南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：陈俊宇,刘茜萍

单位：南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023南京邮电大学 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏南京210023南京邮电大学 计算机学院，江苏南京210023南京邮电大学 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏南京210023

关键词：云环境；数据密集型；工作流调度；完成时间

基金：国家自然科学基金（61602260）资助项目

云计算这种新兴计算模型的出现为数据密集型工作流提供了良好的运行环境，云环境下数据密集型工作流的合理调度是其高效运行的关键，而调度方法的优劣往往以完成时间作为一个重要指标。现有调度研究大多基于各个任务的执行时间和时序逻辑计算完成时间，而对于云环境下数据密集型工作流的调度而言，任务之间的传输时间对完成时间的计算也非常重要。为此，提出了一种云环境下基于阶段划分的数据密集型工作流调度方法，首先基于任务的数据依赖将工作流划分为多个阶段，再根据预估的任务执行时间和任务之间的数据传输时间通过分配算法逐阶段完成任务的调度，最后通过具体实验演示了该方法的可行性和有效性。

来源：2020年第4期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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