Vi anser att problemet är att optimera genomförandet av dataintensiva vetenskapliga arbetsflöden i molnet. Vi tar itu med problemet enligt följande scenario. Uppgifterna i arbetsflödena kommunicerar via filer; utmatningen av en uppgift används av en annan uppgift som en inmatningsfil och om dessa uppgifter tilldelas på olika avrättningsplatser är en filöverföring nödvändig. Utdatafilerna ska lagras på en webbplats. Varje exekveringsplats ska tilldelas en viss procentandel av filerna och uppgifterna. Dessa procentsatser, som kallas målvikter, är förutbestämda och återspeglar antingen användarnas preferenser eller webbplatsernas lagringskapacitet och datorkraft. Syftet är att placera datafilerna i och tilldela uppgifterna till exekveringsplatserna för att minska kostnaden i samband med filöverföringar, samtidigt som målvikterna följs. För att göra detta, vi modellerar arbetsflödet som en hypergraf och med en hypergraph-partition-baserad formulering, föreslår vi en heuristic som genererar dataplacering och uppdragssystem samtidigt. Vi rapporterar simuleringsresultat om ett antal verkliga och syntetiskt genererade vetenskapliga arbetsflöden. Våra resultat visar att den föreslagna heurismen är snabb, och kan hitta kartläggningar och uppdrag som minskar filöverföringar, samtidigt som målvikterna respekteras.
Hypergraph-baserad heuristik REF modellerar arbetsflödet som en hypergraf med tanke på både dataplacering och uppgiftstilldelning.
Integrated data placement and task assignment for scientific workflows in clouds
{'venue': "DIDC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}