异构资源上并发工作流的扩展槽回填调度算法

本文主要探讨了并发工作流在异构资源上的扩展槽回填调度问题，针对的是计算资源的有效利用和降低运行成本。作者们提出了名为“扩展时隙回填”（Expansion Slot Backfill, ESB）的算法，目标是在固定资源集合上高效地调度多个受到时间限制的工作流。每个工作流通过逐个映射到资源的方式进行管理，新任务试图填充最早可用的时隙。当单个时隙无法满足新任务的需求时，算法允许早期任务进行滑动扩展，以动态调整资源分配。 然而，这种策略存在一定的挑战，即如果滑动操作导致某些工作流超过了预设的截止期限，算法会优先处理那些剩余时隙较少、对截止日期更敏感的工作流，从而可能牺牲部分工作流的执行。实验结果表明，ESB算法在资源利用率、工作流吞吐量和时间复杂度方面展现出显著的优势，这表明它能够在满足截止期限的同时优化整体系统性能。 文章《ClusterComput》(2017)的一篇研究报告中，作者Xiujie Xu、Chuangbai Xiao、Guozhong Tian 和Ting Sun详细阐述了他们的研究方法，从10月5日收到修订稿到1月22日接受，再到2月11日在线发布，展示了他们在并发工作流调度领域的深入探索。他们的贡献不仅在于提出了一种新颖的算法，还通过对多个参数的实验分析，证明了ESB在实际应用中的可行性与有效性。 总结来说，本文的核心知识点包括： 1. **并发工作流调度**：异构资源环境下的工作流调度问题，旨在提高资源利用率和降低运行成本。 2. **扩展时隙回填（ESB）算法**：设计的一种调度策略，通过逐个任务处理和动态时隙扩展来优化资源分配。 3. **截止期限约束**：算法考虑了工作流的执行时间限制，确保在满足期限前提下提高效率。 4. **实验评估**：通过多参数实验验证了ESB算法在资源利用率、吞吐量和时间复杂度方面的优越性。 5. **研究成果发表**：研究成果发表于《ClusterComput》期刊，反映了作者们对该领域的学术贡献。 这些知识点为IT专业人士提供了关于如何有效地管理和优化异构资源上并发工作流执行的宝贵见解，对于提升计算资源的使用效率以及应对实时任务约束有着重要的实践价值。