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Optimal and Feasible Cloud Resource Configurations Generation Method for Genomic Analytics Applications 10

Optimal and Feasible Cloud Resource Configurations Generatio...

引用

10th IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science (IEEE CloudCom)

作者： Miura, Katsunori Powell, Courtney Munetomo, Masaharu Otaru Univ Otaru Hokkaido 0478501 Japan Hokkaido Univ Sapporo Hokkaido 0600811 Japan

ISBN: (纸本)9781538678992

This paper proposes a new method that efficiently generates optimal and feasible cloud resource configurations for deploying genomic analytics applications. The proposed method generates optimal and feasible configurations with respect to system requirements by employing two different problem-solving techniques: an equivalent transformation algorithm and a multiobjective genetic algorithm. The equivalent transformation algorithm first generates feasible configurations through computation based on (1) state replacement of clause sets representing various resource configurations and (2) evaluation of their equivalence in terms of declarative meaning to the given requirements. Subsequently, the multi-objective genetic algorithm identifies the optimal configurations with respect to estimated financial cost and computational performance. The input to the proposed method is a logical formula describing the system requirements, whereas the output is a set of unit clauses representing Paretooptimal and feasible cloud resource configurations for deploying a given genomic analytics application. The results of experiments conducted using a sample genomic analytics workflow and Amazon EC2 instances verify the efficacy of the proposed method.

关键词： Cloud resource selection Predicate logic equivalent transformation algorithm Multi-objective genetic algorithm Genomic analytics application

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