I vetenskapliga molnarbetsflöden måste stora mängder applikationsdata lagras i distribuerade datacenter. För att effektivt lagra dessa uppgifter måste en datahanterare intelligent välja datacenter där dessa uppgifter kommer att finnas. Detta gäller dock inte uppgifter som måste ha en fast plats. När en uppgift behöver flera datauppsättningar placerade i olika datacenter blir förflyttningen av stora datavolymer en utmaning. I detta dokument föreslår vi en matrisbaserad k-means klusterstrategi för dataplacering i vetenskapliga molnarbetsflöden. Strategin innehåller två algoritmer som grupperar de befintliga dataseten i k-datacentra under workflow build-time-stadiet, och dynamiskt samlar nygenererade dataset till de lämpligaste datacenteren – baserade på beroenden – under runtime-fasen. Simuleringar visar att vår algoritm effektivt kan minska datarörelserna under arbetsflödets utförande.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslog en matrisbaserad k-means klusterstrategi för dataplacering i vetenskapliga molnarbetsflöden REF.
A data placement strategy in scientific cloud workflows
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}