1.Cloudsim體系結構及核心類
CloudSim是一款雲計算仿真軟件，其由澳大利亞墨爾本大學網格實驗室和Gridbus項目於2009年推出，它是一個函數庫，可在Windows和Linux系統上跨平臺運行，CloudSim的體系結構主要分爲四個層次，如圖1所示：
Cloudsim最上層是用戶代碼層，該層提供一些基本的實體，如主機、應用、虛擬機，用戶數和應用類型，以及代理調度策略等。通過擴展這些實體，雲應用開發人員可以在該層開發各種用戶需求分佈、應用配置、雲可用性場景等應用調度技術，並執行Cloudsim支持的雲配置的Robust測試。
通過擴展Cloudsim提供的基本功能，研究者能基於特定環境和配置進行測試，完成雲計算關鍵技術的開發研究。
CloudSim繼承了GridSim並支持雲計算的研究和開發，CloudSim的組件工具均爲開源的。其中CloudSim具有兩個獨特功能：
第一，提供虛擬化的引擎，使用戶可在數據中心的節點上建立和管理獨立的、協同的虛擬化服務；
第二，在對虛擬化服務分配處理核心時，可在時間共享和空間共享之間靈活切換。
在CloudSim函數庫中有幾個主要核心類，如表1所示：
在雲數據中心，將特定應用的虛擬機分配給主機由虛擬機分配控制器（VmAllocationPolicy）完成，Cloudsim在主機層和虛擬機層都實現了基於時間共享和空間共享的調度策略。
通常情況下，來自不同用戶的任務相對獨立，假設有m個用戶User＝{User1， User2，…， Userm}，n個任務Task＝{t1，t2，…，tn}，n個虛擬化資源VM＝{VM1，VM2，…VMn}，以及p個數據中心Datacenter={Datacenter1， Datacenter2，…Datacenterp}，Cloudsim的工作模型如圖2所示：
3.實現基於多維QoS的資源調度算法
開始仿真模擬時，首先需要創建一個數據中心，然後再數據中心中創建CPU、內存等資源，此時只需要向代理中心註冊資源信息，用戶就可以使用數據中心的資源進行仿真模擬。
在仿真資源分配試驗中，其步驟及其各個步驟中的代碼如下：
(1) 初始化Cloudsim包，代碼如下：
Int num_user= 1 ; //定義用戶數量
Calendar calendar=Calendar.getInstance();
boolean trace_flag=false;
CloudSim.init(num_user， calendar， trace_flag); //初始化CloudSim包
(2)創建數據中心(Datacenter)，代碼如下所示：
DataCenter datacenter()=createDatacenter("Datacenter_0");
(3) 創建數據中心代理(Broker)，代碼如下所示：
DatacenterBroker broker=createBroker();
Int brokerId=broker.get_id();
(4) 創建虛擬機，代碼如下所示：
vmlist=new VirtualMachineList(); //創建虛擬機列表
Vmvm=new Vm(vmid， brokerld， mips， PesNumber， ram， bw， size，
vmm，new CloudletSchedulerTimeShared()); //創建虛擬機
vmlist.add(vm); //加入虛擬機列表
broker.submitVMList(vmlist);//提交虛擬機列表
(5) 創建雲任務，代碼如下所示：
cloudletList = new CloudletList();//創建雲任務列表
Cloudlet cloudlet=new Cloudlet(id， length， file_size， output_size);
cloudlet.setUserlD(brokerld);
……
cloudletList.add(cloudlet); //將任務加入任務列表
……
broker.submitCloudletList(cloudletList);//向代理提交任務列表
(6) 執行資源調度算法，完成任務到虛擬機的映射，代碼如下所示：
broker. bindCloudletsToVms();
(7) 啓動仿真程序，代碼如下所示：
CloudSim.startSimulation();
(8) 打印仿真結果，代碼如下所示：
List<Cloudlet> newList = broker.getCloudletReceivedList();
CloudSim.stopSimulation();
printCloudletList(newList);
注：任務到虛擬機的映射是由DatacenterBroker類中的bindCloudletsToVms()函數實現。該函數根據不同的策略來實現任務的映射。在《雲計算》劉鵬著的示例中，提供了兩種映射算法，一種是作業順序分配的算法、另一種是以總完成時間最短爲導向的貪心算法。本人的目標是基於多維QoS的資源調度算法，所以重載了雲任務Cloudlet類，在類中增加了與QoS相關的屬性，比如資源需求、QoS需求、作業優先級等。然後在資源分配函數中根據這些屬性的值，選定分配策略，來完成任務到虛擬機的映射。另外個人認爲，在資源調度層面，並不需要指定每維QoS的具體來源、具體意義，映射算法中只需要將其作爲一個參數做相應的運算即可。