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随着大数据时代的到来，一般常用的计算，例如并行计算、集群计算、网格计算和分布式计算已经满足不了大数据时代的要求了，云计算的到来虽然在一定程度上满足了处理大数据的需求，并在各种计算方式中处于难以取代的重要地位。但是，云计算模式下的应用服务（例如社交网络、Web租用、实时数据处理等等）都有不同的、复杂的组件、配置和部署条件和要求，根据现有条件在异构真实的云计算环境（比如EC2，Azure）下，对云端基础设施的负荷、节能、系统规模、资源调度分配策略和性能等指标进行重复、可伸缩的试验来对不同应用模式进行量化、评价是非常困难的。为此，需要一个云计算环境的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟，降低研究测试门槛和成本。45851
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2009年，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——CloudSim。CloudSim是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库，由于SimJava有一些局限性，如：在创建可伸缩的模拟环境下会强加如下限制：
a) 它不允许在运行时从新设置模拟编程。
b) 它在运行时不支持新的模拟实体的创建（一旦模拟被初始化）。
c) 随着系统规模的增加，SimJava多线程的特性导致性能开销增大，过多的线程之间的上下文切换导致性能的退化。
d) 由于系统调试，多线程带来额外的复杂性。
为了克服这些局限性和能模拟更复杂的场景，澳大利亚墨尔本大学的网格实验室重新设计了新的离散事件框架。通过重新设计之后，CloudSim有如下特点和优势：
a) 支持在单一物理结点仿真和大规模云计算数据中心的实例化。
b) 提供虚拟化引擎以完成虚拟机服务的创建与管理。
c) 支持对数据中心网络拓扑与应用间消息传递的建模。
d) 实现了多个层面的资源分配与任务调度的策略，并支持用户自定义。
e) 支持虚拟机到主机的分配、虚拟机间资源共享策略的定义。
f) 支持节能的数据中心电力供应建模。
g) 支持仿真实体的动态加入、暂停与重启。
h) 通过数据中心代理组件实现了云计算的经济驱动模型。
i) 可扩展的、开源的、随社区需求进化的框架。
此前出现类似的模拟器有GridSim、SimGrid、OptorSim和GangSim，但这些分布式模拟器对虚拟化、应用管理及云计算的即用即付经济驱动的建模支持不足。而CloudSim继承了GridSim的编程模型，在云计算领域对于研究、开发、测试提供了许多便利论文网，它比真实的云环境有很多优势，除了可在Windows和Linux系统上跨平台运行，它在虚拟的仿真环境下，不仅加快了算法设计与测试的速度，而且还为云计算的开发与测试降低了开发成本。
CloudSim有很多独特的功能，其中最主要的是，它提供了虚拟化引擎，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；其次，它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。
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。因此，我们可以利用这些用户接口进行扩展，通过设定一系列的仿真配置（Simulation Specification），如云计算环境（Cloud Scenario）、用户需求（User Requirements）、应用配置（Application Configuration）等，并在数据中心代理（Data Center Broker）中实现调度策略（Scheduling Policy）算法的模拟，从而实现云仿真。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和DataCenterBroker实现资源发现和信息交互，是模拟调度的核心。