CloudSimPy 数据中心作业调度仿真框架教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/clo/CloudSimPy 1. 项目介绍
CloudSimPy 是一个基于离散事件仿真框架 SimPy 的数据中心作业调度仿真框架，利用 Python 语言进行实现。Python 语言在科学计算、深度学习、机器学习生态方面相较于其他编程语言更加完善，因此 CloudSimPy 可以与具有 Python 支持的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）很好地结合，有助于研究基于机器学习或深度学习的资源管理方法。
CloudSimPy 包含两个 Python 包：core 和 playground。core 包对数据中心作业调度问题中的各个实体（如任务实例、任务、作业、机器、集群等）进行了抽象和建模。playground 包设计用于方便用户进行试验，主要包含 DAG 包、Non_DAG 包（分别支持考虑任务间依赖关系和不考虑任务间依赖关系情况下的仿真实验）、auxiliary 包。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先，确保你已经安装了以下依赖：
- Python 3.6
- SimPy 3.0.11
- TensorFlow 1.12.0
- Numpy 1.15.3
- Pandas 0.23.4
克隆项目
git clone https://github.com/FC-Li/CloudSimPy.git
设置环境变量
将项目路径添加到系统环境变量 PYTHONPATH 中：
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/cloudsimpy
运行示例
进入 playground/Non_DAG/launch_scripts 目录，运行示例脚本：
cd cloudsimpy/playground/Non_DAG/launch_scripts
python main-makespan.py
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
CloudSimPy 可以用于模拟数据中心中的作业调度问题，特别是在考虑任务间依赖关系和不考虑任务间依赖关系的情况下。例如，在 playground/Non_DAG/algorithm/DeepJS 中实现的基于深度强化学习的数据中心作业调度算法，可以用于优化作业的调度策略。
最佳实践
- 自定义调度算法：用户可以通过实现
core包中algorithm模块定义的调度算法接口，来创建自定义的调度算法。 - 监测和记录：使用
monitor模块中的Monitor类，可以在仿真过程中对仿真的状态进行监测和记录，以便后续分析。 - 多进程训练：在
auxiliary包中的multiprocessing_run函数可以用于多进程模式的训练，提高训练效率。
4. 典型生态项目
CloudSimPy 可以与以下生态项目结合使用：
- TensorFlow：用于实现基于深度强化学习的作业调度算法。
- PyTorch：用于实现基于深度学习的资源管理方法。
- SimPy：作为离散事件仿真框架，为 CloudSimPy 提供仿真支持。
通过结合这些生态项目，CloudSimPy 可以更好地支持数据中心作业调度的研究和实验。