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针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,引入局部关键路径算法思想,提出基于代价驱动的科学工作流调度策略,目的是在满足科学工作流截止日期约束的同时,尽可能降低执行代价.该策略充分考虑多云环境和科学工作流的独有特性,首先根据工作流自身结构合并存在有向割边的相邻任务;再基于关键父任务迭代机制寻找带局部截止日期的局部关键路径;最后为局部关键路径分配最适合实例,并执行所有任务.实验表明,文中策略有效提高现有真实科学工作流的执行效率,并大幅减少执行代价.