计算机研究与发展 ›› 2018, Vol. 55 ›› Issue (3): 602-612.doi: 10.7544/issn1000-1239.2018.20160899
吴修国,苏玮
Wu Xiuguo, Su Wei
摘要: 云科学工作流利用云计算环境提供的各种资源与服务实现科学计算等任务处理,为不同地域的学者提供协作平台.针对云科学工作流启动前对任务完成情况未知的问题,提出一种基于数据可用性/不可用性的任务可完成性预测模型,并引入数据间可用性影响关系,即可用性支持/抑制关系.基于数据间可用性/不可用性传递规则,在任务启动前即对任务所需数据的可用性进行预判,以此提高对云科学工作流任务可完成性的认知.该任务可完成性预测模型,具有良好的描述能力和数据可用性判断能力.实验表明:基于数据可用性的任务可完成性预测结果能够真实反映实际任务执行情况,可尽可能地避免早期的任务失败对后续任务的影响,在提高云科学工作流任务完成率的同时,减少了资源的租赁费用.
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