Vetenskapliga arbetsflöden används för att modellera applikationer med hög genomströmningsberäkning och komplex storskalig dataanalys. Under de senaste åren har Cloud computing utvecklats snabbt som målplattform för sådana tillämpningar bland forskare. Dessutom har nya prissättningsmodeller banats väg av molnleverantörer som gör det möjligt för användare att tillhandahålla resurser och använda dem på ett effektivt sätt med betydande kostnadsminskningar. I detta dokument föreslår vi en schemaläggningsalgoritm som schemalägger uppgifter på molnresurser med hjälp av två olika prissättningsmodeller (spot- och on-demand-fall) för att minska kostnaden för utförande samtidigt som arbetsflödets deadline. Den föreslagna algoritmen är feltolerant mot förhastat avslutande av spot-fall och även robust mot prestandavariationer av Cloud-resurser. Experimentella resultat visar att vår heuristic minskar upp till 70% utförandekostnad jämfört med att bara använda on-demand fall.
Deepak m.fl. REF föreslog också en schemaläggningsalgoritm som, för att minska genomförandekostnaden, schemalägger uppgifter i molnresurser med hjälp av två olika prissättningsmodeller, medan tidsbegränsningen för arbetsflödet observeras.
Fault-tolerant Workflow Scheduling using Spot Instances on Clouds
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}