本文關(guān)鍵詞： 云計算 資源發(fā)現(xiàn) 網(wǎng)格 聚類　出處：《計算機測量與控制》2013年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)資源發(fā)現(xiàn)方法所具有的單點失效和負(fù)載不均衡等問題,提出了一種針對云計算環(huán)境的資源發(fā)現(xiàn)模型;首先,設(shè)計了將P2P系統(tǒng)與云計算相結(jié)合的二級Chord環(huán)資源發(fā)現(xiàn)模型,然后根據(jù)用戶任務(wù)需求偏好對相似資源進行聚類,將各資源聚類作為子Chord環(huán)并選擇超級節(jié)點,各超級節(jié)點構(gòu)成主Chord環(huán);為了提高查找的效率,將DHT算法和粒子群算法相結(jié)合,實現(xiàn)主Chord環(huán)和子Chord環(huán)的資源定位;在資源的分布密度為每平米6個的環(huán)境下進行實驗,結(jié)果表明:文中方法有效解決云計算環(huán)境下資源發(fā)現(xiàn)問題,較其它方法能較大幅度地減少資源發(fā)現(xiàn)的跳數(shù)和提高平均成功率,具有很強的可行性。
[Abstract]:In order to solve the problems of single point failure and load imbalance in traditional resource discovery methods, a resource discovery model for cloud computing environment is proposed. A two-level Chord loop resource discovery model combining P2P system with cloud computing is designed, and then the similar resources are clustered according to the user's task preference. Each resource cluster is used as the sub-#en1# loop and the super node is selected. In order to improve the efficiency of searching, the DHT algorithm and particle swarm optimization algorithm are combined to realize the resource localization of the main Chord ring and the sub-#en3# ring. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of resource discovery in cloud computing environment. Compared with other methods, it can greatly reduce the number of hops and increase the average success rate.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息中心;
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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本文編號：1506759