基于微服务的工作流技术在云管平台的应用
统一系统管理平台的企业解决方案与实践
统一系统管理平台的企业解决方案与实践目录一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2二、企业需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3三、统一系统管理平台概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5四、解决方案架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54.1 设计原则与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 4.2 整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94.3 关键技术选型与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10五、实施步骤与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．115.1 项目启动与团队组建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 5.2 系统规划与需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 5.3 系统开发与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 5.4 系统部署与上线运行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．165.5 项目监控与风险管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18六、实践案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．196.1 案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 6.2 统一系统管理平台应用情况分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．216.3 实施效果评估与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23七、系统功能模块详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．247.1 权限管理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．257.2 流程管理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．267.3 数据分析与报表生成模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．287.4 系统监控与日志管理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29八、技术挑战与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．308.1 数据集成与互联互通问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．318.2 系统安全性与稳定性保障措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．328.3 技术更新与持续创新机制建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33九、优化建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．349.1 优化方案设计思路与建议举措．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．369.2 未来发展趋势预测与战略规划部署展望和愿景建设理念设定战略方向和核心目标37一、内容描述统一系统管理平台的企业解决方案与实践旨在为企业提供一个集中化、智能化的管理工具，以提升企业运营效率和服务质量。
基于微服务架构的时空数据处理服务封装技术
第1期2021年1月Vol. 16 No. 1Jan. 2021Journal of C A E I T doi ： 10.3969/j. issn. 1673-5692.2021.01.002基于微服务架构的时空数据处理服务封装技术仇林遥1，王晓峰2，郑作亚1，柳圼1，王琼洁3 *(1.中国电子科学研究院，北京100041 ;2.中国人民解放军驻天津地区军事代表室，天津30024〇;3.中国电子信息产业发展研究院，北京100846)摘要：对地观测技术的快速发展使得卫星遥感数据的行业应用越来越普遍，随着国家遥感时空数 据共享开放的政策落地与实施，利用对地观测技术对国土、农业、交通、减灾、海洋等行业的技术应 用将进一步深入和普及。
但是遥感数据在行业应用仍存在专业技术门槛高、数据处理流程复杂、业 务灵活定制难度大等问题。
文中基于微服务架构，利用容器技术将算法资源封装为可灵活管理调 度的微服务节点，屏蔽不同算法模型在编译语言、运行环境和接口形式方面的差异问题，通过对服 务节点输入输出的标准化设计，将遥感数据的处理、分发、提取、专题产品制作等微服务进行业务进 行流编排，实现了整个业务算法的无缝封装和串联，通过服务的资源调度与管理实现对遥感数据应 用服务定制化，为遥感数据资源在行业的快速开发与应用深化提供技术支撑。
关键词：微服务架构；遥感数据处理；定制化服务中图分类号:T N 79文献标志码:A文章编号：1673-5692(2021)014)054)9A spatio-temporal data processing service packaging technologybased on microservice architectureQ I U Lin-yao1 , W A N G Xiao-feng', Z H E N G Z u o -y a 1 , L I U G a n g 1 , W A N G Qiong-jie3Abstract ： T h e rapid d e v e l o p m e n t of Earth observation technology m a k e s the application of satellite re-m o t e sensing data in the industry m o r e a n d m o r e c o m m o n 。
DevOps理念解析及行业应用
2019年信息技术行业平均年工资位列我国首位并保持较高增速
9.3%
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9.71
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信息技术
科学技术
安踏集团的数字化转型之路
安踏集团的数字化转型之路3月21日，安踏集团发布2022年全年业绩公告：集团全年营收536.5亿元人民币，同比增长8.8%，收入位居中国市场行业首位，连续11年位列中国体育用品企业首位。
面对2022年疫情及消费市场的巨大挑战，安踏集团动态管理举措有力，“单聚焦、多品牌、全球化”的发展战略成果突显，坚持科学管控，推动全集团业务高质量增长、健康运营，多品牌抓住行业新场景、新赛道的机遇，以科技创新驱动增长。
01 生产物流端数字化：实现全智能一体化运作2019年，安踏集团开始向“智造”求解，追求创造极致品质价值，协同供应链前后端。
1、行业内无从借鉴，便将生产环节逐一拆分，跨行业探寻类似环节的自动化改造，以满足鞋生产的实际工况；2、打破设备“自动化孤岛”“信息孤岛”困局，实现数据互通，推动“自动化”迈向“智能化”，变单点改造为全面布局；3、产线前后端口预留，为今后推进全流程一体化智造升级提供可能。
2021年3月，智能化、数据化、标准化的一体化工厂正式投入运营，率先在业内实现从裁剪、配料、车缝、整烫、包装、装箱的全品类、全流程贯通式生产，一条生产线可同时制作超50种品类。
智能工厂的流程优化达到30%以上，相同产品人均效率提升18%-35%。
产能效率提升21%-28%。
管理结构精简15%，成本同比降低11%。
2022年，安踏率先在行业实现造粒数字化自动生产，基本实现从排单到码垛、转运的全智能一体化运作。
造粒数字化自动产线上，电脑排产派工后，产线根据订单数据自动匹配配方，按配方比例对材料称量、转运、核查重量后，投入密炼机。
随后，系统严格遵照重量、时间、温度的要求，对设备精准控制，最终实现不同配方造粒的自动化生产。
造粒数字化自动产线搭配全自动传输系统投用后，不仅减少大量搬运工作，也避免了扬尘、损耗；自动化、精准控制还降低了原本依靠人工操作而带来的品质不稳定；引入环保设备后，产能提升、人工成本降低，每年节约能耗超过百万元。
2024年系统集成技术方案范本
2024年系统集成技术方案范本一、引言随着信息化建设的快速发展，各类企业和机构面临着更加复杂的业务需求和技术挑战。
为了应对这些挑战，提高企业生产效率和服务水平，系统集成技术日益成为企业信息化建设的关键。
本文将介绍一种适用于2024年的系统集成技术方案，旨在帮助企业实现业务目标并提升竞争力。
二、技术架构在2024年，系统集成技术将朝着高度自动化、灵活性强、可扩展性和安全性高的方向发展。
基于这一前提，我们提出以下技术架构方案：1. 云计算：借助云计算平台，实现资源共享和弹性扩展，提高系统的可靠性和可用性。
2. 微服务架构：将系统拆分为多个小型服务，使系统更易于开发和维护，同时提高系统的可扩展性和灵活性。
3. 容器化技术：使用容器技术对应用程序进行封装和隔离，方便部署和管理，提高系统的运行效率。
4. 大数据技术：通过大数据技术实现对海量数据的处理和分析，为企业决策提供支持。
5. 人工智能：引入人工智能技术，实现智能化的业务处理和决策，提高企业的运营效率和客户满意度。
6. 区块链技术：利用区块链技术确保数据的安全性和不可篡改性，增强系统的安全性和信任度。
三、关键模块和功能基于上述技术架构，我们将系统划分为以下几个关键模块和功能：1. 数据集成和存储模块：负责将来自各个业务系统和外部数据源的数据进行集成和存储，并保证数据的一致性和完整性。
2. 业务流程管理模块：通过引入工作流引擎，实现企业各个业务流程的自动化和监控，提高业务处理效率。
3. 实时数据分析模块：通过大数据技术和实时数据处理技术，对海量数据进行实时分析和挖掘，为企业决策提供支持。
4. 人工智能模块：引入机器学习和自然语言处理等人工智能技术，实现智能化的业务处理和决策，提高企业运营效率。
5. 安全管理模块：利用区块链技术确保数据的安全性和不可篡改性，同时提供身份认证和访问控制等安全功能，保护系统不受恶意攻击。
6. 用户界面模块：提供友好的用户界面，方便用户进行操作和查询，提高用户体验和满意度。
煤矿智能化综合管控平台研究与建设实践
Journal of Intelligent Min2022年第6期煤矿智能化综合管控平台研究与建设实践邀陈晓晶年2月，国家发展改革委等八部委联合印发的《关于加快煤矿智能 化发展的指导意见》指出：“建设智能化生产、安全保障、经营管理等多系统、多功能融合的一体 化平台，实现煤矿产运销业务协同、决策管控、一体化运营等智能化应用”，对推进煤炭行业转型 升级，促进煤炭工业高质量发展具有重要意义：2021年12月，国家能源局印发的《智能化示范煤 矿验收管理办法（试行）》（以下简称《验收管理 办法》）明确了示范煤矿智能化综合管控平台建设 标准要求及考评办法。
近年来，随着煤炭行业“两 化深度融合”的建设，信息孤岛逐步消除，业务互 联互通与协同能力也有了显著提升，但存在着底层 班组数字化程度较低，缺少数据集成与治理标准规 范，数据融合与业务联动难度大，管控一体化应用 深度不足，数据应用价值低等问题，与智能化综合 管控平台的建设标准和要求目标仍存在一定差距 笔者结合《验收管理办法》关于智能化综合管 控平台的要求，提出了综合管控平台的定义、架构 及研究内容，结合某一示范煤矿智能综合管控平台 项分享探讨综合管控平台的建设实践经验智能化综合管控平台定义及架构智能化综合管控平台定义《验收管理办法》信息基础设施中提到的综合 管控平台是指传统以综合自动化或数字化为主题的 矿山数据集成、数字化展示与协同控制，属于一种 综合管控平台的狭义定义：笔者认为智能化综合管 控平台应在狹义定义的基础上，纳人包括《验收管 理办法》中涉及的信息基础设施中的数据中心与服 务、地质保障中的地质建模及应用、安全监控系统中的综合防治系统、智能化园区与经营管理系统中 的生产经营管理系统等相关业务内容，在同一平台 中实现数据集成、对象化建设管理与数据融合、协 同控制与业务联动。
因此，广义的煤矿智能化综合 管控平台定义为：运用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制等新一代信息技术，以煤炭工 业大数据为支撑，结合煤矿生产技术集成井上井下 安全生产运营数据要素，实现煤矿作业现场安全生 产对象的数据采集、可视化建模与知识沉淀，以矿 山数字底座为驱动，基于统一智能矿山基础信息 平台，构建统一集中的机器人集群协同调度、生产 调度协同管控、安全保障综合防治管理、专业业务 应用、精准运维监测、决策分析综合管控等智能化 管控业务应用，从而实现对煤矿安全生产运营状态 的全面感知、实时互联、智能决策、自主学习、协 同控制、精准运维与闭环管理，为煤矿“绿色、安 全、高效”智能化运行提供平台与技术服务支撑，并 逐步形成煤矿数字资产沉淀，助力煤矿以数据资产 运营为核心驱动力的数字化转型升级与高质量发展智能化综合管控平台架构基于工业互联网云-边-端的架构体系，以煤炭 工业大数据管理平台为支撑，基于统一的智能矿山 基础信息平台，以微服务技术应用组件编排与调度 技术，研发形成统一部署、统一授权、统一运行管 理与统一应用模式的系列煤矿智能化综合管控业务 应用智能化综合管控平台业务架构如图1所示(1 )智能传感（端）包括微传感、R F I D、传感器、摄像头、控制 器、P L C,射频卡和专业仪表等系列设备或装置，主要实现煤矿作业现场环境参数、人员位置与健康 状态、车辆位置与工况、设备工况等参数的全面感2022 6» 43杂志官网：@|胃首b胃J空 j In te llig e n t C o n tro l应用终端(端）智能移动终端PC终端大屏幕显示系统…安全生产 协同应用中心(云）安全指标生产指标运营指标 安全生产大数据看板 个人工作台决策分析综合管控中心状态监测 集群任务编排协同调度控制机器人仿真机器人集群协同调度应用中心运维看板 派单处置精准运维检测中心生产技术一通三防地测防治水设备生命周期专业业务应用中心生产计划标准作业流程曰常调度 固定场所协同 产销管理事件调度班组管理调度指令生产调度协同管控应用中心风险分级管控风险地图隐患排査治理灾害防控预警处置 安全培训领导带班履职安全监控安全保障综合防控应用中心智能矿山基础信息平台(云）赋能中台煤炭工业大数据中心开发采集规范质量服务资产数据中台微服务GIS服务消息组件容器服务分析算法 事件驱动技术中台资源调度认证授权应用集成 事件管理 协同控制模型算法应用中台主数据时序监测数据多媒体数据业务管理数据空间数据图纸文档云存储云网络云安全云计算资源行业知识图谱数据集成、治理及发布组件文本OPC数据库专业接口智能自控(边）环境监控精确定位智能工作面智能主运智能井下物流智能供电机器人…智能传感(端）微传感射频卡RFID卡智能终端控制器PLC摄像头传感器专业仪表图1智能化综合管控平台业务架构知与控制:(2)智能自控（边）主要是指环境监控、精确定位、智能工作面、智能主运、智能井下物流、智能供电、机器人等现 场监测监控子系统，以边缘计算为模式实现煤矿现 场特有专业业务子系统数据的采集、传输、计算与 控制。
工业互联网平台技术及常见应用场景-以海尔卡奥斯平台为例
工业互联网平台技术及常见应用场景2020年8月工业互联网概述1工业互联网平台技术2Contents目录卡奥斯数据治理3卡奥斯科学家工作台4应用案例501工业互联网概述工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动形成全新的生产制造和服务体系，是经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。
工业互联网是什么？工业互联网体系架构2.0包括产业层、商业层、应用层、能力层4个层次，其中1个宏观视角；3个微观视角工业互联网的总体业务视图02工业互联网平台技术API-Gateway开放平台AB C D E FG H I J KSaaS通用功能PaaS云管平台算法模型库微服务治理开发者中心工业机理模型SaaS场景能力算法模型库大数据BI工具工业机理模型KAI机器学习CH平台核心能力海尔行业能力SaaS提质增效SaaS应用创新SaaS资源配置海尔七大节点能力NIAASIOT家电农业模具教育机械能源服装建陶房车大健康电子交通好品海智智慧城市化工定制PBEDSaaS通用公共能力FA微服务治理I开发者平台JL大数据BI工具M AI工具LM标识解析区块链N M标识解析o区块链OCR NP Q R 计算网络数据库S计量计费T日志告警U消息通知QR TS UV W IoT云设备管理边缘计算X加密芯片Y智能网关V X£Z终端设备Z工业协议YGPAASG QR TS UPAPAAS+大数据+AI安全防护层£数字孪生WSAAS€COSMO Store€企业/个人/开发者/政府门户平台架构云计算AI 应用AI 应用控制中心云端边端云端边端视频上传模型识别视频上传下发模型识别监控边缘计算带宽浪费延迟过高云端成本高昂隐私问题无法解决云计算1.0边缘计算3.0边缘计算2.0边端云端管理端（私有）进程进程进程进程边端云端管理端（私有）容器容器容器容器边端云端管理端（公有K8S ）容器容器容器容器标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：COSMO 边缘计算平台边端云端管理端（K8S ）数据清洗数据分析业务应用Ai 应用COSMO IoT➢原生集成COSMO IoT 平台➢基于K8S 技术，管理更高效➢边缘能力更强大，可将任何容器应用在边缘端运行起来➢接入成本低，充分利用现有资源，平台仅收取服务费➢繁荣的边缘应用市场，丰富的系统应用与第三方应用，支撑客户多样的需求COSMO 边缘计算平台边缘节点业务应用数据库➢边缘侧执行，实现产品实时预测，提升检测效率➢边云协同，实现AI 模型云端下发，节点状态统一监控➢局域网内可执行，减少数据上云基于机器视觉的质检方案，通过云端下发分析模型应用与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量工业生产线海尔云边缘计算边云数据协同图片大数据Ai 模型边缘计算应用场景-工业视觉建设背景①政策背景——顶层设计需求根据国家《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》，明确提出“标识解析体系构建行动”的发展目标为“2020年建成5个左右标识解析国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析服务节点，标识注册量超过20亿”。
云计算技术及应用-第8章 云原生
8.2.2 微服务框架
• Net相关微服务框架
• .NET Core • Service Fabric • Surging • Microdot Framework
8.2.2 微服务框架
• Node.js相关微服务框架
• Seneca • Hapi • Restify • LoopBack •
8.2.3 微服务划分及架构
8.1.4 云原生的12要素
• 后端服务
• 将后端服务作为附加资源使用。后端服务是指程序需要通过 网络调用来运行的各种服务。比如云原生中的缓存服务和数 据库即服务是后端服务。在访问这些后端服务时，建议通过 外部配置系统获取这些服务的配置信息来减少耦合。
8.1.4 云原生的12要素
• 构建、发布和运行
• 微服务架构也存在技术挑战，如性能延迟、分布式事务处理、 集成测试、故障诊断等。
8.1.3 云原生架构
• 敏捷基础设施
•
• 使用软件工程的原则、实践和工具来提供基础设施资源的生命周期管理意味着工人可以更经 常地构建更受控制或更稳定的基础设施，而开发人员可以在任何时候拉动基础设施来服务于 开发、测试、调优等工作。
• 云计算不仅仅是一种使用IT资源的方式，它已经演变成一个生 态系统。
• 云计算和软件架构设计的结合还将提高整个产品的在线性程度 和上线速度。云计算消除了开发人员关注硬件资源的需要，从 而加快了交付速度。
• 传统的开发人员产品的开发上线非常繁琐，容易出错。测试人 员的操作环境与开发人员的环境不完全一致。
8.2 微服务和服务网格
8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4 8.2.5 8.2.6
微服务概述 微服务框架 微服务划分及架构 Spring Boot
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收稿日期:2018-07-13摇摇摇摇摇摇修回日期:2018-11-15摇摇摇摇摇摇网络出版时间:2019-04-24基金项目:中央高校基本科研业务费资助:HUST(2018JYCXJJ052)作者简介:罗钦凯(1994-),男,硕士研究生,研究方向为计算机应用、云计算。网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20190424.1004.002.html
基于微服务的工作流技术在云管平台的应用罗钦凯1,2,倪成章1(1.华中科技大学,湖北武汉430074;2.武汉邮电科学研究院,湖北武汉430074)
摘摇要:针对软件即服务(SaaS)层应用采用单体架构方案时开发难度高、耦合性强、扩展性和可维护性差的问题,设计了一种由工作流引擎驱动业务流程的基于微服务架构的SaaS层云管平台(CMP)。基于工作流核心设计模型和微服务开发框架SpringCloud,设计了基于微服务的工作流组件结构模型,由组件内工作流引擎(Activiti)驱动CMP业务流程;根据工作流引擎API封装模式提出面向业务流程的微服务组件间RESTAPI设计方案、流程节点自由跳转算法以及命令查询职责分离(CQRS)模式数据操作方案。以面向OpenStack的云资源调度为具体应用场景,每个微服务组件的业务功能均可被独立设计开发,工作流组件将解耦的业务组件串联,驱动完成完整的业务流程,验证了RESTAPI与流程节点自由跳转,以及CQRS模式数据操作的可行性。关键词:工作流;微服务;云管平台;持续集成;可扩展性;敏捷开发中图分类号:TP311.5摇摇摇摇摇摇文献标识码:A摇摇摇摇摇摇文章编号:1673-629X(2019)09-0122-06doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2019.09.024
ApplicationofWorkflowTechnologyBasedonMicro-serviceinCloudManagementPlatform
LUOQin-kai1,2,NICheng-zhang1(1.HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China;2.WuhanResearchInstituteofPostsandTelecommunications,Wuhan430074,China)
Abstract:Forsoftware-as-a-service(SaaS)layerapplications,itisdifficulttodevelopwithhighcoupling,poorscalabilityandpoorma鄄intainabilitywhenadoptingasinglearchitecturescheme.ASaaSlayercloudmanagementplatform(CMP)applicationbasedonmicro-servicearchitectureisdesigned,whichisdrivenbyworkflowengine.Basedontheworkflowcoredesignmodelandmicro-servicedevel鄄opmentframe(SpringCloud),theworkflowcomponentstructuremodelbasedonthemicro-serviceisdesigned,andtheCMPbusinessprocessisdrivenbythein-componentworkflowengine(Activiti).AccordingtotheencapsulationmodeofworkflowengineAPI,theRESTAPIdesignschemeamongmicro-servicecomponentsforbusinessprocesses,thefreejumpalgorithmofprocessnodesandthedataoperationschemeofcommandqueryresponsibilitysegregation(CQRS)modeareproposed.TakingOpenStackorientedcloudresourceschedulingasaspecificapplicationscenario,thebusinessfunctionsofeachmicro-servicecomponentcanbeindependentlydesignedanddeveloped.WorkflowcomponentsconnectdecoupledbusinesscomponentsinseriesanddrivethecompletebusinessprocesstoverifythefeasibilityofRESTAPIandprocessnodefreejumpaswellasCQRSmodedataoperation.Keywords:workflow;micro-service;cloudmanagementplatform;continuousintegration;expandability;agiledevelopment
0摇引摇言全行业大规模的“上云冶需求,和以OpenStack为代表的云计算资源类型的多样化,极大扩展了云管平台(cloudmanagementplatform,CMP)的服务领域,亟待实现一种架构层面直观反映复杂业务逻辑的、便于敏捷开发与持续集成的CMP开发方案。单体架构已不能满足软件即服务(software-as-a-service,SaaS)层应用在高扩展性和高可用性等方面的需要,亟待一种新的设计架构能最大限度地实现高扩展性。单体架构应用开发成型迅速,但随着线上业务需求复杂多样化,新需求调研阶段的沟通成本显著,业务逻辑开发困难,无法满足应用对扩展性和维护性的要
第29卷摇第9期2019年9月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇计算机技术与发展COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇Vol.29摇No.9Sep.摇2019求[1],也将导致需求调研阶段需求沟通的成本显著和上线维护阶段可维护性差。从开发实现业务逻辑的痛点出发,通过解构工作流核心设计模型,设计出工作流微服务组件结构模型,并基于SpringCloud微服务开发框架给出组件间RESTAPI与流程节点自由跳转算法,以及CQRS模式数据操作等方案。1摇研究背景工作流技术顺应了信息时代“异构化、松耦合冶的发展趋势[2]。工作流相关领域的专家学者对此做了许多研究。例如,于乐等[3]设计了云工作流在商业智能业务场景下的SaaS层应用;邓丽等[4]设计的空间科学任务协同论证平台论证了复杂任务下的协同性与一致性;李金艳等[5]实现了一种面向协作的基于角色的柔性工作流访问控制机制;陈儒等[6]研究了基于事务规则驱动的动态工作流模型;张型龙等[7]设计并实现了基于服务集成的工作流模型。针对工作流技术应用于传统单体架构时功能与业务逻辑耦合度较高所带来的扩展性差、可维护性差等问题,文中提出采用基于微服务的工作流技术,将面向分布式服务的工作流[8]应用于CMP,以期实现对分布式云计算资源的调度管理。1.1摇工作流工作流技术沿着以数据为中心的流程建模与柔性分布式设计的方向发展[9]。业界提出旨在提供易于理解和易于标识的业务流程建模标记(businessprocessmodelingnotation,BPMN)。衍生的BPMN2.0规范可以直观和准确地描述业务流程的细节,降低在整个产品生命周期中按需开发的沟通成本;有利于业务逻辑与功能逻辑进一步解耦,降低工作流技术在复杂业务场景下持续集成新功能的实施成本[10];它更注重语法定义的通用性和交换格式的标准化,XML格式规范便于移植在所有遵从BPMN规范的工作流引擎中解析利用。1.2摇微服务微服务架构本质上体现的是解耦再封装[11]。由多个团队自由选择合适技术独立开发每个服务,只要遵守统一的系统内HTTP型无状态通信规范API即可,降低复杂系统的设计门槛,适合团队敏捷开发;每个服务均能被独立部署和验证,让持续部署成为可能,可以显著提高部署效率;只需要在特定的微服务组件中增加所需功能,而不影响整体业务和其他功能,整个微服务系统的可扩展性得到提升。微服务架构有别于面向服务的架构(service-orientedarchitecture,SOA),微服务架构各个服务间基于端到端的订阅方式,业务流程发生完全按照业务逻辑,当前事件的触发只需关注前置事件即可,需求变化带来的改变也只面向业务上下文而非功能,架构设计相当灵活。2摇工作流核心设计模型主流的工作流引擎是jBPM5与Activiti。通用性方面,Activiti所采用宽松的ApacheLicense2.0开源协议不会在二次开发商用过程中引起不必要的著作权纠纷。易用性方面,微服务架构分布式的调用方式使SpringCloud开发框架成为主流,Activiti架构继承自
jBPM4,在整合已有jBPM4项目上具有原生优势,这
也意味着它对Spring框架的原生支持[12],可以轻松集
成基于Spring代理的事务管理以及基于业务逻辑的面向切面编程。2.1摇流程推进模型
使工作流流程推进模型首先要以满足以下定义作为前提:定义1(状态转换):从一个给定状态出发,只能进入有限状态机中其他状态的一个子集;服务随流程实例的演进,完成调用其他服务或是某些需要手动确认触发的业务流程,流程状态从当前节点转移到下一节点等待被触发。定义2(事务控制):下一事件只能在BPMN流程定义模型描述的前置事件完成之后完成,不能跳过任何事务步骤,否则不满足事务性。定义3(定量描述):BPMN流程定义模型对流程的定性描述还需通过对各类流程数据持久化处理使其定量化。BPMN流程定义模型结合Petri-Net[13-14]和UML
两种建模思路实现Activiti工作流的流程推进模型。由起点(StartEvent)、终点(EndEvent)、任务节点(Activity)与连线(Transition)组成的有向无环图
(directedacyclicgraph,DAG)即为流程定义(Process鄄Defination),实例化的流程定义即流程实例(ProcessIn鄄stance),实例中流程执行体(ProcessExecution)相当于
指针。每个实例被加载进工作流引擎都会首先触发activityBehaviour()事件找到起点,紧接着会触发监听