[发明专利]一种混合云环境下科学工作流数据的布局方法在审
| 申请号: | 201810427966.1 | 申请日: | 2018-05-07 |
| 公开(公告)号: | CN108647771A | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
| 发明(设计)人: | 林兵;陈星;项滔;卢宇;黄志高;郭文忠 | 申请(专利权)人: | 福建师范大学 |
| 主分类号: | G06N3/00 | 分类号: | G06N3/00;G06N3/12;G06F9/48;G06F9/50 |
| 代理公司: | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人: | 戴雨君 |
| 地址: | 350108 福建省福州*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 工作流数据 粒子 可行粒子 离散粒子 数据中心 混合云 适应度函数 数据传输量 编码方式 布局问题 更新操作 惯性权重 交叉操作 全局历史 数据问题 数据移动 遗传算法 工作流 群优化 构建 收敛 压缩 引入 更新 | ||
1.一种混合云环境下科学工作流数据的布局方法,其特征在于:其包括以下步骤:
步骤1:构建混合云环境下科学工作流结构,根据任务的执行顺序,计算每个任务执行时产生的数据传输量;
步骤2:基于该混合云环境下科学工作流结构初始化种群大小、最大迭代次数、惯性权重因子、认知因子,随机生成初始种群;并初始化第一代粒子的自身历史最优粒子以及初始的种群全局最优粒子;
步骤3:更新粒子的速度和位置,
步骤4:计算每个粒子的适应度值;
步骤5:更新粒子的自身历史最优粒子;
若当前粒子的适应度值小于其自身历史最优粒子的适应度,则将新粒子更新为其自身历史最优粒子;
步骤6:更新种群全局最优粒子;
若当前粒子的适应度值小于种群全局最优粒子的适应度值,则将该粒子更新为种群全局最优粒子;
步骤7:检查是否满足算法终止条件,当满足终止条件时,结束;反之,转到步骤3。
2.根据权利要求1所述的一种混合云环境下科学工作流数据的布局方法,其特征在于:步骤1中构建混合云环境下科学工作流结构的具体包括以下步骤:
步骤1-1;生成科学工作流数据集集合DS;
其中dsi表示编号为i的数据集,ds_size表示数据集dsi的大小;inip表示数据集的初始位置;depolyp表示数据集最终的布局位置;Ti表示需要数据集dsi的任务集合;pri_flag表示私有数据集存储标志,如果dsi是私有数据集,则pri_flag为存放dsi的数据中心编号,否则为0;ini_flag表示初始数据集标志,如果dsi是初始数据集,则ini_flag为1,否则为0;
步骤1-2;基于科学工作流数据集集合DS构建混合云环境下的数据中心集合DC;
其中dci表示编号为i的数据中心,DSi表示在数据中心i中存储的数据集集合;size表示数据中心的存储容量;availsize表示当前数据中心的可用存储容量;type表示该数据中心的类型,当type=0时,该数据中心为公有云数据中心;type=1时,该数据中心为私有云数据中心;
步骤1-3;生成科学工作流的任务集集合T;
其中ti表示编号为i的任务;inDSi表示任务ti的输入数据集集合;outDSi表示为任务ti的输出数据集集合;runDC表示为任务ti执行时所在的数据中心位置;
步骤1-4;构建三元组的科学工作流;
G=<T,E,DS> (1);
其中,E为表示任务的执行顺序的控制流集,G为一个有向无环图;T表示为该科学工作流的任务集集合;DS表示该科学工作流的数据集集合。
3.根据权利要求1所述的一种混合云环境下科学工作流数据的布局方法,其特征在于:步骤1中混合云环境下科学工作流结构中对任务和生成数据集进行分配方法如下:
当任务中含有隐私数据集,则把任务放置到对应存储隐私数据的数据中心运行;否则,放置到有较多输入数据集的数据中心上运行。
4.根据权利要求2所述的一种混合云环境下科学工作流数据的布局方法,其特征在于:步骤1-1中pri_flag和ini_flag的取值如下:
DSpri表示私有数据集集合,必须放置在特定的私有云数据中心,priDC(dsi)表示数据集dsi存储的私有云数据中心位置,DSpub表示所有的公有数据集集合,DSini表示科学工作流运行前已经存在的所有初始数据集的集合;DSgen表示科学工作流运行时所生成的数据集集合。
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