클라우드 심:클라우드 컴퓨팅 인프라 및 서비스의 모델링 및 시뮬레이션을 위한 프레임워크

소개

최근 클라우드 컴퓨팅은 소프트웨어,인프라 또는 플랫폼 서비스로 제공되는 신뢰성,보안,내결함성,지속 가능하고 확장 가능한 컴퓨팅 서비스를 제공하는 선도적인 기술로 부상했다. 또한 이러한 서비스는 개인 데이터 센터(사설 클라우드)에서 제공되거나 고객(공용 클라우드)을 위해 상업적으로 제공 될 수 있지만 공개 및 비공개 클라우드가 하이브리드 클라우드에 결합 될 수 있습니다.

클라우드 아키텍처의 이러한 이미 넓은 생태계,에너지 효율적인 기술에 대한 수요 증가와 함께,클라우드 제품의 실제 개발 전에 알고리즘,응용 프로그램 및 정책의 평가를위한 적시에 반복 가능하고 제어 가능한 방법론을 요구한다.실제 테스트베드의 활용은 실험을 테스트베드의 규모로 제한하고 결과 재현을 매우 어렵게 만들기 때문에 테스트 및 실험을 위한 대안적인 접근 방식은 새로운 클라우드 기술 개발을 활용합니다.

적합한 대안은 시뮬레이션 도구의 활용입니다.이 도구는 테스트를 재현 할 수있는 환경에서 소프트웨어 개발 이전에 가설을 평가할 수있는 가능성을 열어줍니다. 특히 인프라에 대한 액세스가 실제 통화로 지불되는 클라우드 컴퓨팅의 경우 시뮬레이션 기반 접근 방식은 클라우드 고객이 반복 가능하고 제어 가능한 환경에서 무료로 서비스를 테스트하고 실제 클라우드에 배포하기 전에 성능 병목 현상을 조정할 수 있으므로 상당한 이점을 제공합니다. 공급자 측에서는 시뮬레이션 환경을 통해 다양한 부하 및 가격 분포에서 다양한 종류의 자원 임대 시나리오를 평가할 수 있습니다. 이러한 연구는 이익 개선에 초점을 맞춘 자원 액세스 비용을 최적화하는 공급자를 도울 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션 플랫폼이 없는 경우 클라우드 고객 및 공급자는 이론적이고 부정확한 평가 또는 비효율적인 서비스 성능 및 수익 창출로 이어지는 시도 및 오류 접근 방식에 의존해야 합니다.

이 프로젝트의 주요 목적은 새로운 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 응용 프로그램 서비스의 원활한 모델링,시뮬레이션 및 실험을 가능하게하는 일반화되고 확장 가능한 시뮬레이션 프레임 워크를 제공하는 것입니다. 클라우드 기반 인프라 및 서비스와 관련된 낮은 수준의 세부 사항에 대해 걱정하지 않고 조사하려는 특정 시스템 설계 문제에 집중할 수 있습니다.

주요 특징

클라우드심 기능 개요:

• 대규모 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터의 모델링 및 시뮬레이션 지원
• 가상 머신에 호스트 리소스를 프로비저닝하기 위한 사용자 정의 가능한 정책으로 가상화된 서버 호스트의 모델링 및 시뮬레이션 지원
• 애플리케이션 컨테이너 모델링 및 시뮬레이션 지원
• 에너지 인식 전산 자원의 모델링 및 시뮬레이션 지원
• 데이터 센터 모델링 및 시뮬레이션 지원
• 네트워크 토폴로지 및 메시지 전달 애플리케이션
• 페더레이션 모델링 및 시뮬레이션 지원 클라우드
• 시뮬레이션 요소의 동적 삽입,시뮬레이션 중지 및 재개 지원
• 가상 머신에 호스트 할당을 위한 사용자 정의 정책 및 가상 머신에 호스트 리소스 할당 정책 지원

문서

• 인도에서 안누핀더 싱에 의해 개발 된 비디오를 포함 클라우드에 온라인 과정. 2618>
• 예제
• 릴리스 정보
• 설치 및 실행(추가 정보)
• 변경 로그
• 클라우드에서 컨테이너

다운로드

소스 코드,예제,항아리 및 아피도큐먼트가 포함된 클라우드심 패키지는 깃허브의 클라우드심 웹 페이지에서 다운로드할 수 있습니다:

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

신문에서 코드:톰 게루 트,티에리 몬테일,조르주 다 코스타,로드리고 엔.칼헤이로스,라지 쿠마르 바이야,미하이 알렉산드루. 에너지 인식 시뮬레이션.시뮬레이션 모델링 실습 및 이론,39 권,76-91 페이지,2013 년 12 월.

토론 그룹(메일 링리스트)

다양한 시나리오에서 에지 및 클라우드 리소스의 리소스 관리 및 스케줄링 정책 평가를 위해 포그 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다. 시뮬레이터는 평가를 지원합니다.대기 시간(적시성),에너지 소비,네트워크 혼잡 및 운영 비용에 미치는 영향에 중점을 둔 자원 관리 정책. 에지 장치,클라우드 데이터 센터 및 네트워크 링크를 시뮬레이션하여 성능 메트릭을 측정합니다. 이 응용 프로그램의 주요 기능은 다음과 같습니다. 이러한 모델에서 센서는 사물인터넷 네트워크에 데이터를 게시하고,안개 장치에서 실행되는 응용 프로그램은 센서에서 오는 데이터를 구독하고 처리하며,마지막으로 얻은 통찰력은 액추에이터로 전달되는 작업으로 변환됩니다.

더 많은 정보는 우리의 종이에서 찾을 수 있습니다.

클라우드디멕스

클라우드디멕스 프로젝트의 목표는 클라우드심 시뮬레이터를 위한 확장 세트를 개발하는 것이다. 가치 있는 확장은 나중에 클라우드심과 병합될 것입니다.

참고! 이러한 확장 기능은 클라우드와 통합될 때까지 클라우드심 팀에서 공식적으로 지원되지 않습니다.

현재 클라우드디멕스 기능:

1. 웹 세션 모델링;
2. 더 나은 로깅 유틸리티;
3. ;
4. 여러 실험을 병렬로 실행하기위한 유틸리티;
5. 맵리 듀스 시뮬레이션.

에지클라우드심

에지클라우드심은 컴퓨팅 및 네트워킹 자원을 모두 고려한 실험을 수행할 수 있는 에지컴퓨팅 시나리오에 특화된 시뮬레이션 환경을 제공한다. 이 응용 프로그램은 네트워크 모델링과 같은 몇 가지 추가 기능을 추가합니다.

에지클라우심은 카가타이 손메즈와 터키 이스탄불 보가지치 대학교 컴퓨터공학과 넷랩(컴퓨터네트웍스연구소)의 팀에 의해 개발되었다.

다운로드 및 자세한 내용은 프로젝트의 깃허브에서 확인할 수 있습니다.

클라우드심 자동화: 이 툴의 목적은 웹사이트를 사용하기 쉽게 하고,오류 상황을 선행적으로 인지하고 수정하게 하려는 것입니다. 시뮬레이션 시나리오는 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

이 도구는 시뮬레이션 시나리오를 실행하기 위해 자바 코드를 작성해야 할 필요성을 연구자에게 공개합니다. 이러한 방법으로,주의는 새로운 알고리즘의 생성으로 해결해야 할 문제에 초점을 맞출 수 있습니다로드 밸런싱,새로운 가상 머신 스케줄링 정책,가상 머신 배치,리소스 프로비저닝,워크로드 예측,서버 통합,에너지 효율,비용 절감 등등.

주요 기여 이 작업:

1. 을 피하는 프로그래밍의 생성에 CloudSim simulationenvironments;
2. 을 줄이는 학습 곡선에 창조의 CloudSim simulationscenarios;
3. 촉진하고를 자동화하는 CloudSim 시뮬레이션 environmentscreation;
4. 사람이 읽을 수 있는 파일 형식을 사용하여 클라우드 시뮬레이션 시나리오를 지정하고 이러한 시뮬레이션 프로세스 단계를 가속화합니다.
5. 시뮬레이션 시나리오의 재사용,확장 및 공유를 허용합니다.

이 코드는 깃허브에서 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 박사 마노엘 캄포스 다실바 필류 문의하시기 바랍니다.워크플로우 파서,워크플로우 엔진 및 작업 스케줄러의 스택 구현을 통해 워크플로우 준비 및 실행 지원을 도입하여 클라우드 시뮬레이션 툴킷을 확장합니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 일련의 인기있는 워크 플로 스케줄링 알고리즘(예:중량,최소-최소 및 최대-최소)및 작업 클러스터링 알고리즘이 구현되었습니다. 매개 변수는 실제 실행의 흔적에서 직접 학습됩니다.페가수스와 같은 워크 플로우 관리 시스템에 의해 실행되었습니다.워크 플로우는 사우스 캘리포니아 대학,미국 웨이 웨이 첸 팀에 의해 개발되었다.

다운로드 및 추가 정보는 프로젝트의 깃허브에서 찾을 수 있습니다.분산된 동시 아키텍처를 클러스터 시뮬레이션에 제공합니다. 데이터 센터 브로커에 제출하는 동안 마스터 클라우드 2 심 인스턴스에서 배포할 수 없는 핵심 시뮬레이션 세그먼트를 실행합니다. 또한 적응형 아키텍처는 시뮬레이션에 사용할 수 있는 리소스를 탄력적으로 확장하도록 설계 및 구현됩니다. 클라우드 2 심워크는 포르투갈 리스보아 대학교 리스보아 대학교에 의해 개발되었다.

다운로드 및 자세한 내용은 프로젝트의 소스 포지 페이지에서 찾을 수 있습니다.이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 그러나 이 파일은 워크로드 설명 파일보다 동일한 워크로드 설명 파일을 활용합니다.

여기에서 간단한 워크 플로우를 다운로드하십시오.

동적 클라우드

컴퓨팅 클라우드와 같은 비 균일 및 공유 인프라에서 일반적으로 발생하는 성능 불안정성은 응용 프로그램의 런타임에 강하게 영향을 미치기 위해 반복적으로 관찰되었습니다. (1)컴퓨팅 리소스의 성능 이질성,(2)가상 머신의 성능에 대한 불확실성 및 동적 변화,(3)작업 실행 중 낙오자 머신 및 실패에 대한 모델을 도입하여 클라우드 심 시뮬레이션 툴킷을 확장합니다.

또한,다이나믹클라우드심은 연산 자원의 세분화된 표현을 도입하여,성능 특성이 다른 다양한 종류의 어플리케이션(프로세서,입출력,통신 바인딩)을 실행하는 시뮬레이션을 가능하게 한다. 에 대한 진입 점으로 워크 플로우 스케줄링에 대한 연구,동적 클라우드심 다른 잘 확립 된 스케줄러를 사용하여 과학 워크 플로우의 실행을 시뮬레이션 할 수있는 기능을 제공합니다.

다이나믹클라우드심은 독일 베를린 훔볼트 대학교에서 마크 벅스에 의해 개발되었다. 다운로드는 구글 코드에 프로젝트 웹 사이트에서 사용할 수 있습니다. 질문 및 제안 사항이 있으시면 연락 주시기 바랍니다.informatik.hu-berlin.de.

리얼클라우드심

리얼클라우드심은 클라우드심 프로젝트의 메인 엔진을 기반으로 하는 가상 머신의 할당 시뮬레이터입니다. 이 프로그램은 자바 바이트코드 프로그램의 갯수를 카운트하고,스크립트의 메인 형식을 합계냅니다,그리고 확인되지 않은 실행 텍스트 파일을 찾습니다.. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다. 각 시뮬레이션이 끝날 때 전체 보고서가 생성됩니다.

레알클루심은 브라질 캄피나스 주립대학교의 루시오 아고스티뉴 로샤와 팀에 의해 개발되었다.

의심과 제안을 이메일로 보낼 수 있습니다. 다운로드 및 더 많은 정보가 될 수 있습니다소스 포지의 프로젝트 페이지에서 찾을 수 있습니다.

클라우드리포트

클라우드리 포트는 클라우드 컴퓨팅 패러다임을 기반으로 분산 컴퓨팅 환경을 시뮬레이션하는 그래픽 도구입니다. 이 프로그램은 자바 바이트코드 프로그램의 갯수를 카운트하고,스크립트의 메인 형식을 합계냅니다,그리고 확인되지 않은 실행 텍스트 파일을 찾습니다..

클라우드레 포츠는 티아고와 브라질 세아라연방대학교의 팀에 의해 개발되었다.

다운로드 및 자세한 내용은 프로젝트의 깃허브에서 확인할 수 있습니다.

클라우드옥션

이 작품은 클라우득심이 경매 기반 서비스를 처리할 수 있도록 지원하는 패키지 라이브러리를 개발함으로써 클라우드심을 확장한다. 이 연구의 주요 목표는클라우드 심에서 경매 기반 메커니즘을 구현합니다. 패키지 라이브러리를 테스트하기 위해 조합 이중 경매 원칙을 기반으로 참가자에게 서비스를 효율적으로 할당 할 수있는 새로운 시장 메커니즘이 도입되었습니다. 이 메커니즘은 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용 할 수있는 관련 속성을 사용자와 공급자 모두의 이익과 만족으로 간주합니다. 그러나 생물 과학과 같은 다른 분야에 대한 어플리케이션도 있습니다..)가 요청과 일치하는 경우 가상 머신 측면에서 간주됩니다.2015 년 10 월 15 일~2015 년 10 월 15 일,2015 년 10 월 15 일,2015 년 10 월 15 일,2015 년 10 월 15 일,2015 년 10 월 15 일,2015 년 10 월 15 일

다운로드:클라우드 서비스 2.0.우편 번호(2013 년 3 월 25 일 출시).2855>

클라우드마이그 익스프레스

클라우드마이그 익스프레스는 소프트웨어 시스템의 마이그레이션에 관한 비교 및 계획 단계를 용이하게 합니다. 코드 모델은 자바 기반 소프트웨어에서 추출하여(1)현재 시스템 배포를 모델링하고 현재 작업 부하 프로파일로 보강하고,(2)다른 클라우드 배포 옵션에 대해 수행해야 하는 트레이드오프를 비교하고,(3)시스템 모델을 자동으로 클라우드심 모델로 변환하여 향후 비용,응답 시간 및 보안 위반과 관련된 다양한 클라우드 배포 옵션을 통합 시뮬레이션할 수 있습니다.

클라우드마이그 익스프레스는 소렌 프레이,플로리안 피트카우,독일 킬 대학 소프트웨어 엔지니어링 그룹 팀에 의해 개발되었다.

다운로드 및 추가 정보:소스 포지에 프로젝트.이 응용 프로그램을 사용하면 클라우드 프레임워크를 확장할 수 있습니다. 그것은 클라우드 연합 실험의 다수를 할 수 있습니다. 데이터 센터,동일한 클라우드 서비스 공급자의 데이터 센터 간 및 페더레이션의 데이터 센터 간)에 대한 세 가지 수준의 스케줄링 방식을 제공합니다. 또한 다양한 스케줄링 전략이 수익 및 수익에 미치는 영향을 분석하기 위한 유연한 재무 모델과 가상 머신 교환을 위한 경매 플랫폼을 제공합니다.

페더레이티드 클라우심은 독일 도르트문트 공과대학의 연구자들에 의해 개발되었다. 자세한 내용은 페더레이션 클라우드 심 웹 사이트를 확인하십시오.

클라우드 분석

클라우드 분석가는 멜버른 대학에서 개발 한 도구입니다.목표는 사용자와 데이터 센터의 지리적 분포에 따라 소셜 네트워크 도구의 평가를 지원하는 것입니다. 이 도구에서는 소셜 네트워크를 지원하는 사용자 및 데이터 센터의 커뮤니티가 특성화되고 위치에 따라;소셜 네트워크 응용 프로그램을 사용하는 동안의 사용자 경험 및 데이터 센터의로드와 같은 매개 변수가 획득/기록됩니다.

다운로드:클라우드 분석가.우편 번호(2009 년 11 월 26 일 출시).

프로젝트 팀 구성원

활성 구성원:

• 사라 카르다니 모가담
• 샤시칸트 일라거
• 톈장 허
• 아만다 자야네티

전 멤버들과 협력자들:

• 로드리고 칼헤이로스
• 라지브 란잔
• 안톤 벨로 글라 조프
• 니콜라이 그로제프
• 사우라브 가르그
• 소프트웨어 라이선스클라우드심 툴킷 소프트웨어는 아파치 버전 2.0 라이선스로 오픈 소스로 출시된다.
  저작권 구름 연구소,멜버른 대학,2009-현재까지.
  

  출판물

  • 손정민과 라즈쿠마르 바이야,클라우드심: 에지 컴퓨팅 환경에서 네트워크 기능 가상화 및 서비스 기능 체인의 모델링 및 시뮬레이션(검토 중).2618>
  • 손정민과 라지쿠마르 바이야,소프트웨어 정의 네트워킹의 우선 순위 인식 가상 머신 할당 및 네트워크 대역폭 프로비저닝,지속 가능한 컴퓨팅에 대한 트랜잭션 4 권,1 권,페이지:17-28,2377-3782,미국,2019 년 1 월-3 월.
  • 사레 포투히 피라가즈,아미르 바히드 다스트제르디,로드리고 엔 칼헤이로스,라즈쿠마르 바이야,컨테이너클라우드심: 클라우드 데이터 센터의 컨테이너 모델링 및 시뮬레이션 환경,소프트웨어:실습 및 경험,볼륨 47,번호 4,페이지:505-521,일리노이:0038-0644,와일리 프레스,뉴욕,미국,2017 년 4 월. 2618>
  • 사우라브 쿠마르 가그와 라지쿠마르 바이야,네트워크클라우드심:클라우드 시뮬레이션의 병렬 애플리케이션 모델링,제 4 회 유틸리티 및 클라우드 컴퓨팅에 관한 국제 컨퍼런스 논문집,호주 멜버른,2011 년 12 월 5 일-7 일.
  • 로드리고 엔.칼헤이로스,라지브 란잔,안톤 벨로 글라 조프,세자르. 클라우드 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션 및 리소스 프로비저닝 알고리즘 평가를 위한 툴킷,소프트웨어:실습 및 경험,제 41 권,제 1 권,페이지:23-50,와일리프레스,뉴욕,미국,2011 년 1 월.
  • 바티 야 위크 레마 싱헤,로드리고 엔.칼헤이로스,라지 쿠마르 바이야,클라우드날리스트: 2010 년 4 월 20-23 일 호주 퍼스,2010 년 4 월 20-23 일.
  • 라즈쿠마르 바이야,라지브 란잔,로드리고 칼헤이로스,확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 환경의 모델링 및 시뮬레이션 및 클라우드심 툴킷:도전과 기회,제 7 회 고성능 컴퓨팅 및 시뮬레이션 컨퍼런스 진행: 2009 년 6 월 21 일-24 일,라이프치히,독일,978-1-4244-4907-1.

  클라우드심 결과를 사용하는 일부 출판물

  • 안톤 벨로 그라 조프 및 라지 쿠마르 바이야,에너지 및 성능을 위한 최적의 온라인 결정 론적 알고리즘 및 적응성 클라우드 데이터 센터의 가상 기계의 효율적인 동적 통합,동시성 및 계산:실습 및 경험,제 24 권,제 13 호,페이지: 1397-1420,존 와일리&(주)선즈,뉴욕,2012
  • 로드리고 칼헤이로스,라지브 란잔 및 라지쿠마르 바이야,클라우드 컴퓨팅환경에서의 분석적 성능 및 품질보증에 기반한 가상 머신 프로비저닝,제 40 회 병렬 처리 국제 컨퍼런스(2011),타이베이,대만,2011 년 9 월 13-16 일.
  • 린린 우,사우라브 쿠마르 가그와 라지쿠마르 바이야,2011 년 5 월 23-26 일,제 11 회 클라우드 컴퓨팅에 관한 국제 심포지엄 논문집,2011 년 5 월 23-26 일.
  • 아델 나자란 투시,로드리고 엔.칼헤이로스,루파 케이. 2011 년 9 월 2~4 일,캐나다 밴프,제 13 회 국제 고성능 및 커뮤니케이션 컨퍼런스 논문집,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년 9 월 2~4 일,2011 년
  • 안톤 벨로 글라 조프,및 라지 쿠마르 바이야,클라우드 데이터 센터에서 가상 머신의 에너지 효율적인 할당. 2010 년 5 월 17-20 일 호주 멜버른,클러스터,클라우드 및 그리드 컴퓨팅에 관한 제 10 회 국제 심포지엄 논문집.
  • 로드리고 엔 칼헤이로스,라즈쿠마르 바이야,세자르 드 로즈,그리드 애플리케이션을위한 자동화 및 자체 구성 에뮬레이션 테스트 베드를 구축.국제 소프트웨어 저널:연습과 경험,40 권,5 호,페이지:405-429,와일리 프레스,미국,2010 년 4 월.
  • 김경훈,안톤 벨로 그라 조프,라지 쿠마르 바이야,실시간 서비스를 위한 클라우드 리소스의 전력 인식 프로비저닝. 제 7 회 그리드,클라우드 및 전자 과학 미들웨어 국제 워크숍 회보,어 바나 샴페인,일리노이,미국:2009.
  • 로드리고 엔 칼헤이로스,라즈쿠마르 바이야,세자르 드 로즈,에뮬레이션 테스트 베드에서의 가상 머신 및 링크 맵핑을 위한 인공지능,제 38 회 병렬 처리에 관한 국제 회의 논문집(2009),비엔나,오스트리아,2009 년 9 월 22-25 일.

  • 최신 목록은 구글 학자에 따라 클라우드 심 참조/사용 논문을 참조하십시오