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커플 링 정도에 따른 분포 문제 연구

초록 : 본 논문에서는 분산 응용 시스템에서의 결합 정도에 따른 사용자 분포, 함수 분포 및 데이터 분포에 대해 주로 논의한다. [키워드] 사용자 분포, 기능 분포, 데이터 분포, 결합 정도, 도메인 지식, 자동 구축 클라이언트 / 서버 구조 응용 시스템의 복잡성과 확장으로 인해 데이터, 함수 및 사용자 분포 문제가 점차 두드러지게 나타났다. MIS 시스템 모델의 합리적이고 효과적인 설계는 MIS 시스템의 효과적인 성능을위한 핵심 요소입니다. 일반적으로 이러한 문제는 이전 개발 경험을 바탕으로 소프트웨어 개발자가 처리합니다. 디자인의 품질은 인적 요소에 크게 영향을받으며 솔루션은 사람마다 다릅니다. 본 논문에서는 결합 정도에 기반한 분산 형 프로세스 솔루션을 제안하고이를 바탕으로 분산 형 자동 생성 도구를 구현합니다. I. 배포 문제 시스템의 수요 정보를 기반으로 3 계층 클라이언트 / 서버 모델을 기반으로 MIS 시스템을 설계 할 때 매우 중요한 작업은 MIS 시스템에서 제공하는 클라이언트, 응용 프로그램 서버 및 데이터베이스 서버 수를 결정하는 것입니다. 사용자, 기능 및 데이터가 클라이언트, 응용 프로그램 서버 및 데이터베이스 서버에 분산되어있는 구성입니다. MIS 시스템의 경우 사용자 집합 U = {u1, u2, .., ul}, 함수 집합 F = {f1, f2, .., fm} 및 데이터 집합 T = { T1, t2, .., tn}을 생성한다. 사용자는 기능 세트에서 일부 기능 모듈을 호출하여 데이터 세트의 데이터 테이블에 액세스합니다. 그림 1을 사용하여 이들 간의 관계를 설명 할 수 있습니다.이 문서에서 논의 된 배포 문제에는 사용자 배포, 기능 배포 및 데이터 배포가 포함됩니다. 사용자 배포는 시스템 요구에 따라 클라이언트의 각 플랫폼에서 사용자를 할당하는 방법, 즉 각 클라이언트가 허용 할 사용자를 지정하는 방법입니다. 기능 분배는 처리 분배, 트랜잭션 분배 및 논리 분배라고도하며, 응용 프로그램 서버의 각 플랫폼에서 기능이 분산되는 방식, 즉 완료 할 플랫폼에 적합한 기능을 나타냅니다. 데이터 분포의 세분성은 데이터베이스, 데이터 테이블, 행, 컬럼 등이 될 수 있습니다. 여기에서 설명하는 데이터 분포 논리 단위는 데이터 테이블이며 데이터 분포는 데이터베이스 서버의 각 플랫폼에서 데이터를 할당하는 방법을 의미합니다. 이 데이터를 서버에서 구성하십시오. 둘째, 결합 정도의 계산 분산 된 MIS 시스템에는 사용자 간, 기능 간, 데이터 간 유사성이 있기 때문에 서로 다른 클라이언트, 응용 프로그램 서버 및 데이터베이스 서버가 있습니다. 다른 "매력적인". 우리는이 "매력"을 결합의 정도라고 부릅니다. 두 사용자를 동일한 클라이언트로 나눌 수있는 가능성을 사용자 연결이라고하며 두 기능이 동일한 응용 프로그램 서버로 분리 될 가능성을 기능 결합이라고합니다. 두 데이터는 동일한 데이터베이스에 있습니다. 서버의 가능성을 데이터 테이블 결합이라고합니다. 커플 링의 정도는 커플 링의 정도가 분산 된 MIS 시스템에서 네트워크 노드의 분할을위한 기본이기 때문에 여기에서 논의됩니다. 커플 링은 다른 요소의 함수입니다. 커플 링 정도 = f 사용자 결합도 사용자, 거리 및 특수 요구 사항 간의 관계는 사용자 결합도에 영향을 줄 수 있습니다. 부서와 회사 위치 간의 관계는 부서의 작업 관계 트리 또는 포리스트를 구성하고 리프 노드는 사용자입니다. 동일한 부서에 직접 속한 두 명의 사용자는 동일한 부서에 간접적으로있는 두 명의 사용자보다 동일한 클라이언트에있을 확률이 높습니다. 우리는 두 명의 사용자 사이의 거리를 가장 가까운 공통 조상 (ancestor)으로 정의합니다. 두 명의 사용자가 두 개의 관계 나무에 속해있을 때 소외 정도는 ¥입니다. 도 2에 도시 된 부서 작업 관계 트리에서, 사용자 u1과 사용자 u4 사이의 소외 정도는 2이고, 사용자 u1과 사용자 u3 사이의 소외 정도는 3이다. 소외의 정도가 클수록 결합도는 작아지고 소외도의 정도에 따라 다른 정도의 가중치가 부여되어 커플 링 값으로 변환 될 수 있습니다. 두 명의 사용자가 1 킬로미터 이상 떨어져 있고 동일한 클라이언트로 분리 된 두 명의 사용자보다 서로 400 미터 이내에있을 가능성이 큽니다. 두 사용자가 더 가까울수록 커플 링 정도가 커지고 사용자는 거리에 따라 다른 가중치가 부여되고 커플 링 값으로 변환됩니다. 기업의 특별한 요구 사항에 대해 우리는 두 명의 사용자가 같은 클라이언트에 있다는 가능성을 설명하기 위해 학위 단어를 사용합니다. 가능한 한 많이, 불가능하거나 불가능한 등 일반 학위 단어가 필요합니다. 무게의 무게는 커플 링 값으로 변환됩니다. Function 1을 호출하는 모든 사용자와 Function 2를 호출하는 모든 사용자 간의 관계가 가까울수록이 두 함수가 동일한 응용 프로그램 서버로 분할 될 가능성이 커집니다. 이러한 사용자 호출 함수의 관계는 함수 결합 정도에 큰 영향을 미치지 만 다른 요소도 함수 결합 정도에 영향을 미칩니다. 데이터를 액세스하는 데이터 결합도 함수의 관계는 데이터 결합의 정도에 큰 영향을 미친다. 데이터 결합의 정도에 영향을 미치는 다른 요소로는 데이터베이스 시스템의 특수한 요구 사항과 MIS 시스템의 요구 사항이 있습니다. 셋째, 배포 프로세스 사용자, 기능 및 데이터 배포는 주로 클라이언트 / 서버 시스템 구조를 확립하는 것입니다. 우리는 주로 결합 정도에 따라 사용자, 기능 및 데이터 파티셔닝 프로세스를 논의하며, 사용자, 기능 및 데이터 결합 정도는 네트워크 노드 분할의 기본 요소입니다. 사용자, 기능 및 데이터 배포는 다음 두 가지 문제를 해결해야합니다. 1) MIS 시스템의 네트워크 노드 수. 2) 사용자, 기능 및 데이터가이 네트워크 노드에 분산되어있는 방법. 이 두 가지 문제에 대한 해결책은 통합되어 있습니다. 즉, 네트워크 노드를 분할하는 방법입니다. 아래에서는 사용자 배포를 예제로 사용하여 배포 프로세스의 특정 단계를 보여줍니다. 엔터프라이즈의 사용자 집합 U = {u1, u2, ... um}을 설정하고 Lu는 클라이언트 그룹화의 사용자 결합도의 하한값입니다. 우리의 목표는 클라이언트 C1, C2, C3, ..., Ck의 최소 수를 찾고 클라이언트 C1, C2, C3, ..., Ck1 U가 C1, C2 + C3 + ... + Ck = 유 어떤 CiC, Cj∈C, i ≠ j는 Ci ∩Cj = φ이다. RF> = Lu 인 경우 사용자 ui, uj는 동일한 클라이언트에 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. 첫 번째 단계는 사용자 간의 연결 정도를 계산하는 것입니다. 여기서 RFd, RFc 및 RF는 거리, 멤버쉽 및 특수 요구 사항과 같은 요인으로 인해 사용자 ui 및 uj 간의 연결 정도를 나타냅니다. RF = RFd + RFc + RFs + ... 두 번째 단계는 사용자 이진 관계 Ru를 찾는 것입니다. 세 번째 단계는 Ru Ru? Ru? t의 등가 관계를 찾아서 네 번째 단계로 클라이언트가 C = U / Ru를 나눕니다. Ru = {<ui, uj> 넷째, 배포의 자동 생성 도구 우리는 MIS 시스템 보조 개발 환경 인 NDTool을 설계하고 구현했으며, 이것은 커플 링 정도 및 도메인 지식에 기반한 사용자, 기능 및 데이터 배포를위한 자동 생성 도구로, 시스템 설계 프로세스는 아이디어와 방법을 통해 실행됩니다 .ECSL은 주로 최종 사용자를 얻는 데 사용되는 엔터프라이즈 개념 구조 설명 언어입니다. DKDL은 도메인 지식 기술 언어로서 주로 MIS 시스템 개발 분야 전문가 및 축적 된 분야를 축적하는데 사용됩니다. 지식은 도메인 지식 기반에 저장되며 언어는 도메인 소프트웨어 전문가를 대상으로하며 도메인 지식 기반은 도메인 지식을 저장하는 데 사용됩니다 .DKDL에서 얻은 도메인 전문가의 개발 경험은 , 조직, 얻어진 결과는 도메인 지식베이스에 저장된다. 우리는 도메인 지식 기반의 액세스와 유지를위한 도메인 지식 기반 조작 인터페이스 세트를 제공한다 .MADL은 분산 된 MIS 시스템 아키텍처 설명 언어로서 주로 MIS 시스템에서 사용자, 데이터 및 기능의 분포를 설명하는 데 사용되며 NDTool 시스템의 최종 결과입니다 소프트웨어 개발자를위한 언어 NDTool 시스템의 워크 플로 첫째, 도메인 소프트웨어 전문가가 마스터하는 도메인 지식, DKDL 컴파일러에 의해 컴파일 된 DKDL 텍스트로 기술되고 도메인 지식 기반 인터페이스를 호출하여 분석 된 결과를 도메인 지식 기반에 저장합니다 .MIS 시스템을 개발해야 할 때 엔터프라이즈 최종 사용자는 자신의 요구 정보를 ECSL 언어로 설명합니다. ECSL 컴파일러로 컴파일하고 도메인 지식 기반의 도메인 지식을 참조하여 사용자, 기능 및 데이터 결합도를 계산 한 다음 커플 링 정도에 따라 네트워크 노드를 나누고 마침내 결과를 MADL 언어로 설명합니다. 인사 실행 데이터 모델 및 모듈 설계 V. 결론이 기사는 클라이언트 / 서버 구조 응용 프로그램의 배포 과정과 자동 생성 도구의 구현 방법에 대해 논의한다. 배포 문제는 불확실한 특징을 가지고 있으며, 배포는 개발자로부터 많은 에너지를 소비 할 것이다. 배포 구조 방법을 설계하고 합리적으로 설계하는 방법 분산 자동 생성 도구는 Client / Server 시스템의 개발 과정에서 중요한 이슈이다 [1] Lu Yi, Jin Zhi, Wan Ronglin, Xia Youming, Journal of Software Science, Vol.7, No. 3,1996 [2] Zhao Hongjun, Zhou Lizhu, Client / Server Architecture System, 24 권, 5 호, 1997 년 배포 유통 컴퓨터 과학 [3] Zhuoliang C / S 응용 시스템 설계 신 개념 및 신기술 컴퓨터 과학 , Vol.24, No.1, 1997

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