Abstract-Task kluster har visat sig vara en effektiv metod för att minska genomförandet overhead och för att förbättra den beräkningsgranularitet vetenskapliga arbetsflödesuppgifter utför på distribuerade resurser. Ett arbete som består av flera uppgifter kan dock löpa större risk att drabbas av misslyckanden än ett enda uppgiftsjobb. I den här artikeln genomför vi en teoretisk analys av effekterna av övergående fel på körtidens prestanda vid genomförandet av vetenskapliga arbetsflöden. Vi föreslår en allmän modelleringsram för uppgiftsfel som använder en maximal sannolikhetsskattning baserad parameteruppskattningsprocess för att modellera arbetsflödets prestanda. Vi föreslår vidare tre klusterstrategier för feltoleranta för att förbättra körtidens prestanda för arbetsflödesutföranden i felaktiga utförandemiljöer. Experimentella resultat visar att misslyckanden kan ha stor inverkan på utföranden där policyer för att samla uppgifter inte är feltoleranta, och att våra lösningar ger stora förbättringar i sådana scenarier. Dessutom föreslår vi en dynamisk strategi för uppgiftsklustring för att optimera arbetsflödets makespan genom att dynamiskt justera klustret granularitet när fel uppstår. En spårbaserad simulering av fem verkliga arbetsflöden visar att vår dynamiska metod kan anpassa sig till oväntade beteenden och ger bättre resultat jämfört med statiska metoder.
Weiwei Chen m.fl. REF föreslog en allmän modell för uppgiftsfel och tre feltoleranta klusterstrategier för att öka körtiden för SWF-utföranden i felaktiga miljöer.
Dynamic and Fault-Tolerant Clustering for Scientific Workflows
{'venue': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}