I detta dokument presenteras en kostnadsoptimeringsmodell för schemaläggning av vetenskapliga arbetsflöden på IaaS-moln såsom Amazon EC2 eller RackSpace. Vi antar flera IaaS moln med heterogena virtuella maskin instanser, med begränsat antal instanser per moln och timme fakturering. Inmatnings- och utmatningsdata lagras på ett molnobjektlager som Amazon S3. Tillämpningar är vetenskapliga arbetsflöden modellerade som DAG som i Pegasus Workflow Management System. Vi antar att uppgifterna i arbetsflödena är grupperade i nivåer av identiska uppgifter. Vår modell är specificerad med hjälp av matematiska programmeringsspråk (AMPL och CMPL) och gör det möjligt för oss att minimera kostnaden för arbetsflödet under deadlines. Vi presenterar resultat som erhållits med hjälp av vår modell och de riktvärden arbetsflöden som representerar verkliga vetenskapliga tillämpningar inom en mängd olika områden. De data som används för utvärdering kommer från de syntetiska arbetsflödena och från generella molnriktmärken, samt från data som mäts i våra egna experiment med Montage, en astronomisk applikation, som utförs på Amazon EC2 moln. Vi anger hur denna modell kan användas för scenarier som kräver resursplanering för vetenskapliga arbetsflöden och deras ensembler.
Dessutom Malosky et al. REF presenterade en kostnadsoptimeringsmodell för schemaläggning av vetenskapliga arbetsflöden i molnmiljön.
Scheduling Multilevel Deadline-Constrained Scientific Workflows on Clouds Based on Cost Optimization
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}