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云環(huán)境下的科學(xué)工作流部署不同于傳統(tǒng)的獨(dú)立任務(wù)調(diào)度，需同步考慮調(diào)度代價(jià)與時(shí)間問題。為此，提出基于預(yù)算分配的科學(xué)工作流調(diào)度方法，將工作流任務(wù)與虛擬機(jī)資源間的映射求解分為預(yù)算分配和資源提供與調(diào)度2個(gè)階段。為優(yōu)化預(yù)算使用，設(shè)計(jì)基于快優(yōu)先的預(yù)算分配算法（FFTD）和基于慢優(yōu)先的預(yù)算分配算法，實(shí)現(xiàn)預(yù)算在各任務(wù)間的子分配?；谌蝿?wù)最早完成時(shí)間的降序排列進(jìn)行任務(wù)選擇，在虛擬機(jī)可重用的情況下根據(jù)單個(gè)任務(wù)的子預(yù)算進(jìn)行資源分配，保證工作流任務(wù)的順利調(diào)度。引入5種常規(guī)漿型的科學(xué)工作流進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測試算法在不同類型工作流結(jié)構(gòu)和不同預(yù)算約東下的性能，結(jié)果表明，F(xiàn)FTD算法在72%88%、84%的實(shí)驗(yàn)場景中相比 BDT-AI算法具有更高的虛擬機(jī)資源利用率、預(yù)算約束滿足率以及更短的調(diào)度時(shí)間性能更優(yōu)。
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