【摘 要】
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科学工作流在混合云中执行会产生大量的跨数据中心传输,造成严重的传输时延及代价。为了对混合云环境下的科学工作流数据进行合理布局,兼顾公有云和私有云的优势,优化数据布
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,清华大学软件学院,福建师范大学物理与能源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772136);福建省自然科学基金(面上项目)(2019J01061386);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JT180098)资助
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科学工作流在混合云中执行会产生大量的跨数据中心传输,造成严重的传输时延及代价。为了对混合云环境下的科学工作流数据进行合理布局,兼顾公有云和私有云的优势,优化数据布局代价,提出了一种基于遗传粒子群优化混合算法(GAPSO)的数据布局策略。该方法考虑了公有云数据中心与私有云数据中心的不同特点(如存储容量、存储代价等因素以及数据传输时延约束)对传输代价的影响,并结合遗传算法与粒子群优化算法的优点,生成科学工作流的布局策略。实验结果表明,基于GAPSO的数据布局策略能够有效减少混合云中科学工作流运行时的数据布局代
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