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J-GLOBAL ID：202202240844156781   整理番号：22A0969647

マルチクラウド環境における信頼できる予算を意識したワークフロースケジューリング戦略【JST・京大機械翻訳】

Reliable budget aware workflow scheduling strategy on multi-cloud environment

著者 (4件)： Chakravarthi K. Kalyana (Caterpillar India Engineering Solutions Pvt Limited, Chennai, India) ,  Neelakantan P. (VNR Vignana Jyothi Institute of Engineering &Technology, Hyderabad, India) ,  Shyamala L. (VIT, Chennai, India) ,  Vaidehi V. (Mother Theresa Women’s University, Kodaikanal, India)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 25  号： 2  ページ： 1189-1205  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 支払い利用フレームワークを用いたマルチクラウド環境における資源提供とワークフロー実行は,最近,クラウドコンピューティング研究コミュニティの注目を得ている。マルチクラウドプラットフォームにおけるワークフローのスケジューリングは,クラウドダイナミックス,特に,不均一資源タイプ,多重請求機構,弾性,オンデマンド供給,およびシステム信頼性のために挑戦的である。さらに,これらのワークフローアプリケーションは実行時間と実行コストが最も典型的な実行時間制約を持つ。重要な関心事であるサービス(QoS)メトリックのもう一つの重要な品質は信頼性である。本論文は,ワークフロー実行信頼性を改善し,ユーザによって指定される予算制約の下でメイクスパンを減らすために,正規化ベースの信頼できる予算制約ワークフロースケジューリング(NRBWS)アルゴリズムを提案した。このスキームは,計算資源の1つにタスクを割当てるために,期待する妥当な予算([数式:原文を参照])の計算によって追跡される最小-最大正規化プロセスを受ける。NRBWSアルゴリズムは,割り当てられた予算の下で,最も信頼できるコンピューティング資源に各ワークフロータスクを割り当てることによってメイクスパンを低くする。シミュレーション結果は,提案したNRBWSアルゴリズムが既存の最先端の発見的方法より優れていることを証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  時間 ,  シミュレーション ,  計算機利用 ,  作業時間 ,  *スケジューリング ,  弾性 ,  発見的方法 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  正規化 ,  *ワークフロー
準シソーラス用語： メイクスパン ,  オンデマンド ,  実行時間 ,  計算資源 ,  ホップ数 ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 科学的ワークフロー ,  マルチクラウドシステム ,  IaaS ,  スケジューリング ,  信頼性 ,  DAG ,  予算制約

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  クラウド環境 ,  信頼 ,  予算 ,  意識 ,  戦略