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dc.contributor.author
Monge Bosdari, David Antonio
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dc.contributor.author
Garí Núñez, Yisel
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dc.contributor.author
Mateos Diaz, Cristian Maximiliano
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dc.contributor.author
Garcia Garino, Carlos Gabriel
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dc.date.available
2019-02-11T17:36:51Z
dc.date.issued
2017-02
dc.identifier.citation
Monge Bosdari, David Antonio; Garí Núñez, Yisel; Mateos Diaz, Cristian Maximiliano; Garcia Garino, Carlos Gabriel; Autoscaling scientific workflows on the cloud by combining on-demand and spot instances; C R L Publishing Ltd; Computer Systems Science And Engineering; 32; 4; 2-2017; 1-16
dc.identifier.issn
0267-6192
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/69858
dc.description.abstract
Autoscaling strategies achieve efficient and cheap executions of scientific workflows running in the cloud by determining appropriate type and amount of virtual machine instances to use while scheduling the tasks/data . Current strategies only consider on-demand instances ignoring the advantages of a mixed cloud infrastructure comprising also spot instances. Although the latter type of instances are subject to failures and therefore provide an unreliable infrastructure, they potentially offer significant cost and time improvements if used wisely. This paper discusses a novel autoscaling strategy with two features. First, it combines both types of instances to acquire a better cost-performance balance in the infrastructure. And second, it uses heuristic scheduling to deal with the unreliability of spot instances. Simulated experiments based on 4 scientific workflows showed substantial makespan and cost reductions of our strategy when compared with a reference strategy from the state of the art entitled Scaling First. These promising results represent a step towards new and better strategies for workflow autoscaling in the cloud.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
C R L Publishing Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Scientific Workflows
dc.subject
Cloud Computing
dc.subject
Autoscaling
dc.subject
Scheduling
dc.subject
Spot Instances
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Autoscaling scientific workflows on the cloud by combining on-demand and spot instances
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-12-19T14:42:55Z
dc.journal.volume
32
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
1-16
dc.journal.pais
Reino Unido
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.journal.ciudad
Leicester
dc.description.fil
Fil: Monge Bosdari, David Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina
dc.description.fil
Fil: Garí Núñez, Yisel. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mateos Diaz, Cristian Maximiliano. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Sistemas Tandil; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina
dc.description.fil
Fil: Garcia Garino, Carlos Gabriel. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Computer Systems Science And Engineering
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://crl-publishing.co.uk/csse-journal/
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