云边环境下基于副本的工作流数据布局策略

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第11期北京时间：

作者：郑裕恒, 林兵, 卢宇, 陈星, 苏明辉

单位：1.福建师范大学物理与能源学院2.北京大学信息科学技术学院3.福建省网络计算与智能信息处理重点实验室4.福州大学计算机与大数据学院/软件学院

摘要：面对科学工作流中的大型数据集,如何在保证数据安全的前提下最小化传输时延是一个重要挑战。将云计算和边缘计算的优势相结合,构建了云边环境下基于副本的数据布局模型,并提出了一种基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优化算法（NPSO-GA）。该方法考虑了数据安全、数据中心的传输带宽、存储容量等因素,动态生成数据副本以降低科学工作流传输时延;通过在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子,增强了粒子群算法的搜索能力,避免早熟收敛。实验结果表明,基于NPSO-GA的数据副本布局策略可以有效降低科学工作流执行过程中的传输时延。

关键词：云计算,边缘计算,科学工作流,数据副本,数据布局

基金资助：国家自然科学基金资助项目（62072108）;福建省高校产学合作资助项目（2022H6024,2021H6026）。