SimCloud仿真云计算平台简介
安世亚太仿真云平台pera.simcloud
产品iProducts 栏目编辑|孟圆mengy@安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud文|安世亚太全球新一轮产业变革蓬勃兴起，制造业重新成为全球经济发展的焦点,产品设计研发能力是广大制造业的核心竞争力。
首先,随着产品的复杂程度不断提高，三维设计分析越来越普遍，对三维桌面显示提出了越来越高的要求；其次,在企业长期发展中，产生了大量产品研发知识，有效管理和充分应用这些研发知识是提升企业整体研发能力的必要途径；随着工程仿真技术在产品研发中应用的广泛深入，仿真分析计算成为企业产品研发的重要技术手段。
随着产品的复杂性不断增高，仿真分析计算工作量和需求量越来越大，同时基于高速互联的 HPC（高性能计算）集群的日益片花化，可以说基于 HPC 集群的大型仿真时代已经到来。
Pera.SimCloud基于各类IT基础资源，采用云计算技术将各种2D/3D 桌面资源、CAE工具资源、仿真专家资源、仿真应用和仿真知识服务化，打造面向仿真领域的工业云平台，为中国制造业建立仿真生态环境。
一、平台架构Pera.SimCloud云平台面向产业集群的中小企业、龙头企业的配套企业、大型企业轻量级用户和个人工作者，将高性能计算资源、存储资源、2D/3D图形显示资源、仿真CAE工具和仿真应用封装，以服务的方式向用户提供，实现仿真硬件资源、软件资源的按需使用。
平台通过将仿真技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化和再封装，形成面向特定行业、特定场景的工业 APP和智能知识插件，为用户提供高度封装，工具与知识集成的APP，支持参数化设计仿真，有效实现仿真知识的沉淀和重用。
平台支持用户完成从设计建模、到前处理、求解计算、后处理和优化2019年第9期-27-投稿邮箱cadcam@ IMCHINA@-28-产品 iProduct栏目编辑|孟圆mengy@的全过程。
用户不需购买任何CAE 工具、计算、存储及网络等工具设备，只需一台可以上网的机器即可完成仿真分析工作。
SimCloud仿真云计算平台简介
SimCloud仿真云计算平台简介SimCloud仿真云计算平台是将CAE/CFD等仿真应用、高性能计算集群管理、SOA （Service-Oriented Architecture，面向服务架构）等IT技术高度融合的企业级高性能计算中心软件系统方案。
下面我们可以从多个角度分享、剖析这个全新的云计算平台：(1)网络架构平台的整体网络架构如下图所示：平台架构的中心是仿真云管理门户，它负责联通客户端与HPC集群，实现AD用户管理、邮件服务、仿真流程/数据管理、仿真数据存储等功能的表现层服务。
仿真云管理门户的左侧主要是HPC集群及相关附属设备，右侧主要是各种类型的仿真应用（图中仅为示例，可拓展至所有仿真应用客户端）。
(2)功能架构SimCloud平台的功能架构可以分为资源层、服务层、业务层与表现层，具体如下图所示：资源层主要负责整合硬件资源、网络资源与软件资源，Windows HPC架构下的SimCloud 平台主要利用Windows HPC Server操作系统进行这一整合工作，通过.NET服务将仿真软件封装成Web Service接口；服务层封装了HPC Server、Email Server、FTP Server、AD Server等服务器角色功能，为整个平台提供丰富的服务接口与扩展功能接口；业务层囊括了用户管理、作业管理、数据管理、邮件通知、调度策略管理、系统资源管理、日志管理、统计报表等业务功能，并为PLM等工作流系统提供业务流程扩展接口；表现层通过SimCloud仿真云管理门户，以Web Portal的方式统一整合了任务提交、资源监控、管理作业、文件传输、License管理、使用统计、用户管理、决策分析等一系列应用功能。
(3)工作流程SimCloud仿真云计算平台操作便捷、功能丰富，针对不同角色的使用人员，工作流程各有差异，典型角色如仿真用户、平台管理员的简单工作流程如下图所示：一般仿真用户可以使用企业域用户帐号登录SimCloud仿真云管理门户，通过简单操作之后即可将仿真任务提交到HPC集群头节点，头节点遵循既定任务调度策略，根据当前硬件资源利用情况以及仿真软件License使用情况，提交任务至计算队列并进行自动的任务分配，计算完成后，计算节点整合仿真数据，通过邮件通知仿真用户，用户即可从SimCloud门户获取仿真结果文件。
云计算仿真工具CloudSim的研究与应用
云计算仿真工具CloudSim的研究与应用摘要云计算仿真工具CloudSim是一种用于模拟云计算环境的工具，它可以帮助研究人员和开发者预测云计算的性能和行为，从而评估不同的云计算策略。
本文首先介绍了CloudSim的基本原理与结构，然后探讨了CloudSim的主要应用场景、常见模拟实验和评估指标。
接着，本文进行了对CloudSim进行实验仿真的案例分析，进一步阐述了CloudSim的使用方法和实验效果。
最后，本文讨论了CloudSim的未来发展方向，包括针对新型云计算场景的改进和拓展以及与其他仿真工具的结合。
关键词：云计算，仿真工具，CloudSim，应用场景，实验仿真，性能评估AbstractCloudSim is a simulation tool used to model cloud computing environments. It enables researchers and developers to predict the performance and behavior of cloud computing systems, and evaluate different cloud computing strategies. This paper first introduces the basic principles andstructure of CloudSim, and then explores its main application scenarios, common simulation experiments, and evaluation metrics. Next, this paper analyzes a case study of CloudSim simulation experiments, further elaborating on the usage and performance of CloudSim. Finally, this paper discusses the future development direction of CloudSim, including improvements and extensions for new cloud computing scenarios, and integration with other simulation tools.Keywords: cloud computing, simulation tool, CloudSim, application scenario, simulation experiment, performanceevaluation引言随着云计算技术的逐步成熟，云计算已经越来越成为企业和组织的首选技术之一。
云计算仿真平台CloudSim在资源分配研究中的应用
云计算仿真平台CloudSim在资源分配研究中的应用摘要：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MinMin算法的仿真，并将仿真结果与Round Robin算法进行比较。
结果表明，MinMin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。
关键词：云计算；Cloudsim；资源分配；MinMin算法云计算作为下一代数据中心，其目的是将有效的、可扩展的基础设施（Infrastructure as a Service，简称IaaS）、应用平台（Platform as a Service，简称PaaS）和应用软件（Software as a Service，简称SaaS）作为服务以按需付费的方式提供给用户，实现资源的动态、灵活应用。
云计算模式下的应用服务都有复杂的组件、配置和部署条件，当系统配置和用户需求处于动态变化的情况下，评价云资源的调度分配策略、应用的工作负载模式和资源性能模式的性能是很难实现的。
为解决此问题，墨尔本大学Rajkumar Buyya等学者提出了云仿真平台CloudSim，用以实现云计算系统和应用资源调度的模拟与仿真。
1 云计算1.1 云计算的概念2009年伯克利的M. Armbrust等学者在一份报告中指出：“云计算，计算作为工具的长期战略很有可能改变大多数的IT产业，使得软件成为更具吸引力的服务”。
云计算的目的是通过架构下一代数据中心作为虚拟服务的硬件和软件设施，使用户能从世界的任何地方获得和部署应用程序。
云计算是由分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）演进发展，并在商业上实现的计算机概念，其本质是数据共享计算模式与服务共享计算模式的结合体，是下一代计算模式的发展方向。
云计算仿真工具CloudSim的研究与应用
云计算仿真工具CloudSim的研究与应用作者：何婧媛来源：《科技资讯》2016年第02期摘要：分析云计算仿真工具CloudSim的体系结构、核心类库和仿真流程，通过在扩展后的CloudSim平台上对云任务调度算法进行仿真实验，验证了CloudSim进行云计算仿真实验的可行性。
关键词：云计算仿真工具 CloudSim中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）01（b）-0000-00随着云计算技术和云服务的迅猛发展，急需寻求一种云计算环境下分布式系统模拟器实现云计算试验的模拟。
本文在分析云计算仿真工具CloudSim体系结构、核心类和仿真流程的基础上，对扩展和重编译的CloudSim进行了云任务调度算法的测试，并对结果进行了记录和分析，验证了CloudSim进行云计算仿真实验的可行性[1]。
1 CloudSim简介CloudSim是云计算技术出现后推出的一种通用性和可扩展性较好的云计算仿真软件，主要是对云环境下的资源分配以及服务调度来进行性能的测试和优化等研究，它的出现对云计算算法、方法和服务的发展都是十分有利的。
CloudSim体现了云计算中虚拟化技术，在扩展部分通过一系列接口来提供基于数据中心的虚拟化技术和虚拟化云的建模及仿真，同时还提供了资源的监测以及主机到虚拟机的映射 [2]。
CloudSim是一款开源软件，可运行在Windows系统和Linux系统上，还可以根据需要进行扩展，以满足不同用户的不同需求。
1.1 CloudSim体系结构CloudSim采用的是分层体系结构，CloudSim发展到今天的版本，主要由CloudSim核心模拟引擎、CloudSim和UserCode三层组成。
（1） CloudSim核心模拟引擎CloudSim模拟引擎包含以下一些类：CloudSim类、FutureQueueq类、DeferredQueue类、SimEvent类、SimEntity类、CloudSimTags类、CloudInformationService（CIS）类、CloudSimShutdown类.。
CloudSim3.0的安装和配置及仿真的分析和研究
2018年第6期信息通信2018 (总第186 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 186) CloudSim3.0的安装和配置及仿真的分析和研究李梦雪，王静(郑州信息工程职业学院，河南郑州450121)摘要：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的学刁有一定的借鉴作用。
关键词:CloudSim;仿真软件;调度算法中图分类号:TP313 文献标识码:A文章编号:1673-1131( 2018 )06-0077-021 CloudSim简介云计算仿真平台CloudSim诞生于澳大利亚墨尔本大学的网格实验室，支持云计算的基础设施的建模和仿真[11，能跨平台运行，如Linux和Windows系统等，很好地扩展了云计算算法提升了算法的效率。
组件工具的开源性，为用户减少了开发资金。
所以CloudSim平台一经推出就备受业界青睐，而要进一步研究云计算的仿真实验，那么首先要进行CloudSim 的安装和配置，其次还要了解平台的仿真流程。
本文主要针对这一部分进行探讨和研究。
2 C loudSim平台的安装和配置安装和配置CloudSim大概分为如下几步:①java环境配置;②eclipse安装;③CloudSim环境配置;④CloudSim导入;⑤运行实例如CloudSlimExampleljava进行配置检验®。
2.1 Java环塊配置配置java环境的前提是安装JDK，JDK的版本很多，本文选取的版本是jdkl,6.0_43。
右键单击“计算机”选择“属性”中的“髙级”选项卡，打开“环境变量”对话框，在“系统变量”变量名中查看有没有JAVA_HOME、CLASSPATH和PATH三个选项，如果不存在则新建，如果存在则进行编辑即可，添加的部分加到变量值的最开始部分。
CloudSim云仿真器
CloudSim云仿真器CloudSim云仿真器1.简介 CloudSim：通用的和可扩展的模拟框架，支持模拟新兴的云计算基础设施和管理服务。
有如下功能：支持建模和安装大规模云计算基础设施，包括在单一物理计算节点和java虚拟机上的数据中心。
可对数据中心，服务代理，调度和分配策略进行建模。
提供虚拟引擎，有助于在一个数据中心节点上创建和管理多个，独立和协同的虚拟服务。
可以灵活地在共享空间和共享时间分配的处理核心之间切换。
1.简介优点:基于模拟的方法允许用户反复测试他们的服务，而不需要大量资金耗费，并能够在部署之前调节性能瓶颈。
仿真器能够帮助服务提供者优化资源访问耗费以便提高收益。
利用现有的模拟库GridSim和SimJava来解决系统的底层需求。
比如，通过使用SimJa va，我们避免重新执行事件处理和组件之间的消息传送，这节省了许多软件工程和测试的时间。
2. CloudSim体系结构在体系结构上，CloudSim仿真器采用分层的结构，自底向上由SimJava，GridSim，CloudSim，用户代码四个层次组成SimJava最底层的是离散事件模拟引擎SimJava，它负责执行高层模拟框架的核心功能，比如：查询和处理事件，系统组件的创建(服务、客户端、数据中心、代理和虚拟机)，在不同组件之间的通信，模拟时钟的管理。
GridSim在SimJava上面是GridSim，支持高层软件组件，建模多个网格基础设施，包括网络和网络流量文件，基础的网格组件诸如资源，数据集，负载测量和信息服务。
CloudSimCloudSim在下一层执行，它扩展由GridSim提供的核心功能。
CloudSim层提供对虚拟基于云的数据中心诸如VM，内存，存储和带宽等管理接口。
CloudSim层在模拟阶段管理核心实体(比如VM，客户端，数据中心，应用)的实例和执行。
这一层能够并发地实例化和透明地管理大规模云基础设施包括数以千计的系统组件。
安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud
安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud安世亚太仿真云平台PERA.SimCloud是一款基于云计算技术的仿真软件平台，它为用户提供了一套完整的仿真解决方案，在产品设计、工程分析、装配制造等领域提供了全面的技术支持。
本文将为您介绍PERA.SimCloud的产品特点、应用领域以及优势，让您更全面地了解这款领先的仿真云平台。
一、产品特点1. 多领域仿真支持PERA.SimCloud涵盖了多个领域的仿真支持，包括结构、流体、热传导、电磁等多个领域。
无论是在产品设计阶段还是在工程分析阶段，用户都可以在PERA.SimCloud平台上进行多领域的仿真分析，满足不同领域的技术需求。
2. 大规模并行计算PERA.SimCloud采用了云计算技术，可以实现大规模的并行计算。
用户可以根据自身的需求选择不同的计算资源配置，实现快速高效的仿真计算。
这一特点使得PERA.SimCloud在处理复杂大型仿真问题时具有显著的优势。
3. 集成化平台PERA.SimCloud提供了一套完整的仿真解决方案，用户可以在平台上完成从CAD模型导入、网格划分、求解分析到结果导出的全过程。
这种集成化的平台设计使得用户可以方便地进行仿真分析，提高了工作效率。
4. 可视化分析PERA.SimCloud提供了丰富的可视化分析功能，用户可以通过平台上的图形界面直观地查看仿真结果。
这一特点使得用户可以更直观地理解仿真结果，提高了对产品性能的全面了解。
二、应用领域1. 产品设计在产品设计领域，PERA.SimCloud可以帮助用户进行各种复杂产品的仿真分析，包括结构强度分析、热传导分析、流体分析等。
用户可以在设计阶段通过仿真分析验证产品的性能，提高产品的工程质量。
2. 工程分析3. 装配制造三、产品优势1. 高效准确PERA.SimCloud采用了先进的仿真算法和大规模并行计算技术，可以实现高效准确的仿真计算。
用户可以在短时间内得到准确可靠的仿真结果，提高了工作效率和分析精度。
CloudSim一个模拟与仿真云计算环境与评估资源调度算法的工具集-PPT课件-PPT精选文档
CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms
themegallery
摘要
Cloudsim都支持云计算系统组件的系统和行为建模，例 如数据中心，虚拟机和资源调度策略等。它可以快速简 易的实现一般的应用调度技术。目前，cloudsim都支持 单一网络和交互网络组成的云计算环境的建模与仿真。 此外，还实现了为基于交互网络云计算场景分配虚拟资 源的政策和调度提供了通用接口。许多诸如来自USA的 HP Lab组织的研究者都使用cloudsim用于对云资源调度 和数据中心节能管理的研究。通过一个案例研究基于 Cloudsim平台证明了基于混杂云环境下应用服务的动态 调用的有效性。案例研究结果表明联合云计算模型大大 改善了动态资源和服务需求模型下的应用QoS需求。
一介绍themegallery云计算可以地定义为一类由一系列内部连接和虚拟化计算机组成的并行分布式系统可提供动态供应和通过服务提供者和使用者的协商建立起来的基于sla的作为一个或多个统一计算资源来阐述13一些新兴的云计算基础设施平台有microsoftazureamazonec2googleappengine云平台必需具备的一个特性是为了满足多变的需求可以动态的增加或减少对应用的资源提供可以是可预见的日夜可访问观察到的
六、Cloudsim 用户案例
随着云计算变得越来越流行和重要，国内外一些研 究者都开始使用CloudSim。如，HP labs研究者正使用 CloudSim用来研究HP云数据中心的资源调度算法的评估。 Duke University 研究者使用它来研究数据中心的能源有 效性管理。华东交大研究院使用CloudSim来研究云调度 和应用。国家研究中心的智能计算系统研究员用它来进行 对云计算环境的管理和优化。Kookmin University研究员 使用其工具集来调研工作流在云中的调度。 云分析器是由墨尔本大学开发的一款工具，它的目的 是对跨区域用户和数据中心的社交网络应用的评估，例如 FaceBook。在这个工具中，支持社交网络应用的用户和 数据中心的社区是基于他们的地理位置和其他参数（用户 使用这些社交网络应用的体验值）来特征化使之数字化。 数据中心上的负载将已日志的形式持续记录下来。 CloudSim的另一用处，它能够成功地部署执行数据 中心中将虚拟机映射到主机上的相关实验，CloudSim实 现对HMN评估——一种虚拟机间带宽预定的启发式算法。
基于云计算的虚拟仿真–云仿真平台，利用云计算、大数据大数据算法和人工智能实现云仿真软件
基于云计算的虚拟仿真–云仿真平台，利用云计算、大数据大数据算法和人工智能实现云仿真软件1:什么是云?云计算是一种计算资源交付模型，集成服务器、应用程序、数据和其它资源，允许用户通过Internet 访问这些资源，云计算通常对资源进行了虚拟化以服务的形式提供这些资源。
2:如何利用云进行虚拟仿真?利用了基于云的托管和计算概念，即软件即服务（SaaS）。
这样一来，任何虚拟仿真操作都可以随时随地在Web上提供给世界上的任何人。
我们开发的虚拟仿真软件都可以托管在云上，以虚拟服务的形式提供给用户使用，用户可以使用Web浏览器从任何设备轻松使用。
基于云计算的云交付机制具有许多优势，它是软件交付给用户使用的最优解决方案。
主要优势：所有的虚拟仿真软件功能完备。
可以轻松地同时支持个人或上千个用户使用，并且可以根据需要轻松扩展。
不需要下载安装和更新系统软件和模型，注册后就可以用。
无需昂贵的计算机即可获得高性能虚拟仿真软件，所有模拟操作都在云上完成。
完美解决软件不兼容问题。
支持所有标准移动设备和操作系统。
信息及时性得到保障，可以很方便的获取到软件更新的内容。
完美的在线沟通策略基于云计算的化工工艺仿真软件(DCS)用于高校、石化企业教学培训使用。
主要用于化工相关专业高职在校生学习化工厂内操操作、外操操作、内外操协调操作，石化企业新员工培训、老员工转岗培训、老员工并岗培训。
1.目标1.1 解决员工培训不能实际操作问题1.2提高员工培训效率1.3解决员工培训安全问题1.4 解决学生培训入厂难问题2.功能2.1模拟化工工艺内操操作2.2模拟化工工厂现场操作（外操）2.3模拟化工工艺内外操协调3:云仿真软件的优点费用低, 性能高, 有效率, 可靠性强。
云计算仿真器CloudSim
云计算仿真器CloudSim 1、简介1.1 背景1.2 目的1.3 范围2、安装与配置2.1 硬件和软件要求2.2 和安装CloudSim2.3 配置CloudSim环境2.4 配置仿真场景参数3、CloudSim核心概念3.1 实体类3.2 数据中心类3.3 主机和虚拟机类3.4 调度器和时间管理器3.5 云服务类3.6 配置和扩展4、仿真实验设计4.1 选择合适的云环境模型 4.2 设计实验目标和指标4.3 设计仿真场景和实验流程4.4 处理仿真数据和结果分析5、使用CloudSim进行仿真5.1 创建仿真环境5.2 配置实验参数5.3 运行仿真实验5.4 监控和记录实验过程5.5 分析实验结果6、云计算应用案例6.1 虚拟机调度算法比较6.2 资源分配优化策略研究 6.3 动态扩容和负载均衡6.4 网络拓扑和通信模型仿真7、常见问题与解答7.1 安装和配置问题7.2 仿真实验设计问题7.3 CloudSim核心概念理解问题7.4 仿真实验运行和结果分析问题8、注意事项与扩展8.1 仿真实验注意事项8.2 利用扩展模块进行云计算仿真器定制附件：1、云计算仿真器CloudSim安装包2、示例仿真实验代码3、云计算仿真实验数据集法律名词及注释：1、云计算 - 通过网络提供计算资源的一种模式，用户可以根据需要随时访问和使用这些资源。
2、仿真 - 使用模型或系统对现实世界进行模拟和实验的过程。
3、数据中心 - 运行和管理大规模计算机设备和相关软件的物理设施。
4、虚拟机 - 在单个物理计算机上运行多个虚拟操作系统的虚拟化技术。
5、资源分配 - 将可用资源分配给用户或任务，以最佳方式满足其需求和优化性能。
6、负载均衡 - 在多个服务器间分配负载，以使每个服务器的负载尽量均匀，提高整体性能。
SimCloud仿真云计算平台简介
SimCloud仿真云计算平台简介SimCloud仿真云计算平台简介1：介绍SimCloud仿真云计算平台是一个基于云计算技术的仿真平台，旨在为用户提供高效、可扩展和低成本的仿真环境。
通过SimCloud平台，用户可以进行各种仿真任务，例如计算流体力学、结构力学、电磁仿真等。
该平台提供了丰富的功能和易于使用的界面，使用户能够轻松进行仿真计算，并获得准确、可靠的结果。
2：功能特点2.1 虚拟化管理SimCloud平台基于虚拟化技术，可以将用户的仿真任务虚拟化为多个运行实例，实现资源的高效利用和管理。
用户可以根据自己的需要，灵活地调整虚拟化资源的配置，以满足不同仿真任务的需求。
2.2 大规模并行计算SimCloud平台支持大规模并行计算，可以将用户的仿真任务分解成多个子任务，并在多个计算节点上并行计算。
这种并行计算的方式不仅提高了计算效率，还实现了可伸缩性和容错性，能够更好地应对复杂的仿真计算需求。
2.3 数据可视化与分析SimCloud平台提供强大的数据可视化和分析功能，可以对仿真计算产生的原始数据进行处理、可视化和分析。
用户可以通过直观的图表和图形界面，全面了解仿真计算的结果，并进行深入的分析和优化。
2.4 安全和隐私保护SimCloud平台采用严格的安全措施，确保用户的数据和计算任务的安全性和隐私性。
平台使用加密协议保护数据传输，采用访问控制和身份验证机制确保只有合法用户可以访问平台和数据。
3：使用指南3.1 注册与登录用户需要先注册SimCloud平台账号，然后使用注册的账号登录平台。
登录后，用户可以进入平台的主界面，开始使用各种仿真功能。
3.2 创建仿真任务用户可以通过界面操作或者脚本编写的方式，创建自己的仿真任务。
在创建任务时，用户需要设置任务的类型、参数和资源配置等信息。
3.3 提交和监控任务创建完仿真任务后，用户可以将任务提交到平台进行计算。
平台会自动分配计算节点，并在指定的时间内完成计算。
CloudSim简介及笔记
支持：Linux、Windows
仿真的意义就是用调度算法模拟为用户的任务进行计算资源的分配和管理，即将独立的多项任务分配到多种异构的资源上,追求时间和执行效率的优化。
在CloudSim 中，最简单的一种任务调度就是:根据一定的调度策略，将云任务分配到相应的虚拟机级别上的调度技术[4]。
§5.2.2 仿真流程
将CloudSim 运行所需要的环境设置好后即可进行具体的任务调度以及资源分配方案了。
完整的仿真流程应该包括以下几个方面：
第一步：对CloudSim 包进行初始化，其实底层还是对GridSim 所包含的模块组件初始化；
第二步：创建调度数据中心。
此处的数据中心指的是现实环境中云资源的提供商。
在一个仿真系统中可以同时创建一个或多个数据中心；
第三步：创建代理。
代理的主要功能是首先查询云信息服务CIS 根据用户提交的请求找到符合条件的资源提供商，然后在满足用户服务质量的前提下给用户分配相应的虚拟资源；
第四步：创建云系统中的虚拟机。
整个创建过程主要分为，创建虚拟机列表、创建虚拟机并对相关参数进行初始化、最后依次将虚拟机提交到已创建的虚拟机列表、将该列表提交到云数据中心代理；
第五步：创建云任务。
整个创建过程主要分为，创建云任务列表、创建云任务并初始化、将云任务提交到任务列表、将任务列表提交到数据中心代理；第六步：开始仿真；
CloudSim
2019年12月30日 星期一18:43
第七步：结束仿真并打印相关结果；
执行时间：
执行费用
负载均衡
资源利用率。
云计算仿真平台CloudSim
•
• • •
int numPE = getCharacteristics().getPesNumber();
sendNow(srcId, ev.getTag(), numPE); break; case CloudSimTags.VM_CREATE:
•
• • •
processVmCreate(ev, false);
public abstract class SimEntity｛ private String name; private int id; private SimEvent evbuf; private int state; ...
public abstract void processEvent(SimEvent ev); ...
CloudSim做了什么？
对云系统中的各种组件进行模拟
（1）云数据中心（Datacenter） （2）物理机（Host） （3）虚拟机（VM） （4）服务代理商（DatacenterBroker） （5）任务单元（Cloudlet） （6）云信息服务（CIS）
CloudSim做了什么？
对云系统中的各种行为(event)进行模拟
定义Cloudlet：对处理器要求、指令长度、输入与输出文 件大小，对CPU、RAM、带宽利用模式
任务单元在虚拟机上的分配
用户只需要提交自己的服务请求即可
它定义了一组操作，用于和用户与数据中心的交互
典型组件的模拟—Broker
public void submitVmList(List<? extends Vm> list) {
CloudletList.getById(getCloudletList(), cloudletId).setVmId(vmId);
cloudsim 虚拟机分配数据中心的策略
cloudsim 虚拟机分配数据中心的策略CloudSim是一种开源的云仿真工具，用于模拟云计算环境中各种资源和策略。
在CloudSim中，虚拟机分配是云数据中心中的一个重要问题，涉及到资源利用率、负载均衡、能源效率等方面的优化。
本文将详细介绍CloudSim中的虚拟机分配策略。
1. 背景介绍云数据中心（Cloud Data Center）是支持云计算服务的基础设施，包括物理服务器、存储、网络等资源。
虚拟机（Virtual Machine）是云计算环境中的一种资源分配单位，可以运行在物理服务器上，并提供相应的计算、存储和网络服务。
虚拟机分配是将虚拟机动态地分发到不同的物理服务器上的过程，旨在提高资源的利用率和系统的性能。
对于虚拟机分配策略来说，关键目标是实现负载均衡、降低能耗、提高可靠性和服务质量。
2. CloudSim中的虚拟机分配策略CloudSim中提供了多种虚拟机分配策略，可以根据实际需求和优化目标进行选择。
下面将介绍其中的几种常见的虚拟机分配策略。
（1）基于负载均衡的策略负载均衡是云计算环境中一个重要的优化目标，旨在实现资源的合理分配和充分利用。
在CloudSim中，可以通过监控物理服务器的负载情况，将虚拟机分配到负载相对较低的物理服务器上。
常见的负载均衡策略包括最小负载优先、随机分配和动态迁移等。
最小负载优先策略将虚拟机分配到负载最低的物理服务器上，可以最大程度地利用资源。
随机分配策略可以均匀地将虚拟机分配到各个物理服务器上，避免单一服务器的过载。
动态迁移策略可以实时监测物理服务器的负载情况，并进行虚拟机的迁移，以实现动态负载均衡。
（2）基于能源效率的策略能源效率是云数据中心中一个重要的优化目标，旨在降低电能的消耗和成本。
在CloudSim中，可以通过将虚拟机集中分配到少数物理服务器上来提高能源效率。
集中分配策略可以将虚拟机尽量分配到较少的物理服务器上，以降低服务器的能耗。
这种策略可以通过优化虚拟机分配的算法来实现，例如贪婪算法、遗传算法等。
《云计算(第二版)》—第九章 云计算仿真器CloudSim
CloudSim核心模拟引擎
2）DeferredQueue
实现CloudSim使用的延时事件队列
3）FutureQueue
实现CloudSim使用的未来事件队列
CloudSim层
4. 虚拟机服务层
--提供了对虚拟机生命周期的管理，如将主机分配给虚拟机、虚拟 机创建、虚拟机销毁以及虚拟机的迁移等，以及对任务单元的操作
5. 用户接口结构层
--提供了任务单元和虚拟机实体的创建接口
用户代码层
CloudSim的最高层是用户代码层，该层提供了一些基本的实 体，如主机（机器的数量、特征等）、应用（任务数和需 求）、虚拟机，还有用户数量和应用类型，以及代理调度策 略等。通过扩展这一层提供的基本实体，云应用开发人员能 够进行以下活动
CloudSim技术实现
1）BwProvisioner
用于模拟虚拟机的带宽分配策略。可以通过扩展这个类反映其应用 需求的变化，实现自己的策略（基于优先级或服务质量）
2）CloudCoordinator
整合了云数据中心，负责周期性地监控数据中心资源的内部状态和 执行动态负载均衡的决策
3）Cloudlet
电子工业出版社《云计算(第二版)》配套课件
第9章 云计算仿真器CloudSim
解放军理工大学 刘鹏 教授主编 华东交通大学 刘鹏 制作
《云计算（第二版）》购买网址： 当当网 京东商城
姊妹力作《实战Hadoop》购买网址： 当当网 京东商城
提 纲
CloudSim简介
CloudSim体系结构
云计算仿真器CloudSim
云计算仿真器CloudSim2009年4月8日，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus 项目宣布推出云计算仿真软件，称为CloudSim。
它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，可在Windows和Linux系统上跨平台运行，CloudSim继承了GridSim的编程模型，支持云计算的研究和开发，并提供了以下新的特点： (1)支持大型云计算的基础设施的建模与仿真；(2)一个自足的支持数据中心、服务代理人、调度和分配策略的平台。
其中CloudSim 独特功能有：一是提供虚拟化引擎，旨在数据中心节点上帮助建立和管理多重的、独立的、协同的的虚拟化服务；二是在对虚拟化服务分配处理核心时能够在时间共享和空间共享之间灵活切换。
CloudSim平台有助于加快云计算的算法、方法和规范的发展。
CloudSim的组件工具均为开源的。
CloudSim的软件结构框架和体系结构组件包括SimJava、GridSim、CloudSim、UserCode 四个层次。
CloudSim是在GridSim模型基础上发展而来，提供了云计算的特性，支持云计算的资源管理和调度模拟。
云计算与网格计算的一个显著区别是云计算采用了成熟的虚拟化技术，将数据中心的资源虚拟化为资源池，打包对外向用户提供服务，CloudSim体现了此特点，扩展部分实现了一系列接口，提供基于数据中心的虚拟化技术、虚拟化云的建模和仿真功能。
通常，数据中心的一台主机的资源可以根据用户的需求映射到多台虚拟机上，因此，虚拟机之间存在对主机资源的竞争关系。
CloudSim提供了资源的监测、主机到虚拟机的映射功能。
CloudSim的CIS（Cloud Information Service）和DataCenterBroker实现资源发现和信息交互，是模拟调度的核心。
用户自行开发的调度算法可在DataCenterBroker的方法中实现，从而实现调度算法的模拟。
依据CloudSim源代码介绍几个核心类：(1)Cloudlet类：构建云环境下的任务。
cloudsim编程实践,云仿真程序实例
CloudSim是一个专门用于云计算模拟的工具包，它提供了一种方便的方法来实现和评估新的云计算算法和策略。
CloudSim是一个广泛使用的工具，用于模拟和评估云计算环境中的各种资源管理策略和算法。
通过CloudSim，用户可以轻松地创建和模拟自己的云计算环境，并对其进行性能评估。
CloudSim的主要功能包括虚拟机的创建、销毁和管理，以及云中各种资源的调度和管理。
通过CloudSim，用户可以模拟出各种不同类型的云计算场景，包括公共云、私有云和混合云等。
在这些场景中，用户可以根据自己的需求和模拟的具体环境，对云计算中的各种策略和算法进行性能评估和比较。
在CloudSim中，用户可以通过编写Java程序来创建自己的云计算场景，并对其进行模拟和评估。
下面就是一个简单的CloudSim编程实例，来演示如何使用CloudSim来创建一个简单的云计算场景，并对其进行性能评估。
1. 创建主机和虚拟机：用户需要创建一个或多个主机和虚拟机。
在CloudSim中，可以使用Host和Vm类来表示主机和虚拟机，用户可以设置主机的类型、大小、成本等参数，以及虚拟机的类型、大小等参数。
2. 创建数据中心：接下来，用户需要创建一个数据中心，用来管理和调度主机和虚拟机。
用户可以使用Datacenter类来表示数据中心，并设置好相关参数。
3. 创建调度策略：用户可以编写自己的调度策略，来决定虚拟机如何在主机中分配和调度。
在CloudSim中，用户可以通过编写自己的调度器来实现相关的策略。
4. 运行模拟：用户可以运行模拟程序，来模拟和评估自己创建的云计算场景。
在模拟过程中，用户可以通过观察各种性能指标来评估自己的策略和算法。
通过以上简单的编程实例，可以看出使用CloudSim编程的流程非常清晰和简单。
CloudSim为用户提供了一个便利的工具，可以帮助用户模拟和评估各种云计算场景中的资源管理策略和算法。
在实际的云计算应用中，CloudSim可以帮助用户加快开发和评估新的云计算算法和策略，提高云计算系统的性能和可靠性。
云计算仿真平台CloudSim在资源分配研究中的应用
云计算仿真平台CloudSim在资源分配研究中的应用作者：查英华杨静丽来源：《软件导刊》2012年第11期摘 要：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MinMin 算法的仿真，并将仿真结果与Round Robin 算法进行比较。
结果表明，MinMin 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。
关键词：云计算；Cloudsim；资源分配；MinMin算法中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：16727800（2012）011005703________________________________________基金项目：国家自然科学基金资助项目（61071093）；南京工业职业技术学院院级资助项目（YK10-02-07）作者简介：查英华（1969-），女，硕士，南京工业职业技术学院计算机与软件学院高级工程师，研究方向为云计算、虚拟技术；杨静丽（1971-），女，硕士，南京工业职业技术学院计算机与软件学院副教授，研究方向为云计算、算法仿真。
0 引言云计算作为下一代数据中心，其目的是将有效的、可扩展的基础设施（Infrastructure as a Service，简称IaaS）、应用平台（Platform as a Service，简称PaaS）和应用软件（Software as a Service，简称SaaS）作为服务以按需付费的方式提供给用户，实现资源的动态、灵活应用。
云计算模式下的应用服务都有复杂的组件、配置和部署条件，当系统配置和用户需求处于动态变化的情况下，评价云资源的调度分配策略、应用的工作负载模式和资源性能模式的性能是很难实现的。