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考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究
高玮军; 张春霞; 杨杰; 师阳
2020-07-09
发表期刊计算机工程与应用
摘要科学工作流执行过程中,多个任务组成的聚类作业相对单任务故障风险更高。容错聚类算法在进行故障恢复的同时面临着负载不平衡问题,为此提出了一种平衡重聚类算法(balanced re-clustering, BR)。该算法结合水平运行时间平衡聚类算法(horizontal runtime balancing, HRB)对选择重聚类方法(selective re-clustering, SR)进行改进,将运行时间最长的任务分配给运行时间最短的类,在故障发生后重新运行失败的任务。实验结果表明,与现有的两种任务重聚类方法相比,BR算法的性能增益最高分别可达84%和18.75%,显著降低了工作流执行成本,提高了系统的运行效率。
关键词任务聚类 科学工作流 系统开销 容错算法 平衡聚类
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收录类别CNKI
语种中文
中图分类号TP311.13
文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/103984
专题兰州理工大学
计算机与通信学院
作者单位兰州理工大学计算机与通信学院
第一作者单位计算机与通信学院
第一作者的第一单位计算机与通信学院
推荐引用方式
GB/T 7714
高玮军,张春霞,杨杰,等. 考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究[J]. 计算机工程与应用,2020.
APA 高玮军,张春霞,杨杰,&师阳.(2020).考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究.计算机工程与应用.
MLA 高玮军,et al."考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究".计算机工程与应用 (2020).
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