使用Cloudsim實(shí)現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法之二：實(shí)現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

1.Cloudsim體系結(jié)構(gòu)及核心類(lèi)
CloudSim是一款云計(jì)算仿真軟件，其由澳大利亞墨爾本大學(xué)網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)室和Gridbus項(xiàng)目于2009年推出，它是一個(gè)函數(shù)庫(kù)，可在Windows和Linux系統(tǒng)上跨平臺(tái)運(yùn)行，CloudSim的體系結(jié)構(gòu)主要分為四個(gè)層次，如圖1所示：

Cloudsim仿真層為云計(jì)算的虛擬數(shù)據(jù)中心環(huán)境的配置和仿真提供支持，包括虛擬機(jī)、內(nèi)存、容量及帶寬的接口，該層用于主機(jī)分配到虛擬機(jī)的策略研究，并通過(guò)擴(kuò)展核心的虛擬機(jī)調(diào)度函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
Cloudsim最上層是用戶(hù)代碼層，該層提供一些基本的實(shí)體，如主機(jī)、應(yīng)用、虛擬機(jī)，用戶(hù)數(shù)和應(yīng)用類(lèi)型，以及代理調(diào)度策略等。通過(guò)擴(kuò)展這些實(shí)體，云應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員可以在該層開(kāi)發(fā)各種用戶(hù)需求分布、應(yīng)用配置、云可用性場(chǎng)景等應(yīng)用調(diào)度技術(shù)，并執(zhí)行Cloudsim支持的云配置的Robust測(cè)試。
通過(guò)擴(kuò)展Cloudsim提供的基本功能，研究者能基于特定環(huán)境和配置進(jìn)行測(cè)試，完成云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)的開(kāi)發(fā)研究。
CloudSim繼承了GridSim并支持云計(jì)算的研究和開(kāi)發(fā)，CloudSim的組件工具均為開(kāi)源的。其中CloudSim具有兩個(gè)獨(dú)特功能：
第一，提供虛擬化的引擎，使用戶(hù)可在數(shù)據(jù)中心的節(jié)點(diǎn)上建立和管理獨(dú)立的、協(xié)同的虛擬化服務(wù)；
第二，在對(duì)虛擬化服務(wù)分配處理核心時(shí)，可在時(shí)間共享和空間共享之間靈活切換。
在CloudSim函數(shù)庫(kù)中有幾個(gè)主要核心類(lèi)，如表1所示：
2.Cloudsim工作模型
在云數(shù)據(jù)中心，將特定應(yīng)用的虛擬機(jī)分配給主機(jī)由虛擬機(jī)分配控制器（VmAllocationPolicy）完成，Cloudsim在主機(jī)層和虛擬機(jī)層都實(shí)現(xiàn)了基于時(shí)間共享和空間共享的調(diào)度策略。
通常情況下，來(lái)自不同用戶(hù)的任務(wù)相對(duì)獨(dú)立，假設(shè)有m個(gè)用戶(hù)User＝{User1， User2，…， Userm}，n個(gè)任務(wù)Task＝{t1，t2，…，tn}，n個(gè)虛擬化資源VM＝{VM1，VM2，…VMn}，以及p個(gè)數(shù)據(jù)中心Datacenter={Datacenter1， Datacenter2，…Datacenterp}，Cloudsim的工作模型如圖2所示：

其中，CIS（Cloud Information Service）將用戶(hù)請(qǐng)求映射到合適的云服務(wù)提供商，DatacenterBroker模擬SaaS提供商代理，根據(jù)QoS的需求協(xié)商資源和服務(wù)的分配策略。VmScheduler是實(shí)現(xiàn)主機(jī)組件的抽象類(lèi)，模擬虛擬機(jī)的分配調(diào)度策略，擴(kuò)展此抽象類(lèi)能調(diào)整處理器的共享策略。VmAllocationPolicy代表虛擬機(jī)監(jiān)視器調(diào)度策略，該策略用于將虛擬機(jī)分配給主機(jī)。

3.實(shí)現(xiàn)基于多維QoS的資源調(diào)度算法

開(kāi)始仿真模擬時(shí)，首先需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)中心，然后再數(shù)據(jù)中心中創(chuàng)建CPU、內(nèi)存等資源，此時(shí)只需要向代理中心注冊(cè)資源信息，用戶(hù)就可以使用數(shù)據(jù)中心的資源進(jìn)行仿真模擬。
在仿真資源分配試驗(yàn)中，其步驟及其各個(gè)步驟中的代碼如下：
(1) 初始化Cloudsim包，代碼如下：
Int num_user= 1 ; //定義用戶(hù)數(shù)量
Calendar calendar=Calendar.getInstance();
boolean trace_flag=false;
CloudSim.init(num_user， calendar， trace_flag); //初始化CloudSim包
(2)創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心(Datacenter)，代碼如下所示：
DataCenter datacenter()=createDatacenter("Datacenter_0");
(3) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心代理(Broker)，代碼如下所示：
DatacenterBroker broker=createBroker();
Int brokerId=broker.get_id();
(4) 創(chuàng)建虛擬機(jī)，代碼如下所示：
vmlist=new VirtualMachineList(); //創(chuàng)建虛擬機(jī)列表
Vmvm=new Vm(vmid， brokerld， mips， PesNumber， ram， bw， size，
vmm，new CloudletSchedulerTimeShared()); //創(chuàng)建虛擬機(jī)
vmlist.add(vm); //加入虛擬機(jī)列表
broker.submitVMList(vmlist);//提交虛擬機(jī)列表
(5) 創(chuàng)建云任務(wù)，代碼如下所示：
cloudletList = new CloudletList();//創(chuàng)建云任務(wù)列表
Cloudlet cloudlet=new Cloudlet(id， length， file_size， output_size);
cloudlet.setUserlD(brokerld);
……
cloudletList.add(cloudlet); //將任務(wù)加入任務(wù)列表
……
broker.submitCloudletList(cloudletList);//向代理提交任務(wù)列表
(6) 執(zhí)行資源調(diào)度算法，完成任務(wù)到虛擬機(jī)的映射，代碼如下所示：
broker. bindCloudletsToVms();
(7) 啟動(dòng)仿真程序，代碼如下所示：
CloudSim.startSimulation();
(8) 打印仿真結(jié)果，代碼如下所示：
List<Cloudlet> newList = broker.getCloudletReceivedList();
CloudSim.stopSimulation();
printCloudletList(newList);
注：任務(wù)到虛擬機(jī)的映射是由DatacenterBroker類(lèi)中的bindCloudletsToVms()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。該函數(shù)根據(jù)不同的策略來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的映射。在《云計(jì)算》劉鵬著的示例中，提供了兩種映射算法，一種是作業(yè)順序分配的算法、另一種是以總完成時(shí)間最短為導(dǎo)向的貪心算法。本人的目標(biāo)是基于多維QoS的資源調(diào)度算法，所以重載了云任務(wù)Cloudlet類(lèi)，在類(lèi)中增加了與QoS相關(guān)的屬性，比如資源需求、QoS需求、作業(yè)優(yōu)先級(jí)等。然后在資源分配函數(shù)中根據(jù)這些屬性的值，選定分配策略，來(lái)完成任務(wù)到虛擬機(jī)的映射。另外個(gè)人認(rèn)為，在資源調(diào)度層面，并不需要指定每維QoS的具體來(lái)源、具體意義，映射算法中只需要將其作為一個(gè)參數(shù)做相應(yīng)的運(yùn)算即可。