KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4311-4330
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2015
Cloud computing has become a new paradigm by enabling on-demand provisioning of applications, platforms or computing resources for clients. Workflow scheduling has always been treated as one of the most challenging problems in clouds. Commercial clouds have been widely used in scientific research, such as biology, astronomy and weather forecasting. Certainly, it is very important for a cloud service provider to pursue the profits for the commercial essence of clouds. This is also significantly important for the case of providing services to workflow tasks. In this paper, we address the issues of workflow scheduling in commercial clouds. This work takes the communication into account, which has always been ignored. And then, a topology-based workflow-scheduling algorithm named Resource Auction Algorithm (REAL) is proposed in the objective of getting more profits. The algorithm gives a good performance on searching for the optimum schedule for a sample workflow. Also, we find that there exists a certain resource amount, which gets the most profits to help us get more enthusiasm for further developing the research. Experimental results demonstrate that the analysis of the strategies for most profits is reasonable, and REAL gives a good performance on efficiently getting an optimized scheme with low computing complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.976-995
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2016
Workflow scheduling is one of the challenging problems in cloud computing, especially when service reliability is considered. To improve cloud service reliability, fault tolerance techniques such as fault recovery can be employed. Practically, fault recovery has impact on the performance of workflow scheduling. Such impact deserves detailed research. Only few research works on workflow scheduling consider fault recovery and its impact. In this paper, we investigate the problem of workflow scheduling in clouds, considering the probability that cloud resources may fail during execution. We formulate this problem as a multi-objective optimization model. The first optimization objective is to minimize the overall completion time and the second one is to minimize the overall execution cost. Based on the proposed optimization model, we develop a heuristic-based algorithm called Min-min based time and cost tradeoff (MTCT). We perform extensive simulations with four different real world scientific workflows to verify the validity of the proposed model and evaluate the performance of our algorithm. The results show that, as expected, fault recovery has significant impact on the two performance criteria, and the proposed MTCT algorithm is useful for real life workflow scheduling when both of the two optimization objectives are considered.
다양한 환경 속에서 기업이 업무의 효율성과 효과적인 업무처리를 해결하기 위해서 핵심정보시스템으로 워크플로우를 도입하고 있다. 최근에는 워크플로우 확장으로 비즈니스 프로세스 관리(BPM: Business Process Management)가 기업 소프트웨어 시장의 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 비즈니스 프로세스 관리에서 워크플로우는 핵심적인 역할을 수행하고 있지만, 워크플로우 연구의 대부분은 복잡한 업무의 정확한 실행 순서를 찾기 위한 시간적인 제약들에 집중되어 있다. 그런 이유에서 워크플로우 스케줄링의 대부분은 처리해야 할 다양한 자원의 모델링에 집중되었으며, 자원과 연관된 제약조건에서의 워크플로우 스케줄링에 대한 관심은 미흡한 편이다. 본 논문에서는 자원할당 제약조건에 따른 워크플로우 스케줄링에 적합한 CTR(Concurrent Transaction Logic) 기반의 변형 템플릿(Transformation Template)과 논리적 프레임워크를 제안한다. 변형 템플릿은 워크플로우 변형 템플릿(Workflow Transformation Template)과 제약조건 변형 템플릿(Constraint Transformation Template)으로 구성된다. 이 변형 템플릿은 기존의 워크플로우를 자원할당 제약조건 하에서 새로운 워크플로우를 논리적으로 표현하는데 용이하게 사용할 수가 있다.
클라우드 컴퓨팅은 자원 공유를 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 서비스를 위해 사용 하는 다양한 어플리케이션들은 워크플로우들로 표현된다. 이러한 워크플로우 어플리케이션은 클라우드의 자원 또는 서비스들에 적절하게 할당되어야 한다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 다중 워크플로우 어플리케이션을 위한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비용 기반 랭크 스케줄링 알고리즘으로서 다중 워크플로우 어플리케이션을 고려할 뿐만 아니라, 서비스 평가를 위한 다양한 QoS 메트릭을 고려한다. 실험결과에서 제안한 알고리즘은 다른 알고리즘들에 비해 평균 총 처리시간과 평균 가용성에서 향상된 결과를 보였다.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
그리드는 대규모의 독립된 자원을 공유하여 과학 연구와 같은 문제를 해결하기 위한 컴퓨팅 환경을 제공한다. Globus는 그리드를 구축할 수 있는 표준적인 미들웨어로서 자원 관리, 보안, 데이타, 정보 서비스 등의 핵심적인 서비스를 제공하지만 어플리케이션에서 필요한 다양한 요구를 충족시키기에는 아직 많은 연구가 필요하다. 그 중에서도 워크플로우 서비스는 복잡한 어플리케이션을 위한 중요한 서비스로 부각되고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 서비스를 지원하는 메타 스케줄링 프레임워크 (MSF)를 제안한다. 메타 스케줄링 프레임워크는 그리드 작업에서 요구하는 내용과 작업 절차를 표현할 수 있는 XML 기반의 작업 제어 언어 (JCML)를 제공하며, 이를 바탕으로 복잡한 작업 처리를 효과적으로 관리할 수 있는 워크플로우 관리 서비스를 제공한다.
최근 들어, 그리드 컴퓨팅 환경은 웹 서비스와 통합된 서비스 기반 그리드 컴퓨팅 환경으로 변화하고 있다. 이러한 구조에서의 그리드 어플리케이션은 워크플로우에 띠라 그리드 서비스가 수행되는 서비스 기반 그리드 어플리케이션이 되게 된다. 이것은 그리드 스케줄링 기법에서 그리드 서비스의 특징을 고려해야 한다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 그리드 서비스의 가용성, 접근성, 신뢰성, 처리율, 감속속도에 바탕을 둔 그리드 서비스 성능 모델을 제안하고 서비스 기반 그리드 어플리케이션의 성능향상을 위해서 서비스 스케줄링 기법을 개발한다.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원의 효율적 사용과 수월한 접근이라는 관점에서 사용자 및 서비스 제공자에게 모두 각광받고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅의 자원은 이질적 환경으로 구성되는 경우가 많고 사용자의 워크플로우는 다양한 특성을 가진다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 환경에서 워크플로우의 응답성 요구에 따라 우선순위를 부여하고 워크플로우를 구성하는 태스크의 자원 할당시 응답성, 비용, 그리고 부하 균등으로 구성되는 QoS 메트릭을 구성하여 효율적으로 워크플로우를 스케줄링하는 것이다. 제안기법의 성능 평가를 위해 다양한 실험을 수행한 결과 응답성과 가용성이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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