抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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市販雲は急速に科学的解析と計算のためのオンデマンド動的にスケーラブルなサービスをホストするためのGOTOプラットフォームになってきている。大規模・複雑な科学的解析を実行するための雲を用いた時資源の動的提供は重要な要素である。特に,クラウド上でのホストと管理データ集約型アプリケーションがワークフロースケジューリングの新しい課題を提起する。本論文では,雲中のe-サイエンスワークフロースケジューリングを解決する新しい予算を意識した散水(BAT)アルゴリズムを提案した。本論文の主な焦点は,大量のデータを扱う科学領域に現れるデータに関する集中的な応用である。BATアルゴリズムはインスタンス間の通信とデータ移動のコストを下げるために同じ例えばに関する一連のタスクを実行するために制約付きクリティカルパス(CCP)の概念に基づいている。BATアルゴリズムはワークフローに固有の依存性構造に基づく予算を分配し,一貫した成功率を維持しながら,メイクスパンの30%の減少をもたらすことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】