CLOUDS Lab: proiecte emblematice-Gridbus și Cloudbus

Introducere

recent, cloud computing a apărut ca tehnologie de vârf pentru furnizarea de servicii de calcul fiabile, sigure, tolerante la erori, durabile și scalabile, care sunt prezentate ca servicii de software, infrastructură sau platformă (SaaS, IaaS, PaaS). Mai mult, aceste servicii pot fi oferite în centre de date private (cloud privat), pot fi oferite comercial pentru clienți (cloud public) sau totuși este posibil ca atât norii publici, cât și cei privați să fie combinați în nori hibrizi.

aceste ecosisteme deja largi de arhitecturi cloud, împreună cu creșterea cererii de tehnologii IT eficiente din punct de vedere energetic, solicită metodologii în timp util,repetabile și controlabile pentru evaluarea algoritmilor, aplicațiilor și politicilor înainte de dezvoltarea efectivă a produselor cloud.Deoarece utilizarea paturilor de testare reale limitează experimentele la scara patului de testare și face ca reproducerea rezultatelor să fie extrem de dificilă, abordări alternative pentru testarea și experimentarea dezvoltării de noi tehnologii Cloud.

o alternativă adecvată este utilizarea instrumentelor de simulări, caredeschideți posibilitatea evaluării ipotezei înainte de dezvoltarea de software într-un mediu în care se pot reproduce teste. În special în cazul Cloud computing-ului, unde accesul la infrastructură implică plăți în monedă reală, abordările bazate pe simulare oferă beneficii semnificative, deoarece permite clienților Cloud să își testeze serviciile într-un mediu repetabil și controlabil fără costuri și să ajusteze blocajele de performanță înainte de a se implementa pe nori reali. La partea furnizorului, mediile de simulare permit evaluarea diferitelor tipuri de scenarii de leasing de resurse sub diferite distribuții de încărcare și prețuri. Astfel de studii ar putea ajuta furnizorii să optimizeze costul accesului la resurse, concentrându-se pe îmbunătățirea profiturilor. În absența unor astfel de platforme de simulare, clienții și furnizorii de Cloud trebuie să se bazeze fie pe evaluări teoretice și imprecise, fie pe abordări de încercare și eroare care duc la performanțe ineficiente ale serviciilor și la generarea de venituri.

obiectivul principal al acestui proiect este de a oferi un cadru de simulare generalizat și extensibil care să permită modelarea, simularea și experimentarea fără probleme a infrastructurilor emergente de Cloud computing și a serviciilor de aplicații. Prin utilizarea CloudSim, cercetătorii și dezvoltatorii din industrie se pot concentra pe probleme specifice de proiectare a sistemului pe care doresc să le investigheze, fără a se preocupa de detaliile de nivel scăzut legate de infrastructurile și serviciile bazate pe Cloud.

caracteristici principale

Prezentare generală a funcționalităților CloudSim:

suport pentru modelarea și simularea centrelor de date Cloud computing la scară largă
suport pentru modelarea și simularea gazdelor de servere virtualizate, cu politici personalizabile pentru furnizarea resurselor gazdă către mașinile virtuale
suport pentru modelarea și simularea containerelor de aplicații
suport pentru modelarea și simularea resurselor computaționale conștiente de energie
suport pentru modelare și simulare de topologii de rețea de centre de date și aplicații de transmitere a mesajelor
suport pentru modelarea și simularea federalizate nori
suport pentru inserarea dinamică a elementelor de simulare, oprirea și reluarea simulării
suport pentru politicile definite de utilizator pentru alocarea gazdelor către mașinile virtuale și politici pentru alocarea resurselor gazdă către mașinile virtuale

documentație

un curs online pe CloudSim, care include videoclipuri, dezvoltat de Anupinder Singh din India.
Exemple
note de lansare
instalarea și rularea CloudSim (README)
Changelog
containere în CloudSim

descărcați

Pachetul CloudSim care conține codul sursă, Exemple, borcane și Apidocumentație poate fi descărcat de pe pagina web CloudSim la GitHub:

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

cod din ziar: Tom Guerout, Thierry Monteil, Georges da Costa, Rodrigo N. Calheiros, Rajkumar Buyya, Mihai Alexandru. Simulare conștientă de energie cu DVFS.Practica și teoria modelării simulării, volumul 39, paginile 76-91, decembrie 2013.

CloudSim_DVFS.rar

grup de discuții (lista de discuții)

iFogSim

iFogSim permite modelarea și simularea mediilor de calcul de ceață pentru evaluarea gestionării resurselor și a planificării politicilor din resursele edge și cloud în diferite scenarii. Simulatorul sprijină evaluarea politicilor de gestionare a resurselor, concentrându-se pe impactul acestora asupra latenței (actualității), consumului de energie, congestionării rețelei și costurilor operaționale. Simulează dispozitivele edge, centrele de date cloud și legăturile de rețea pentru a măsura valorile de performanță. Modelul major de aplicație acceptat de iFogSim estemodelul sens-proces-acționare. În astfel de modele, senzorii publică date în rețelele IoT, aplicațiile care ruleazăpe dispozitivele de ceață se abonează și procesează date provenite de la senzori și, în cele din urmă, informațiile obținute sunttraduse la acțiunile transmise actuatorilor.

descărcați iFogSim aici. Mai multe informații pot fi găsite în lucrarea noastră SPE.

CloudSimEx

scopul proiectului Cloudsimexeste de a dezvolta un set de extensii pentru simulatorul CloudSim. Extensiile care se dovedesc a fi demne vor fi fuzionate cu CloudSim mai târziu.

notă! Aceste extensii nu sunt acceptate oficial de echipa CloudSim până când nu sunt integrate cu CloudSim.

caracteristici CloudSimEx în prezent:

modelare sesiune Web;
utilitati de logare mai bune;
utilitati pentru generarea fisierelor CSV pentru analiza statistica;
generarea automata de id;
utilitare pentru rularea mai multor experimente în paralel;
MapReduce simulare.

EdgeCloudSim

EdgeCloudSim oferă un mediu de simulare specific scenariilor de calcul de margine în care este posibil să se efectueze experimente care iau în considerare atât resursele de calcul, cât și cele de rețea. EdgeCloudSim se bazează pe CloudSim, dar adaugă câteva funcționalități suplimentare, cum ar fi modelarea rețelei specifice WLAN și WAN, modelul de mobilitate a dispozitivului, generatorul de sarcină realist și acordabil.

EdgeCloudSim a fost dezvoltat de Cagatay Sonmez și echipa de la NETLAB (Computer Networks Research Laboratory) în cadrul Departamentului de Inginerie Informatică, Universitatea Bogazici, Istanbul, Turcia.

descărcați și mai multe informații pot fi găsite în GitHub proiectului.

CloudSim Automation: Specificarea scenariului lizibil pentru omcrearea automată a simulărilor pe CloudSim

CloudSim Automation este un instrument de linie de comandă Java bazat pe clase Cloudsimși CloudReports care este capabil să citească specificațiile scenariile de simulare cloudsim dintr-un fișier YAML, un format de date foarte citit de om. Scenariile de simulare pot fi scrise într-un fișier YAMLȘI instrumentul de automatizare Cloud citește aceste scenarii de simulare, le creează și le rulează pe CloudSim.

instrumentul eliberează cercetătorii de necesitatea de a scrie cod Java justto rula scenarii de simulare. În acest fel, atenția poate fi concentrată asupra problemei care trebuie rezolvată, cum ar fi crearea de noi algoritmi pentru echilibrarea încărcării, noi politici de planificare a mașinilor virtuale, plasarea VM, furnizarea resurselor, predicția volumului de muncă,consolidarea serverului, eficiența energetică, reducerea costurilor și așa mai departe.

principalele contribuții ale acestei lucrări sunt:

pentru a evita programarea privind crearea CloudSim simulationenvironments;
pentru a reduce curba de învățare privind crearea CloudSim simulationscenarios;
pentru a facilita și de a automatiza cloudsim simulare environmentscreation;
să utilizeze un format de fișier care poate fi citit de om pentru a specifica scenariile de simulare în cloud și pentru a accelera o astfel de fază a procesului de simulare;
pentru a permite reutilizarea, extinderea și partajarea scenariilor de simulări.

codul poate fi descărcat de pe GitHub. Pentru mai multe informații vă rugăm să contactați Dr.Manoel Campos Dasilva Filho.

WorkflowSim

WorkflowSim extinde CloudSim simulare toolkit prin introducerea supportof flux de lucru pregătirea și executarea cu o implementare a unui teanc deparser flux de lucru, motor de flux de lucru și de locuri de muncă scheduler. Aceasta susține un model multi-stratificat de eșecuri și întârzieri care apar în diferitele niveluri ale sistemelor de gestionare a fluxurilor de lucru. O serie de algoritmi populari de planificare a fluxului de lucru (de exemplu,HEFT, Min-Min și Max-Min) și algoritmi de grupare a sarcinilor au fost implementați în fluxurile de Lucrusim. Parametrii sunt învățați direct din urmele execuțiilor realecare au fost conduse de sisteme de gestionare a fluxului de lucru, cum ar fi Pegasus.WorkflowSim a fost dezvoltat de Weiwei Chen și echipa de la Universitatea din SouthernCalifornia, SUA.

descărcați și mai multe informații pot fi găsite în Github theproject lui.

Cloud2Sim

Cloud2Sim propune o arhitectură concurentă distribuită simulări toCloudSim. Exploatarea Hazelcast in-memory data grid, CloudSim este extins pentru a avea mai multe instanțe executa Cloudletand vm sarcini de lucru de la mai multe noduri, și să le prezinte theDatacenterBroker, în timp ce execută segmentele de simulare de bază care nu pot fi distribuite de la instanța de master Cloud2Sim. Mai mult, o arhitectură adaptivă este proiectată și implementată pentru a scala elastic resursele puse la dispoziție simulării, cu un fir Cloud2Simmonitoring care rulează pe un cluster Hazelcast separat. Cloud2Simwork a fost dezvoltat de Pradeeban Kathiravelu și Luis Veiga, Atinesc-Id Lisboa, Universidade de Lisboa, Portugalia.

descărcați și mai multe informații pot fi găsite în pagina Sourceforge a proiectului.

SimpleWorkflow

acesta este un pachet simplu care conține clase care ajută la simulatingworkflows pe CloudSim. Acest lucru nu este la fel de cuprinzător ca WorkflowSim, dar itutilizează aceleași fișiere de descriere a volumului de lucru decât WorkflowSim.

descărcați SimpleWorkflow aici.

DynamicCloudSim

instabilitate de performanță frecvent întâlnite în non-uniforme și sharedinfrastructures ca nori de calcul a fost observat în mod repetat totrongly influența runtime de aplicații. DynamicCloudSim extinde setul de instrumente de simulare CloudSim prin introducerea de modele pentru (1)eterogenitate în performanța resurselor de calcul, (2) incertitudine și modificări dinamice ale performanței mașinilor virtuale și (3) mașini rătăcite și eșecuri în timpul executării sarcinilor.

mai mult, DynamicCloudSim introduce o reprezentare cu granulație fină a resurselor de calcul, permițând astfel simularea executării diferitelor tipuri de aplicații (CPU -, I/O -, comunicare-legat) pe mașini cu caracteristici de performanță diferite. Ca punct de intrare pentrucercetarea planificării fluxului de lucru, DynamicCloudSim oferă funcționalitate pentru a simula executarea fluxurilor de lucru științifice folosind diferiți programatori bine stabiliți.

DynamicCloudSim a fost dezvoltat de Marc Bux la Universitatea Humboldt din Berlin, Germania. Descărcarea este disponibilă pe site-ul projectwebsite pe codul Google. Pentru întrebări și sugestii, vă rugăm să contactațibux (at) informatik.hu-berlin.de.

RealCloudSim

RealCloudSim este un simulator de alocări de mașini virtuale bazate pemotorul principal al proiectului CloudSim. RealCloudSim oferă o interfață graficăpentru a citi topologii de rețea bazate pe formatul BRITE. RealCloudSim utilizează, de asemenea, itsown motor pentru a simula alocări bazate pe algoritmi genetici, IntegerProgramming mixt cu software-ul Lingo, și simulări de rețea bazate pe NS2 (NetworkSimulator 2). Un raport complet este generat la sfârșitul fiecărei simulări.

RealCloudSim a fost dezvoltat de Lucio Agostinho Rocha și echipa de la Universitatea de Stat din Campinas, Brazilia.

îndoielile și sugestiile pot fi trimise prin e-mail tooutrosdiasvirao la yahoo dot com dot br. Descărcați și mai multe informații pot figăsite în pagina proiectului de la SourceForge.

CloudReports

CloudReports este un instrument grafic care simulează distribuite computingenvironments bazate pe paradigma Cloud Computing. Acesta utilizează CloudSim ca motor itssimulation și oferă o interfață de utilizator ușor de utilizat, generationfeatures raport și crearea de extensii într-un mod plugin.

CloudReports a fost dezvoltat de Thiago Sa și echipa de la Universitatea Federală din Ceara, Brazilia.

descărcați și mai multe informații pot fi găsite în GitHub proiectului.

CloudAuction

aceasta funcționează extinde Cloudsim prin dezvoltarea unei biblioteci de pachete care permite cloudsim să se ocupe de servicii bazate pe licitații. Obiectivul principal al acestei cercetări esteimplementarea mecanismelor bazate pe licitații în Cloudsim. Pentru a testa biblioteca de pachete, a fost implantat un nou mecanism de piață pentru alocarea eficientă a serviciilor Participanților pe baza principiului combinatorial al licitației duble. Mecanismul ia în considerare atributele relevante aplicabile în mediile de Cloud computing în beneficiul și satisfacția utilizatorilor și a furnizorilor. În această bibliotecă pachet, theauction are loc în funcție de costul pentru CPU MIPS și caracteristicile remainig(lățime de bandă, dimensiunea RAM, etc.) sunt considerate pe partea VM dacă se potrivesc cu cererea.

CloudAuction a fost dezvoltat de Youness Teimoury(QIAU) și Parnia Samimi (UKM).

Descărcare: CloudAuctionV2.0.zip (Lansat pe 25 martie 2013).

CloudMIG Xpress

CloudMIG Xpress facilitează fazele de comparație și planificare cu privire la migrarea sistemelor software către Cloudenvironments bazate pe PaaS sau IaaS. Modelele de cod pot fi extrase din software-ul bazat pe Java pentru a(1) modela implementarea curentă a sistemului și a o mări cu un profil presentworkload, (2) compara compromisurile care trebuie făcute pentru diferite opțiuni de implementare în cloud și (3) transforma automat modelul sistemului într-un model CloudSim pentru a permite simularea integrată a diferitelor opțiuni de implementare în cloud în ceea ce privește costurile viitoare, timpii de răspuns și încălcările SLA.

CloudMIG Xpress a fost dezvoltat de Soren Frey,Florian Fittkau și echipa de la Software Engineering Group,Universitatea Kiel, Kiel, Germania.

descărcați și mai multe informații: proiect pe Sourceforge.

FederatedCloudSim

FederatedCloudSim (FCS) este o extensie versatilă și flexibilă a cadrului CloudSim. Permite o multitudine de experimente ale Federației cloud. FCS acceptă SLA-uri și oferă o abordare de planificare pe trei niveluri pentru VM-uri (în centrele de date, între centrele de date ale aceluiași furnizor de servicii cloud (CSP) și între CSP-urile dintr-o federație). FCS oferă, de asemenea, un model financiar flexibil pentru analiza impactului diferitelor strategii de planificare asupra veniturilor și profitului CSP și o platformă de licitație pentru VM exchange.

FederatedCloudSim a fost dezvoltat de cercetători de la Universitatea Tehnică din Dortmund, Germania. Pentru detalii, vă rugăm să consultați site-ul FederatedCloudSim.

CloudAnalyst

Cloud Analyst este un instrument dezvoltat la Universitatea din Melbourne, al cărui scop este de a sprijini evaluarea instrumentelor de rețele sociale în funcție de distribuția geografică a utilizatorilor și a centrelor de date. În acest instrument,comunitățile de utilizatori și centre de date care susțin rețelele sociale sunt caracterizate și, în funcție de locația lor; parametri precum userexperience în timpul utilizării aplicației de rețea socială și încărcarea pe centrul de date sunt obținute/înregistrate.

Descărcare: CloudAnalyst.zip (Lansat pe 26 noiembrie 2009).

membrii echipei de proiect

membri activi:

Rajkumar Buyya
Sara Kardani Moghaddam
Shashikant Ilager
TianZhang He
Amanda Jayanetti

foști membri și colaboratori:

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

Licență software

software-ul Cloudsim Toolkit este lansat ca open source sub Licența Apache versiunea 2.0.
Copyright the CLOUDS Lab, Universitatea din Melbourne, 2009-până în prezent.

publicații

Jungmin Son și Rajkumar Buyya, CloudSimSDN-NFV: Modelarea și simularea virtualizării funcției de rețea și înlănțuirea funcției de serviciu în mediile de calcul Edge, SPE (în revizuire).
Jungmin Son și Rajkumar Buyya, alocarea vm conștientă de prioritate și furnizarea lățimii de bandă a rețelei în cloud-urile compatibile cu Software-Defined Networking (SDN), IEEE Transactions on Sustainable Computing (t-SUSC), Volumul 4, Numărul 1, pagini: 17-28, ISSN: 2377-3782, IEEE Computer Society Press, SUA, ianuarie-martie 2019.
Sareh Fotuhi Piraghaj, Amir Vahid Dastjerdi, Rodrigo N. Calheiros și Rajkumar Buyya, ContainerCloudSim: Un mediu pentru modelarea și simularea containerelor în centrele de date Cloud, Software: practică și experiență, volumul 47, numărul 4, Pagini: 505-521, ISSN: 0038-0644, Wiley Press, New York, SUA, aprilie 2017.
Saurabh Kumar Garg și Rajkumar Buyya, NetworkCloudSim: modelarea aplicațiilor paralele în simulările Cloud, Proceedings of the 4th IEEE / ACM International Conference on Utility and CloudComputing (UCC 2011, IEEE CS Press, SUA), Melbourne, Australia, 5-7 decembrie 2011.
Rodrigo N. Calheiros, Rajiv Ranjan, Anton Beloglazov, Cesar A. F. DeRose și Rajkumar Buyya, CloudSim: un set de instrumente pentru modelarea și simularea mediilor de Cloud Computing și evaluarea algoritmilor ResourceProvisioning, Software: practică și experiență (SPE), volumul 41, numărul 1, pagini: 23-50, ISSN: 0038-0644, Wiley Press, New York, SUA, ianuarie 2011.
Bhathiya Wickremasinghe, Rodrigo N. Calheiros, Rajkumar Buyya, CloudAnalyst: Un modelator vizual bazat pe CloudSim pentru analiza mediilor și aplicațiilor de calcul în cloud, lucrările celei de-a 24-a Conferințe internaționale privind rețelele și aplicațiile avansate de informații (Aina 2010), Perth, Australia, 20-23 aprilie 2010.
Rajkumar Buyya, Rajiv Ranjan și Rodrigo N. Calheiros, modelarea și simularea mediilor scalabile de Cloud Computing și setul de instrumente CloudSim: provocări și oportunități, lucrările celei de-a 7-a Conferințe de calcul și simulare de înaltă performanță (HPCS 2009, ISBN: 978-1-4244-4907-1, IEEE Press, New York, SUA), Leipzig, Germania, 21-24 iunie 2009.

unele publicații care utilizează rezultatele CloudSim

Anton Beloglazov și Rajkumar Buyya, algoritmi Deterministici Online optimi și Adaptiveuristică pentru energie și performanță consolidarea dinamică eficientă a mașinilor virtuale în centrele de date Cloud, concurență și calcul: practică și experiență, Volumul 24, numărul 13, pagini: 1397-1420, John Wiley& Sons, Ltd, New York, SUA, 2012
Rodrigo Calheiros, Rajiv Ranjan și Rajkumar Buyya, Virtual MachineProvisioning bazat pe performanța analitică și QoS în cloud Computingenvirments, Proceedings of the 40th International Conference on ParallelProcessing (ICPP 2011), Taipei, Taiwan, 13-16 septembrie, 2011.
Linlin Wu, Saurabh Kumar Garg și Rajkumar Buyya, alocarea resurselor bazate pe SLA pentru un Software ca furnizor de servicii în medii de Cloud Computing,Proceedings of the 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud Andgrid Computing (CCGrid 2011), Los Angeles, SUA, 23-26 mai 2011.
Adel Nadjaran Toosi, Rodrigo N. Calheiros, Ruppa K. Thulasiran, Rajkumar Buyya, Politici de aprovizionare a resurselor pentru creșterea profitului furnizorului IaaS într-un mediu FederatedCloud, Proceedings of the 13rd International Conference on High Performanceand Communications (HPCC 2011), Banff, Canada, 2-4 septembrie 2011.
Anton Beloglazov și Rajkumar Buyya, alocarea eficientă din punct de vedere energetic a mașinilor virtuale în centrele de date Cloud. Lucrările celui de-al 10-lea Simpozion Internațional IEEE / ACM pe Cluster, Cloud și Grid Computing (CCGrid 2010), Melbourne, Australia, 17-20 mai 2010.
Rodrigo N. Calheiros, Rajkumar Buyya, Cesar A. F. De Rose, construirea anautomated și auto-configurabil emulare testbed pentru aplicații de rețea.Jurnalul Internațional de Software: practică și experiență, volumul 40,numărul 5, pagini: 405-429, Wiley Press, SUA, aprilie 2010.
Kyong Hoon Kim, Anton Beloglazov și Rajkumar Buyya, furnizarea de resurse cloud pentru servicii în timp real. Lucrările celui de-al 7-lea Atelier internațional de Middleware pentru grile, nori și e-știință, Urbana Champaign, Illinois, SUA: ACM, 2009.
Rodrigo N. Calheiros, Rajkumar Buyya, Cesar A. F. De Rose, AHeuristic pentru cartografierea mașinilor virtuale și a legăturilor în paturile de testare a Emulației,lucrările celei de-a 38-a Conferințe Internaționale privind procesarea paralelă(ICPP 2009), Viena, Austria, 22-25 septembrie 2009.
pentru cea mai recentă listă, consultați documentele referitoare la / utilizarea CloudSim conform Google Scholar

CloudSim: un cadru pentru modelarea și simularea infrastructurilor și serviciilor de Cloud Computing