面向科学计算的多场景综合工作流任务信息数据集

工业互联网环境下的工业任务存在事件依赖关系复杂、数据规模日益增长等特点。为此，寻找一种针对数据密集型工业互联网应用的业务过程优化方法重要性日益提升。本数据集由几种常见的科学计算工作流数据模型（包括LOGO、Montage、CyberShake等）进行整合得到。LIGO记录了来自 LIGO 探测器的引力波数据，Montage是由不同天文望远镜的多波段图像拼接成高分辨率的全景图，CyberShake 数据则主要包含了地震波在复杂地质结构中传播的模拟数据。处理这些数据需要对多个科学领域进行整合，优化科学计算工作流，建立相关领域的高效业务流程。这恰恰与工业互联网应用的工作场景有很大的重叠，所以这类数据集在科学计算工作流运行效率优化、工业互联网业务流程挖掘等研究领域有着广泛的应用。SyntheticWorkflow是一个在科学计算场景基础上进行了整合的工作流数据集，包含了3种真实场景下的工作流任务信息，包含50、100、1000等多种任务数量规模，运行时间精确到0.01秒，运行所需的数据大小精确到KB。SyntheticWorkflow可用于检验工作流、业务流程优化算法的效果，提升生产效率。