CloudSim:クラウドコンピューティングインフラストラクチャとサービスのモデリングとシミュレーションのためのフレームワーク

はじめに

最近、クラウドコンピューティングは、信頼性が高く、安全で、フォールトトレラントで、持続可能で、スケーラブルな計算サービスを提供するための主要な技術として登場しました。 さらに、これらのサービスは、プライベートデータセンター（プライベートクラウド）で提供されたり、商用クライアント（パブリッククラウド）で提供されたり、パブリックとプライベートクラウドの両方がハイブリッドクラウドで結合されたりする可能性があります。

これらのクラウドアーキテクチャのすでに広いエコシステムは、エネルギー効率の高いIT技術の需要の増加とともに、クラウド製品の実際の開発前に、ア実際のテストベッドの利用は、実験をテストベッドの規模に制限し、結果の再現を非常に困難にするため、テストや実験のための代替アプローチは、新しいクラウド技術の開発を活用しました。

適切な代替手段は、シミュレーションツールの利用であり、テストを再現できる環境でソフトウェア開発の前に仮説を評価する可能性を開く。 具体的には、インフラストラクチャへのアクセスが実際の通貨での支払いを伴うクラウドコンピューティングの場合、シミュレーションベースのアプローチは、クラウドの顧客が反復可能で制御可能な環境で無料でサービスをテストし、実際のクラウドに展開する前にパフォーマンスのボトルネックを調整することができるため、大きな利点を提供します。 プロバイダー側では、シミュレーション環境では、さまざまな負荷と価格分布の下で、さまざまな種類のリソースリースシナリオを評価することができます。 このような研究は、利益の改善に焦点を当ててリソースアクセスコストを最適化する上でプロバイダを支援することができます。 このようなシミュレーションプラットフォームがない場合、クラウドの顧客とプロバイダーは、理論的かつ不正確な評価、または非効率的なサービスパフォーマンスと収益の生成につながる試行錯誤アプローチのいずれかに依存する必要があります。

このプロジェクトの主な目的は、新興のクラウドコンピューティングインフラストラクチャとアプリケーションサービスのシームレスなモデリング、シミュ CloudSimを使用することで、研究者や業界ベースの開発者は、クラウドベースのインフラストラクチャやサービスに関連する低レベルの詳細を心配することなく、調査したい特定のシステム設計の問題に焦点を当てることができます。

主な機能

CloudSim機能の概要:

• 大規模クラウドコンピューティングデータセンターのモデリングとシミュレーションのサポート
• 仮想サーバーホストのモデリングとシミュレーションのサポート、仮想マシンへのホストリソースのプロビジョニングのためのカスタマイズ可能なポリシー
• アプリケーションコンテナのモデリングとシミュレーションのサポート
• エネルギー認識計算リソースのモデリングとシミュレーションのサポート
• データセンターネットワークのモデリングとシミュレーションのサポートトポロジとメッセージパッシングアプリケーション
• フェデレーションのモデリングとシミュレー クラウド
• シミュレーション要素の動的挿入、シミュレーションの停止と再開のサポート
• 仮想マシンへのホストの割り当てのためのユーザー定義ポリ

ドキュメント

• インドのAnupinder Singhによって開発されたビデオを含むCloudSimのオンラインコース。
• 例
• リリースノート
• CloudSim(README)のインストールと実行
• Changelog
• CloudSimでのコンテナ

ダウンロード

ソースコード、サンプル、jar、およびAPIdocumentationを含むCloudSimパッケージは、GitHubのCloudSim webページからダウンロードできます:

https://github.com/Cloudslab/cloudsim/releases

紙からのコード：トム*ゲルー、ティエリー*モンテイル、ジョルジュ*ダ*コスタ、ロドリゴN.Calheiros、Rajkumar Buyya、Mihai Alexandru。 DVFSを使用したエネルギー認識シミュレーション。2013年（平成25年）12月19日-2014年（平成26年）12月19日。

rar

ディスカッショングループ（メーリングリスト)

iFogSim

iFogSimは、さまざまなシナリオの下でエッジおよびクラウドリソース間のリソース管理およびスケジュールポリシーを評価するためのFogコンピューティング環境のモ このシミュレータは、遅延（適時性）、エネルギー消費、ネットワーク輻輳、運用コストへの影響に焦点を当てたリソース管理ポリシーの評価をサポートします。 エッジデバイス、クラウドデータセンター、およびネットワークリンクをシミュレートして、パフォーマンスメトリクスを測定します。 IFogSimでサポートされている主要なアプリケーションモデルは、theSense-Process-Actuateモデルです。 このようなモデルでは、センサはIoTネットワークにデータを公開し、フォグデバイス上で実行されるアプリケーションはセンサからのデータを購読して処理し、最終的に得られた洞察はアクチュエータに転送されるアクションに変換される。

ここでiFogSimをダウンロードしてください。 より多くの情報は私達のSPEのペーパーで見つけることができます。

CloudSimEx

CloudSimExプロジェクトの目標は、CloudSimシミュレータのための一連の拡張機能を開発することです。 価値があることが証明された拡張機能は、後でCloudSimとマージされます。

注意！ これらの拡張機能は、CloudSimと統合されるまで、CloudSimチームによって正式にサポートされていません。

現在のCloudSimExの機能:

1. Webセッションモデリング;
2. より良いロギングユーティリティ;
3. 統計分析のためのCSVファイルを生成するためのユーティリティ;
4. 自動id生成;
5. 複数の実験を並行して実行するためのユーティリティ。
6. MapReduceシミュレーション。

EdgeCloudSim

EdgeCloudSimは、計算リソースとネットワークリソースの両方を考慮した実験を行うことができるエッジコンピューティングシナリオに固有のシミュレーション環境 EdgeCloudSimはCloudSimに基づいていますが、WLANおよびWANに固有のネットワークモデリング、デバイスモビリティモデル、現実的で調整可能な負荷発生器など、いくつかの追加機能が追加されています。

EdgeCloudSimは、トルコのイスタンブール、ボガジチ大学コンピュータ工学科のNETLAB（コンピュータネットワーク研究所）のCagatay Sonmezとチームによって開発されました。

ダウンロードと詳細については、プロジェクトのGitHubで見つけることができます。

: Cloudsim

でのシミュレーションの自動作成のための人間が読めるシナリオ仕様CloudSim Automationは、CloudsimとCloudReportsクラスに基づくJavaコマンドラインツールであり、非常に人間のreadabledata形式であるYAMLファイルからcloudsimシミュレーションシナリオの仕様を読み取ることができます。 シミュレーションシナリオはYAMLファイル内に記述することができ、Cloud Automation Toolはこれらのシミュレーションシナリオを読み取り、CloudSim上で作成して実行します。

このツールは、シミュレーションシナリオを実行するだけでJavaコードを記述する必要性を研究者に解放します。 このようにして、新しいアルゴリズムの作成、新しい仮想マシンのスケジューリングポリシー、VMの配置、リソースプロビジョニング、ワークロード予測、サーバ統合、エネル

この作品の主な貢献は次のとおりです:

1. CloudSim simulationenvironmentの作成に関するプログラミングを避けるため、
2. CloudSim simulationscenariosの作成に関する学習曲線を減らすため、
3. CloudSim simulation environmentscreationを容易にし、自動化するため;
4. は、人間が読めるファイル形式を使用してcloud simulationscenariosを指定し、そのようなシミュレーションプロセスフェーズを高速化します。
5. は、シミュレーションシナリオの再利用、拡張、共有を可能にします。

コードはGitHubからダウンロードできます。 より多くの情報のためにDr Manoel Campos daSilva Filhoに連絡しなさい。

WorkflowSim

WorkflowSimは、workflowパーサー、ワークフローエンジン、ジョブスケジューラのスタックの実装を使用して、ワークフローの準備と実行のサポートを導入することにより、CloudSimシミュレーショ それはworkflowmanagementシステムのさまざまなレベルで起こる失敗および遅れのmulti-layeredmodelを支える。 一連の一般的なワークフロースケジューリングアルゴリズム（例えば、HEFT、Min-Min、Max-Min）とタスククラスタリングアルゴリズムがWorkflowSimで実装されている。 パラメータは、Pegasusなどのワークフロー管理システムによって実行された実際の実行の痕跡から直接学習されます。WorkflowSimはSouthernCalifornia、米国の大学のWeiwei Chenおよびチームによって開発されました。

ダウンロードと詳細については、プロジェクトのGithubで見つけることができます。

Cloud2Sim

Cloud2Simは、分散同時アーキテクチャを提案している。 Hazelcastインメモリデータグリッドを利用して、CloudSimは、複数のインスタンスが複数のノードからCloudletとVMワークロードを実行し、それらをdatacenterbrokerに送信するように拡張され、マスター Cloud2Simインスタンスから配布することができないコアシミュレーションセグメントを実行する。 さらに、別のHazelcastクラスター上でCloud2Simmonitoringスレッドを実行して、シミュレーションで利用できるリソースを弾性的にスケールするように適応型アーキテクチャを設 Cloud2simworkはPradeeban KathiraveluとLuis Veiga,atINESC-ID Lisboa,Universidade de Lisboa,Portugalによって開発されました。

ダウンロードと詳細については、プロジェクトのSourceforgeページを参照してください。

SimpleWorkflow

これは、CloudSim上のsimulatingworkflowsを支援するクラスを含むシンプルなパッケージです。 これはWorkflowSimほど包括的ではありませんが、WorkflowSimと同じワークロード記述ファイルを使用できます。

SimpleWorkflowのダウンロードはこちら。

DynamicCloudSim

計算雲のような不均一で共有される構造で一般的に見られるパフォーマンスの不安定性は、アプリケーションのランタイムに強く影響することが繰り返し観察されている。 DynamicCloudSimは、(1)計算リソースのパフォーマンスの不均一性、(2)仮想マシンのパフォーマンスの不確実性と動的な変化、(3)タスク実行中のstragglerマシンと障害のモデルを導入することにより、CloudSimシミュレーションツールキットを拡張します。

さらに、DynamicCloudSimは、計算リソースのきめ細かな表現を導入し、異なる性能特性を持つ異なる種類のアプリケーション（CPU、I/O、通信バウンド）を実行するマシンのシミュ ワークフロースケジューリングに関する研究のエントリポイントとして，DynamicCloudSimは，異なる確立されたスケジューラを使用して科学的ワークフローの実行をシミュレートする機能を提供する。

DynamicCloudSimは、ドイツのベルリンのフンボルト大学のMarc Buxによって開発されました。 ダウンロードは、Google Codeのprojectwebsiteで入手できます。 ご質問やご提案については、contactbux（at）までお問い合わせくださいinformatik.hu-berlin.de.

RealCloudSim

RealCloudSimは、CloudSimプロジェクトのテーマエンジンに基づく仮想マシンの割り当てのシミュレータです。 RealCloudSimは、BRITE形式に基づいてネットワークトポロジを読み取るグラフィカルインタフェースを提供します。 RealCloudSimはまた、遺伝的アルゴリズムに基づく割り当て、Lingoソフトウェアとの混合IntegerProgramming、NS2（NetworkSimulator2）に基づくネットワークシミュレーションにitsownエンジンを使用しています。 各シミュレーションの最後に完全なレポートが生成されます。

RealCloudSimは、ブラジルのカンピナス州立大学のLucio Agostinho Rochaとチームによって開発されました。

疑問や提案は、yahooドットコムドットbrでtooutrosdiasviraoに電子メールで送信することができます。 ダウンロードと詳細情報は、sourceforgeのプロジェクトページで見つけることができます。

CloudReports

CloudReportsは、クラウドコンピューティングパラダイムに基づいて分散計算環境をシミュレートするグラフィックツールです。 これは、itssimulationエンジンとしてCloudSimを使用しており、使いやすいユーザーインターフェイス、レポートgenerationfeaturesとプラグインの方法で拡張機能の作成を提供します。

CloudReportsは、ブラジルのセアラ連邦大学のThiago Saとチームによって開発されました。

ダウンロードと詳細については、プロジェクトのgithubで見つけることができます。

CloudAuction

この作品は、オークションベースのサービスを処理するためにcloudsimを可能にするパッケージライブラリを開発することによってCloudsimを拡張します。 この研究の主な目的は、Cloudsimにおけるオークションベースのメカニズムを実装することです。 パッケージライブラリをテストするために，コンビナトリアルダブルオークション原則に基づいて参加者にサービスを効率的に配分する新しい市場メカニズムを導入した。 このメカニズムは、クラウドコンピューティング環境で適用可能な関連属性を、ユーザーとプロバイダの両方の利益と満足に考慮します。 このパッケージライブラリでは、CPU MIPSのコストと残りの特性（帯域幅、RAMサイズなど）に基づいてauctionが保持されます。)は、要求に一致する場合、VM側でみなされます。

CloudAuctionはYouness Teimoury(QIAU)とParnia Samimi(UKM)によって開発されました。

ダウンロード:Cloudauctionv2.0.zip(mar25,2013にリリース).CloudMIG Xpress

CloudMIG Xpress

CloudMIG Xpressは、ソフトウェアシステムをPaaSまたはIaaSベースのCloudenvironmentに移行するための比較および計画段階を容易にします。 Javaベースのソフトウェアからコードモデルを抽出し、(1)現在のシステム展開をモデル化し、presentworkloadプロファイルで拡張したり、(2)さまざまなクラウド展開オプ

CloudMIG Xpressは、Soren Frey、Florian Fittkau、およびドイツのキール大学のソフトウェアエンジニアリンググループのチームによって開発されました。

ダウンロードと詳細情報：Sourceforgeのプロジェクト。

FederatedCloudSim

FederatedCloudSim(FCS)は、CloudSimフレームワークに対する汎用性と柔軟性の高い拡張機能です。 それは多数の雲連合の実験を可能にする。 FCSはSlaをサポートし、Vm(データセンター内、同じクラウドサービスプロバイダー(CSP)のデータセンター間、およびフェデレーション内のCsp間)の3レベルのスケジューリングアプローチを提供します。 FCSはまた、CSPの収益と利益に対するさまざまなスケジューリング戦略の影響を分析するための柔軟な財務モデルとVM exchangeの競売プラットフォームを提供し

FederatedCloudSimは、ドイツのドルトムント工科大学の研究者によって開発されました。 詳細については、FederatedCloudSimのウェブサイトをチェックしてください。

CloudAnalyst

Cloud Analystは、メルボルン大学で開発されたツールで、ユーザーやデータセンターの分布に応じたソーシャルネットワークツールの評価を支援するものです。 このツールでは、ソーシャルネットワークをサポートするユーザーとデータセンターのコミュニティを特徴づけ、その場所に基づいて、ソーシャルネットワークアプリケーシ

ダウンロード:CloudAnalyst.zip(Nov26,2009にリリース).

プロジェクトチームメンバー

アクティブメンバー:

• アマンダ-ジャヤネッティ

元メンバーと共同研究者

シャシカント-イラガー

天翔河

アマンダ-ジャヤネッティ

元メンバーと共同研究者

元メンバーと共同研究者

:

• Rodrigo N.Calheiros
• Rajiv Ranjan
• Anton Beloglazov
• Nikolay Grozev
• Saurabh Garg
• Sareh Fotuhi Piraghaj
• marcos dias de assuncao
• Bhathiya Wickremasinghe
• Jungmin Jay Son

ソフトウェアライセンス

Cloudsim Toolkitソフトウェアは、Apacheバージョン2.0ライセンスの下でオープンソースとしてリリースされています。
Copyright The CLOUDS Lab,The University of Melbourne,2009-to date.

• ユングミン-ソンとラージクマール-ブイヤ、CloudSimSDN-NFV: エッジコンピューティング環境におけるネットワーク機能仮想化とサービス機能連鎖のモデリングとシミュレーション,SPE(in review).
• Jungmin Son and Rajkumar Buyya,Priority-aware VM Allocation and Network Bandwidth Provisioning in Software-Defined Networking(SDN)-enabled Clouds,IEEE Transactions on Sustainable Computing(T-SUSC),Volume4,Number1,Pages:17-28,ISSN:2377-3782,IEEE Computer Society Press,USA,January-March2019.
• Sareh Fotuhi Piraghaj,Amir Vahid Dastjerdi,Rodrigo N.Calheiros,Rajkumar Buyya,ContainerCloudSim: クラウドデータセンター内のコンテナのモデリングとシミュレーションのための環境,ソフトウェア:実践と経験,ボリューム47,番号4,ページ:505-521,ISSN:0038-0644,Wiley Press,New York,USA,April2017.
• Saurabh Kumar Garg and Rajkumar Buyya,NetworkCloudSim:Modelling Parallel Applications in Cloud Simulations,Proceedings of the4th IEEE/ACM International Conference on Utility and CloudComputing(UCC2011,IEEE CS Press,USA),Melbourne,Australia,December5-7,2011.
• Rodrigo N.Calheiros,Rajiv Ranjan,Anton Beloglazov,Cesar A.F. DeRose,And Rajkumar Buyya,CloudSim:A Toolkit for Modeling andSimulation of Cloud Computing Environments and Evaluation of ResourceProvisioning Algorithms,Software:Practice and Experience(SPE),Volume41,Number1,Pages:23-50,ISSN:0038-0644,Wiley Press,New York,USA,January,2011.
• Bhathiya Wickremasinghe,Rodrigo N.Calheiros,Rajkumar Buyya,CloudAnalyst: CloudComputing環境とアプリケーションを分析するためのCloudSimベースのビジュアルモデラー,第24回高度な情報ネットワークとアプリケーションに関する国際会議の議事録(AINA2010),パース,Australia,April20-23,2010.
• Rajkumar Buyya,Rajiv Ranjan and Rodrigo N.Calheiros,Modeling and Simulation of Scalable Cloud Computing Environments and The CloudSim Toolkit:Challenges and Opportunities,Proceedings of the7th High Performance Computing and Simulation Conference(HPCS2009,ISBN: 978-1-4244-4907-1,IEEE Press,New York,USA),Leipzig,Germany,June21-24,2009.

CloudSim resultsを使用したいくつかの出版物

• Anton Beloglazov,And Rajkumar Buyya,Optimal Online Deterministic Algorithms and AdaptiveHeuristics for Energy and Performance Efficient Dynamic Consolidation of virtual Machines in Cloud Data Centers,Concurrency and Computation:Practice and Experience,Volume24,Issue13,Pages: 1397-1420,John Wiley&Sons,Ltd,New York,USA,2012
• Rodrigo Calheiros,Rajiv Ranjan and Rajkumar Buyya,Virtual MachineProvisioning Based on Analytical Performance and QoS in Cloud Computingenvironment,Proceedings of the40th International Conference on ParallelProcessing(ICPP2011),Taipei,Taiwan,September13-16,2011.
• Linlin Wu,Saurabh Kumar Garg and Rajkumar Buyya,Sla-based ResourceAllocation for a Software as a Service Provider in Cloud Computing Environments,Proceedings of the11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,Cloud andGrid Computing(CCGrid2011),LOS Angeles,USA,May23-26,2011.
• Adel Nadjaran Toosi,Rodrigo N.Calheiros,Ruppa K. Thulasiran,Rajkumar Buyya,Resource Provisioning Policies to Increas IaaS Provider’S Profit in a FederatedCloud Environment,Proceedings of the13rd International Conference on High Performanceand Communications(HPCC2011),Banff,Canada,September2-4,2011.
• Anton Beloglazov、Rajkumar Buyya、クラウドデータセンターにおける仮想マシンのエネルギー効率の高い割り当て。 第10回Ieee/ACM International Symposium on Cluster,Cloud and Grid Computing(CCGrid2010),Melbourne,Australia,May17-20,2010.
• Rodrigo N.Calheiros,Rajkumar Buyya,Cesar A.F. De Rose、格子適用のためのanautomatedおよび自己構成可能の模範化のtestbedを造る。International Journal of Software:Practice and Experience,Volume40,Issue5,Pages:405-429,Wiley Press,USA,April2010.
• Kyong Hoon Kim、Anton Beloglazov、Rajkumar Buyya、リアルタイムサービスのためのクラウドリソースのパワーアウェアプロビジョニング。 第7回グリッド、クラウド、e-Scienceのためのミドルウェアに関する国際ワークショップの議事録、アーバナ-シャンペーン、イリノイ州、米国：ACM、2009。
• Rodrigo N.Calheiros,Rajkumar Buyya,Cesar A.F. De Rose,Aheuristic for Mapping Virtual Machines and Links in Emulation Testbeds,Proceedings of the38th International Conference on Parallel Processing(ICPP2009),Vienna,Austria,September22-25,2009.

• 最新のリストについては、Google ScholarによるCloudSimの参照/使用に関する論文を参照してください