精品文档---下载后可任意编辑e-Science 工作流关键技术讨论的开题报告一、讨论背景在数据大爆炸的时代，科学家们正在积极探究开展基于计算机和网络的科学讨论，这种科学讨论方式被称为 e-Science。e-Science 实现科学讨论与计算技术之间的无缝对接，为科学讨论提供了全新的思路和方法，这在某种程度上提高了科学讨论的效率和质量，同时也提高了科学讨论的可重复性和可持续性。e-Science 讨论过程一般包括数据猎取、处理、分析、建模和可视化等步骤，其中，最重要的环节是数据处理的工作流设计和实现。因此，e-Science 工作流关键技术讨论是 e-Science 讨论的核心之一。目前，已经有很多的 e-Science 工作流引擎问世，如科学工作流域的主流引擎——Taverna、算法流程引擎——Kepler 以及分布式执行引擎——Triana 等。然而日益增长的数据量和各种应用场景的多样化也给 e-Science 工作流关键技术讨论带来了更高的挑战和更大的进展空间。二、讨论目的本课题旨在讨论 e-Science 工作流关键技术，主要包括以下几个方面：1.分析 e-Science 工作流的核心特征和主要应用场景。2.讨论 e-Science 工作流的构建、管理和优化策略，包括工作流描述语言、工作流建模、工作流执行等。3.设计并实现一个针对多领域的开源通用 e-Science 工作流引擎，实现对不同应用场景的支持，提高 e-Science 工作流运行效率和可靠性。4.验证 e-Science 工作流引擎的性能和可扩展性，验证工作流引擎在各个应用场景中的可行性和实际效果。三、讨论内容及讨论方法1. e-Science 工作流的特征和应用场景分析通过对 e-Science 工作流的相关文献讨论和案例分析，分析 e-Science 工作流的特征和各个应用场景的需求，为后续工作奠定基础。2. e-Science 工作流的构建、管理和优化策略讨论通过对各种 e-Science 工作流建模方式、工作流描述语言和工作流引擎的讨论，实现 e-Science 工作流的构建、管理和优化策略的设计。精品文档---下载后可任意编辑3. e-Science 工作流引擎的设计和实现在以上讨论基础上，设计并实现一个针对多领域的开源通用 e-Science 工作流引擎，实现对不同应用场景的支持，提高 e-Science 工作流的运行效率和可靠性。4. 性能和可扩展性的验证通过实验验证 e-Science 工作流引擎的性能和可扩展性，验证工作流引擎在各个应用场景中的可行性和实际效果。四、预期成果1. 对 e-Science 工作流的特征和各个应用场景的需求进...
