● 摘要
随着物联网的飞速发展，大规模设备协同系统作为一种典型的采用物联网技术的应用系统，逐渐成为近年来的研究热点。当前，广泛的设备接入、分布的网络结构、异构的数据存储、并发的协同任务、独占的设备访问、困难的事务补偿等特点对大规模设备协同任务的数据支持和协同任务的流程可靠性问题提出了挑战。因此，如何支持大规模设备协同任务和提高协同任务流程的可靠性，成为亟待解决的问题。
关于支持大规模设备协同任务和提高协同任务流程可靠性，有如下三个关键问题。第一，大规模设备协同系统的“多源、分布、异构、自治的数据源集成与协同困难”。为了向设备协同任务提供可靠的数据支持，需要实现系统底层数据源的集成与协同，然而，这些数据源具有多源、分布、异构、自治的特点，主要表现为：海量仪器设备及设备代理具有异构的API接入方式，数据库产品多样化，数据规范与数据访问方式不统一，数据源隶属于分布、自治的子系统。第二，大规模设备协同系统的“协同任务流程需要事务性支持但事务补偿困难”。大规模设备协同系统的协同任务通常业务逻辑复杂，为了保证任务流程可靠性，协同任务的执行过程需要事务机制来支持；然而，协同任务中设备操作失败产生的负面影响通常无法通过补偿操作完全消除，导致协同任务补偿困难。第三，大规模设备协同系统的“高并发协同任务执行时存在事务资源争用问题”。大规模设备协同任务的高并发执行与设备资源的独占型访问方式之间存在矛盾，需要在协同过程中结合自治的网络结构采用合理的资源配置方法对事务资源进行优化配置，否则将造成设备资源被无效锁定或关键协同任务由于得不到资源而执行失败，降低协同任务成功率。
本文针对上述三个关键问题展开了理论研究，并设计实验论证了研究的有效性，获得了如下关于大规模设备协同系统中协同任务数据支持和任务流程可靠性的研究成果：
（1）提出了一种对多源、分布、异构、自治的数据源进行集成与协同的模型，为设备协同任务提供可靠的数据支持。
为了解决大规模设备协同系统的 “多源、分布、异构、自治的数据源集成与协同困难的问题”，本文提出了一种异构数据资源协同模型HDIM（Heterogeneous Data Integration Model）。HDIM运用虚拟视图技术与对象关系映射ORM（Object Relation Mapping）技术，通过建立统一的全局虚拟视图GAV（Global As View）对原始数据源的映射，可扩展的集成了多源、分布、异构、自治的数据源；通过在GAV中定义全局数据完整性关系，维护了数据在全局范围内的一致性，实现了数据协同；通过ORM为协同任务提供统一、可靠的数据服务。基于HDIM，本文设计与实现了原型系统统一数据协同平台UDIP（Unified Data Integration Platform UDIP），并将UDIP实际应用于大规模设备协同系统中。实验结果表明，本文提出的数据资源协同模型及其原型系统实现了统一、高效的数据访问与管理，为设备协同任务提供了可靠的数据支持。
（2）提出了一种感知型事务管理模型，为协同任务流程提供事务性支持，并减少事务补偿，提高了设备协同任务流程可靠性。
为了解决大规模设备协同系统的“协同过程需要事务性支持但事务补偿困难的问题”，本文提出了一种感知型事务管理模型SATCM（Situational Awareness Transaction Coordinate Model）。SATCM向设备协同任务流程引入2PC（Two Phase Commitment）的事务提交机制来支持协同任务的事务性，同时结合THP（Tenative Hold Protocol）的自治事务前协商思想，放松事务隔离性，在2PC事务提交阶段之前的非阻塞资源预定阶段促进事务与资源之间的双向协商，提出了事务补偿代价期望的概念来优化协调算法，从而有效减少了2PC事务提交阶段可能发生的事务补偿操作，降低了系统平均事务补偿代价，提高了事务执行成功率。实验结果表明，相对于THP，本文提出的感知型事务管理模型能够显著地降低事务补偿代价，一定程度上提高事务执行成功率，从而提高了设备协同任务流程的可靠性。
（3）提出了一种协作型事务资源协调模型，可以合理的配置事务资源，解决了高并发协同任务执行时的事务资源争用问题，提高了设备协同任务流程可靠性。
为了解决大规模设备协同系统的“高并发协同任务执行时的事务资源争用问题”，本文提出了协作型事务资源协调模型CTCM（Collaborative Transaction Coordinate Model）。CTCM在SATCM的基础上，采用分布式约束满足问题DCSP（Distributed Constraints Satisfaction Problem）对高并发协同任务的执行环境进行建模，结合事务的业务优先级权重，利用改进的分布式逃逸算法EBD（Extended Distributed Breakout）对事务资源配置进行优化，充分利用有限的资源促成更多的协同任务的成功，尤其是促成优先级与重要性高的协同任务的成功。实验结果表明，本文提出的协作型事务资源协调模型的协调算法具有收敛性，相对于THP与SATCM，能够大幅提高事务资源消费期望，促进事务资源的有效利用，提高设备协同任务的成功率，从而提高了设备协同任务流程的可靠性。
论文的研究成果已应用于上海世博会协同管理原型系统、中国地震前兆台网动态监控与产品在线加工系统中，应用情况良好，初步验证了本文研究成果的有效性
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