首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于 K-means 的云化分布式 BPEL 引擎放置机制
引用本文:林荣恒,吴步丹,赵 耀,杨放春.基于 K-means 的云化分布式 BPEL 引擎放置机制[J].通信学报,2014,35(5):7-56.
作者姓名:林荣恒  吴步丹  赵 耀  杨放春
作者单位:北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室,北京100876
基金项目:国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2011AA01A102);国家自然科学基金资助项目(61003067)
摘    要:针对分布式BPEL引擎在云中的放置问题开展研究,提出了一种基于K-means的分布式BPEL引擎放置机制,该机制将BPEL引擎放置问题模型化为相关最优化数学模型,并且将该模型映射到K-means算法进行求解。该机制还讨论了算法在不同网络拓扑随机图、树形网络拓扑的应用。最后利用统计软件R进行了相关实验仿真,仿真结果显示该放置机制可优化服务调用所占用的带宽资源。

关 键 词:BPEL  服务引擎  K-means  分布式计算  云计算
收稿时间:9/5/2013 12:00:00 AM

Approach for distributed BPEL engine placement using K-means
Rong-heng LIN,Bu-dan WU,Yao ZHAO,Fang-chun YANG.Approach for distributed BPEL engine placement using K-means[J].Journal on Communications,2014,35(5):7-56.
Authors:Rong-heng LIN  Bu-dan WU  Yao ZHAO  Fang-chun YANG
Affiliation:State Key Lab of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
Abstract:Aiming to solve the distributed BPEL engine placing problem in cloud, a K-means based distributed BPEL engine placing algorithm was proposed. The algorithm transforms the BPEL engine placing model into some optimization model in mathematics, and the optimization problem is solved by K-means algorithm. How to apply the algorithm in different network topologies was also discussed, such as random graph and tree network. In the end, statistical software R was used as experiment tool to evaluate the algorithm. Results show that the proposed method can provide a more optimized bandwidth usage of combined BPEL service execution.
Keywords:BPEL  service engine  K-means  distributed computing  cloud computing
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《通信学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《通信学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号