考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究

作者：高玮军; 张春霞; 杨杰; 师阳

来源：计算机工程与应用, 2020, 56(23): 53-60.

• 任务聚类
• 科学工作流
• 系统开销
• 容错算法
• 平衡聚类

科学工作流执行过程中,多个任务组成的聚类作业相对单任务故障风险更高。容错聚类算法在进行故障恢复的同时面临着负载不平衡问题,为此提出了一种平衡重聚类算法(Balanced Re-clustering,BR)。该算法结合水平运行时间平衡聚类算法(Horizontal Runtime Balancing,HRB)对选择重聚类方法(Selective Re-clustering,SR)进行改进,将运行时间最长的任务分配给运行时间最短的类,在故障发生后重新运行失败的任务。实验结果表明,与现有的两种任务重聚类方法相比,BR算法的性能增益最高分别可达84%和18.75%,显著降低了工作流执行成本,提高了系统的运行效率。

• 出版日期2020
• 单位兰州理工大学