Cloudsim3.0仿真流程分析

如今,云计算技术愈加受到各界的关注。然而不同应用具有不同的组成、配置和部署需求,如何量化与比较这些应用模型的性能,从而提高云计算资源使用效率,成为重要的研究课题。文章简述了为解决此问题而开发的云仿真软件Cloud Sim,并以Cloud Sim 3.0为重点研究对象。文章重点阐述了仿真软件的仿真流程,并以仿真事件为焦点阐述了仿真流程中各仿真实体的变化情况,并结合实例进行说明。

基于CloudSim的作业调度算法评价模型设计与实现

针对云计算作业调度算法评价问题,引入经济学中的消费者均衡理论和帕累托最优理论,在Cloud Sim仿真框架中,构建一个云计算作业调度评价模型,为选择最优的作业调度算法提供决策支持。同时,针对Cloud Sim在用户交互上的不足,进行可视化扩展,使研究者能够直观地观测仿真结果。最后,在Cloud Sim上进行仿真实验,仿真结果表明,对于模拟的云计算服务,Cloud Sim自身提供的作业调度算法不是最优算法。

Cloudsim3.0仿真流程分析

文章研究了Cloudsim3.0仿真软件的仿真流程,并结合实例进行说明。

CloudSim云计算仿真工具研究及应用

介绍了云计算的仿真工具CloudSim,描述了其架构、工作原理、核心类库。对CloudSim模拟云环境进行了测试实验,通过实现一个自定义的云任务调度算法的扩展,说明了CloudSim的扩展仿真方法和过程,并在扩展平台下对算法性能进行了测试和分析。结果证明,CloudSim仿真的效率是比较优异的。

云仿真工具Cloudsim在虚拟机放置中的应用

研究了云仿真工具Cloudsim的体系结构、核心类和应用实例。对云计算中的虚拟机放置问题建立数学模型,引入一个新的近似算法——CF算法解决虚拟机放置问题。最后在Cloudsim平台上实现了对算法的仿真测试并和Cloudsim自带的FCFS算法进行对比。结果表明,适当地改进虚拟机放置算法,能有效提高云计算的资源利用率,且Cloudsim能够很好地支持扩展仿真,实现虚拟机放置算法的仿真工作。

云计算仿真平台CloudSim在资源分配研究中的应用

针对云计算环境的复杂性和资源分配的不确定性,评价云资源的调度分配策略、应用的工作负载都很难实现,墨尔本大学的学者提出的云计算仿真平台CloudSim,可以实现云计算系统的模拟和实验。对ClouSim的体系结构、开发流程进行了研究,在ClouSim平台下实现了云计算资源分配Min-Min算法的仿真,并将仿真结果与Round Robin算法进行比较。结果表明,Min-Min算法的任务最短执行时间和负载平衡性能均优于Round Robin算法。

云计算仿真工具CloudSim的研究与应用

分析云计算仿真工具Cloud Sim的体系结构、核心类库和仿真流程,通过在扩展后的Cloud Sim平台上对云任务调度算法进行仿真实验,验证了Cloud Sim进行云计算仿真实验的可行性。

基于CloudSim的仿真云平台构建研究

云计算相关研究需要在真实环境中验证其有效性和可靠性,这使得能够模拟真实云计算环境的仿真云平台成为当前研究的热点之一。文章从CloudSim的框架和核心类着手,构建了基于CloudSim的仿真云平台,并通过运行样例对平台的可用性进行了验证,为进一步开展云环境下的信任模型、算法调度研究奠定了基础。

基于CloudSim的分类负载均衡调度模型

针对传统的集群调度模型效率低下不足以满足用户需求的问题,提出一种基于CloudSim的分类负载均衡调度模型;首先,构建任务请求的指标体系以完成数学模型的建立;接着,采用基于模糊C均值聚类算法的改进算法对请求分类,即用改进的最小支撑树算法获取初始中心,有效性测度获取其分类个数,BP神经网络算法提高其学习能力;然后,采用两次分类的方法对服务器分类,预聚类对服务器进行功能预聚类,模糊关联聚类按处理负载能力对其分类;最后将分类调度模型在CloudSim下仿真实验,综合3种场景,相比于其他调度算法,分类调度模型的最大运行时间最低,资源利用率最高且最高至99%,结果表明该模型更具适应性和高效性,具有工程指导意义。

CloudSim中基于偏序关系的调度算法研究

云计算是在海量数据的存取研究中比较热门的技术,任务调度则是云计算中的一个关键技术.在云仿真平台CloudSim中,任务调度算法忽略了任务本身的依赖关系和优先级.给CloudSim任务添加了相关的依赖关系和优先级,并提出了带偏序关系的任务调度算法POA.

基于Cloudsim测试强化学习在云计算资源调度上的应用

云计算的资源调度是依据一定的策略将虚拟机资源分配给不同的计算任务的过程。合理的资源调度方法是提高资源利用率的关键,本文即应用强化学习的调度算法来处理虚拟机的调度问题,达到负载均衡、高效运算的目的。文中通过云仿真软件CloudSim模拟云计算环境测试强化学习算法的有效性,并通过实验数据分析算法的优缺点与改进方向。

云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究

介绍了云计算仿真工具cloudsim,在描述其架构的基础上,实现了cloudsim模拟云环境下调度策略的过程。引入蚁群算法,并基于蚁群算法实现了对cloudsim中调度策略的拓展,并与轮循、贪心等传统代数算法进行对比分析测试。结果表明,蚁群算法在应对云计算中海量任务和数据处理时,由于传统代数算法。

基于CloudSim云平台的任务调度与能耗分析研究

剖析了CloudSim云平台的仿真工作原理,重点阐述了层次模型。在此基础上,首先,以云计算环境下的任务调度为研究对象,并以任务执行时间为优化目标,提出了五种任务调度算法。其次,为了解决以上算法忽略主机能耗问题,为改善主机能耗,进一步研究了基于虚拟机迁移的节能技术,并对CloudSim云平台进行了功能扩展,实现了两种节能算法:基于CPU频率调整的DVFS算法及基于虚拟机迁移的静态阈值STH算法。最后,配置了具体的云仿真场景后,对提出的算法进行了仿真实验分析。结果表明,贪婪算法GSA得到的任务执行时间最少,而通过虚拟机迁移的动态算法STH比较DVFS算法能耗更少,但会发生少量的SLA违例,降低执行性能。

一种基于CloudSim的分级云存储仿真模型

随着云存储技术的发展,云存储平台解决了大数据存储与管理的难题。然而当数据量与用户量进一步扩大,系统性能要求逐步提升,需要对目前云存储环境中的数据存储管理技术进行深入的研究与改进。由于应用实际的云存储集群进行优化研究极易受到平台环境的限制,因此基于CloudSim实现了一个分级云存储的仿真模型TCSS,给出了一种三层次的设备分级组织结构,构建了完善的数据I/O业务处理与数据存储管理等功能结构。已经将所有拓展功能模块集成到了CloudSim仿真工具的CloudSim层中,用户可以依据TCSS模型,突破平台限制,完成云存储优化策略的建模与测试工作。

基于CloudSim的萤火虫算法优化与应用研究

针对萤火虫算法存在过早收敛、易陷入局部最优的问题,提出一种对荧光素值进行改进的优化算法。该方法通过将每个萤火虫的荧光素值作为计算萤火虫移动位置的参数来选出最佳移动位置,从而进行寻优。在Cloud Sim仿真平台上进行仿真实验后发现,改进后的算法在搜索精度与性能方面有显著的提升,且能够有效地防止出现收敛过快、目标函数值极易陷入局部最优的情况,缩短了完成任务的时间,提高了系统的处理能力。

基于Cloudsim开发云计算虚拟机资源调度算法

介绍Cloud Sim软件并分析了Cloud Sim的层次结构和主要类,分析资源调度算法的研究现状。描述Cloud Sim的仿真步骤并通过实验证明运用Cloud Sim开发云计算资源调度算法的可行性。

CloudSim3.0的安装和配置及仿真的分析和研究

云计算仿真软件CloudSim因为其良好的特性受到广泛的使用,而CloudSim的安装和配置及仿真的步骤比较繁琐,对于初学者来说不是一件容易的事,针对这一问题,文章主要对CloudSim的安装和配置及仿真的步骤进行了分析和研究,希望对云计算仿真软件CloudSim的学习有一定的借鉴作用。

基于Cloudsim平台上的启发式融合资源动态调度算法

基于Cloudsim云平台,针对其自带的资源调度算法的缺陷和现存已与Cloudsim结合的智能优化算法的不足,本文将根据食品安全预警本体模型规则,结合乳制品的分类处理,提出一种新型的启发式融合资源动态调度算法,实现在云平台的资源动态调度,实现优化的作业资源调度,旨在减少云端任务所执行的时间,提高效率,在保证负载相对平衡的前提下,提出一种云资源调度方法,该方法具有较快的调度速度,实现资源调度算法的优化。

基于CloudSim云计算仿真方法研究

随着云计算技术飞速发展,云计算模式下的应用服务需要复杂的组成、配置和部署条件.当系统和用户配置和需求产生变化时,评估云供应政策、应用工作负载模式和资源性能模式的性能将变得难以实现.云仿真平台Cloudsim:一个可伸缩的仿真工具集,可实现云计算系统和应用供应环境的模拟与仿真.通过一个案例,研究了基于Cloudsim平台证明了任务调度算法的正确性和动态调用的有效性.

一种基于改进人工鱼群的云计算任务调度算法

为提高云计算任务调度的效率,减少系统执行任务的最大完工时间以及成本,本文提出一种改进的人工鱼群任务调度算法(improved artificial fish swarm algorithm,IAFSA).首先,将反向学习策略应用于种群初始化和鱼群的行为选择中,以提高改进人工鱼群算法在迭代中的收敛速度和种群多样性.其次,将自适应全局-局部记忆机制引入到标准AFSA算法的觅食行为中,以进一步提高勘探能力.最后,增加了基于平均适应度的行为选择机制,以提供更合理的行为选择,减少算法的复杂性.通过使用CloudSim平台进行实验验证,分别测试在不同任务规模下IAFSA的算法效能.实验结果表明,改进人工鱼群算法在降低系统任务最大完工时间和成本上均表现出了显著的优势.