Cloud computing ger en billig och elastisk plattform för att utföra stora vetenskapliga arbetsflöden, men det ökar två utmaningar i förutsägelse av makespan (total körningstid): prestanda instabilitet i Cloud instanser och variant schemaläggning av dynamiska schemaläggare. Att uppskatta makespan är nödvändigt för IT-chefer för att beräkna kostnaden för utförande, för vilket de kan använda Cloud simulatorer. Den idealiska simulerade miljön producerar dock samma utdata för samma arbetsflödesschema och inmatningsparametrar och kan därför inte reproducera Cloud-variantens beteende. I den här artikeln definierar vi en modell och en metodik för att lägga till ett ljud i simuleringen för att utjämna dess beteende med Clouds. Vi föreslår flera mått för att modellera ett moln fluktuerande beteende och sedan genom att injicera dem i simulatorn, börjar det bete sig så nära det verkliga molnet. Istället för att använda en normal distribution naivt genom att använda medelvärde och standardavvikelse av arbetsflödesuppgifters körtid, injicerar vi två ljud i uppgifternas körtid: noisness av uppgifter i ett arbetsflöde (definierad som genomsnittlig körtidsavvikelse ) och buller som framkallas av miljön över hela arbetsflödet (definierad som genomsnittlig miljöavvikelse ). För att mäta simuleringens kvalitet genom att kvantifiera den relativa skillnaden mellan simulerade och uppmätta värden, introducerar vi parametern inaccuracy. En serie experiment med olika arbetsflöden och molnresurser genomfördes för att utvärdera vår modell och metodik. Resultaten visar att inkorrektheten i makepans medelvärde reducerades upp till 59 gånger jämfört med att naivt använda den normala fördelningen. Dessutom analyserar vi effekten av specifika arbetsflöden och molnparametrar, vilket visar att molnets prestandainstabilitet simuleras mer korrekt för småfallstyp (inkorrekta värden på upp till 11,5 %) i stället för medium (inkorrekta värden på upp till 35 %) oavsett arbetsflödet. Eftersom vårt tillvägagångssätt kräver insamling av data genom att utföra arbetsflödet i molnet för att lära sig dess beteende, genomför vi en omfattande känslighetsanalys. Vi bestämmer den minsta mängd data som behöver samlas in eller minsta antal testfall som behöver upprepas för varje försök för att få mindre än 12 % inkorrekt för vår bullerparameter. Dessutom, för att minska antalet experiment och avgöra beroendet av vår modell mot molnresurs- och arbetsflödesparametrar, visar den genomförda omfattande känslighetsanalysen att korrektheten i vår modell är oberoende av arbetsflödets parallella sektionsstorlek. Med vår känslighet anal- * Korresponderande författare. Mathá m.fl. / Simuleringsmodellering och teori 79 (2017) [37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53] ysis, visar vi att vi kan minska det naiva tillvägagångssättets inkorrekthet med endast 40 % av det totala antalet avrättningar per experiment i inlärningsfasen. I vårt fall, 20 avrättningar per experiment i stället för 50, och bara hälften av alla experiment, vilket innebär ner till 20%, dvs.. 120 testfall istället för 600.
Mathá m.fl. REF uppgav att det krävs en uppskattning av hur många arbetsflöden som behövs för att beräkna kostnaden för utförandet, vilket kan göras med hjälp av molnsimulatorer.