基于点群聚类的云数据中心计算节点选择与推介

为实现云数据中心大数据高效处理,快速响应用户请求,计算节点的准确定位就显得尤为重要。文章建立在可计算节点资源的多维属性描述基础上,首先将云数据中心的各计算节点映射成点群空间,通过定量地计算各点群的效用函数值,提出了一种采用点群聚类算法的近邻平均距离对点群目标进行分类的算法,最终通过类属相似度计算完成节点的选择,实现可计算节点的指派与推介。实验表明,该节点选取方法能有效地改善可计算节点的定位精度,进一步提升云数据中心在大数据处理的效率。