李明东  卢彪  焦杰

宿州学院信息工程学院

摘要：为解决传统SaaS服务不能完全满足用户需求的问题,设计了基于MapReduce仿生优化算法的SaaS服务.采用SaaS平台中服务的分组部署策略及部署算法,使之产生闲置服务器,让用户的服务请求能够分发到数据中心的分类服务器上;改进优化了传统MapReduce的仿生优化算法,进行了多重租赁服务算法、多重租赁服务框架等多租户服务定制.结果表明:实现了基于MapReduce仿生优化算法的SaaS服务的优化,该服务能为多个用户提供符合要求的SaaS定制服务,可为用户提供合适的SaaS配置方案. 
 

基金：2018年安徽省自然科学研究重点项目(KJ2018A0448)； 2018年安徽高校自然科学研究项目(KJ2018A0447)； 2017年度宿州学院重点科研项目(2017yzd19)；

关键词：云计算; MapReduce; SaaS; 蚁群算法;

分类号：TP18