(山东财经大学网络与信息安全系 济南 250014) (xiuguosd@163.com)
出版日期: 2018-03-01基金资助:国家自然科学基金项目(61571272)；山东省自然科学基金项目(ZR2016FM01)；山东省泰山****工程专项(ts201511045)；山东财经大学2017年度优势学科人才团队培育计划项目Task Completion Prediction Method in Cloud Scientific Workflow
Wu Xiuguo, Su Wei(Department of Network and Information Security, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014)
Online: 2018-03-01摘要/Abstract
摘要： 云科学工作流利用云计算环境提供的各种资源与服务实现科学计算等任务处理，为不同地域的****提供协作平台.针对云科学工作流启动前对任务完成情况未知的问题，提出一种基于数据可用性/不可用性的任务可完成性预测模型，并引入数据间可用性影响关系，即可用性支持/抑制关系.基于数据间可用性/不可用性传递规则，在任务启动前即对任务所需数据的可用性进行预判，以此提高对云科学工作流任务可完成性的认知.该任务可完成性预测模型，具有良好的描述能力和数据可用性判断能力.实验表明：基于数据可用性的任务可完成性预测结果能够真实反映实际任务执行情况，可尽可能地避免早期的任务失败对后续任务的影响，在提高云科学工作流任务完成率的同时，减少了资源的租赁费用.
参考文献
相关文章 4
| [1] | 李建中 刘显敏. 大数据的一个重要方面：数据可用性[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(6): 1147-1162. |
| [2] | 廖 彬, 于 炯, 孙 华, 年 梅,. 基于存储结构重配置的分布式存储系统节能算法[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(1): 3-18. |
| [3] | 王熙照 安素芳. 基于极大模糊熵原理的模糊产生式规则中的权重获取方法研究[J]. , 2006, 43(4): 673-678. |
| [4] | 王 迪 薛 巍 舒继武 沈美明. 海量存储网络中的虚拟盘副本容错技术[J]. , 2006, 43(10): 1849-1854. |
PDF全文下载地址:
https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3655
