Abstract-Cloud computing är det senaste distribuerade datorparadigmet och erbjuder enorma möjligheter att lösa storskaliga vetenskapliga problem. Det innebär dock olika utmaningar som måste hanteras för att effektivt kunna användas för arbetsflöden. Även om problemet med schemaläggning av arbetsflödet har studerats i stor utsträckning finns det mycket få initiativ som är skräddarsydda för molnmiljöer. Dessutom uppfyller de befintliga verken inte vare sig användarens krav på tjänsternas kvalitet (QoS) eller införlivar vissa grundläggande principer för datormoln, såsom elasticiteten och heterogeniteten hos datorresurserna. I detta dokument föreslås en resursförsörjnings- och schemaläggningsstrategi för vetenskapliga arbetsflöden på infrastruktur som moln (IaaS). Vi presenterar en algoritm baserad på den meta-heuristiska optimeringstekniken, partikelsvärmoptimering (PSO), som syftar till att minimera den totala kostnaden för arbetsflödets utförande samtidigt som deadlinebegränsningarna uppfylls. Vår heuristic utvärderas med hjälp av CloudSim och olika välkända vetenskapliga arbetsflöden av olika storlekar. Resultaten visar att vår strategi fungerar bättre än de nuvarande toppmoderna algoritmerna.
I REF föreslås en algoritm baserad på den meta-heuristiska optimeringstekniken, partikelsvärmoptimering (PSO), för att minimera kostnaden för att utföra arbetsflödet samtidigt som deadlinebegränsningarna uppfylls.
Deadline Based Resource Provisioningand Scheduling Algorithm for Scientific Workflows on Clouds
{'venue': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}