Abstract-Som mer och mer data kan genereras i snabbare takt än någonsin idag, blir det en utmaning att bearbeta stora volymer av data för komplexa dataanalys. För att ta itu med prestanda- och kostnadsfrågor vid bearbetning av big data på moln presenterar vi en ny design av adaptivt arbetsflödeshanteringssystem som inkluderar en datautvinningsbaserad förutsägelsemodell, arbetsflödesschemaläggare och iterationskontroller för att optimera databehandlingen via iterativa arbetsflödesuppgifter. Vi föreslog en ny heuristisk algoritm, Upgrade Fit, som dynamiskt och kontinuerligt omfördelar flera typer av molnresurser för att uppfylla prestanda- och kostnadskraven. De iterativa arbetsflödesuppgifter kan vara spruckna påsar av uppgifter som ska utföras repetitivt för databehandling. En verklig tillämpning av arbetsflödet för väderprognoser har använts för att utvärdera kapaciteten hos vårt system för behandling av stora volymers bilddata. Experimentellt system har inrättats och resultaten indikerar att systemet effektivt kan hantera flera typer av molnresurser och optimera prestanda iterativt.
För att ta itu med prestanda och kostnadsfrågor av big data behandling på moln, Long Wang et al. REF presenterade en ny design av adaptivt arbetsflödeshanteringssystem som inkluderade en data mining-baserad förutsägelsemodell, schemaläggning av arbetsflöden och iterationskontroll för att optimera databehandlingen via iterativa arbetsflödesuppgifter.
An Iterative Optimization Framework for Adaptive Workflow Management in Computational Clouds
{'venue': '2013 12th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications', 'journal': '2013 12th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}