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CloudSim

CloudSim es un marco para el modelado y la simulación de infraestructuras y servicios de computación en la nube . [ 1 ] Originalmente construido principalmente en el Laboratorio...

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CloudSim es un marco para el modelado y la simulación de infraestructuras y servicios de computación en la nube . [ 1 ] Originalmente construido principalmente en el Laboratorio de Computación en la Nube y Sistemas Distribuidos (CLOUDS), [ 2 ] en la Universidad de Melbourne , Australia, CloudSim es un popular simulador de nube de código abierto en los campos de investigación y académico. CloudSim está escrito en el lenguaje de programación Java. La última versión de CloudSim es CloudSim v7.0.1 en GitHub. [ 3 ] CloudSim se puede utilizar para implementar escenarios de simulación basados ​​en Infraestructura como servicio, así como con su última versión ofrecida como Plataforma como servicio .

Extensiones de CloudSim

Inicialmente desarrollado como un simulador de nube independiente, CloudSim ha sido ampliado posteriormente por investigadores independientes.

  • GPUCloudSim [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] es una herramienta CloudSim mejorada para modelar infraestructuras en la nube y centros de datos basados ​​en GPU. Ofrece simulaciones para configuraciones multi-GPU, políticas de GPU personalizables, acceso remoto a GPU, etc. También analiza el impacto en el rendimiento y las interacciones dentro de entornos de GPU virtualizados.
  • CloudSim Plus [ 7 ] [ 8 ] es una bifurcación de CloudSim totalmente rediseñada que proporciona simulación de computación en la nube de propósito general y características exclusivas como: simulaciones multi-nube, escalado vertical y horizontal de VM, inyección y recuperación de fallas de host, simulaciones conjuntas conscientes de la energía y la red y más.
  • Aunque CloudSim en sí no tiene una interfaz gráfica de usuario , las extensiones como CloudReports [ 9 ] ofrecen una GUI para las simulaciones de CloudSim.
  • CloudSimEx [ 10 ] extiende CloudSim agregando capacidades de simulación MapReduce y simulaciones paralelas.
  • Cloud2Sim [ 11 ] [ 12 ] extiende CloudSim para ejecutarse en múltiples servidores distribuidos, aprovechando el marco de ejecución distribuida de Hazelcast .
  • RECAP DES [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] extiende el marco CloudSim Plus para modelar arquitecturas jerárquicas síncronas (como ElasticSearch ).
  • ThermoSim [ 16 ] [ 17 ] amplía el conjunto de herramientas CloudSim al incorporar características térmicas y utiliza un predictor de temperatura basado en aprendizaje profundo para nodos en la nube.

Referencias

  1. ↑ Calheiros RN, Ranjan R, Beloglazov A, De Rose CA, Buyya R (2011). "CloudSim: un conjunto de herramientas para el modelado y la simulación de entornos de computación en la nube y la evaluación de algoritmos de aprovisionamiento de recursos" (PDF) . Software: Practice and Experience . 41 (1): 23– 50. doi : 10.1002/spe.995 . hdl : 10923/23235 . S2CID 14970692 . 
  2. ↑ "El Laboratorio de Computación en la Nube y Sistemas Distribuidos (CLOUDS), Universidad de Melbourne" .
  3. ↑ "CloudSim Releases" . GitHub . 2 de febrero de 2023.
  4. ↑ "GPUCloudSim GitHub" . GitHub . 1 de diciembre de 2023.
  5. ↑ Siavashi, A., Momtazpour, M. (2019). "GPUCloudSim: una extensión de CloudSim para el modelado y la simulación de GPU en centros de datos en la nube". Journal of Supercomputing , 75, 2535–2561.
  6. ↑ Siavashi, A.; Momtazpour, M. (2023). "gVMP: Una heurística de ubicación conjunta multiobjetivo de VM y vGPU para la virtualización y desagregación de GPU basada en API remoting en centros de datos en la nube" . Journal of Parallel and Distributed Computing . 172 : 97–113 . doi : 10.1016/j.jpdc.2022.10.008 . ISSN 0743-7315 . 
  7. ↑ "Proyecto CloudSim Plus" . 28 de octubre de 2021.
  8. ↑ Silva Filho, Manoel; Oliveira, Raysa; Inácio, Pedro; Freire, Mario (8–12 de mayo de 2017). CloudSim Plus: un marco de simulación de computación en la nube que aplica principios de ingeniería de software para mejorar la modularidad, la extensibilidad y la corrección . Simposio internacional IFIP/IEEE sobre gestión integrada de redes, 2017. Lisboa. pág. 7. doi : 10.23919/INM.2017.7987304 . 
  9. ↑ Sá, Thiago Teixeira; Calheiros, Rodrigo N.; Gomes, Danielo G. (2014). «CloudReports: Una herramienta de simulación extensible para entornos de computación en la nube con conciencia energética». Computación en la nube . Comunicaciones y redes informáticas. En Computación en la nube, Springer International Publishing. pp. 127–142 . doi : 10.1007/978-3-319-10530-7_6 . ISBN  978-3-319-10529-1.
  10. ↑ "Proyecto CloudSimEx" . GitHub . 6 de agosto de 2018.
  11. ↑ Kathiravelu, Pradeeban; Veiga, Luís (9 de septiembre de 2014). Simulaciones concurrentes y distribuidas de CloudSim . 22.º Simposio Internacional IEEE sobre Modelado, Análisis y Simulación de Sistemas Informáticos y de Telecomunicaciones (MASCOTS). París. pp. 490–493 . doi : 10.1109/MASCOTS.2014.70 . 
  12. ↑ Kathiravelu, Pradeeban; Veiga, Luís (8 de diciembre de 2014). Un simulador distribuido adaptativo para algoritmos y arquitecturas de nube y MapReduce . IEEE/ACM 7.ª Conferencia Internacional sobre Computación en la Nube y de Utilidad (UCC), 2014. Londres. págs. 79–88 . doi : 10.1109/UCC.2014.16 . 
  13. ↑ "Repositorio RECAP DES" .
  14. ↑ M. Bendechache, S. Svorobej, PT Endo, M. Marino, E. Ares, J. Byrne y T. Lynn, "Modelado y simulación de ElasticSearch usando CloudSim", Simposio internacional sobre simulación distribuida y aplicaciones en tiempo real, 2019.
  15. ↑ M. Bendechache, I. Silva, G. Santos, A. Guedes, S. Svorobej, M. Marino, E. Ares, J. Byrne, PT Endo y T. Lynn, "Análisis de la confiabilidad y el rendimiento de una aplicación real de Elastic Search", Simposio Latinoamericano sobre Computación Confiable, 2019.
  16. ^ Gill, Sukhpal Singh; Tuli, Shreshth; Toosi, Adel Nadjaran; Cuadrado, Félix; Garraghan, Peter; Bahson, Rami; Lutfiyya, Hanan; Sakellariou, Rizos; Rana, Omer; Dustdar, Schahram; Buyya, Rajkumar (agosto de 2020). «Repositorio ThermoSim» . Revista de Sistemas y Software . 166 110596. arXiv : 2004.08131 . doi : 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 y Rajkumar Buyya, ThermoSim: marco basado en aprendizaje profundo para modelado y simulación de gestión de recursos con reconocimiento térmico para entornos de computación en la nube, Journal of Systems and Software (JSS), volumen 166, páginas: 1–20, ISSN 0164-1212 , Elsevier Press, Ámsterdam, Países Bajos, agosto de 2020. 
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