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1、隨著大數(shù)據(jù)(Big Data)時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的科學(xué)實(shí)驗(yàn)面臨海量數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,這些數(shù)據(jù)處理包含多個(gè)步驟且過(guò)程復(fù)雜,通??山3蓴?shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流。數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流數(shù)據(jù)處理規(guī)模極其龐大,一般需要分布在多個(gè)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算和存儲(chǔ)資源,以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流執(zhí)行的有效支撐。其中,AMS實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理和分析作為一個(gè)典型的數(shù)據(jù)密集型工作流應(yīng)用,也是將其海量的數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)分布到全球不同地區(qū)的多個(gè)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。然而,對(duì)于數(shù)據(jù)密集型科
2、學(xué)工作流而言,其在多數(shù)據(jù)中心中的執(zhí)行所引發(fā)的執(zhí)行效率問(wèn)題也日益突出。一方面,數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流處理的數(shù)據(jù)量很大,數(shù)據(jù)往往分布在多個(gè)數(shù)據(jù)中心;另一方面,工作流任務(wù)可能以多個(gè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)作為輸入,往往需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)中心間的網(wǎng)絡(luò)帶寬有限,跨數(shù)據(jù)中心間的海量數(shù)據(jù)傳輸成為影響數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流高效執(zhí)行的關(guān)鍵因素。
高效的數(shù)據(jù)管理和任務(wù)調(diào)度算法是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流在多數(shù)據(jù)中心環(huán)境中執(zhí)行優(yōu)化的關(guān)鍵。針對(duì)工
3、作流海量初始數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心間的傳輸問(wèn)題,現(xiàn)有的工作主要基于數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行聚類放置,未考慮數(shù)據(jù)量大、相關(guān)性較弱的數(shù)據(jù)集,無(wú)法高效地減少初始數(shù)據(jù)的傳輸。針對(duì)大量中問(wèn)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心間的傳輸問(wèn)題,現(xiàn)有的研究工作主要采用簡(jiǎn)單任務(wù)復(fù)制和數(shù)據(jù)多副本存儲(chǔ)來(lái)解決,導(dǎo)致運(yùn)行效率和資源利用率較低。因此,現(xiàn)有的工作無(wú)法有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流在多數(shù)據(jù)中心環(huán)境中高效執(zhí)行目標(biāo),需在深入考慮數(shù)據(jù)密集型科學(xué)工作流執(zhí)行特點(diǎn)基礎(chǔ)上提出新的高效調(diào)度算法和策略。為此,本
4、文從以下四個(gè)方面展開(kāi)研究:首先,針對(duì)跨數(shù)據(jù)中心間的海量初始數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,考慮數(shù)據(jù)相關(guān)性的同時(shí)考慮數(shù)據(jù)集大小因素,提出初始數(shù)據(jù)聚類放置策略,實(shí)現(xiàn)高內(nèi)聚數(shù)據(jù)放置。其次,針對(duì)跨數(shù)據(jù)中心間的中間數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,考慮數(shù)據(jù)與任務(wù)間的關(guān)系,提出多級(jí)任務(wù)復(fù)制算法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地性獲取,減少中間數(shù)據(jù)的傳輸。再次,針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和任務(wù)執(zhí)行串行化問(wèn)題,提出數(shù)據(jù)預(yù)放置策略,將數(shù)據(jù)傳輸操作和任務(wù)運(yùn)行分離,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和任務(wù)運(yùn)行的并行執(zhí)行。最后,在理論研究基礎(chǔ)上,結(jié)合
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