TY -的A2 Tramontana埃米利亚诺·盟,Thant Phyo Thandar AU -鲍威尔,考特尼非盟- Schlueter马丁盟——Munetomo Masaharu PY - 2017 DA - 2017/12/21 TI -多目标Level-Wise科学工作流优化在IaaS公共云环境中SP - 5342727六世- 2017 AB -云计算领域的科学应用,如科学大数据处理和数据分析已经成为受欢迎的,因为它面向服务的模型,该模型提供了一个抽象的,虚拟、动态可扩展的计算资源和服务通过互联网点播。然而,资源选择作出正确的选择为某一应用程序实例对研究人员感兴趣的是一个具有挑战性的问题。此外,为服务提供最佳性能最低的金融资源部署成本基于用户的资源选择是相当具有挑战性的云服务提供商。因此,有必要开发一个优化系统,用户和服务提供商可以提供好处。在这篇文章中,我们进行科学工作流优化三个视角:时间最小化,虚拟机部署成本最小化和虚拟机失败最小化level-wise方式在云基础设施。此外,平衡的任务分配的虚拟机实例在每个级别工作流也被认为是。最后,系统效率验证是通过评价的结果与SPEA2和NSGA-II等不同的多目标优化算法。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2017/5342727 - 10.1155 / 2017/5342727摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER