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使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

云計算 算法
Cloudsim是一款開源的云計算仿真軟件,它繼承了網(wǎng)格計算仿真軟件Gridsim的編程模型,支持云計算的研究和開發(fā)。它是一個自足的支持數(shù)據(jù)中心、服務代理人、調(diào)度和分配策略的平臺,支持大型云計算的基礎設施的建模與仿真,并且可以在Windows和Linux上跨平臺運行。

Cloudsim是一款開源的云計算仿真軟件,它繼承了網(wǎng)格計算仿真軟件Gridsim的編程模型,支持云計算的研究和開發(fā)。它是一個自足的支持數(shù)據(jù)中心、服務代理人、調(diào)度和分配策略的平臺,支持大型云計算的基礎設施的建模與仿真,并且可以在Windows和Linux上跨平臺運行。

本文介紹的是利用Cloudsim云仿真平臺對資源調(diào)度算法進行仿真。其中包括Cloudsim環(huán)境的配置,資源調(diào)度算法的嵌入和仿真結果的分析。

一、配置Cloudsim環(huán)境

1、首先介紹Cloudsim環(huán)境的配置

1.1、Cloudsim的運行需要Java環(huán)境,所以需要下載JDK和Cloudsim

JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html

Cloudsim:http://code.google.com/p/cloudsim/downloads/

1.2、JDK的安裝和配置

http://jingyan.baidu.com/article/f96699bb8b38e0894e3c1bef.html

注意安裝路徑不要出現(xiàn)漢字,否則運行程序時可能會出現(xiàn)未知錯誤。

1.3、Cloudsim的安裝和配置

將下載的Cloudsim解壓縮,解壓路徑中也不要出現(xiàn)漢字。比如:D:\program files\。在環(huán)境變量ClassPath中加入D:\program files\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-3.0.3.jar;

D:\program files\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-examples-3.0.3.jar;

D:\program files\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-3.0.3-sources.jar;

D:\program files\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-examples-3.0.3-sources.jar;

至此已經(jīng)完成Cloudsim的配置

1.4、安裝eclipse,并將Cloudsim平臺導入eclipse

解壓縮得到的是一個Java工程,即Cloudsim仿真平臺。因為cloudsim是開源的,所以給我們提供了它的所有源碼。我們可以根據(jù)自己的需要,修改Cloudsim,重新編譯,獲得符合自己需求自己的仿真平臺。而使用eclipse工具能更便利的開發(fā)。eclipse的安裝過程不再贅述。本文只簡單說明導入Cloudsim過程。

打開eclipse,新建Java Project。取消Use default location選項。將cloudsim的路徑加入。單擊Finish即可。如下圖:

使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

此時cloudsim的正個項目代碼都已經(jīng)導入到新建工程中,Cloudsim自帶了一些示例程序,選擇任意一個運行,將會在Console窗口打印程序運行狀態(tài)。若果配置沒有出錯,會出現(xiàn)類似下圖情況。

使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

此時Cloudsim的環(huán)境搭建已經(jīng)完成。下一步就是在Cloudsim平臺上實現(xiàn)自己的資源調(diào)度算法了。

#p#

二、實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

1.Cloudsim體系結構及核心類

CloudSim是一款云計算仿真軟件,其由澳大利亞墨爾本大學網(wǎng)格實驗室和Gridbus項目于2009年推出,它是一個函數(shù)庫,可在Windows和Linux系統(tǒng)上跨平臺運行,CloudSim的體系結構主要分為四個層次,如圖1所示:

使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

圖1 Cloudsim 體系結構

Cloudsim仿真層為云計算的虛擬數(shù)據(jù)中心環(huán)境的配置和仿真提供支持,包括虛擬機、內(nèi)存、容量及帶寬的接口,該層用于主機分配到虛擬機的策略研究,并通過擴展核心的虛擬機調(diào)度函數(shù)實現(xiàn)。

Cloudsim最上層是用戶代碼層,該層提供一些基本的實體,如主機、應用、虛擬機,用戶數(shù)和應用類型,以及代理調(diào)度策略等。通過擴展這些實體,云應用開發(fā)人員可以在該層開發(fā)各種用戶需求分布、應用配置、云可用性場景等應用調(diào)度技術,并執(zhí)行Cloudsim支持的云配置的Robust測試。

通過擴展Cloudsim提供的基本功能,研究者能基于特定環(huán)境和配置進行測試,完成云計算關鍵技術的開發(fā)研究。

CloudSim繼承了GridSim并支持云計算的研究和開發(fā),CloudSim的組件工具均為開源的。其中CloudSim具有兩個獨特功能:

***,提供虛擬化的引擎,使用戶可在數(shù)據(jù)中心的節(jié)點上建立和管理獨立的、協(xié)同的虛擬化服務;

第二,在對虛擬化服務分配處理核心時,可在時間共享和空間共享之間靈活切換。

在CloudSim函數(shù)庫中有幾個主要核心類,如表1所示:

 

使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

表1 Cloudsim主要核心類

2.Cloudsim工作模型

在云數(shù)據(jù)中心,將特定應用的虛擬機分配給主機由虛擬機分配控制器(VmAllocationPolicy)完成,Cloudsim在主機層和虛擬機層都實現(xiàn)了基于時間共享和空間共享的調(diào)度策略。

通常情況下,來自不同用戶的任務相對獨立,假設有m個用戶User={User1, User2,…, Userm},n個任務Task={t1,t2,…,tn},n個虛擬化資源VM={VM1,VM2,…VMn},以及p個數(shù)據(jù)中心 Datacenter={Datacenter1, Datacenter2,…Datacenterp},Cloudsim的工作模型如圖2所示:

使用Cloudsim實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

圖2 Cloudsim的工作模型

其中,CIS(Cloud Information Service)將用戶請求映射到合適的云服務提供商,DatacenterBroker模擬SaaS提供商代理,根據(jù)QoS的需求協(xié)商資源和服務的分配策略。VmScheduler是實現(xiàn)主機組件的抽象類,模擬虛擬機的分配調(diào)度策略,擴展此抽象類能調(diào)整處理器的共享策略。 VmAllocationPolicy代表虛擬機監(jiān)視器調(diào)度策略,該策略用于將虛擬機分配給主機。

3.實現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

開始仿真模擬時,首先需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)中心,然后再數(shù)據(jù)中心中創(chuàng)建CPU、內(nèi)存等資源,此時只需要向代理中心注冊資源信息,用戶就可以使用數(shù)據(jù)中心的資源進行仿真模擬。

在仿真資源分配試驗中,其步驟及其各個步驟中的代碼如下:

(1) 初始化Cloudsim包,代碼如下:

  1. Int num_user= 1 ; //定義用戶數(shù)量 
  2. Calendar calendar=Calendar.getInstance(); 
  3. boolean trace_flag=false
  4. CloudSim.init(num_user, calendar, trace_flag); //初始化CloudSim包 

(2)創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心(Datacenter),代碼如下所示:

  1. DataCenter datacenter()=createDatacenter("Datacenter_0"); 

(3) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心代理(Broker),代碼如下所示:

  1. DatacenterBroker broker=createBroker(); 
  2. Int brokerId=broker.get_id(); 

(4) 創(chuàng)建虛擬機,代碼如下所示:

  1. vmlist=new VirtualMachineList(); //創(chuàng)建虛擬機列表 
  2. Vmvm=new Vm(vmid, brokerld, mips, PesNumber, ram, bw, size, 
  3. vmm,new CloudletSchedulerTimeShared()); //創(chuàng)建虛擬機 
  4. vmlist.add(vm); //加入虛擬機列表 
  5. broker.submitVMList(vmlist);//提交虛擬機列表 

(5) 創(chuàng)建云任務,代碼如下所示:

  1. cloudletList = new CloudletList();//創(chuàng)建云任務列表 
  2. Cloudlet cloudlet=new Cloudlet(id, length, file_size, output_size); 
  3. cloudlet.setUserlD(brokerld); 
  4. …… 
  5. cloudletList.add(cloudlet); //將任務加入任務列表 
  6. …… 
  7. broker.submitCloudletList(cloudletList);//向代理提交任務列表 

(6) 執(zhí)行資源調(diào)度算法,完成任務到虛擬機的映射,代碼如下所示:

  1. broker. bindCloudletsToVms(); 

(7) 啟動仿真程序,代碼如下所示:

  1. CloudSim.startSimulation(); 

(8) 打印仿真結果,代碼如下所示:

  1. List<Cloudlet> newList = broker.getCloudletReceivedList(); 
  2. CloudSim.stopSimulation(); 
  3. printCloudletList(newList); 

注:任務到虛擬機的映射是由DatacenterBroker類中的bindCloudletsToVms()函數(shù)實現(xiàn)。該函數(shù)根據(jù)不同的策略來實現(xiàn)任務的映射。在《云計算》劉鵬著的示例中,提供了兩種映射算法,一種是作業(yè)順序分配的算法、另一種是以總完成時間最短為導向的貪心算法。本人的目標是基于多維QoS的資源調(diào)度算法,所以重載了云任務Cloudlet類,在類中增加了與QoS相關的屬性,比如資源需求、QoS 需求、作業(yè)優(yōu)先級等。然后在資源分配函數(shù)中根據(jù)這些屬性的值,選定分配策略,來完成任務到虛擬機的映射。另外個人認為,在資源調(diào)度層面,并不需要指定每維 QoS的具體來源、具體意義,映射算法中只需要將其作為一個參數(shù)做相應的運算即可。

博文出處:http://blog.csdn.net/hanchaoqi/article/details/36043879

http://blog.csdn.net/hanchaoqi/article/details/36199299

 

責任編輯:Ophira 來源: 個人博客
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