Många storskaliga vetenskapliga experiment utförs i samarbete för att utnyttja expertis och högteknologiska infrastrukturer för att utföra experiment snabbare. Data som produceras genom sådana experiment kopieras alltså och lagras på flera geografiska platser. Detta kräver nya tekniker för urval av data och beräkna resurser så att genomförandet av ansökningar är tid och kostnadseffektiv. Befintliga heuristiska tekniker väljer "bästa" datakälla för att hämta data till en beräkna resurs och därefter bearbeta uppgift-resurstilldelning. Detta tillvägagångssätt för schemaläggning, som endast bygger på hämtning av data från en enda källa, kan dock inte ge tidseffektiva scheman när:1) uppgifterna är beroende av varandra på data, 2) den genomsnittliga storleken på data som behandlas av de flesta uppgifter är stor, och 3) dataöverföringstiden överskrider uppgiftsberäkningstiden med minst en storleksordning. För att uppnå tidseffektiva scheman utnyttjar vi förekomsten av replikerade datakällor och hämtar data parallellt från flera platser. I den här artikeln föreslår vi två multisource data hämtning baserad schemaläggning heuristic som tilldelar ömsesidigt beroende uppgifter för att beräkna resurser baserat på både data hämtning tid och uppgift-beräkning tid. Vi utför experiment med hjälp av verkliga applikationer och distribuerar dem på emulerade såväl som verkliga testbäddsmiljöer. Med en kombination av data hämtning och uppgifts-resurs kartläggning teknik, visar vi att vår heuristic uppnår tidseffektiva scheman som är bättre än befintliga heuristiska baserade tekniker för schemaläggning applikationer arbetsflöden.
Pandey och Al. i REF ta itu med problemet med hämtning av data från en enda källa, vilket inte är optimalt i fall som: uppgifter är beroende av varandra beroende av data, den genomsnittliga storleken på data som behandlas av de flesta uppgifter är stor och dataöverföringstiden överstiger uppgiftsberäkningstiden.
O nly Scheduling Workflow Applications based on Multi-Source Parallel Data Retrieval in Distributed Computing Networks
{'venue': 'Comput. J.', 'journal': 'Comput. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}