Abstract-This paper undersöker användningen av moln och autonoma molnbursting för att stödja en medicinsk bild registrering. Målet är att möjliggöra ett virtuellt beräkningsmoln som integrerar lokala beräkningsmiljöer och publika molntjänster on-the-fly, och stödja förfrågningar om bildregistrering från olika distribuerade forskargrupper med varierande beräkningskrav och QoS-begränsningar. Det virtuella molnet implementerar huvudsakligen delade och samordnade aktivitetsytor, som samordnar schemaläggningen av jobb som lämnas in av en dynamisk uppsättning forskargrupper till sina lokala jobbköer. En policydriven schemaläggningsagent använder QoS-begränsningarna tillsammans med prestandahistoriken och tillståndet för resurserna för att fastställa lämplig storlek och blandning av den offentliga och privata molnresursen som bör tilldelas en särskild begäran. Det virtuella datormolnet och den medicinska bildregistreringstjänsten har utvecklats med hjälp av CometCloud-motorn och har satts in på en kombination av privata moln vid Rutgers University och Cancer Institute of New Jersey och Amazon EC2. En experimentell utvärdering presenteras och visar effektiviteten i autonoma molnbursts och policybaserade autonoma schemaläggning för denna applikation.
Bildregistrering användes som drivkraft för en undersökning av virtuellt beräkningsmoln som integrerar lokala beräkningsmiljöer och publika molntjänster on-the-fly, och stödja begäran om bildregistrering från olika distribuerade forskargrupper REF.
Investigating the use of autonomic cloudbursts for high-throughput medical image registration
{'venue': '2009 10th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing', 'journal': '2009 10th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}