在云环境中，针对数据密集型工作流的负载均衡问题的数据约简策略

如何对数据密集型工作流应用进行高效合理地调度成为云计算领域亟待解决的关键问题之一。针对此问题，构造数据密集型工作流的有向超图模型，提出了数据支持能力概念，通过基于数据支持能力的合并操作对模型进行约简。最后优化超图多层剖分算法，提出数据约简的数据密集型工作流调度策略HEFT-P。研究结果表明，HEFT-P相比典型的工作流调度策略HEFT、CPOP、MCP，能够很好地对数据密集型工作流进行约简优化，获得较少的调度时间。