使用一个新的基于事件的模拟框架研究云中的资源配置

摘要

今天，云计算为构建大规模分布式计算环境提供了一个有吸引力的替代方案，在这种环境下，资源不再由科学家的计算设施托管，而是只在需要时和需要多长时间从专门的数据中心租用。这类新的云资源在资源管理、调度、容错或服务质量等领域提出了新的有趣的研究问题，需要成百上千的实验才能找到有效的解决方案。为了支持这样的研究，通常需要一个可扩展的仿真框架，用于在实际部署之前进行早期原型、广泛测试和结果验证。这篇论文的范围是双重的。在第一部分中，我们提出了GroudSim，一个基于可扩展仿真独立的离散事件引擎的科学计算网格和云仿真工具包。GroudSim为复杂的模拟场景提供了一套全面的功能，从租用计算资源上的简单作业执行到文件传输、成本计算和资源的后台负载。模拟可以参数化，并且可以很容易地通过概率分布包对通常发生在复杂分布环境中的故障进行扩展。实验结果表明，与基于过程的相关仿真方法相比，GroudSim具有更好的可扩展性。在第二部分中，我们展示了如何使用GroudSim模拟器来分析向科学工作流动态提供云资源的问题，这些科学工作流无法从其计算需求所需的充足网格资源中受益。我们提出并研究了四种云资源配置和释放策略，这些策略考虑了当今商业云环境中常见的基于资源批量、模糊描述和小时支付间隔的租赁模式。 We study the impact of our techniques to the overall execution time, overall cost and cost per unit of saved time with respect to various instance types offered by the Amazon EC2.

科学的规划

科学促进云计算发展

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