基于P2P网络的云资源常数跳定位算法优化

本文研究了一种基于对等网络的云资源定位算法，针对云计算环境中的大规模分布式计算需求，提出了将分布式哈希表（DHT）应用于云服务器，为每个服务器赋予一个唯一的节点编号。这个节点编号不仅作为网络拓扑结构的基础，还用于信息存储和查询，构建出一个适用于分布式计算的结构化P2P覆盖网络。传统的P2P算法在云资源定位中存在一个问题，即平均查找跳数随网络规模的增加呈线性增长，难以实现对查找效率的精确控制。 为了克服这一问题，文中设计了一种新的拓扑和路由协议，旨在解决云资源的常数跳定位问题。这种新方法使得平均查找跳数与网络规模无关，随着网络规模的增长，跳数趋向于一个预先设定的稳定值，从而提高了定位效率，满足云计算对资源快速定位的需求。 作者团队由李璞、陈世平和李剑锋组成，他们分别在计算机网络、云计算和供应链管理等领域有深入研究。李璞主要负责论文的具体工作，陈世平作为资深教授提供了指导，而李剑锋则以其在云计算领域的专业知识做出了贡献。研究成果得到了国家自然科学基金和上海市教委科研创新重点项目的资金支持。 实验结果显示，该算法在处理大量云资源时表现出明显的优越性，对于云计算环境中频繁发生的资源查找任务，能够提供更高效、稳定的定位性能。此外，论文还给出了中图分类号（TP393）、文献标志码（A）以及文章编号，以便于学术界进行引用和追踪。整个研究旨在推动云计算技术的发展，提升云资源管理的效率和可靠性。