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.
REF föreslår en dataplaceringsstrategi i vetenskapliga molnarbetsflöden med avseende på databeroenden.
A data placement strategy in scientific cloud workflows
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}