【摘 要】
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人工智能的巨大市场需求极大地促进了云计算的发展.随着公用云定价模式的逐渐成熟,预算成本约束已成为异构云计算系统中大型工作流科学应用设计调度策略首要考虑的问题.本文
【机 构】
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湖南工业大学 计算机学院,湖南 株洲,412007湖南大学 信息科学与工程学院,长沙,410082;
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人工智能的巨大市场需求极大地促进了云计算的发展.随着公用云定价模式的逐渐成熟,预算成本约束已成为异构云计算系统中大型工作流科学应用设计调度策略首要考虑的问题.本文基于异构云计算系统,提出一种预算成本约束下高效的工作流任务调度算法(ESBL).ESBL算法根据给定的工作流任务集及预算成本,首先确定各任务的执行优先级及预算等级成本;然后根据给定的虚拟器集群决定该任务集中关键路径对应的关键虚拟机节点;最后将任务映射至虚拟机,优先保证关键路径上的任务分配至关键虚拟机节点,其它任务节点按照更新的预算成本选择最佳虚拟机.ESBL算法既保证了任务集遵循约束条件,又最大限度地根据任务的优先等级预留计算成本.在真实并行应用的实验中,与著名的预算等级最小化调度长度算法相比,ESBL在不增加实际计算成本的前提下,工作流的调度长度可以降低12.11％-17.22％.
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一个企业要使全体职工的积极性和创造力充分发挥出来,重要的前提是支持职工参与民主管理,切实保证职工在企业中的主人翁地位,充分发挥职工当家作主的主人翁作用。为此,厂长
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