СРАВНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Облачные вычисления являются популярной и развивающейся вычислительной моделью, имеющей особое значение для промышленности и научных разработок. Они предоставляют возможность получать программное обеспечение, платформу и даже целую инфраструктуру, имея лишь доступ к интернету.

Облачные вычисления находят все большее и большее применение в современном мире. Отсюда возникает необходимость изучать, оценивать и анализировать производительность, безопасность и другие проблемы, возникающие в облачных вычислениях. Непосредственно анализировать поведение облака с использованием реального оборудования и программных ресурсов не представляется возможным из-за высокой стоимости. Поэтому моделирование становится очень мощным инструментом для исследования облачных вычислений. В этой статье мы рассмотрим, проанализируем и сравним особенности существующих средств моделирования облачных вычислений.

CloudSim представляет собой набор инструментов (библиотек) для моделирования облачных вычислительных сред. Этот симулятор разработан в «облачной» лаборатории факультета компьютерных наук и техники Мельбурнского университета. CloudSim содержит базовые классы для описания центров обработки данных, виртуальных машин, приложений, пользователей, вычислительных ресурсов, а также политик для управления различными частями системы (например, планирования и создания резервов). Эти компоненты могут быть объединены для пользователей, чтобы оценить новую политику, алгоритмы планирования в облаке и т.п. Он представляет собой комплекс инструментов моделирования, с помощью которого большинство сценариев могут быть построены путем простого расширения или замены классов и кодирования нужного сценария [4].

Важно отметить, что CloudSim не является готовым к использованию решением, где можно установить параметры и собрать результаты для использования в будущем проекте. Вместо этого, являясь библиотекой, CloudSim требует написания программы на Java. Используя его компоненты, нужно составить нужный сценарий, а потом уже будут получены результаты для анализа производительности и безопасности облачных приложений.

Все компоненты в CloudSim общаются друг с другом посредством передачи сообщений. Используя CloudSim, пользователь может моделировать дата центры, распределение виртуальных машин в них с помощью планировщика (VMScheduler), энергопотребление, поведение сети.

Существуют другие инструменты моделирования, основанные на CloudSim, расширяющие его возможности: WorkflowSim, SimpleWorkflow, RealCloudSim, CloudReports, CloudAnalyst.

SPECI (Simulation Program for Elastic Cloud Infrastructures), представляет собой инструмент моделирования, который позволяет изучать аспекты масштабирования, а также эксплуатационные свойства будущих центров обработки данных. С учетом размера и структуры промежуточного программного обеспечения в качестве входных данных SPECI моделирует работу и поведение центров обработки данных [8].

GreenCloud представляет собой сложный симулятор пакетного уровня для энергетического обеспечения дата-центров облачных систем с акцентом на облачные коммуникации. Он предлагает детальное моделирование энергии, потребляемой оборудованием в центре обработки данных, таких как вычислительные серверы, сетевые коммутаторы и каналы связи. Он может быть использован для разработки новых решений в области мониторинга, распределения ресурсов, планирования рабочей нагрузки, а также оптимизации коммуникационных протоколов и сетевых инфраструктур.

GroudSim – это симулятор на основе событий, предложенный для научных приложений в облачных и грид средах на основе моделирования масштабируемого ядра независимых дискретных событий. Он предоставляет полный набор возможностей для моделирования сложных сценариев: от простого выполнения работ на арендованных вычислительных ресурсах до расчета затрат и фоновой нагрузки на ресурсы. GroudSim в основном концентрируется на IaaS, но легко расширяется для поддержки дополнительных моделей, таких как PaaS, DaaS и т.д [7].

NetworkCloudSim является продолжением CloudSim с масштабируемой сетью и обобщенной моделью приложения, что позволяет более точно оценить планирование и политики обеспечения ресурсных резервов для оптимизации производительности облачной инфраструктуры [4].

iCanCloud является еще одним инструментом для моделирования MPI приложений высокой производительности на больших сетях хранения данных. В этом симуляторе нет необходимости изменять код для тестирования различных архитектур. Это делается с помощью создания нового файла конфигурации [6].

TeachCloud [3] является средой моделирования и симуляции облачных вычислений. Студенты могут использовать TeachCloud для экспериментов с различными компонентами облака, такими как: узлы обработки, центры обработки данных, сети, ограничения соглашения об уровне обслуживания (SLA), сервис – ориентированные архитектуры (SOA), управление бизнес-процессами (BPM). TeachCloud является научно – ориентированным расширением CloudSim, используется для исследовательской деятельности в области облачных вычислений.

MDCSim является разновидностью инструментария CloudSim. Позволяет пользователю анализировать и прогнозировать параметры, связанные с аппаратной частью центров обработки данных (серверы, коммутаторы, маршрутизаторы и т.д.) [2].

GDCSim (Green Data Center Simulator) является симулятором для изучения энергетической эффективности центров обработки данных при различных схемах дата центров, характеристиках рабочей нагрузки, схемах управления питанием платформы и алгоритмах планирования. GDCSim используется для итеративного проектирования центров обработки данных. Он подходит для онлайн анализа [1].

Таблица 1.

Сравнение инструментальных средств моделирования

В таблице 1 представлены рассмотренные инструментальные средства моделирования облачных систем, сравнены их характеристики относительно поддержки графического интерфейса, TCP/IP, используемого языка программирования. Подводя итог, можно сделать вывод, что каждый симулятор имеет свои плюсы и минусы, и выбор подходящего происходит в зависимости от требований и уровня подготовки пользователя.