WS-Line：通过大语言模型辅助的DSL生成和CSOP建模进行工作负载调度

《Information and Software Technology》：WS-Line: Workload scheduling through LLM-assisted DSL generation and CSOP modeling

　　

摘要

背景：面向服务架构（SOAs）中的工作负载调度需要在严格的时间和资源约束下协调服务和任务。基于约束的公式化，特别是约束满足优化问题（CSOPs），为计算可行且优化的工作负载计划提供了形式化保证。然而，将源需求（SR）适应到形式化工作负载调度模型中仍然是一个手动、耗时且易出错的过程，需要大量的领域专业知识。

目标：本文旨在将源需求自动转换为形式化可分析的计划执行清单（SEM），同时保持基于约束的工作负载调度的严谨性和优化保证。

方法：我们提出了 WS-Line，一种端到端的方法，整合了大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）、正式定义的领域特定语言（WorkSched-DSL）以及专门用于工作负载调度的基于 CSOP 的优化模型。该方法从源需求文档中提取结构化规格，对照预定义的 DSL 模式进行验证，将其转换为数据表示，并通过约束编程计算优化计划，从而获得正确的计划执行清单（SEMs）。

结果：评估在真实世界航天用例和逐步扩展的合成工作负载上进行，评估了（i）CSOP 模型的计算性能，（ii）生成的 DSL 规格的字法和语义正确性，以及（iii）最终计划执行清单的一致性。结果显示了持续的字法有效性、高度的语义保真度和高效的计划计算。

结论：WS-Line 弥合了源需求和形式化验证的工作负载调度模型之间的差距。通过将基于 LLM 和 RAG 的信息提取与基于约束的优化相结合，该方法实现了工作负载调度的自动化，同时在面向服务的环境中保持了正确性、模块化和可扩展性。

引言

面向服务的架构（SOAs）[1] 在软件工程中变得越来越突出，实现了模块化、可扩展性和可重用性。在依赖关系、并发限制和时间要求下协调任务仍然是一个重大挑战，尤其是当必须保证资源可用性和时间可行性时。与关注选择服务提供商的服务质量感知服务组合方法 [2] 不同，工作负载调度旨在实现相互依赖任务执行的时间一致性和资源可行性，尊重优先关系、时间延迟、任务持续时间、重复约束和计算资源限制。在航空航天系统中确定正确的工作负载调度尤为关键，因为基于服务的软件作为实时、安全关键平台的一部分运行，必须严格遵守时间和资源约束 [3]、[4]、[5]。类似的挑战也出现在云工作流编排 [6] 和自适应边缘部署 [7] 中，分布式服务在紧密的性能要求下动态协调任务。尽管问题很重要，但大多数现有方法仍然是领域特定的，并假设工作负载规格已经以正式、机器可读的格式可用。

在实践中，工作负载源需求（SR）通常以自然语言文档表达，如手册、设计报告和运营指南。从这类文档中提取正式调度模型并自动推导可行的执行计划是一个高度相关且很大程度上未被探索的问题。基于约束的模型的手动构建需要专业知识，并且通常将知识集中在少数领域专家手中，使过程变得耗时、易出错且难以扩展或复制。

在这种背景下，大语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）的最新进展已显示出从非结构化文本中提取结构化信息的强大能力 [8]。同时，在约束编程（CP）范式 [9] 内制定的约束满足优化问题（CSOPs），为建模和求解具有形式化保证 [10] 的调度问题提供了严谨且久经考验的框架。然而，将基于 LLM 的信息提取与基于约束的工作负载调度优化相结合在很大程度上仍未被探索。

本文扩展了我们之前的贡献 [11]，该贡献描述了受约束面向服务环境中的工作负载调度的 CSOP 公式化。在那项研究中，重点主要在于正式建模方面以及展示 CSOP 抽象在捕获时间和资源约束方面的有效性，而本工作提出了 WS-Line，这是一个集成框架和支持工具，能够自动将自然语言技术文档转换为可执行的工作负载调度解决方案。该框架结合了基于 LLM 的信息提取增强与 RAG、正式定义的领域特定语言（DSL）称为 WorkSched-DSL，以及基于 CSOP 的优化模块。其目标是自动化正确且优化的计划推导，同时保持形式化严谨性并减少对领域专家手动建模的依赖。

提出的方法围绕三个主要组件组织：(i) 信息提取层，分析源需求（SR）并生成经过验证的 WorkSched-DSL 规格；(ii) 数据转换层，将 WorkSched-DSL 映射到正式的 CSOP 模型；以及 (iii) CSOP 计算层，计算可行且优化的工作负载调度解决方案，定义为计划执行清单（SEMs）。

本文其余部分组织如下。第 2 节介绍必要的背景概念。第 3 节介绍启发本工作的用例。第 4 节介绍 WorkSched-DSL。第 5 节描述 CSOP 模型的语义及其支持的分析操作。第 6 节介绍提出的方法及其架构。第 7 节报告实验评估。第 8 节讨论限制、可靠性方面、误差传播以及提出方法的实际影响。第 9 节回顾相关工作。最后，第 10 节总结本文并概述未来的研究方向。

章节片段

背景

本节介绍理解所提出方法所需的核心技术概念。

用例

工作负载调度问题的一个可能应用领域是航天器机载计算机（OBC）。此处考虑的系统，后文称为 SpaceOBC，源自一个真实的工业项目，反映了现代空间计算平台的架构和运营特征。由于保密约束，仅报告了系统规格的一个代表性子集，同时保留了原始场景的结构和复杂性。

SpaceOBC

WorkSched-DSL

为了实现可复现的建模，我们首先定义了一种 DSL [19]，称为 WorkSched-DSL，以紧凑且无歧义的规格编码所有工作负载调度元素，从执行环境到任务约束。WorkSched-DSL 的结构由三个设计原则驱动。首先，DSL 必须公开实例化 CSOP 模型所需的所有调度相关信息，包括时间跨度、资源容量、任务属性、重复参数、并发限制。

正式语义和分析操作

引入的用例，结合 WorkSched-DSL，说明了现实世界的工作负载具有时间约束、有限的资源可用性和重复的任务执行特征，这使得手动调度既困难又易出错。为了支持系统推理和自动计划计算，此类工作负载必须转换为精确且可分析的形式化模型。在本节中，我们提出了一种基于约束编程的自动化方法。

WS-Line 方法

WS-Line 方法（见图 4）自动化将源需求（SR）转换为计划执行清单（SEM）。它基于第 5 节描述的工作负载调度问题形式化，整合了 LLM、RAG 技术、DSL 和 CSOP 求解器。接下来，我们通过详细说明其所需输入和产生输出，定义系统设计原则和系统范围。然后，我们描述 WS-Line 的架构。

评估

为了评估所提出的 WS-Line，我们开发了一个软件工具，实现了第 6 节描述的完整三阶段工作流程。实现和以下部分中所有实验的结果公开可用，地址为 https://github.com/JacopoRossi/WSP。当前版本的工具通过采用 WorkSched-DSL 解决工作负载调度问题，利用 gpt-5.1 语言模型和 text-embedding-3-large 嵌入模型用于

讨论

评估结果显示 WS-Line 在所有考虑的实验中都表现稳健。特别是，该框架始终生成字法有效的 WorkSched-DSL 规格，与参考模型达到高语义相似度，并在所有测试执行中产生正确的 SEMs。这些结果表明，在评估条件下且 SR 文档足够完整时，基于 RAG 的接地、结构化提示、验证和

相关工作

本节回顾了与所提出方法的两个主要技术维度相关的文献：(i) 使用 LLMs 从自然语言描述生成结构化模型和正式规格，以及 (ii) 云、面向服务、HPC 和安全关键环境中的基于约束的工作负载调度。

结论

在本文中，我们提出了 WS-Line，一种将 SR 自动转换为 SEMs 的新方法。通过整合 LLMs、RAG 和 CSOP 公式化，所提出的方法弥合了非正式工作负载描述与可形式化分析的调度模型之间的差距。该系统实现了从 SR 自动推导正式 DSL 规格，并将其后续转换为可求解以计算可行且优化计划的 CSOP 模型。这有可能减少

CRediT 作者贡献声明

Jacopo Rossi：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，验证，软件，方法学，调查，形式分析，数据整理，概念化。Flavia Monti：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，验证，形式分析，概念化。Massimo Mecella：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，可视化，监督，形式分析，概念化。Manuel Resinas：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所报告的工作。

致谢

J. Rossi 由泰雷兹阿莱尼亚宇航公司（Thales Alenia Space）和拉丁区（Regione Lazio）支持，通过奖学金 35757-22066DP000000041-A0627S0031 基于云计算和机器学习的航天系统高级软件。M. Mecella 部分资金来自 MICS（意大利制造 – 循环与可持续）(PE00000004) 扩展伙伴关系 (CUP B53C22004130001)，由欧盟 – NextGenerationEU PNRR MUR 资助。M. Resinas 和 A. Ruiz-Cortés 的工作由 PID2021-126227NB-C21 基金支持。

隶属机构

Jacopo Rossi | Flavia Monti | Massimo Mecella | Manuel Resinas | Antonio Ruiz-Cortés
罗马大学 Sapienza 信息、自动与控制工程系，Via Ariosto 25, 00185, Rome, Italy