Cost optimization of execution of multi-level deadline-constrained scientific workflows on clouds
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Książka
Tytuł książki
Parallel Processing and Applied Mathematics. 10th international conference, PPAM 2013 : Warsaw, Poland, September 8–11, 2013 : revised selected papers
Data publikacji
2014
ISBN
978-3-642-55223-6
Wydawca
Springer-Verlag
Publikacja
Główny język publikacji
EN
Tytuł rozdziału
Cost optimization of execution of multi-level deadline-constrained scientific workflows on clouds
Rok publikacji
2014
Strony (od-do)
251--260
Numer rozdziału
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.71
Hasło encyklopedyczne
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 2
Słowa kluczowe
EN
cloud computing
scientific workflows
AMPL optimization
Konferencja
Indeksowana w Scopus
tak
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
PPAM 2013
Nazwa konferencji
Parallel Processing and Applied Mathematics : 10th international conference
Początek konferencji
2013-09-08
Koniec konferencji
2013-09-11
Lokalizacja konferencji
Warszawa
Kraj konferencji
PL
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
INSPEC
Streszczenia
Język
EN
Treść
This paper introduces a cost optimization model for scientific workflows on IaaS clouds such as Amazon EC2 or RackSpace. We assume multiple IaaS clouds with heterogeneous VM instances, with limited number of instances per cloud and hourly billing. Input and output data are stored on a Cloud Object Store such as Amazon S3. Applications are scientific workflows modeled as DAGs as in the Pegasus Workflow Management System. We assume that tasks in the workflows are grouped into levels of identical tasks. Our model is specified in AMPL modeling language and allows us to minimize the cost of workflow execution under deadline constraints. We present results obtained using our model and the benchmark workflows representing real scientific applications such as Montage, Epigenomics, LIGO. We indicate how this model can be used for scenarios that require resource planning for scientific workflows and their ensembles.
Cechy publikacji
chapter-in-a-book
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:084684
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych