文献综述（或调研报告）：
现在科学家和工程师在科学计算的基础设施研发领域正面对一个挑战，就是怎么去面对计算环境的改变。一个越来越流行的解决办法就是运用工作流技术。很多时候，一个工作流经常被点和边的DAG图表示，分别代表事件和事件间数据流以及任务流。并且，高性能分布式计算技术的发展是研究人员能处理更复杂的问题。这个新兴科学应用的一大特色就是能在目标时间内执行。例如，LEAD，一个能够进行数据收集和进行仿真实验去预测台风的形成和进展的软件，能够很快的、自动的从天气变化中获得、配置和开发计算资源[1]。相似的，SCEC项目通过计算即时的振动波传送去判断哪片区域容易高发地震[2]。尽管工作流技术减轻了科学家和工程师的压力，，不过对于现存工作流系统的资源分配策略，更多的还是靠经验和猜测，而不能一个时间范围内所需资源数。与此同时，离散资源的协调和供给已经给大量分布式计算团体造成不小的挑战。一些显著地成就就是最先进的资源虚拟化技术，例如COD[3]。
我们注意到工作流管理系统和资源提供系统是彼此的互补的。例如，因为复杂资源供给管理系统在给定因素下能更好的分配资源，所以工作流管理系统能更好的开发计算资源。相对应的，资源供给系统通过工作流管理系统可以有更好的应用接口，这两项技术整合在一起给科学家和工程师提供了一个更好的计算环境。
一个整合的关键问题就是在规定的时间范围内，我们能成功执行应用所需的资源类型和数量。对于高级工作流来说，最重要的属性就是他的数量，因为数量是决定执行时间和工作流应用花费的重要因素。本实验考虑的问题不同于普通的工作流调度或者仅仅想在一定资源是最优化程序运行时间的花费最优化问题。相反的，我们要在一定的时间目标，动态的资源总数下最优化资源分配数量。
所以，我们提出了一个叫做BTS的启发式算法，他能估算在固定的时间范围内成功执行工作流所需最少的资源数量。我们的算法有很多优点。首先，BTS十分有效率，他比普通工作流调度算法需要更少的计算资源。其次，BTS是一个低复杂度的图论多项式算法，具有很好的伸缩性，可以适应需要大容量资源的工作流。最后，BTS的资源能力评估独立于目标语言，资源环境和资源的详细规格，所以，他能很轻易的整合大部分资源提供系统。
[1] B. Plale, et al., CASA and LEAD: adaptive cyberinfrastructure for real-time
multiscale weather forecasting, IEEE Computer 39 (2006) 56–64.
[2] H. Magistrale, S. Day, R.W. Clayton, R. Graves, The SCEC southern California
reference three-dimensional seismic velocity model version 2, Bulletin of the
Seismological Society of America 90 (2000) S65–S76.
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