CN111813392A - 具有ooda分形机制的编程方法 - Google Patents
具有ooda分形机制的编程方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111813392A CN111813392A CN202010866751.7A CN202010866751A CN111813392A CN 111813392 A CN111813392 A CN 111813392A CN 202010866751 A CN202010866751 A CN 202010866751A CN 111813392 A CN111813392 A CN 111813392A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fractal
- operator
- business
- modeling
- ooda
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/20—Software design
- G06F8/24—Object-oriented
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F8/00—Arrangements for software engineering
- G06F8/30—Creation or generation of source code
- G06F8/35—Creation or generation of source code model driven
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
本发明提供一种具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述方法具体包括:按照业务复杂程度,将业务分为N个分形层次,并按照OODA分形编程的四个步骤,即:O1观察,O2调整,D3想定,A4行动,逐一对每一分形层实施建模,获得各个分形层的业务算子;所述逐一对每一分形层实施建模即为以微观、中观、宏观和极限的顺序依次对每一分形层建模,获得微观分形层业务算子、中观分形层业务算子、宏观分形层业务算子和极限分形层业务算子。本发明提供的具有OODA分形机制的编程方法,其利用OODA与分形建模思想,来完成各种复杂度的业务建模,从而找到各种计算问题的建模的最优解决方案。
Description
技术领域
本发明涉及大规模计算机系统编程模型,特别是具有OODA分形机制的编程方法。
背景技术
目前随着云计算技术的不断兴起,人们获取计算资源的途径也变得越来越方便和便捷。然而,解决不同计算业务,需要利用不同编程模型对问题进行建模。如:分布式计算业务需要利用Map Reduce编程模型进行问题建模;深度学习业务需要利用TensorFlow计算图机制,对问题进行建模;并行计算业务需要利用MPI并行计算与通信模型完成建模。因此,目前在利用编程模型对业务过程进行建模时,难以利用一种相同的编程模型,完成对各种计算问题的建模,并找到最优解决方案。
因此,亟需一种能实现计算问题做优解的建模方法。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述方法具体包括:按照业务复杂程度,将业务分为N个分形层次,并按照OODA分形编程的四个步骤,即:O1观察,O2调整,D3想定,A4行动,逐一对每一分形层实施建模,获得各个分形层的业务算子;
所述N为小于等于4的整数;N为1表示微观层次,N为2表示微观层次和中观层次,N为3表示微观层次、中观层次和宏观层次,N为4表示微观层次、中观层次、宏观层次和极限层次;
所述逐一对每一分形层实施建模即为以微观、中观、宏观和极限的顺序依次对每一分形层建模,获得微观分形层业务算子、中观分形层业务算子、宏观分形层业务算子和极限分形层业务算子。
进一步,所述微观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;
S2:O2调整,根据整个业务的计算机理,确定最小不可分的数据计算单元;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,形成事件算子;
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的微观业务算子。
进一步,步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过全分形业务建模,可根据业务具体内容,生成与事件算子具有完全相同拓扑连接关系的微观业务算子。
进一步,步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过非分形业务建模,生成与事件算子拓扑连接不完全相同的微观业务算子。
进一步,所述中观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;
S2:O2调整,利用微观业务算子完成对中观业务算子的建模,保留输入和输出的打标数据接口的前提下,将微观业务算子封装,形成基础算子;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,如数据-计算的逻辑关系,形成事件算子;
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的中观业务算子。
进一步,所述宏观业务算子采用下述方法获得,对已有的中观业务算子,保留输入和输出的打标数据接口,将中观业务算子封装在02调整中,在通过D3想定和A4行动构建宏观业务算子。
本发明的有益技术效果:本发明提供的具有OODA分形机制的编程方法,其利用OODA与分形建模思想,来完成各种复杂度的业务建模,从而找到各种计算问题的建模的最优解决方案;简化简单求解问题的表述方式。利用OODA四步法则对简单问题进行业务建模,完成对简单问题的求解逻辑的简洁化表达;分形拆解复杂问题。利用逐层分形方式,对复杂业务进行问题拆分,形成独立求解的简单问题。同时,结合计算机系统的分层结构,对不同层级的业务分配计算资源,为组成计算机系统的各个层级调度器,提供资源分配依据。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述:
图1基于OODA分形编程方法的微观业务算子建模原理图。
图2基于OODA分形编程产生中观业务算子的原理图。
图3基于OODA分形编程的各个分形层次图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明:
本发明提供一种具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述方法具体包括:按照业务复杂程度,将业务分为N个分形层次,并按照OODA分形编程的四个步骤,即:O1观察,O2调整,D3想定,A4行动,逐一对每一分形层实施建模,获得各个分形层的业务算子;
所述N为小于等于4的整数;N为1表示微观层次,N为2表示微观层次和中观层次,N为3表示微观层次、中观层次和宏观层次,N为4表示微观层次、中观层次、宏观层次和极限层次;
所述逐一对每一分形层实施建模即为以微观、中观、宏观和极限的顺序依次对每一分形层建模,获得微观分形层业务算子、中观分形层业务算子、宏观分形层业务算子和极限分形层业务算子。本发明提供的具有OODA分形机制的编程方法,其利用OODA与分形建模思想,来完成各种复杂度的业务建模,从而找到各种计算问题的建模的最优解决方案;简化简单求解问题的表述方式。利用OODA四步法则对简单问题进行业务建模,完成对简单问题的求解逻辑的简洁化表达;分形拆解复杂问题。利用逐层分形方式,对复杂业务进行问题拆分,形成独立求解的简单问题。同时,结合计算机系统的分层结构,对不同层级的业务分配计算资源,为组成计算机系统的各个层级调度器,提供资源分配依据。
在本实施例中,所述微观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:如图1所示,
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;通过打标屏蔽不同计算业务处理数量结构的差异。
S2:O2调整,根据整个业务的计算机理,确定最小不可分的数据计算单元,即为基本算子;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,形成事件算子;如图1中的黑色箭头表示“数据-计算”逻辑关系,形成“事件算子”。每个事件算子,会独立占用最小计算资源单位,如:一个进程或线程,占用一个OODA处理器的单个Group(组)计算分区的ALU(算术逻辑单元),ALU数量可以是单一的,也可以是多个。
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的微观业务算子。
在本实施例中,步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过全分形业务建模,可根据业务具体内容,生成与事件算子具有完全相同拓扑连接关系的微观业务算子。如图2所示。
在本实施例中,步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过非分形业务建模,生成与事件算子拓扑连接不完全相同的微观业务算子。如图2所示。
在本实施例中,所述中观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;
S2:O2调整,利用微观业务算子完成对中观业务算子的建模,保留输入和输出的打标数据接口的前提下,将微观业务算子封装,形成基础算子;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,如数据-计算的逻辑关系,形成事件算子;
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的中观业务算子。
通过OODA分形编程的四个步骤,利用微观业务算子完成对中观业务算子的建模。图2是利用全分形业务建模后,得到的微观业务算子,作为OODA分形编程的输入的一种实施例。由微观分形到“中观”。对已有的微观业务算子,在保留输入和输出的打标数据接口的前提下,封装为可在“O2调整”中选择的“事件算子”。利用封装后的事件算子,在通过想定和行动,构建出中观业务算子。
在本实施例中,所述宏观业务算子采用下述方法获得,对已有的中观业务算子,保留输入和输出的打标数据接口,将中观业务算子封装在02调整中,在通过D3想定和A4行动构建宏观业务算子。
本专利提供一种具有多分形层的建模方法。其特征如图3所示,具有如下3个特征:其一、根据最终业务的复杂程度,可经过多次OODA分形编程,完成全部的建模过程。每次OODA分形编程的过程,都与一个分形层对应。每个分型层所产生的业务算子,分别对应计算机系统结构中,不同粒度的计算部件。图3为一个复杂问题建模的实施例,包含4次OODA分形编程的建模过程。其二、对复杂问题的OODA分形编程过程中,各个分形层与计算机体系结构的资源级别一一对应。如图3所示,4个分形层次从小到大分别是:微观,中观,宏观,极限。与四个分形层次产生的算子,所对应的可在计算机系统中运行的应用程序,在计算资源调度级别也是从小到大一一对应,分别对应:处理器、计算卡、服务器主机、机群系统。例如,微观业务算子所对应应用程序,在计算机系统中运行时,则对应单个处理器所运行的程序。在资源调度时,微观业务算子所对应应用程序,会占用部分或全部单个处理器计算资源。其三、结合基于OODA分形的算子建模方法,以及基于已有业务算子产生更高层业务算子的建模方法,按照如图3中不同分形层所输入的不同类型算子,可完成对宏观业务算子和极限业务算子的建模。
OODA环(OODA Loop)理论最早由美国空军上校John Boyd于1966年提出,是用于描述军事指挥决策过程的主要模型框架。OODA环依次由:观察(Observe),调整(Orient),想定(Decide),行动(Act),在内共四步以循环方式执行军事决策。OODA环理论完成决策或复杂问题的思维过程,整是人脑理性思维的思维定式。如今,OODA环理论已经不仅仅应用在军事决策方面,已经逐步成为解决各行各业关键问题的建模手段。然而,随着业务问题的不断复杂化,解决某个关键问题需要利用多次“重复”与“迭代”的方式完成。而多次“重复”与“迭代”的思维方式,正是分形思维。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述方法具体包括:按照业务复杂程度,将业务分为N个分形层次,并按照OODA分形编程的四个步骤,即:O1观察,O2调整,D3想定,A4行动,逐一对每一分形层实施建模,获得各个分形层的业务算子;
所述N为小于等于4的整数;N为1表示微观层次,N为2表示微观层次和中观层次,N为3表示微观层次、中观层次和宏观层次,N为4表示微观层次、中观层次、宏观层次和极限层次;
所述逐一对每一分形层实施建模即为以微观、中观、宏观和极限的顺序依次对每一分形层建模,获得微观分形层业务算子、中观分形层业务算子、宏观分形层业务算子和极限分形层业务算子。
2.根据权利要求1所述具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述微观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;
S2:O2调整,根据整个业务的计算机理,确定最小不可分的数据计算单元;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,形成事件算子;
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的微观业务算子。
3.根据权利要求2所述具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过全分形业务建模,可根据业务具体内容,生成与事件算子具有完全相同拓扑连接关系的微观业务算子。
4.根据权利要求2所述具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:步骤S4还包括在A4行动步骤中,通过非分形业务建模,生成与事件算子拓扑连接不完全相同的微观业务算子。
5.根据权利要求1所述具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述中观业务算子采用下述方法获得,根据OODA分形编程的四个步骤,完成对微观业务算子的建模,具体步骤如下:
S1:O1观察,通过统一的编程标签,对需要处理的数据进行打标签;
S2:O2调整,利用微观业务算子完成对中观业务算子的建模,保留输入和输出的打标数据接口的前提下,将微观业务算子封装,形成基础算子;
S3:D3想定,按照业务需求中计算处理的逻辑,对业务的子任务的计算逻辑关系进行建模,如数据-计算的逻辑关系,形成事件算子;
S4:A4行动,根据已经完成建模的计算业务需求,利用相同或不同的计算事件单元,根据事件算子的先后执行依赖关系和数据输入输出关系,形成具有工作流依赖关系特征的中观业务算子。
6.根据权利要求1所述具有OODA分形机制的编程方法,其特征在于:所述宏观业务算子采用下述方法获得,对已有的中观业务算子,保留输入和输出的打标数据接口,将中观业务算子封装在02调整中,在通过D3想定和A4行动构建宏观业务算子。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010365189X | 2020-04-30 | ||
CN202010365189.XA CN111506302A (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 具有ooda分形机制的编程方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111813392A true CN111813392A (zh) | 2020-10-23 |
CN111813392B CN111813392B (zh) | 2023-06-16 |
Family
ID=71864340
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010365189.XA Pending CN111506302A (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 具有ooda分形机制的编程方法 |
CN202010866751.7A Active CN111813392B (zh) | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 具有ooda分形机制的编程方法 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010365189.XA Pending CN111506302A (zh) | 2020-04-30 | 2020-04-30 | 具有ooda分形机制的编程方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN111506302A (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6378003B1 (en) * | 1993-04-05 | 2002-04-23 | International Business Machines Corporation | Method and system for deriving metaclasses in an object oriented system |
CN1786995A (zh) * | 2005-03-08 | 2006-06-14 | 中国科学院软件研究所 | 基于时序逻辑的业务过程建模方法 |
US20090254916A1 (en) * | 2008-04-08 | 2009-10-08 | Infosys Technologies Ltd. | Allocating resources for parallel execution of query plans |
CN103180884A (zh) * | 2010-09-01 | 2013-06-26 | 奇德林康普顿赛斯公司 | 驾驶者行为诊断方法和系统 |
CN103256046A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-21 | 北京大学 | 非常规油气藏水平井全缝长压裂参数模拟的方法及装置 |
CN103593721A (zh) * | 2012-08-13 | 2014-02-19 | 中国商用飞机有限责任公司 | 基于复杂事件处理的业务流程监控方法 |
CN107070683A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-08-18 | 国网北京市电力公司 | 数据预测的方法和装置 |
CN110059948A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-26 | 重庆邮电大学 | 一种ooda环的分层网络分析方法 |
-
2020
- 2020-04-30 CN CN202010365189.XA patent/CN111506302A/zh active Pending
- 2020-08-25 CN CN202010866751.7A patent/CN111813392B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6378003B1 (en) * | 1993-04-05 | 2002-04-23 | International Business Machines Corporation | Method and system for deriving metaclasses in an object oriented system |
CN1786995A (zh) * | 2005-03-08 | 2006-06-14 | 中国科学院软件研究所 | 基于时序逻辑的业务过程建模方法 |
US20090254916A1 (en) * | 2008-04-08 | 2009-10-08 | Infosys Technologies Ltd. | Allocating resources for parallel execution of query plans |
CN103180884A (zh) * | 2010-09-01 | 2013-06-26 | 奇德林康普顿赛斯公司 | 驾驶者行为诊断方法和系统 |
CN103593721A (zh) * | 2012-08-13 | 2014-02-19 | 中国商用飞机有限责任公司 | 基于复杂事件处理的业务流程监控方法 |
CN103256046A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-21 | 北京大学 | 非常规油气藏水平井全缝长压裂参数模拟的方法及装置 |
CN107070683A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-08-18 | 国网北京市电力公司 | 数据预测的方法和装置 |
CN110059948A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-26 | 重庆邮电大学 | 一种ooda环的分层网络分析方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
EN SHAO等: "Programming Graph-Parallel Computation of Large Natural Graphs for Multicore Clusters", 《IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS》, pages 1647 - 1659 * |
ERIK P. BLASCH等: "User information fusion decision making analysis with the C-OODA model", 《14TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION FUSION》, pages 1 - 10 * |
孙凝辉 等: "高性能计算机发展与政策", 《中国科学院院刊》, pages 609 - 616 * |
孙宇祥;刘高峰;: "基于Web服务和多Agent技术的水下平台作战推演系统构建", 指挥控制与仿真, no. 05, pages 90 - 95 * |
李重,胡包钢: "基于科学计算语言的遗传算法工具箱", 计算机仿真, no. 10, pages 186 - 190 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111813392B (zh) | 2023-06-16 |
CN111506302A (zh) | 2020-08-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Li et al. | A scientific workflow management system architecture and its scheduling based on cloud service platform for manufacturing big data analytics | |
Djigal et al. | IPPTS: An efficient algorithm for scientific workflow scheduling in heterogeneous computing systems | |
CN110278249A (zh) | 一种分布式群体智能系统 | |
Mahmoud et al. | Multiobjective task scheduling in cloud environment using decision tree algorithm | |
Cui et al. | Multiple DAGs workflow scheduling algorithm based on reinforcement learning in cloud computing | |
CN114610474B (zh) | 一种异构超算环境下多策略的作业调度方法及系统 | |
CN115437763B (zh) | 火箭故障后任务重构方法、装置、终端设备及存储介质 | |
Mohan et al. | Scheduling big data workflows in the cloud under budget constraints | |
Alves et al. | ML4IoT: A framework to orchestrate machine learning workflows on internet of things data | |
Tchernykh et al. | Mitigating uncertainty in developing and applying scientific applications in an integrated computing environment | |
Ribes et al. | Mobile Cloud computing architecture for massively parallelizable geometric computation | |
Qiao et al. | Analysis of Evolutionary Model of DIKW Based on Cloud Resource Allocation Management | |
Herrera et al. | A simulator for intelligent workload managers in heterogeneous clusters | |
Andrews et al. | Towards hyperscale process management | |
CN111813392A (zh) | 具有ooda分形机制的编程方法 | |
Zhang et al. | Repeatable multi-dimensional virtual network embedding in cloud service platform | |
Liu | A Programming Model for the Cloud Platform | |
Xu et al. | A task-resource mapping algorithm for large-scale batch-mode computational marine hydrodynamics codes on containerized private cloud | |
El-Moursy et al. | Deployment and analysis of a hybrid shared/distributed-memory parallel visualization tool for 3-D oil reservoir grid on openStack cloud computing | |
Kehrer et al. | Development and operation of elastic parallel tree search applications using TASKWORK | |
Farooqi et al. | Exploring Hybrid Classical-Quantum Compute Systems through Simulation | |
Hernández et al. | A Simulation-based Scheduling Strategy for Scientific Workflows. | |
Sheng et al. | HybridFlow: A Flexible and Efficient RLHF Framework | |
Jalali Khalil Abadi et al. | Deep reinforcement learning-based scheduling in distributed systems: a critical review | |
Zhao et al. | Multitask oriented GPU resource sharing and virtualization in cloud environment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |