Abstract Ett molnarbetsflödessystem är en typ av plattformstjänst som underlättar automatiseringen av distribuerade applikationer baserat på den nya molninfrastrukturen. En av de viktigaste aspekterna som skiljer ett molnarbetsflödessystem från dess andra motsvarigheter är den marknadsorienterade affärsmodellen. Detta är en betydande innovation som medför många utmaningar för konventionella strategier för schemaläggning av arbetsflöden. För att undersöka en sådan fråga föreslår detta dokument en marknadsorienterad hierarkisk schemaläggningsstrategi i molnarbetsflöden. Specifikt handlar schemaläggningen på servicenivå om uppdraget Task-to-Service där uppgifter i enskilda arbetsflöden kartläggs till molntjänster på de globala molnmarknaderna baserat på deras funktionella och icke-funktionella QoS-krav; schemaläggningen på uppgiftsnivå handlar om optimering av uppdragen Task-to-VM (virtuell maskin) i lokala molndatacenter där den totala driftskostnaderna för molnarbetsflödessystem kommer att minimeras med tanke på tillfredsställelsen av QoS-begränsningar för enskilda uppgifter. Baserat på vår hierarkiska schemaläggningsstrategi presenteras en paketbaserad slumpmässig schemaläggningsalgoritm som kandidatens schemaläggningsalgoritm på servicenivå och tre representativa metaheuristiska baserade schemaläggningsalgoritmer inklusive genetisk algoritm (GA), antkolonioptimering (ACO) och partikelsvärmoptimering (PSO) anpassas, implementeras och analyseras som kandidats schemaläggningsalgoritmer på aktivitetsnivå. Den hierarkiska schemaläggningsstrategin implementeras i vårt molnarbetsflödessystem SwinDeW-C och demonstrerar tillfredsställande prestanda. Samtidigt visar de experimentella resultaten att den totala prestandan för ACO-baserad schemaläggningsalgoritm är bättre än andra på tre grundläggande mätningar: optimeringshastigheten på makespan, optimeringshastigheten på kostnaden och CPU-tiden.
Aktivitet-till-VM optimering var också uppgift i REF, där en hierarkisk schemaläggning strategi föreslogs.
A market-oriented hierarchical scheduling strategy in cloud workflow systems
{'venue': 'The Journal of Supercomputing', 'journal': 'The Journal of Supercomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}