Abstrakt. Proveniens om arbetsflödesutföranden och dataderivat i vetenskapliga tillämpningar hjälper till att uppskatta datakvalitet, spåra resurser och validera i Silico experiment. Karmas härkomstram ger ett sätt att samla in arbetsflöden, processer och data härkomst från datadrivna vetenskapliga arbetsflöden och används i projektet Länkade miljöer för atmosfärisk upptäckt (LEAD). Denna artikel presenterar en prestandaanalys av Karma-tjänsten jämfört med den samtida PReServ-tjänsten. Vår studie finner att Karma skalor mycket väl för att samla in och ifrågasätta härstamning register, visar linjär eller sub-lineär skala med ökande antal härkomst register och kunder när testas mot arbetsbelastningar i storleksordningen 10 000 applikations-service anrop och över 36 samtidiga klienter.
Karmas härkomstram REF använder en publicerings-prenumerationsarkitektur för att fånga upp och sprida processer och data härkomst för datacentrerade arbetsflöden i beräkningsgaller.
Performance evaluation of the karma provenance framework for scientific workflows
{'venue': 'LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}