使用Cloudsim实现基于多维QoS的资源调度算法之二:实现基于多维QoS的资源调度算法

本文介绍了如何使用Cloudsim实现基于多维服务质量(QoS)的资源调度算法。首先,概述了Cloudsim的体系结构,接着详细展示了在仿真环境中创建数据中心、虚拟机、云任务的步骤,以及如何执行资源调度算法。关键在于通过扩展Cloudlet类以包含QoS相关属性,并在`bindCloudletsToVms()`函数中根据这些属性进行映射决策。

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1.Cloudsim体系结构及核心类
CloudSim是一款云计算仿真软件,其由澳大利亚墨尔本大学网格实验室和Gridbus项目于2009年推出,它是一个函数库,可在Windows和Linux系统上跨平台运行,CloudSim的体系结构主要分为四个层次,如图1所示:

图1 Cloudsim 体系结构
Cloudsim仿真层为云计算的虚拟数据中心环境的配置和仿真提供支持,包括虚拟机、内存、容量及带宽的接口,该层用于主机分配到虚拟机的策略研究,并通过扩展核心的虚拟机调度函数实现。
Cloudsim最上层是用户代码层,该层提供一些基本的实体,如主机、应用、虚拟机,用户数和应用类型,以及代理调度策略等。通过扩展这些实体,云应用开发人员可以在该层开发各种用户需求分布、应用配置、云可用性场景等应用调度技术,并执行Cloudsim支持的云配置的Robust测试。
通过扩展Cloudsim提供的基本功能,研究者能基于特定环境和配置进行测试,完成云计算关键技术的开发研究。
CloudSim继承了GridSim并支持云计算的研究和开发,CloudSim的组件工具均为开源的。其中CloudSim具有两个独特功能:
第一,提供虚拟化的引擎,使用户可在数据中心的节点上建立和管理独立的、协同的虚拟化服务;
第二,在对虚拟化服务分配处理核心时,可在时间共享和空间共享之间灵活切换。
在CloudSim函数库中有几个主要核心类,如表1所示:
以下是使用CloudSim实现基于多维QoS资源调度算法的示例代码: ```java import org.cloudbus.cloudsim.Cloudlet; import org.cloudbus.cloudsim.CloudletSchedulerSpaceShared; import org.cloudbus.cloudsim.Datacenter; import org.cloudbus.cloudsim.DatacenterBroker; import org.cloudbus.cloudsim.DatacenterCharacteristics; import org.cloudbus.cloudsim.Host; import org.cloudbus.cloudsim.Pe; import org.cloudbus.cloudsim.Storage; import org.cloudbus.cloudsim.Vm; import org.cloudbus.cloudsim.VmAllocationPolicySimple; import org.cloudbus.cloudsim.core.CloudSim; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.List; public class QoSResourceScheduling { public static void main(String[] args) { int numBrokers = 1; // 创建一个代理商 Calendar calendar = Calendar.getInstance(); boolean traceFlag = false; // 关闭日志跟踪 CloudSim.init(numBrokers, calendar, traceFlag); Datacenter datacenter = createDatacenter("Datacenter_0"); DatacenterBroker broker = createBroker(); int brokerId = broker.getId(); List<Vm> vms = createVms(brokerId); List<Cloudlet> cloudlets = createCloudlets(brokerId); broker.submitVmList(vms); broker.submitCloudletList(cloudlets); CloudSim.startSimulation(); List<Cloudlet> finishedCloudlets = broker.getCloudletReceivedList(); CloudSim.stopSimulation(); printCloudletResults(finishedCloudlets); } private static Datacenter createDatacenter(String name) { List<Host> hostList = new ArrayList<Host>(); List<Pe> peList = new ArrayList<Pe>(); int mips = 1000; peList.add(new Pe(0, new PeProvisionerSimple(mips))); int hostId = 0; int ram = 4096; // 主机内存(以MB为单位) long storage = 1000000; // 主机存储容量(以MB为单位) int bw = 10000; // 主机带宽 hostList.add(new Host(hostId, new RamProvisionerSimple(ram), new BwProvisionerSimple(bw), storage, peList, new VmSchedulerSpaceShared(peList))); String arch = "x86"; // 主机架构 String os = "Linux"; // 主机操作系统 String vmm = "Xen"; // 主机监视程序 double time_zone = 10.0; // 主机时区 double cost = 3.0; // 主机每秒的成本 double costPerMem = 0.05; // 主机每MB内存的成本 double costPerStorage = 0.1; // 主机每MB存储的成本 double costPerBw = 0.1; // 主机每Mbps带宽的成本 LinkedList<Storage> storageList = new LinkedList<Storage>(); DatacenterCharacteristics characteristics = new DatacenterCharacteristics(arch, os, vmm, hostList, time_zone, cost, costPerMem, costPerStorage, costPerBw); Datacenter datacenter = null; try { datacenter = new Datacenter(name, characteristics, new VmAllocationPolicySimple(hostList), storageList, 0); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return datacenter; } private static DatacenterBroker createBroker() { DatacenterBroker broker = null; try { broker = new DatacenterBroker("Broker"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return broker; } private static List<Vm> createVms(int brokerId) { List<Vm> vms = new ArrayList<Vm>(); int vmId = 0; int mips = 1000; int size = 10000; // 虚拟机大小(以字节为单位) int ram = 512; // 虚拟机内存(以MB为单位) long bw = 1000; // 虚拟机带宽 int pesNumber = 1; // 虚拟机处理单元数量 String vmm = "Xen"; // 虚拟机监视程序 for (int i = 0; i < 10; i++) { Vm vm = new Vm(vmId, brokerId, mips, pesNumber, ram, bw, size, vmm, new CloudletSchedulerSpaceShared()); vms.add(vm); vmId++; } return vms; } private static List<Cloudlet> createCloudlets(int brokerId) { List<Cloudlet> cloudlets = new ArrayList<Cloudlet>(); int cloudletId = 0; long length = 40000; // 执行云任务所需的MI数 long fileSize = 300; // 输入文件大小(以字节为单位) long outputSize = 300; // 输出文件大小(以字节为单位) UtilizationModel utilizationModel = new UtilizationModelFull(); for (int i = 0; i < 10; i++) { Cloudlet cloudlet = new Cloudlet(cloudletId, length, 1, fileSize, outputSize, utilizationModel, utilizationModel, utilizationModel); cloudlet.setUserId(brokerId); cloudlets.add(cloudlet); cloudletId++; } return cloudlets; } private static void printCloudletResults(List<Cloudlet> cloudlets) { System.out.println("Cloudlet ID\tStatus\tData center ID\tVM ID\tTime\tStart Time\tFinish Time"); for (Cloudlet cloudlet : cloudlets) { System.out.println(cloudlet.getCloudletId() + "\t" + cloudlet.getStatusString() + "\t" + cloudlet.getResourceId() + "\t" + cloudlet.getVmId() + "\t" + cloudlet.getActualCPUTime() + "\t" + cloudlet.getExecStartTime() + "\t" + cloudlet.getFinishTime()); } } } ``` 这是一个基于多维QoS资源调度算法的简单示例代码。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。希望对你有所帮助!
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