Abstract-The cloud miljö gör det möjligt att analysera stora datamängder i en skalbar datorinfrastruktur. Inom bioinformatikområdet består applikationerna av de komplexa arbetsflödesuppgifterna, som kräver enorm datalagring samt en datorintensiv parallell arbetsbelastning. Många metoder har införts i distribuerade lösningar. De är dock inriktade på att tillhandahålla statiska resurser med ett system för batchbearbetning på en lokal datoranläggning och lagring av data. När det gäller ett storskaligt arbetsflödessystem är det oundvikligt och värdefullt att lägga ut hela eller en del av sina uppgifter på offentliga moln för att minska resurskostnaderna. Problemen uppstod dock vid överföringstiden för stora datamängder och det fanns en obalanserad avslutningstid av olika problemstorlekar. I detta dokument föreslår vi ett adaptivt resursförsörjningssystem som omfattar datadistribution i körtid och insamlingstjänster för att dölja dataöverföringstiden. Det föreslagna adaptiva systemet för resursallokering optimerar fördelningen av dataelement till de olika datamängderna för att minimera den totala makepanen under resursbegränsningar. Vi utförde experimenten med en välkänd sekvensjusteringsalgoritm och resultaten visade att det föreslagna systemet är effektivt för molnmiljön.
Kim och Al. I REF föreslås ett adaptivt system som optimerar distributionen och insamlingen av data för att dölja överföringstiden för data; inte heller rörligheten för användarna.
An Adaptive Workflow Scheduling Scheme Based on an Estimated Data Processing Rate for Next Generation Sequencing in Cloud Computing
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}