多云环境下基于代价驱动的科学工作流调度策略
*国家自然科学基金项目(No.61370210,61300104,61103175)二福建省杰出青年科学基金项目(No.2014J06017)二福建省自然科学基金项目(No.2013J01232)二福建省高校新世纪人才支持计划项目(No.JA13021)二福建省高校杰出青年科研人才培育项目(No.JA12016)二福建省网络计算与智能信息处理重点实验室项目(No.2009J1007)资助收稿日期:2015-03-11;修回日期:2015-05-13作者简介 林兵,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为云计算二计算智能二复杂网络等.E-mail:wheellx@https://www.wendangku.net/doc/e812482464.html,.郭文忠(通讯作者),男,1979年生,博士,教授,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:gwz@https://www.wendangku.net/doc/e812482464.html,.陈国龙,男,1965年生,博士,教授,主要研究方向为云计算二人工智能二网络信息安全等.陈煌宁,男,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为云计算二WSNs二智能技术.多云环境下基于代价驱动的
科学工作流调度策略*
林 兵1,2 郭文忠1,2 陈国龙1,2 陈煌宁1
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(福州大学数学与计算机科学学院 福州350116)
2(福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350108)摘 要 针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,引入局部关键路径算法思想,提出基于代价驱动的科学工作流调度策略,目的是在满足科学工作流截止日期约束的同时,尽可能降低执行代价.该策略充分考虑多云环境和科学工作流的独有特性,首先根据工作流自身结构合并存在有向割边的相邻任务;再基于关键父任务迭代机制寻找带局部截止日期的局部关键路径;最后为局部关键路径分配最适合实例,并执行所有任务.实验表明,文中策略有效提高现有真实科学工作流的执行效率,并大幅减少执行代价.
关键词 云计算,科学工作流,代价驱动,优化调度,多云环境
中图法分类号 TP 338DOI 10.16451/https://www.wendangku.net/doc/e812482464.html,ki.issn1003-6059.201510001
Cost-Driven Scheduling Strategy for Scientific Workflow under Multi-cloud Environment
LIN Bing 1,2,GUO Wen-Zhong 1,2,CHEN Guo-Long 1,2,CHEN Huang-Ning 1
1
(College of Mathematics and Computer Science ,Fuzhou University ,Fuzhou 350116)2(Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing ,Fuzhou University ,Fuzhou 350108)ABSTRACT
Aiming at the deadline-constrained scientific workflow scheduling problem under multi-cloud
environment,the concept of partial critical paths algorithm is introduced.A cost-driven scheduling strategy for scientific workflow is proposed to reduce the execution cost of workflow as much as possible and satisfy its deadline constraint.The characteristics of multi-cloud environment and scientific workflows
are taken into account in this strategy.Firstly,the adjacent two tasks with a common directed cut-edge are merged into a single task based on the workflow structure.Then,the partial critical paths with subdeadline constraints are searched based on the critical parent iterative mechanism.Finally,the most 第28卷 第10期 模式识别与人工智能 Vol.28 No.10 2015年10月 PR &AI Oct. 2015