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首页> 外文会议>2016 International Conference on Cloud and Autonomic Computing >An Autonomic Workflow Performance Manager for Weather Research and Forecast Workflows
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An Autonomic Workflow Performance Manager for Weather Research and Forecast Workflows

机译：用于天气研究和预报工作流程的自主工作流程绩效管理器

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Parameter selection is a critical task in scientific workflows in order to maintain the accuracy of the simulation in an environment where physical conditions change dynamically such as in the case of weather research and forecast (WRF) simulations. Considering the large number of simulation parameters, the size of the configuration search space becomes prohibitive for rapidly evaluating and identifying the parameter configuration that leads to most accurate prediction. We present an autonomic workflow performance manager that can automatically manage model initialization and workflow execution for a given resource allocation. We model the configuration selection of WRF workflow using Apache Storm and automate the process of model initialization, configuration and execution. We reduce the timescale of the configuration search workflow by a factor of 10x by using 20 threads when compared to serial workflow execution as it is typically performed by domain scientists.
机译：参数选择是科学工作流程中的一项关键任务，因此要在物理条件动态变化的环境（例如天气研究和天气预报（WRF）模拟）中保持模拟的准确性。考虑到大量的仿真参数，配置搜索空间的大小对于快速评估和识别导致最准确预测的参数配置变得无法实现。我们介绍了一种自主的工作流程绩效管理器，它可以针对给定的资源分配自动管理模型初始化和工作流程执行。我们使用Apache Storm对WRF工作流程的配置选择进行建模，并使模型初始化，配置和执行的过程自动化。与通常由领域科学家执行的串行工作流执行相比，通过使用20个线程，我们通过20个线程将配置搜索工作流的时间缩减了10倍。

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