【摘 要】
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云计算这一新兴计算模型的出现为数据密集型工作流提供了良好的运行环境。数据密集型工作流的运行往往需要多个云服务商的计算资源来支撑,合理的任务调度是其高效运行的关键。对于典型的数据密集型工作流而言,任务数量多,任务之间传输数据量大,涉及众多云服务商,工作流运行的整体完成时间和执行成本的双重优化一直是当前数据密集型工作流调度面临的热点问题。为此,本文提出了一种云环境下基于阶段划分的数据密集型工作流调度方
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云计算这一新兴计算模型的出现为数据密集型工作流提供了良好的运行环境。数据密集型工作流的运行往往需要多个云服务商的计算资源来支撑,合理的任务调度是其高效运行的关键。对于典型的数据密集型工作流而言,任务数量多,任务之间传输数据量大,涉及众多云服务商,工作流运行的整体完成时间和执行成本的双重优化一直是当前数据密集型工作流调度面临的热点问题。为此,本文提出了一种云环境下基于阶段划分的数据密集型工作流调度方法,首先基于任务的数据依赖将工作流划分为多个阶段,然后依次通过任务预分配和调度调整两个核心步骤为每个阶段进行任务调度,其中,任务预分配根据预估的任务执行时间和任务之间的数据传输时间对当前阶段中多个任务进行并行调度以尽可能缩减该阶段完成时间,而调度调整再基于特定条件将部分并行任务调整至同一服务商串行执行,以在不增加该阶段完成时间的前提下减少任务之间的传输量,从而降低传输成本,同时进一步减少完成时间。最终可通过逐阶段预分配和调度调整优化实现工作流完成时间和执行成本的双重优化。本文通过具体实例验证了工作流调度方法的可行性,同时设计并实现了仿真实验,结果表明本文基于阶段划分的数据密集型工作流调度方法相对其他算法在整体完成时间和执行成本上具有一定优化效果,验证了本文方法的有效性。
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