云环境下基于MapReduce的海量服务选择研究 |
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作者姓名: | 李金忠 夏洁武 |
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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 |
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基金项目: | 江西省教育厅科技计划项目(GJJ14561) |
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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。
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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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