混合云环境下基于模糊理论的科学工作流数据布局策略

摘要：

混合云环境下,合理的数据布局策略对科学工作流的高效执行至关重要.传统的科学工作流数据布局策略主要基于确定性环境,而在实际网络环境中,由于不同数据中心之间的负载不同、带宽波动和网络拥塞等原因以及计算机自身的特性,数据传输时间存在不确定性.为了解决该问题,基于模糊理论,以最小化数据模糊传输时间为目标,提出了一种基于遗传算法算子的模糊自适应离散粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Genetic Algo-rithm Operators,FGA-DPSO),对科学工作流数据进行合理布局,同时满足数据集的隐私要求和数据中心的容量限制.实验结果表明,该算法能够有效地减少混合云环境下科学工作流的数据模糊传输时间.

关键词：混合云;科学工作流;数据布局;模糊理论;时间优化

所属期刊栏目：48

分类号：TP338(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;福建省引导性项目

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：199-207