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Article summary:
1. 构建一个多云系统容错工作流调度框架，以提高科学应用执行可靠性并降低其执行成本。
2. 利用Weibull分布分析任务执行可靠性和危害率，以复制具有较高执行危害率的任务。
3. 将不同多云提供商的计费机制集成到所提出的调度框架中，并将该工作流调度问题数学上表述为优化问题。
Article analysis:
本文是一篇关于在多云系统上实施可靠性感知、成本效益的科学工作流调度策略的文章。文章中重要的内容都得到了充分的说明，考虑了不同多云供应商的计费机制、任务可靠性、成本效益、时效性、容错能力和可伸缩性。此外，文章还使用真实世界中的Epigenomics和LIGO应用来进行性能评估，并提出FCWS(Fault-Tolerant Cost-Efficient Workflow Scheduling) 算法来优化工作流调度问题。
尽管如此，文章也存在一些问题。例如：文章对FCWS 算法进行性能评估时没有考虑不同大小任务之间的影响因子; 没有考察FCWS 算法在不同大小数据集上的适用情况; 没有考察FCWS 算法在不同多云供应商之间是否具有一般性; 没有考察FCWS 算法在不同时间片之间是否具有一般性; 也没有考察FCWS 算法在不吓人物理位置之间是否具有一般性。此外，文章也没有考察FCWS 算法是如何影响工作流所使用的带宽、CPU 资源、内存使用情况以及I/O 资源使用情况。
因此，为了使得 FCWS 策略真正能够得到广泛采用（尤其是在生物信息学方面），必需要开展进一步的实证实验来评估 FCWS 策略在不吓人情况下的适用情况。