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云环境下基于MapReduce的海量服务选择研究
作者姓名:李金忠  夏洁武
作者单位:井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009,井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009
基金项目:江西省教育厅科技计划项目(GJJ14561)
摘    要:当处理分布式、大规模的服务选择时,传统服务选择方法存在着效率不高和全局Qo S性能低下的问题。基于Map Reduce框架,设计了一种云环境下的海量服务选择方法以解决此问题。首先,基于Map Reduce框架,利用Skyline算法,筛选海量候选服务,生成Skyline服务库;其次,基于迭代式Map Reduce框架,运用多目标模拟退火算法,从所生成的Skyline服务库中优选Skyline服务,产生一组Pareto最优的组合服务;最后,依据用户的个性化和多样性需求,执行Top-k查询,优选出满足用户偏好的k个组合服务。该方法适应于具有分布式环境、高维Qo S的海量服务选择,能快速返回组合服务,且其全局Qo S较优。

关 键 词:云计算   MapReduce  Skyline  服务质量  Web服务  服务选择  多目标模拟退火算法
收稿时间:2015-02-10
修稿时间:2015-04-26
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