クラウドシム

CloudSimは、クラウドコンピューティングの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です。^[1]もともとは主にオーストラリアのメルボルン大学のクラウドコンピューティングおよび分散システム（CLOUDS）研究所^[2]で構築されたCloudSimは、研究および学術界で最も人気のあるオープンソース^{[引用が必要]クラウドシミュレーターの1つになりました。CloudSimは完全にJavaで書かれています。CloudSimの最新バージョンは、GitHubのCloudSim v6.0.0-betaです。}^[3] Cloudsimは、サービスとしてのインフラストラクチャとサービスとしての最新バージョンのプラットフォームに基づくシミュレーションシナリオの実装に適しているので、ここから始めましょう。

CloudSim拡張機能

CloudSim は当初スタンドアロンのクラウドシミュレーターとして開発されましたが、独立した研究者によってさらに拡張されました。

GPUCloudSim ^[4]^[5]^[6]は、GPUベースのクラウドインフラストラクチャとデータセンターをモデル化するための拡張CloudSimツールです。マルチGPUセットアップ、カスタマイズ可能なGPUポリシー、GPUリモート処理などのシミュレーションを提供します。また、仮想化されたGPU環境内でのパフォーマンスの影響と相互作用を調べます。

CloudSim Plus ^[7]^[8]は、汎用クラウドコンピューティングシミュレーションと、マルチクラウドシミュレーション、垂直および水平VMスケーリング、ホスト障害注入と回復、電力とネットワークを考慮した共同シミュレーションなどの独自の機能を提供する、完全に再設計されたCloudSimフォークです。
CloudSim自体にはグラフィカルユーザーインターフェースはありませんが、CloudReports ^[9]などの拡張機能はCloudSimシミュレーション用のGUIを提供します。
CloudSimEx ^[10]は、MapReduceシミュレーション機能と並列シミュレーションを追加することでCloudSimを拡張します。
Cloud2Sim ^[11]^[12]は、Hazelcast分散実行フレームワークを活用して、CloudSimを複数の分散サーバー上で実行できるように拡張します。
RECAP DES ^[13]^[14]^[15]はCloudSim Plusフレームワークを拡張して、同期階層アーキテクチャ（ElasticSearchなど）をモデル化します。
ThermoSim ^[16]^[17]は、熱特性を組み込むことでCloudSimツールキットを拡張し、クラウドノードにディープラーニングベースの温度予測器を使用します。

参考文献

^ Calheiros RN、Ranjan R、Beloglazov A、De Rose CA、Buyya R (2011)。「CloudSim: クラウドコンピューティング環境のモデリングとシミュレーション、およびリソースプロビジョニングアルゴリズムの評価のためのツールキット」( PDF)。ソフトウェア: 実践と経験。41 (1) : 23–50。doi : 10.1002 /spe.995。hdl :10923/23235。S2CID 14970692 。
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外部リンク

公式サイト

[:0-1] Calheiros RN、Ranjan R、Beloglazov A、De Rose CA、Buyya R (2011)。「CloudSim: クラウドコンピューティング環境のモデリングとシミュレーション、およびリソースプロビジョニングアルゴリズムの評価のためのツールキット」( PDF)。ソフトウェア: 実践と経験。41 (1) : 23–50。doi : 10.1002 /spe.995。hdl :10923/23235。S2CID 14970692 。

[2] 「メルボルン大学クラウドコンピューティングおよび分散システム（CLOUDS）研究所」。

[3] “CloudSimE”. GitHub . 2023年2月2日.

[4] “GPUCloudSim GitHub”. GitHub . 2023年12月1日.

[5] Siavashi, A., Momtazpour, M. (2019). 「GPUCloudSim: クラウドデータセンターの GPU のモデリングとシミュレーションのための CloudSim の拡張機能」Journal of Supercomputing、75、2535–2561。

[6] ^ Siavashi, A.; Momtazpour, M. (2023). 「 gVMP : クラウドデータセンターにおける API リモートベースの GPU 仮想化および分散化のための多目的 VM および vGPU 配置ヒューリスティック」。Journal of Parallel and Distributed Computing。172 : 97–113。doi :10.1016/ j.jpdc.2022.10.008。ISSN 0743-7315 。

[7] 「CloudSim Plus プロジェクト」。2021 年 10 月 28 日。

[8] Silva Filho, Manoel; Oliveira, Raysa; Inácio, Pedro; Freire, Mario (2017 年 5 月 8 ～ 12 日)。CloudSim Plus: モジュール性、拡張性、正確性の向上のためにソフトウェアエンジニアリングの原則を追求するクラウドコンピューティングシミュレーションフレームワーク。IFIP/IEEE 国際統合ネットワーク管理シンポジウム、2017 年。リスボン。p. 7。doi : 10.23919/INM.2017.7987304。

[9] Sá, Thiago Teixeira; Calheiros, Rodrigo N.; Gomes., Danielo G. (2014). 「CloudReports: エネルギーを考慮したクラウドコンピューティング環境向けの拡張可能なシミュレーションツール」。クラウドコンピューティング。コンピュータ通信とネットワーク。クラウドコンピューティング、 Springer International Publishing。pp. 127–142。doi :10.1007 / 978-3-319-10530-7_6。ISBN 978-3-319-10529-1。

[10] 「CloudSimEx プロジェクト」。GitHub。2018年8 月 6 日。

[11] ^ Kathiravelu , Pradeeban; Veiga, Luís (2014 年 9 月 9 日)。同時実行および分散 CloudSim シミュレーション。IEEE 22nd International Symposium on Modelling, Analysis & Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS)。パリ。pp. 490–493。doi :10.1109/MASCOTS.2014.70。

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[13] 「RECAP DES リポジトリ」。

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[15] M. Bendechache、I. Silva、G. Santos、A. Guedes、S. Svorobej、M. Marino、E. Ares、J. Byrne、PT Endo、T. Lynn、「実際の Elastic Search アプリケーションの信頼性とパフォーマンスの分析」、Latin-America Symposium on Dependable Computing、2019 年。

[16] ギル、スクパル・シン;トゥーリ、シュレス。トゥーシ、アデル・ナジャラン。クアドラード、フェリックス。ガラガン、ピーター。バスーン、ラミ。ハナン、ルトフィーヤ。サケラリオウ、リゾス。ラナ、オメル。ダストダール、シャーラム。ブヤ、ラージクマール（2020年8月）。「ThermoSim リポジトリ」。システムとソフトウェアのジャーナル。166 : 110596.arXiv : 2004.08131。土井：10.1016/j.jss.2020.110596。S2CID 215814095。

[17] Sukhpal Singh Gill、Shreshth Tuli、Adel Nadjaran Toosi、Felix Cuadrado、Peter Garraghan、Rami Bahsoon、hanan Lutfiyya、Rizos Sakellariou、Omer Rana、Schahram Dustdar、Rajkumar Buyya、ThermoSim: 熱のモデリングとシミュレーションのための深層学習ベースのフレームワーククラウドコンピューティング環境向けのリソース管理を意識した、Journal of Systems and Software (JSS)、第 166 巻、ページ: 1 ～ 20、ISSN 0164-1212、Elsevier Press、アムステルダム、オランダ、2020 年 8 月。