CloudSim é um framework para modelação e simulação de infraestruturas e serviços de computação em nuvem. Originalmente criado nos laboratórios "Cloud Computing and Distributed Systems" (CLOUDS) na Universidade Australiana de Melbourne.
CloudSim se tornou um dos mais populares simuladores de nuvem de código aberto nas áreas de pesquisa cientifica e acadêmica. Ele é escrito completamente em Java, tendo sua última versão a v7.0.0, disponível no GitHub. O CloudSim é perfeito para implementar simulações em cenários baseados em Iaas (Infrastructure as a Service) e Paas (Platform as a Service), então, comece por aqui.
Extensões do CloudSim Inicialmente desenvolvido como um simulador de nuvem autônomo, o CloudSim foi posteriormente expandido por pesquisadores independentes.
GPUCloudSim é uma ferramenta CloudSim melhorada para modelar infraestruturas em nuvem e data centers baseados em GPU. Ele oferece simulações para configurações multi-GPUs, políticas de GPU customizáveis, GPU remota, etc. Além de que ele examina o impacto de performance e interações com os ambientes de GPU virtuais.
O CloudSim Plus é uma fork totalmente reprojetada do CloudSim que fornece simulação de computação em nuvem de uso geral e recursos exclusivos, como: simulações de várias nuvens, dimensionamento vertical e horizontal de VM, injeção e recuperação de falhas de host, simulações conjuntas de energia e rede e muito mais. Embora o próprio CloudSim não tenha uma interface gráfica, extensões como o CloudReports oferecem uma GUI (Graphical User Interface) para simulações do CloudSim. O CloudSimEx estende o CloudSim adicionando recursos de simulação MapReduce e simulações paralelas. O Cloud2Sim estende o CloudSim para execução em vários servidores distribuídos, aproveitando a estrutura de execução distribuída Hazelcast . RECAP DES estende a estrutura CloudSim Plus para modelar arquiteturas hierárquicas síncronas (como ElasticSearch). O ThermoSim Sukhpal Singh Gill, Shreshth Tuli, Adel Nadjaran Toosi, Felix Cuadrado, Peter Garraghan, Rami Bahsoon, Hanan Lutfiyya, Rizos Sakellariou, Omer Rana, Schahram Dustdar, and Rajkumar Buyya, ThermoSim: Deep Learning based Framework for Modeling and Simulation of Thermal-aware Resource Management for Cloud Computing Environments, Journal of Systems and Software (JSS), Volume 166, Pages: 1–20, , Elsevier Press, Amsterdam, the Netherlands, August 2020. estende o kit de ferramentas CloudSim incorporando características térmicas e usa o preditor de temperatura baseado em aprendizado profundo para nodes de nuvem.
Referências
Fontes
Siavashi, A., Momtazpour, M. (2019). "GPUCloudSim: an extension of CloudSim for modeling and simulation of GPUs in cloud data centers". Journal of Supercomputing, 75, 2535–2561.
M. Bendechache, S. Svorobej, P. T. Endo, M. Marino, E. Ares, J. Byrne and T. Lynn, "Modelling and Simulation of ElasticSearch using CloudSim," International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications, 2019. M. Bendechache, I. Silva, G. Santos, A. Guedes, S. Svorobej, M. Marino, E. Ares, J. Byrne, P. T. Endo and T. Lynn, "Analysing dependability and performance of a real-world Elastic Search application," Latin-America Symposium on Dependable Computing, 2019.
Sukhpal Singh Gill, Shreshth Tuli, Adel Nadjaran Toosi, Felix Cuadrado, Peter Garraghan, Rami Bahsoon, Hanan Lutfiyya, Rizos Sakellariou, Omer Rana, Schahram Dustdar, and Rajkumar Buyya, ThermoSim: Deep Learning based Framework for Modeling and Simulation of Thermal-aware Resource Management for Cloud Computing Environments, Journal of Systems and Software (JSS), Volume 166, Pages: 1–20, , Elsevier Press, Amsterdam, the Netherlands, August 2020.
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