Vetenskapliga processer är vanligtvis tidsbegränsade med övergripande deadlines och lokala milstolpar. I vetenskapliga arbetsflödessystem, på grund av den dynamiska karaktären hos de underliggande datorinfrastrukturerna såsom rutnät och moln, sker ofta förseningar i utförandet och resulterar i ett stort antal tidsbrott. Eftersom hanteringen av tidsöverträdelser är dyr både när det gäller monetära kostnader och omkostnader, är en viktig fråga som väckts "måste vi hantera varje tidsöverträdelse i vetenskapliga arbetsflödessystem?" Svaret skulle vara "true" enligt befintliga verk på arbetsflöde temporal management som antar filosofin liknande hanteringen av funktionella undantag, det vill säga, varje temporal överträdelse bör hanteras när det upptäcks. Baserat på vår iakttagelse har emellertid fenomenet med självåterhämtning, där förseningar i utförandet automatiskt kan kompenseras av den sparade genomförandetiden för efterföljande arbetsflödesaktiviteter, helt förbisetts. Därför, med tanke på den icke-funktionella karaktären av tidsförbrytelser, är vårt svar "inte nödvändigtvis sant". För att dra nytta av självåterhämtning föreslår denna artikel en ny adaptiv strategi för hantering av tidsbrott där detta fenomen används effektivt för att undvika onödig hantering av tidsöverträdelser. Baserat på simuleringar av både verkliga vetenskapliga arbetsflöden och slumpmässigt genererade testfall visar de experimentella resultaten att vår strategi avsevärt kan minska kostnaden för hantering av tidsöverträdelser med över 96 % samtidigt som extrem låg överträdelsefrekvens bibehålls under normala omständigheter.
Baserat på en sådan modell, tidsmässiga överträdelser kan hanteras i en mycket finkornig nivå, och därmed, många subtila situationer som "auto-återvinning" (nämligen, den nuvarande temporal överträdelse kan automatiskt återställas genom tiden redundans av efterföljande aktiviteter) upptäcks för att ytterligare minska hanteringskostnaden REF.
Do we need to handle every temporal violation in scientific workflow systems?
{'venue': 'TSEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}