워크플로우 관리자는 대량의 계산용 그리드 자원을 데스크탑 컴퓨터에서 개인이 편리하게 워크플로우를 만들고 수행할 수 있게 해주는 유용한 도구이다. 보통 데이터는 스테이지-인, 프로세스, 스테이지-아웃의 순서로 순차적으로 진행되며 워크플로우 시스템은 이 과정을 자동화해준다. 그러나 최근의 e-science에서는 사용되는 데이터 량이 급속하게 증가하고 있고 원하는 출력물을 얻기 위해 여러 번의 과정을 수행하면서 데이터 이동 시간이 전체 수행시간의 많은 부분을 차지하게 되어 스테이징 과정의 개선이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 스테이징 과정을 개선하고, 이를 이용하여 가능한 한 많은 작업들을 동시 수행시키는 스케줄러를 설계하였다. 또한 모의실험을 통해 제안한 스케줄러의 성능이 10~40%까지 향상됨을 보였다.
The power of computational Grid resources can be utilized on users desktop by employing workflow managers. It also helps scientists to conveniently put together and run their own scientific workflows. Generally, stage-in, process and stage-out are serially executed and workflow systems help automate this process. However, as the data size is exponentially increasing and more and more scientific workflows require multiple processing steps to obtain the desired output, we argue that the data movement will possess high portion of overall running time. In this paper, we improved staging time and design a new scheduler where the system can execute concurrently as many jobs as possible. Our simulation study shows that 10% to 40% improvement in running time can be achieved through our approach.
