Abstrakt. Task Scheduling är en kritisk designfråga för distribuerad dator. Den framväxande infrastrukturen för griddata består av heterogena resurser inom vitt spridda autonoma områden och gör schemaläggningen av uppgifter ännu mer utmanande. Grid betraktar både statisk, orörlig hårdvara och rörliga, replikerbara data som dataresurser. Medan intensiv forskning har gjorts om uppgift schemaläggning på hårdvara datorresurser och på data replikeringsprotokoll, hur man införlivar datarörelser i uppgiften schemaläggning sömlöst är ouppenbarad. Vi betraktar datarörelser som en dimension av uppgiftsplanering. En dynamisk datastruktur, Data Distance Table (DDT), föreslås för att tillhandahålla realtidsdatadistribution och kommunikationsinformation. Baserat på DDT, en datamedveten uppgift schemaläggning heuristik införs för att minimera dataåtkomst fördröjning. En simulerad rutnätsmiljö inrättas för att testa effektiviteten hos den nyligen föreslagna algoritmen. Experimentella resultat visar att för dataintensiva uppgifter överträffar den dynamiska datamedvetna schemaläggningen den konventionella Min-Min betydligt.
I Ref föreslås en dynamisk datastruktur (DDT – dataavståndstabell).
Incorporating Data Movement into Grid Task Scheduling
{'venue': 'GCC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}