【摘 要】
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云环境下独立任务包数据密集型应用已出现在多个领域。鉴于多数据中心环境和＂按需付费＂的资源使用模式,这类应用在数据选择方面面临着新的挑战,主要表现为如何从内容相同但位置
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉理工大学计算机科学与技术学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,武汉大学软件工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（60703048）, 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金（KFKT2009B22）, 武汉大学软件工程国家重点实验室开发基金（SKLSE20080720）资助
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云环境下独立任务包数据密集型应用已出现在多个领域。鉴于多数据中心环境和＂按需付费＂的资源使用模式,这类应用在数据选择方面面临着新的挑战,主要表现为如何从内容相同但位置和访问成本均不同的数据集中选择合适的数据资源作为应用的输入。针对该问题,首先构建云环境和数据选择问题模型。在此基础上,将成本最小化的数据选择过程抽象为带权重集合的覆盖问题,提出一种新的数据选择策略,以在执行效率和经济成本间取得平衡。实验结果显示,提出的数据选择策略在保证成本优化的同时兼顾了执行效率,综合性能良好。
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