[发明专利]一种云环境下用于实时协同计算的节点选择方法

说明书

本发明公开了一种云环境下用于实时协同计算的节点选择方法，包括：步骤1，搜集可用于实时协同计算的候选节点，同时用户提出资源需求并表示为一个用户节点，采用谱聚类算法将候选节点和用户节点进行聚类，得到一组小集群和离群点；步骤2，在用户所处的小集群中，采用稳定婚姻模型进行节点匹配，选择符合用户需求的多个节点作为资源提供者；步骤3，根据集群内的已出售资源，计算各提供者的牺牲百分比；步骤4，在离群点中，根据各提供者的牺牲百分比，采用稳定婚姻模型进行节点匹配，选择匹配的节点作为提供者的后备转移节点，作为提供者发生意外宕机时的后备保障。最终得到用于实时协同计算的普通节点和后备转移节点。

技术领域

本发明涉及计算机实时计算领域，特别是一种云环境下用于实时协同计算的节点选择方法。

背景技术

随着数据量的不断增大，一台个人计算机有时仍很难满足用户的计算需求，同时，在全球范围内，大量的个人电脑设备在大多数情况下都未得到充分使用，存在大量的闲置计算资源，这促使了协同云计算的兴起和蓬勃发展。

协同云计算是一种流行的计算模式，同时也是目前世界上主流的分布式计算平台之一，它能组织来自世界各地的不同组织和个人的闲置计算资源，用于提供服务。近十年以来，协同云计算已成为最具有成本效益的分布式计算系统之一，参与者能通过提供闲置资源进行获利。

在协同云计算中，一个关键的问题是服务节点的选择问题，智能的资源选择方式能促使任务高效有序完成，反之采用性能较差的调度策略会降低平台性能，同时降低用户体验。近年来，协同云计算中的服务节点选择问题已得到广泛关注，例如对伯克利开放式网络计算平台(BOINC)节点选择、调度策略问题的研究，BOINC旨在为各研究者提供汇集全球各地大量个人电脑的强大运算能力。

现随着个人数据量的增加，用户所需的处理能力大幅上升，单一提供者难以满足需求，通常需要多个提供者进行协作服务，然而，传统节点选择方法在进行协作节点选择时，很少考虑已选中提供者的偏好，这在一定程度上会影响协作的效率和可靠性。

现有的协同云计算节点选择方法并不能很好满足用户的实际需求，一种个性化的智能服务节点的选择方法会被更加的需要。其能在考虑用户的需求的同时，同时结合已参与协作的提供者偏好，例如位置相近程度和信誉评分数据。该协同云计算节点选择方法能全面利用位置信息对节点进行聚类，缩小匹配域，然后，在聚类后的同一匹配域中，根据节点间主观、个性化的信誉评价，利用稳定婚姻模型进行节点匹配。该协同云计算节点选择方法能保障协作云计算服务的高效和可靠运行，即使在提供者发生不可预期的宕机行为等特殊情况下，仍能保证服务继续稳定执行。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种云环境下用于实时协同计算的节点选择方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于谱聚类算法的景点路线推荐方法，包括以下步骤：

步骤1，搜集可用于实时协同计算的候选节点，同时用户提出资源需求并表示为一个用户节点，采用谱聚类算法将候选节点和用户节点进行聚类，得到一组小集群和离群点；

步骤2，在用户所处的小集群中，采用稳定婚姻模型进行节点匹配，选择符合用户需求的多个节点作为资源提供者(普通节点)；

步骤3，根据提供者的已出售资源，计算各提供者的牺牲百分比；

步骤4，在离群点中，根据各提供者的牺牲百分比，采用稳定婚姻模型进行节点匹配，选择匹配的节点作为提供者的后备转移节点，作为提供者发生意外宕机时的后备保障。最终得到用于实时协同计算的普通节点和后备转移节点。

本发明的步骤1中，采用谱聚类算法将候选节点和用户节点进行聚类，包括以下步骤：

步骤1-1，根据用户所在节点、候选节点间的RTT_ij计算出节点间的权值，构成无向有权图：