Abstract-When orkestrering mycket distribuerad och dataintensiv Web service arbetsflöden den geografiska placeringen av orkestreringsmotorn kan i hög grad påverka den totala prestandan av ett arbetsflöde. Orkestreringsmotorer körs vanligtvis från ett organisationsnätverk och kan behöva överföra data över långa geografiska avstånd, vilket i sin tur ökar exekveringstiden och försämrar den totala prestandan för ett arbetsflöde. I detta dokument presenterar vi CloudForecast: ett ramverk för webbtjänster och analysverktyg som ger en arbetsflödesspecifikation, beräknar den optimala Amazon EC2 Cloud-regionen för att automatiskt distribuera orkestreringsmotorn och utföra arbetsflödet. Vi använder geografiskt avstånd från arbetsflödet, nätverkslatency och HTTP tur och retur mellan Amazon Cloud regioner och arbetsflöden noder för att hitta en ranking av Cloud regioner. Denna kombinerade uppsättning enkla mätvärden förutsäger effektivt var arbetsflödets orkestreringsmotor ska användas för att minska den totala körtiden. Vi utvärderar vår strategi genom att utföra slumpmässigt genererade dataintensiva arbetsflöden som används på PlanetLab-plattformen för att ranka Amazon EC2 Cloud-regioner. Våra experimentella resultat visar att vår föreslagna optimeringsstrategi, beroende på det specifika arbetsflödet, kan påskynda genomförandet i genomsnitt med 82,25 % jämfört med det lokala genomförandet. Vi visar också att standardavvikelsen för utförandetiden minskas med i genomsnitt nästan 65% med hjälp av optimeringsstrategin.
I REF var de geografiska platserna för webbtjänster på plats för att välja en plats för att distribuera arbetsflöde orkestrering.
Location, Location, Location: Data-Intensive Distributed Computing in the Cloud
{'venue': '2013 IEEE 5th International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'journal': '2013 IEEE 5th International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}