据特性不同，应用app包括动态的应用和静态的应用，动态的应用随着任务运行进行加载、卸载、动态组织，静态的应用一直驻留在系统中，运行状态、交联关系不发生任何变化。

应用智能组织的支撑体系是实现应用的动态组织所需的软硬件资源和环境，包括应用app、智能微系统ims、可变拓扑智连网络，其特征为：

(1)应用app是复杂分布式系统任务能力的软件基础，驻留在智能微系统ims之上，应用之间可通过可变拓扑智连网络交互信息、协同工作。

(2)智能微系统ims是支撑多种应用运行的硬件基础，具有信息采集、处理、存储和通信的能力。

(3)可变拓扑智连网络是应用app之间互连的基础，支持应用app根据任务需求智能交互、协作和组织。

应用app的管理和组织依赖于基于动态管理库的管理框架，包括应用状态库、映像管理库、任务配置库，运行在管理服务器上，收集系统运行状态和应用信息，其中应用状态库管理当前应用的运行状态和通信关系；映像管理库管理每个应用的功能、属性、运行需求和映像位置；任务配置库管理每个任务所需求的应用和资源。其工作方式为：

(1)管理服务器通过在应用状态库中收集系统当前的应用运行状态，更新整理应用状态库，智能的处理应用状态信息，并将应用状态库映射到作为应用运行实体的智能微系统中。

(2)管理服务器根据映像管理库中的应用信息，查询应用的软件代码，从而支持应用的更新和动态加载的实现。

(3)管理服务器根据任务配置库中对各种任务描述，将应用与应用之间映射起来，实现应用之间的自组织，实现系统的任务功能。

动态应用动态智能组织方法运行在管理服务器上，其工作过程为：

(1)系统中的任务管理器通过任务规划，形成任务需求，提交给管理服务器。

(2)管理服务器基于当前动态管理库的信息，获取任务调度需求、系统当前工作状态、应用的运行需求，通过智能决策算法生成应用和资源的调度策略(3)加载应用，多个应用之间通过组织协同，完成任务功能。

智能决策分类和智能调度算法是应用智能组织的核心，其工作原理为：根据当前系统状态和任务需求，采用基于规则的最优化智能算法，选择应用app和服务调度方案，获得最佳的系统性能和资源利用效率。

动态应用动态智能组织的实现方式是：以系统任务配置表、应用属性描述策略表、支持可变拓扑的分布式通信作为基础条件；在运行时，由应用部署管理、应用生命周期管理、应用映像管理、资源管理互相协调共同完成，其工作方式为：

(1)系统任务配置表是根据系统支持的所有任务的需求，分析并规划形成的所有任务所需的应用信息；

(2)应用属性描述策略表用于定义应用的功能、行为、所提供的服务和所依赖的服务、运行所需的条件、调度的策略等信息。

(3)支持可变拓扑的分布式通信为动态组织应用提供灵活的通信能力，支持应用的动态加入和退出，提供不同任务地点的应用之间灵活的数据交换。

(4)应用部署管理负责应用与其具体的处理资源之间的映射，完成应用到具体处理资源的加载。

(5)应用生命周期管理负责应用从启动、运行到终止的控制。

(6)应用映像管理基于应用库实现对应用可执行代码管理。

(7)资源管理用于对整个系统资源的集中管理，包括监视、分配、回收、冗余等。

本发明提供一种动态复杂分布式系统的应用智能组织方法，以分布式系统的任务需求、系统组成、互连管理为输入条件；以应用库、系统任务配置表、应用属性策略表为基础；基于动态管理库的管理框架和智能决策算法，实现动态的应用智能组织；在运行时，由应用部署管理、应用生命周期管理、应用映像管理、资源管理完成应用之间的互相协调，共同实现系统任务，如图1所示，其中：

(1)应用库中所有的应用都基于标准数据和软件接口设计。

(2)系统任务配置表中记录系统所有任务所需的应用组织关系。

(3)应用属性策略表中记录系统所有应用的功能和运行策略。

(4)应用部署管理确定应用运行的位置和时间等。

(5)应用生命周期管理用于管理应用的调度、加载卸载、注册。

(6)应用映像管理用于管理应用映像，并将映像加载到智能微系统上运行。

(7)资源管理用于管理系统当前的所有可用资源信息。

(8)可变拓扑的应用间互连为应用之间提供位置无关的通信服务。

(9)其它功能服务提供时间同步、可靠性、数据记录等服务。