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J-GLOBAL ID：201702238433862264   整理番号：17A0317996

多点雲における科学的ワークフローの多目的スケジューリング【Powered by NICT】

Multi-objective scheduling of Scientific Workflows in multisite clouds

著者 (5件)： Liu Ji (Inria, Microsoft-Inria Joint Centre, LIRMM and University of Montpellier, France) ,  Pacitti Esther (Inria, Microsoft-Inria Joint Centre, LIRMM and University of Montpellier, France) ,  Valduriez Patrick (Inria, Microsoft-Inria Joint Centre, LIRMM and University of Montpellier, France) ,  de Oliveira Daniel (Institute of Computing, Fluminense Federal University, Niteroi, Brazil) ,  Mattoso Marta (COPPE, Federal University of Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 63  ページ： 76-95  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドは科学的ワークフロー(SWfs)を実行するための適切なインフラストラクチャとして現れる。雲は典型的にはいくつかのサイト(あるいはデータセンタ)の,各それ自身の資源とデータであった。,異なる雲部位間のデータまたは利用可能な資源の地理的分布のために一つ以上の雲部位でのいくつかのSWfsを実行できることが重要となる。従って,主要な問題は,多点雲におけるSWfを実行する方法であるが,実行時間と金銭的コストを減少させた。本論文では,多点雲におけるSWfsを実行するために,多目的スケジューリングに基づく一般的な解を提案した。溶液は,実行時間と金銭的コストを含む多目的コストモデル,単一部位仮想マシン(VM)プロビジョニングアプローチ(SSVP)とActGreedy,マルチサイトスケジューリングアプローチから構成されている。実験的評価,Microsoft AzureクラウドにおけるSciEvol SWfの実行に基づいて提示した。結果によれば,本手法は二適応ベースラインアルゴリズム(二つの既存アルゴリズムを適用することにより提案している)の性能を著しく上回るとスケジューリング時間は遺伝的およびブルートフォースアルゴリズムと比較して合理的であることを明らかにした。結果はまた,提案コストモデルが正確であることをとSSVPは,既存のアプローチと比較して優れたVMプロビジョニング計画を生成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  遺伝 ,  インフラストラクチャー ,  データセンタ ,  仮想機械システム ,  *ワークフロー ,  地理的分布
準シソーラス用語： プロビジョニング ,  コストモデル ,  実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 科学的ワークフロー ,  科学的ワークフロー管理システム ,  多目的スケジューリング ,  並列実行 ,  多部位雲

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 点雲 ,  科学 ,  ワークフロー ,  スケジューリング