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EFFICIENT IMPLEMENTATION OF LARGE-SCALE WORKFLOWS BASED ON ARRAY CONTRACTION

机译:基于数组约束的大规模工作流的高效实现

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摘要

The size of a workflow representation, used in program-rnming languages and runtime systems, depends on the num-rnber of included tasks and their connections. Therefore, thernexecution of large-scale workflows is limited by memoryrnsize of the master node and task scheduling/transfer cost.rnWe propose a scheme largely reducing the size ofrnworkflow representation using array contraction. Focus-rning on arrays in workflow representation, our scheme canrncontract such arrays dynamically, without static analysis ofrnuser code. Hierarchically parallel structures, often used inrnlarge-scale workflows, can also be contracted.rnAs a result of evaluation on our object-oriented work-rnflow language MegaScript, the number of API objects inrnfully-contracted random workflow representations was ap-rnproximately 300 in average, independent from the numberrnof tasks. The required memory size was also reduced tornapproximately 100KB in average.
机译:在程序编写语言和运行时系统中使用的工作流表示的大小取决于所包含任务及其连接的数目。因此,大型工作流的执行受到主节点的内存大小和任务调度/转移成本的限制。我们提出了一种使用数组收缩来大大减少工作流表示的大小的方案。我们的方案着眼于工作流表示中的数组,它可以动态地收缩此类数组,而无需对用户代码进行静态分析。经常在大型工作流中使用的分层并行结构也可以收缩。由于对我们的面向对象的工作流语言MegaScript进行评估的结果,未经公平收缩的随机工作流表示形式的API对象数量平均约为300 ,独立于numberrnof任务。所需的内存大小也平均减少到大约100KB。

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