科学工作流系统概述：Taverna, Kepler, VIEW, Swift, Pegasus比较

"这篇文档是关于科学工作流系统的概述，主要介绍了Taverna、Kepler、VIEW、Swift和Pegasus等代表性系统，并进行了简要的比较。这些系统主要用于自动化科学数据分析任务，支持在分布式资源上执行复杂的分析流程。" 在信息技术领域，工作流系统是一种重要的工具，它能够自动化处理各种数据分析任务，这些任务可能会生成新的数据。工作流概念最早在1996年由Workflow Management Coalition在商业领域定义，即按照预设的业务规则，将文档、信息或任务在参与者之间传递以进行处理。 科学工作流系统在近年来得到了广泛应用，不仅限于商业领域，也被用作互联网上的e服务框架。它们对于许多应用来说是必要的，因为它们能支持在分布式资源上组合和执行复杂的数据分析。科学工作流被广泛认为是描述、管理和分享复杂科学分析的有效范式，特别适合解决科学研究中日益增长的数据量和计算需求。 1. Taverna：由英国生物信息学研究所开发，Taverna是一个开源的工作流管理系统，专注于生命科学领域的研究，支持用户创建和执行多步骤的实验流程。 2. Kepler：Kepler是一个可扩展的、面向科学应用的工作流系统，它允许科学家构建、部署和执行复杂的跨学科分析。Kepler的特点是其灵活的插件架构，能够适应不同领域的科学需求。 3. VIEW：VIEW（Visual Environment for Workflow）系统提供了可视化界面，便于用户设计和执行工作流。它强调用户友好性和交互性，适用于需要直观操作的科学项目。 4. Swift：Swift是一个并行和分布式计算的工作流系统，它通过简化编程模型，使得非专业程序员也能处理大规模的科学计算任务。Swift强调速度和效率，支持动态调度和错误恢复。 5. Pegasus：Pegasus工作流管理系统专注于数据密集型科学应用，它自动映射复杂的计算工作流到多层计算基础设施，如网格、云计算和高性能计算中心。Pegasus以其强大的元数据管理和工作流映射能力而著称。 这些系统在功能、设计和适用领域上各有特色，选择合适的系统取决于具体科研任务的需求，如数据处理的复杂性、计算资源的可用性以及用户对图形化界面或编程接口的偏好。通过对比这些系统的特性，科学家和研究人员可以更好地理解和利用工作流技术来优化他们的分析流程。