Giáo trình Điện toán đám mây (Tái bản lần 2) - PGS. Huỳnh Quyết Thắng

Giáo trình kỹ thuật về điện toán đám mây xuất bản lần thứ hai phần 1, biên soạn theo chương trình đào tạo chuẩn, hệ thống hóa kiến thức từ cơ bản đến nâng cao.

• Đề tài: Giáo Trình Điện Toán Đám Mây Xuất Bản Lần Thứ Hai Phần 1

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG MỞ ĐẦU: TỔNG QUAN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY
• 0.1. Lịch sử ra đời của điện toán đám mây
• 0.2. Khái niệm về điện toán đám mây
• 0.3. Các đặc tính của điện toán đám mây
• 0.4. Sơ lược các công nghệ ứng dụng trong điện toán đám mây
• 0.5. Ưu nhược điểm của điện toán đám mây
• 0.6. Giới thiệu một số đám mây được sử dụng/triển khai phổ biến hiện nay
• 0.7. Nội dung cơ bản của giáo trình
• 1. CHƯƠNG 1: NỀN TẢNG VÀ PHÂN LOẠI
• 1.1. Trung tâm dữ liệu lớn
• 1.2. Công nghệ ảo hóa
• 1.3. Phân loại các mô hình điện toán đám mây
• 1.4. Kiến trúc đám mây hướng thị trường
• 1.5. Các công cụ mô phỏng đám mây
• 1.6. Câu hỏi và bài tập
• 2. CHƯƠNG 2: LƯU TRỮ VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
• 2.1. Hệ thống lưu trữ phân tán và đồng nhất bộ nhớ NFS, AFS
• 2.2. Hệ thống lưu trữ HDFS, GFS
• 2.3. Cơ sở dữ liệu NoSQL
• 2.4. Điện toán đám mây và dữ liệu lớn
• 2.5. Câu hỏi và bài tập
• 3. CHƯƠNG 3: AN TOÀN VÀ BẢO MẬT
• 3.1. Các vấn đề về an toàn và bảo mật trong điện toán đám mây
• 3.2. Một số phương pháp đảm bảo an toàn cho dịch vụ đám mây
• 3.3. Thiết kế kiến trúc hệ thống đám mây nhằm đảm bảo an toàn bảo mật
• 3.4. Câu hỏi và bài tập
• 4. CHƯƠNG 4: SỬ DỤNG DỊCH VỤ
• 4.1. Sử dụng dịch vụ phần mềm
• 4.2. Sử dụng dịch vụ nền tảng
• 4.3. Sử dụng dịch vụ hạ tầng IaaS
• 4.4. Câu hỏi và bài tập
• 5. CHƯƠNG 5: GIÁM SÁT, TRÁNH LỖI VÀ ĐẢM BẢO CHẤT LƯỢNG
• 5.1. Các hệ thống, dịch vụ giám sát
• 5.2. Giám sát dịch vụ
• 5.3. Đảm bảo chất lượng dịch vụ
• 5.4. Kiểm soát lỗi dịch vụ và độ tin cậy
• 5.5. Câu hỏi và bài tập
• 6. CHƯƠNG 6: CÁC CHỦ ĐỀ NÂNG CAO
• 6.1. Tính tương kết của các đám mây và dịch vụ đám mây
• 6.2. Các tiêu chuẩn của điện toán đám mây
• 6.3. Liên bang đám mây
• 6.4. Mô hình môi giới dịch vụ đám mây
• 6.5. Các ứng dụng hỗ trợ cho điện toán đám mây
• 6.6. Câu hỏi và bài tập
• TÀI LIỆU THAM KHÁO

Tóm tắt

I. Khám phá giáo trình điện toán đám mây Tổng quan P1

Giáo trình Điện toán đám mây xuất bản lần thứ hai là tài liệu học thuật chuyên sâu, được biên soạn bởi các chuyên gia hàng đầu từ Đại học Bách Khoa Hà Nội. Tài liệu này hướng đến đối tượng là học viên cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin và sinh viên năm cuối các trường kỹ thuật. Nội dung giáo trình cung cấp một cách tiếp cận tổng thể, từ các khái niệm cơ bản về điện toán đám mây, các vấn đề lưu trữ, xử lý dữ liệu, đến an toàn bảo mật và các chủ đề nghiên cứu nâng cao. Được tổng hợp từ các đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước và kinh nghiệm giảng dạy nhiều năm, giáo trình mang đến kiến thức cập nhật và thực tiễn. Phần đầu của giáo trình tập trung vào việc xây dựng nền tảng vững chắc, giải thích lịch sử hình thành, định nghĩa các đặc tính cốt lõi và giới thiệu các công nghệ nền tảng như công nghệ ảo hóa và kiến trúc trung tâm dữ liệu. Đây là nền tảng không thể thiếu để hiểu sâu hơn về các mô hình dịch vụ như IaaS, PaaS, SaaS và các thách thức vận hành trong môi trường đám mây thực tế. Giáo trình không chỉ là tài liệu tham khảo mà còn là cẩm nang giúp người đọc phát triển các ứng dụng cho nghiên cứu và đồ án tốt nghiệp.

1.1. Lịch sử ra đời và phát triển của điện toán đám mây

Khái niệm điện toán đám mây không phải là một ý tưởng mới mà đã manh nha từ những năm 1950 với các máy chủ quy mô lớn (large-scale mainframe computers). Các hệ thống này cho phép nhiều người dùng chia sẻ tài nguyên tính toán chung thông qua khái niệm “chia sẻ thời gian” (time-sharing). Đến những năm 1990, các công ty viễn thông bắt đầu cung cấp các dịch vụ mạng riêng ảo (VPN), mở rộng khái niệm chia sẻ tài nguyên từ băng thông mạng sang chia sẻ cả tài nguyên máy chủ vật lý. Cột mốc quan trọng đánh dấu sự thương mại hóa của điện toán đám mây là vào năm 2006, khi Amazon ra mắt nền tảng Amazon Web Services (AWS). Sự kiện này đã mở đường cho hàng loạt các sản phẩm đám mây khác ra đời như Google App Engine và Microsoft Azure, biến đám mây thành một hạ tầng dịch vụ công cộng, tương tự như điện và nước, nơi người dùng chỉ cần sử dụng và trả phí theo lượng tiêu thụ mà không cần quan tâm đến hạ tầng phức tạp bên dưới.

1.2. Định nghĩa và 5 đặc tính cốt lõi của đám mây NIST

Theo định nghĩa của Viện Quốc gia Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (US NIST), điện toán đám mây là mô hình cho phép truy cập mạng thuận tiện và theo yêu cầu tới một kho tài nguyên tính toán có thể chia sẻ (ví dụ: mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng). Các tài nguyên này có thể được cấp phát hoặc thu hồi nhanh chóng với nỗ lực quản lý tối thiểu. Mô hình này được xác định bởi năm đặc tính cốt lõi. Thứ nhất là Tự phục vụ theo yêu cầu (on-demand self-service), cho phép người dùng tự động cấp phát tài nguyên mà không cần tương tác với nhà cung cấp. Thứ hai là Truy cập mạng rộng rãi (broad network access) qua các nền tảng đa dạng. Thứ ba là Tập trung tài nguyên (resource pooling), nơi các tài nguyên vật lý và ảo được cấp phát động cho nhiều khách hàng. Thứ tư là Tính co giãn linh hoạt (rapid elasticity), cho phép mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên không giới hạn. Cuối cùng là Khả năng đo lường dịch vụ (measured service), giúp giám sát và tính phí dựa trên mức độ sử dụng thực tế.

II. Nền tảng cốt lõi của điện toán đám mây Thách thức

Để xây dựng một hệ thống điện toán đám mây hiệu quả, việc thiết lập nền tảng hạ tầng vững chắc là thách thức đầu tiên và quan trọng nhất. Nền tảng này bao gồm hai thành phần không thể tách rời: các trung tâm dữ liệu lớn (Data Centers) và công nghệ ảo hóa (Virtualization). Một trung tâm dữ liệu hiện đại không chỉ là một phòng máy tính, mà là một hệ thống phức tạp với các yêu cầu nghiêm ngặt về nguồn điện, hệ thống làm mát, an ninh và kết nối mạng. Thách thức ở đây là làm sao để tối ưu hóa hiệu năng, tăng cường hiệu quả sử dụng năng lượng và giảm chi phí vận hành. Trong khi đó, công nghệ ảo hóa đóng vai trò là công nghệ then chốt cho phép trừu tượng hóa tài nguyên vật lý, tạo ra các thực thể ảo như máy ảo (VM). Việc triển khai và quản lý hàng ngàn máy ảo trên một hạ tầng vật lý đòi hỏi các giải pháp giám sát và điều phối tài nguyên tự động, đảm bảo tính sẵn sàng và khả năng chịu lỗi. Việc kết hợp hai yếu tố này một cách hiệu quả sẽ quyết định sự thành công của một dịch vụ đám mây, giúp đáp ứng các cam kết về chất lượng dịch vụ (QoS) đã ký kết với người dùng.

2.1. Tìm hiểu trung tâm dữ liệu lớn Data Center hiện đại

Trung tâm dữ liệu (TTDL) có nguồn gốc từ các phòng máy tính lớn (mainframes) từ những năm 1960. Ngày nay, TTDL là một giải pháp hoàn chỉnh về trung tâm điều phối hoạt động và lưu trữ dữ liệu, có thể phục vụ cho hàng ngàn người dùng cùng lúc. Về mặt cấu trúc, một TTDL hiện đại là một hệ thống cực kỳ phức tạp, chứa một lượng lớn máy chủ, thiết bị lưu trữ, và các hệ thống phụ trợ như nguồn điện, làm mát, phòng cháy và an ninh. Mục tiêu chính của TTDL là xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả và an toàn. Giáo trình đã chỉ ra, các mô hình TTDL liên tục phát triển, và xu hướng mới nhất là hiện đại hóa dựa trên điện toán đám mây nhằm tăng cường hiệu năng tính toán, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, đồng thời giảm chi phí đầu tư và vận hành cho khách hàng. Mọi hoạt động của TTDL đều có ảnh hưởng trực tiếp đến sự sống còn của doanh nghiệp.

2.2. Vai trò của công nghệ ảo hóa Virtualization then chốt

Công nghệ ảo hóa là công nghệ quan trọng nhất ứng dụng trong điện toán đám mây. Nó cho phép tạo ra các thực thể ảo có tính năng tương đương thực thể vật lý, ví dụ như tạo ra các máy ảo (virtual machine) hoạt động như một máy tính độc lập trên một máy chủ vật lý duy nhất. Phần mềm tạo ra máy ảo được gọi là hypervisor. Lợi ích chính của ảo hóa là tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, cho phép nhiều ứng dụng chạy trên cùng một máy chủ. Thay vì đầu tư 10 máy chủ cho 10 ứng dụng, doanh nghiệp chỉ cần 1-2 máy chủ hỗ trợ ảo hóa. Điều này giúp tiết kiệm chi phí đầu tư, không gian và năng lượng. Hơn nữa, ảo hóa mang lại khả năng quản lý đơn giản, triển khai nhanh, phục hồi hệ thống dễ dàng và cân bằng tải linh hoạt. Trong điện toán đám mây, ảo hóa cung cấp mức độ trừu tượng cần thiết để gộp các tài nguyên tính toán, lưu trữ, mạng thành một kho tài nguyên chung để cấp phát theo nhu cầu.

III. Bí quyết lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trên đám mây

Một trong những dịch vụ cốt lõi và là ưu điểm vượt trội của điện toán đám mây chính là khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big Data). Các hệ thống lưu trữ truyền thống không thể đáp ứng được yêu cầu về dung lượng, tốc độ và tính đa dạng của dữ liệu trong kỷ nguyên số. Giáo trình giới thiệu các giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán được thiết kế riêng cho môi trường đám mây. Các hệ thống này, như HDFS (Hadoop Distributed File System) và GFS (Google File System), được xây dựng với giả định rằng lỗi phần cứng sẽ thường xuyên xảy ra và tối ưu cho việc lưu trữ các tệp tin khổng lồ lên đến hàng Terabyte. Bên cạnh đó, sự bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc đã dẫn đến sự ra đời của cơ sở dữ liệu NoSQL, một giải pháp thay thế linh hoạt cho các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) truyền thống. Việc nắm vững các công nghệ này là bí quyết để khai thác tối đa giá trị từ tài sản dữ liệu của tổ chức, biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh.

3.1. Hệ thống lưu trữ HDFS và kiến trúc Master Slave

HDFS (Hadoop Distributed File System) là một hệ thống tệp tin phân tán được thiết kế để chạy trên các phần cứng thông thường, giá rẻ. Kiến trúc của HDFS tuân theo mô hình chủ/khách (master/slave). Một cụm HDFS bao gồm một NameNode duy nhất (master) và nhiều DataNode (slave). NameNode chịu trách nhiệm quản lý không gian tên của hệ thống tệp tin (cấu trúc cây thư mục) và các siêu dữ liệu (metadata), chẳng hạn như thông tin ánh xạ từ tên tệp tin sang danh sách các khối (block) và vị trí của các khối đó trên các DataNode. Trong khi đó, các DataNode chịu trách nhiệm lưu trữ các khối dữ liệu thực sự. Mỗi tệp tin lớn sẽ được chia thành các khối có kích thước cố định (ví dụ: 128MB) và mỗi khối được nhân bản trên nhiều DataNode khác nhau để đảm bảo khả năng chịu lỗi và tính sẵn sàng cao.

3.2. Sự trỗi dậy của cơ sở dữ liệu NoSQL trong big data

Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) truyền thống gặp nhiều khó khăn trong việc mở rộng để xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Để giải quyết vấn đề này, một lớp cơ sở dữ liệu mới đã ra đời với tên gọi NoSQL (Not Only SQL). Đặc điểm chung của các hệ NoSQL là tính khả mở cao, mô hình dữ liệu đơn giản và linh hoạt hơn. Thay vì các bảng quan hệ cứng nhắc, NoSQL sử dụng các mô hình như key/value, hướng văn bản (document-oriented), hoặc hệ cột (column-family). Một khác biệt cơ bản là NoSQL thường hy sinh tính nhất quán mạnh (ACID) của RDBMS để đổi lấy tính sẵn sàng và khả năng mở rộng ngang trên hàng ngàn máy chủ. Các hệ thống này chỉ hỗ trợ mô hình nhất quán sau cùng (eventual consistency), phù hợp với các ứng dụng Internet quy mô lớn, nơi tính khả mở là ưu tiên hàng đầu.

IV. Top phương pháp đảm bảo an toàn bảo mật đám mây

Mặc dù điện toán đám mây mang lại nhiều lợi ích, vấn đề an toàn và bảo mật (ATBM) vẫn là mối quan ngại hàng đầu của các tổ chức. Theo một khảo sát của IDC, đây là trở ngại lớn nhất khi doanh nghiệp cân nhắc chuyển đổi sang mô hình đám mây. Do dữ liệu và ứng dụng được giao phó cho nhà cung cấp dịch vụ, các nguy cơ về rò rỉ dữ liệu, tấn công từ chối dịch vụ, và các lỗ hổng trong nền tảng ảo hóa trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Giáo trình dành một chương quan trọng để phân tích các thách thức về an toàn và bảo mật trên cả ba tầng dịch vụ: IaaS, PaaS, và SaaS. Mỗi tầng đều có những đặc thù riêng, từ việc bảo vệ hạ tầng ảo hóa ở tầng IaaS, đảm bảo an toàn cho các thành phần của bên thứ ba ở tầng PaaS, đến việc chống lại các cuộc tấn công ứng dụng web ở tầng SaaS. Việc hiểu rõ các nguy cơ và áp dụng các phương pháp bảo vệ phù hợp là yếu tố sống còn để xây dựng niềm tin và triển khai thành công các dịch vụ đám mây.

4.1. Phân tích các vấn đề an toàn bảo mật trên IaaS PaaS SaaS

Mỗi tầng dịch vụ đám mây có những thách thức an toàn và bảo mật riêng. Với SaaS (Dịch vụ phần mềm), các vấn đề chính bao gồm bảo mật ứng dụng web, rủi ro trong môi trường nhiều người thuê (multi-tenancy) nơi dữ liệu của các khách hàng khác nhau có thể bị cô lập không đủ tốt, và bảo mật dữ liệu khi chúng được xử lý và lưu trữ. Với PaaS (Dịch vụ nền tảng), nguy cơ đến từ việc sử dụng các dịch vụ của bên thứ ba (mashup) và việc quản lý vòng đời ứng dụng không an toàn. Tầng IaaS (Dịch vụ hạ tầng) là nơi có nhiều nguy cơ nhất, liên quan trực tiếp đến công nghệ ảo hóa. Các lỗ hổng trong thành phần giám sát máy ảo (VMM), nguy cơ đánh cắp thông tin qua tài nguyên chia sẻ, và việc sử dụng các ảnh máy ảo công cộng chứa mã độc là những mối đe dọa nghiêm trọng cần được giải quyết.

4.2. Các lỗ hổng bảo mật và 9 nguy cơ hàng đầu từ CSA

Liên minh An toàn Bảo mật Đám mây (Cloud Security Alliance - CSA) đã xác định các nguy cơ lớn nhất về an toàn và bảo mật trong môi trường đám mây. Một trong những nguy cơ hàng đầu là rò rỉ dữ liệu, tức là dữ liệu nhạy cảm của người dùng bị thất thoát. Các lỗ hổng điển hình bao gồm giao diện quản lý (API) không an toàn, khả năng phân tách dữ liệu yếu, và dữ liệu không được xóa hoàn toàn sau khi sử dụng. Đặc biệt, các lỗ hổng trong máy ảo là rất đáng lo ngại, ví dụ như một máy ảo có thể trích xuất khóa riêng tư từ một máy ảo khác chạy trên cùng máy chủ vật lý. Tài liệu “The Notorious Nine” của CSA đã chỉ ra 9 mối đe dọa hàng đầu, nhấn mạnh rằng các tổ chức cần có chiến lược bảo mật toàn diện khi áp dụng điện toán đám mây.

V. Ứng dụng kiến trúc đám mây công cụ mô phỏng CloudSim

Ngoài việc trình bày các khái niệm lý thuyết, giáo trình Điện toán đám mây còn đi sâu vào các ứng dụng thực tiễn thông qua việc giới thiệu các mô hình kiến trúc tiên tiến và công cụ mô phỏng chuyên dụng. Một trong những bài toán quan trọng của nhà cung cấp dịch vụ là định giá và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, kiến trúc đám mây hướng thị trường (Market-Oriented Cloud) được đề xuất, xem việc cung cấp tài nguyên như một thị trường kinh tế. Bên cạnh đó, để phục vụ cho công tác nghiên cứu và thử nghiệm, việc xây dựng một hệ thống đám mây thực tế là rất tốn kém. Do đó, các công cụ mô phỏng như CloudSim ra đời. Những công cụ này cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra các thuật toán lập lịch, chính sách phân bổ tài nguyên hay các mô hình định giá mà không cần đầu tư vào hạ tầng vật lý. Việc tiếp cận các mô hình và công cụ này giúp người học kết nối lý thuyết với thực tiễn, chuẩn bị cho các bài toán phức tạp trong ngành.

5.1. Mô hình kiến trúc đám mây hướng thị trường Market Oriented

Kiến trúc đám mây hướng thị trường là một mô hình quản lý tài nguyên dựa trên các nguyên tắc kinh tế. Kiến trúc này bao gồm bốn thành phần chính: Người dùng/Nhà môi giới (User/Broker), Bộ phân phối tài nguyên SLA (SLA Resource Allocator), các Máy ảo (VMs), và các Máy vật lý (Physical Machines). Trong đó, Bộ phân phối tài nguyên SLA đóng vai trò trung gian, tiếp nhận yêu cầu dịch vụ, thẩm định các yêu cầu về chất lượng dịch vụ (QoS), và ra quyết định chấp nhận hay từ chối dựa trên tài nguyên sẵn có. Thành phần này cũng bao gồm cơ chế định giá (Pricing) để tính phí sử dụng và cơ chế kế toán (Accounting) để theo dõi lưu lượng tài nguyên. Mô hình này giúp cân bằng lợi ích giữa người dùng và nhà cung cấp, đảm bảo tài nguyên được sử dụng hiệu quả và tối ưu hóa lợi nhuận.

5.2. Công cụ mô phỏng CloudSim Thử nghiệm không cần hạ tầng

CloudSim là một bộ công cụ mô phỏng môi trường điện toán đám mây tiêu biểu, giúp các nhà nghiên cứu thử nghiệm các sản phẩm công nghệ mà không cần quản lý một đám mây thật. Kiến trúc của CloudSim gồm nhiều lớp, cho phép mô hình hóa các thành phần cốt lõi của đám mây như trung tâm dữ liệu, các máy chủ vật lý (Host), các máy ảo (VM), và các chính sách cấp phát tài nguyên. Lớp User-code ở trên cùng cho phép người dùng dễ dàng cấu hình các kịch bản mô phỏng, chẳng hạn như số lượng máy chủ, đặc tả máy ảo, và số lượng tác vụ. CloudSim hỗ trợ mô phỏng các vấn đề phức tạp như triển khai máy ảo theo yêu cầu, quản lý quá trình thực thi ứng dụng, và theo dõi tự động, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ và không thể thiếu cho cộng đồng nghiên cứu điện toán đám mây.

Nội dung chính

Phân Tích Thư Mục Và Nội Dung Giáo Trình: Điện Toán Đám Mây

Thông tin xuất bản phẩm:

• Tên giáo trình: Giáo trình Điện toán đám mây (Xuất bản lần thứ hai)
• Chủ biên: PGS. Huỳnh Quyết Thắng
• Các tác giả: TS. Nguyễn Hữu Đức, Doãn Trung Tùng, Nguyễn Bình Minh, Trần Việt Trung
• Cơ quan công tác: Viện Công nghệ Thông tin & Truyền thông, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Nhà xuất bản: Nhà xuất bản Bách Khoa Hà Nội, 2020
• Phân loại DDC: 004.6782 - dc23; Mã CIP: BKD0005p-CIP

---

Tổng quan về giáo trình

Giáo trình Điện toán đám mây được biên soạn nhằm phục vụ công tác đào tạo sau đại học (học viên cao học) và sinh viên năm cuối thuộc khối ngành Công nghệ thông tin và các ngành kỹ thuật liên quan tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội cũng như các trường đại học kỹ thuật trên cả nước. Trong chương trình đào tạo, tài liệu giữ vị trí học phần chuyên ngành cung cấp kiến thức nền tảng về kiến trúc hệ thống tính toán phân tán hiện đại, các mô hình dịch vụ và phương thức quản lý tài nguyên tính toán quy mô lớn.

Mục tiêu học tập (learning outcomes) của giáo trình hướng tới việc trang bị cho người học:

1. Hệ thống khái niệm chuẩn mực về điện toán đám mây theo định nghĩa của Viện Quốc gia Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (US NIST).
2. Hiểu rõ nguyên lý kỹ thuật của các công nghệ nền tảng, bao gồm ảo hóa phần cứng, trung tâm dữ liệu, và kiến trúc hệ thống hướng thị trường (Market-oriented cloud).
3. Nắm bắt cơ chế tổ chức lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán (NFS, AFS, HDFS, NoSQL, MapReduce) cùng các dịch vụ lưu trữ đối tượng thương mại và mã nguồn mở (Amazon S3, OpenStack Swift).
4. Phân tích các mối đe dọa an toàn, bảo mật thông tin và nắm được phương pháp thiết kế kiến trúc bảo mật trên các tầng dịch vụ.
5. Tiếp cận các vấn đề mở và hướng nghiên cứu chuyên sâu như điện toán liên bang (Federated Cloud), trung gian môi giới dịch vụ (Cloud Broker) và mô phỏng hệ thống với CloudSim.

Về cấu trúc và cách tiếp cận, giáo trình đi từ các nguyên lý lý thuyết cơ bản, giải thích cơ chế kiến trúc nội tại của hệ thống, sau đó minh họa qua các nền tảng thực tế (AWS, Microsoft Azure, Google App Engine, Eucalyptus, Nimbus, Hadoop) và kết thúc bằng hệ thống câu hỏi, bài tập học thuật.

Điểm đặc thù của giáo trình là sự kết hợp giữa các kết quả nghiên cứu trong khuôn khổ luận án tiến sĩ của các tác giả tại nước ngoài, kết quả triển khai đề tài khoa học công nghệ cấp Nhà nước mã số KC.01/11—15 (“Nghiên cứu làm chủ công nghệ dịch vụ đám mây: tạo lập và cung cấp dịch vụ, cung cấp nội dung số, quản lý truy cập”), cùng kinh nghiệm giảng dạy thực tế cho các khóa đào tạo thạc sĩ tại Viện Công nghệ Thông tin & Truyền thông - Đại học Bách Khoa Hà Nội.

---

Nội dung kiến thức cốt lõi

graph TD
    A[Tổng quan & Lịch sử hình thành] --> B[Nền tảng: TTDL & Công nghệ ảo hóa]
    B --> C[Lưu trữ & Xử lý dữ liệu: HDFS, MapReduce, S3, Swift]
    C --> D[An toàn & Bảo mật: 3 Tầng Dịch vụ & 7 Nhóm Lỗ hổng]
    D --> E[Khai thác dịch vụ: SaaS, PaaS, IaaS trên Azure]
    E --> F[Giám sát, Tránh lỗi & Đảm bảo SLA/QoS]
    F --> G[Chủ đề nâng cao: Liên bang đám mây & Mô phỏng CloudSim]

Các chương và chủ đề chính

• Chương mở đầu: Tổng quan điện toán đám mây
  Trình bày lịch sử phát triển từ hệ thống máy chủ lớn (mainframe) thập niên 1950 với cơ chế chia sẻ thời gian (time-sharing), ý niệm tài nguyên máy tính như dịch vụ công cộng (public utility) giai đoạn 1960–1990, sự ra đời của mạng riêng ảo thập niên 1990, cho đến dấu mốc thương mại hóa của Amazon Web Services (2006) và nền tảng nguồn mở Eucalyptus (2008). Chương này phân tích định nghĩa chuẩn của US NIST, 5 đặc tính cốt lõi (tự phục vụ theo yêu cầu, truy nhập mạng rộng rãi, tập trung tài nguyên, tính mềm dẻo, khả năng đo lường), các công nghệ hỗ trợ (ảo hóa, điều phối tài nguyên động, hệ phân tán, Web 2.0), cùng đánh giá định lượng về ưu điểm (triển khai nhanh, tối ưu chi phí, nâng cao khả năng chịu tải) và nhược điểm (phụ thuộc đường truyền, rủi ro bảo mật, tiêu chuẩn hóa, khóa nhà cung cấp).

• Chương 1: Nền tảng và phân loại
  Khái quát về Trung tâm dữ liệu (TTDL) từ thời kỳ máy tính lớn đến mô hình Client-Server và TTDL hiện đại; phân tích các mô hình phân phối mạng chính, ngang, vùng thiết bị (LAN, SAN, KVM). Trình bày chuyên sâu về công nghệ ảo hóa (Hosted-based, Hypervisor-based/Bare-metal, Hybrid); phân loại 3 mô hình dịch vụ (IaaS, PaaS, SaaS); kiến trúc đám mây hướng thị trường (Market-oriented Cloud) gồm các thành phần Người dùng/Môi giới, Bộ phân phối tài nguyên SLA (Service Request Examiner, Pricing, Accounting, VM Monitor, Dispatcher, Service Request Monitor); và giới thiệu công cụ mô phỏng CloudSim (kiến trúc 4 tầng: SimJava, GridSim, CloudSim, User-code).

• Chương 2: Lưu trữ và xử lý dữ liệu
  So sánh hai hệ thống tập tin phân tán truyền thống NFS (Network File System) và AFS (Andrew File System). Đi sâu vào kiến trúc Hadoop HDFS (mô hình Master/Slave với NameNode và DataNode, khối dữ liệu kích thước lớn 64MB/128MB, cơ chế sao chép bản sao replica, nguyên lý ghi tuần tự/append-only). Giới thiệu đặc tả 4V của Dữ liệu lớn (Volume, Velocity, Variety, Value) và mô hình tính toán song song MapReduce của Google (hàm Map, hàm Reduce, quy trình phân chia gói công việc qua Master/Worker). Phân tích chi tiết kho lưu trữ đối tượng Amazon S3 (khái niệm Objects, Buckets, Keys, Regions, giao tiếp REST/SOAP/BitTorrent) và OpenStack Swift (lưu trữ phi cấu trúc, phân tán trên tối thiểu 3 vùng chịu lỗi).

• Chương 3: An toàn và bảo mật
  Tổng hợp kết quả khảo sát từ International Data Corporation (IDC) về các trở ngại trong chuyển đổi dịch vụ đám mây. Phân tích các vấn đề an toàn bảo mật (ATBM) phân tầng: SaaS (bảo mật ứng dụng web theo chuẩn OWASP, mô hình đa người thuê multi-tenancy, rò rỉ dữ liệu); PaaS (bảo mật thành phần trộn mashup của bên thứ ba, an ninh vòng đời ứng dụng); IaaS (nguy cơ từ hypervisor/VMM, chia sẻ tài nguyên phần cứng, kiểm soát snapshot, kho ảnh máy ảo công cộng). Hệ thống hóa 7 nhóm lỗ hổng cốt lõi và 9 mối đe dọa hàng đầu theo công bố “The Notorious Nine” (2013) của Cloud Security Alliance (CSA).

• Chương 4: Sử dụng dịch vụ
  Hướng dẫn quy trình triển khai và sử dụng các dịch vụ SaaS, PaaS, IaaS trong thực tế, tập trung khai thác hạ tầng và môi trường điện toán đám mây Microsoft Azure.

• Chương 5: Giám sát, tránh lỗi và đảm bảo chất lượng
  Trình bày các hệ thống và giải pháp giám sát dịch vụ đám mây, các kỹ thuật kiểm soát lỗi, cơ chế phục hồi hệ thống, phương pháp bảo đảm chất lượng dịch vụ (QoS) và thực thi thỏa thuận mức dịch vụ (SLA).

• Chương 6: Các chủ đề nâng cao
  Đề cập đến tính tương kết giữa các đám mây khác nhau, hiện trạng tiêu chuẩn hóa của các tổ chức quốc tế (DMTF, CSA, Open Cloud Consortium), mô hình liên bang đám mây (Cloud Federation), kiến trúc hệ thống môi giới dịch vụ (Cloud Broker) và các hướng ứng dụng phụ trợ.

Bảng tổng hợp các công nghệ và kiến trúc trong giáo trình

Phân tầng / Chủ đề	Công nghệ / Nền tảng được phân tích	Khái niệm và Thành phần kiến trúc cốt lõi
Công nghệ Ảo hóa	VMware, Microsoft Hyper-V, Citrix XenServer, KVM, OpenVZ	Hosted-based, Bare-metal Hypervisor, Hybrid, Host/Guest Machine
Mô phỏng Đám mây	CloudSim, GridSim, SimJava	User-code, CloudSim Core, VM Provisioner, Data Center, MIPS Allocation
Lưu trữ Phân tán	NFS, AFS, Hadoop HDFS, Amazon S3, OpenStack Swift	NameNode/DataNode, Block size, Object, Bucket, Key, Replicas (3 vùng chịu lỗi)
Xử lý Dữ liệu lớn	Hadoop MapReduce	4V Big Data, Map phase, Reduce phase, Master-Worker execution flow
Nền tảng Đám mây	AWS, MS Azure, Google App Engine, Eucalyptus, Nimbus	IaaS, PaaS, SaaS, Market-oriented architecture, SLA Resource Allocator
An toàn & Bảo mật	Cloud Security Alliance (CSA), OWASP	Multi-tenancy isolation, Hypervisor vulnerability, Public VM image risks

Kiến thức nền tảng được xây dựng

Giáo trình thiết lập cơ sở lý thuyết vững chắc về:

• Nguyên lý ảo hóa: Bản chất việc trừu tượng hóa và bao đóng tài nguyên vật lý thành tài nguyên logic, tối ưu hóa năng lượng và mật độ sử dụng máy chủ.
• Hệ thống tính toán phân tán: Cơ chế truyền thông RPC, tính nhất quán dữ liệu, khả năng mở rộng quy mô (scalability) và mô hình chống chịu lỗi phần cứng thông thường.
• Kinh tế học tài nguyên tính toán: Các mô hình định giá cố định, định giá theo đơn vị sử dụng, định giá thuê bao, và nguyên lý điều phối tài nguyên dựa trên thỏa thuận SLA.

Kỹ năng phát triển

Thông qua nội dung chuyên môn, người học phát triển các kỹ năng:

• Kỹ năng phân tích hệ thống: So sánh và đánh giá ưu nhược điểm giữa các kiến trúc ảo hóa (Hosted vs. Bare-metal vs. Hybrid), các cơ chế lưu trữ (NFS vs. AFS vs. HDFS; S3 vs. OpenStack Swift).
• Kỹ năng thiết kế và quy hoạch: Xây dựng mô hình trung tâm dữ liệu, thiết lập kiến trúc an toàn cho hạ tầng đám mây phân tầng.
• Kỹ năng thực nghiệm: Sử dụng các công cụ mô phỏng như CloudSim để đánh giá các thuật toán điều phối tài nguyên và lập lịch cho máy ảo.

---

Phương pháp giảng dạy và học tập

flowchart LR
    L[Nguyên lý Lý thuyết] --> P[Phân tích Kiến trúc Thực tế]
    P --> S[Mô phỏng Hệ thống với CloudSim]
    S --> E[Đánh giá & Bài tập Học thuật]

Phương pháp sư phạm

Giáo trình áp dụng phương pháp sư phạm tiếp cận hệ thống: đi từ bản chất phần cứng và hạ tầng mạng (TTDL, Ảo hóa) -> kiến trúc dịch vụ lưu trữ/tính toán -> các vấn đề phi chức năng (An toàn thông tin, Giám sát, QoS) -> các giải pháp mở rộng (Liên bang đám mây, Môi giới dịch vụ).

Bài tập và câu hỏi nghiên cứu

Cuối mỗi chương, giáo trình cung cấp hệ thống câu hỏi định hướng người học đào sâu kiến trúc, tiêu biểu như:

• So sánh các mô hình kiến trúc trung tâm dữ liệu và phân tích ưu nhược điểm khi ứng dụng vào doanh nghiệp.
• Phân tích sự khác biệt cơ bản giữa ba kiến trúc ảo hóa: Hosted-based, Hypervisor-based và Hybrid.
• So sánh cơ chế hoạt động của hệ thống tập tin HDFS với các hệ thống phân tán truyền thống (NFS, AFS); phân tích lý do HDFS lựa chọn mô hình chỉ cho phép ghi nối tiếp (append-only).
• So sánh mô hình lập trình song song MapReduce với mô hình MPI (Message Passing Interface).
• Phân tích các lỗ hổng của thành phần giám sát máy ảo (VMM/Hypervisor) và rủi ro bảo mật từ việc chia sẻ bộ nhớ giữa các máy ảo trên cùng máy chủ vật lý.

Hướng dẫn tự học và nghiên cứu

1. Giai đoạn 1 (Nền tảng): Nghiên cứu kỹ Chương mở đầu và Chương 1 để nắm chắc định nghĩa US NIST, 5 đặc tính đám mây và phân loại các tầng ảo hóa.
2. Giai đoạn 2 (Hệ thống dữ liệu): Đọc Chương 2, vẽ lại luồng thực thi của gói công việc MapReduce, so sánh cơ chế lưu trữ theo khối (HDFS) và lưu trữ đối tượng (S3, Swift).
3. Giai đoạn 3 (An ninh & Quản trị): Nghiên cứu Chương 3 và Chương 5 để nắm các chuẩn bảo mật CSA và mô hình điều phối tài nguyên theo SLA.
4. Giai đoạn 4 (Nghiên cứu mở rộng): Khai thác Chương 6 và thực hành mô phỏng các giải thuật phân phối máy ảo thông qua công cụ CloudSim.

---

Điểm nổi bật và cập nhật của giáo trình

• Tính kế thừa và cập nhật thực tiễn: Giáo trình xuất bản lần thứ hai (năm 2020) được bổ sung, hoàn thiện dựa trên các đóng góp chuyên môn từ quá trình giảng dạy thực tế các khóa cao học ngành CNTT từ năm 2012–2013 tại Đại học Bách Khoa Hà Nội.
• Chuyển hóa từ các đề tài nghiên cứu cấp cao: Nội dung tích hợp trực tiếp kết quả nghiên cứu từ đề tài KHCN cấp Nhà nước mã số KC.01/11—15 và các công trình nghiên cứu tiến sĩ của nhóm tác giả, bảo đảm chiều sâu học thuật và tính chuẩn xác của các mô hình kiến trúc.
• Tham chiếu tiêu chuẩn quốc tế: Tài liệu chuẩn hóa thuật ngữ và mô hình dựa trên các tài liệu chính thức từ Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (US NIST), Liên minh An toàn Điện toán Đám mây (Cloud Security Alliance - CSA) với báo cáo The Notorious Nine, và Dự án Bảo mật Ứng dụng Web Mở (OWASP).
• Kết hợp hài hòa giữa mã nguồn mở và nền tảng thương mại: Bên cạnh các nền tảng công nghiệp quy mô lớn như Amazon Web Services (EC2, S3), Microsoft Azure, Google App Engine, giáo trình phân tích chi tiết các giải pháp mã nguồn mở phục vụ nghiên cứu và tự triển khai như OpenStack Swift, Eucalyptus, Nimbus, Xen, KVM và CloudSim.

---

Đối tượng sử dụng giáo trình

• Học viên cao học (Thạc sĩ/NCS): Tài liệu học tập chính cho học phần Điện toán đám mây hoặc Hệ thống phân tán nâng cao thuộc các chuyên ngành Khoa học máy tính, Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin, Kỹ thuật máy tính và Mạng máy tính.
• Sinh viên đại học năm cuối: Tài liệu tham khảo chuyên sâu để thực hiện đồ án tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, hoặc các đề tài nghiên cứu sinh viên liên quan đến ảo hóa, lưu trữ dữ liệu lớn, an toàn thông tin và phát triển ứng dụng phân tán.
• Giảng viên và Nghiên cứu viên: Khung tài liệu chuẩn để thiết kế bài giảng, xây dựng đề cương môn học, hoặc phát triển các hướng nghiên cứu chuyên sâu về tối ưu hóa tài nguyên đám mây, bảo mật đám mây và điện toán đám mây liên bang.
• Yêu cầu kiến thức tiên quyết (Prerequisites): Người học cần hoàn thành các học phần nền tảng bao gồm: Kiến trúc máy tính, Hệ điều hành, Mạng máy tính, Cơ sở dữ liệu và Nguyên lý lập trình hướng đối tượng.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Giáo trình này phù hợp nhất với đối tượng độc giả nào?

Giáo trình được thiết kế chuyên biệt cho học viên cao học ngành Công nghệ thông tin và sinh viên đại học năm cuối các trường kỹ thuật có định hướng nghiên cứu sâu về kiến trúc hệ thống, hệ phân tán và hạ tầng mạng.

2. Người học cần chuẩn bị kiến thức nền tảng gì trước khi đọc giáo trình?

Cần nắm vững kiến thức về kiến trúc máy tính, nguyên lý hệ điều hành (quản lý tiến trình, bộ nhớ, phân quyền hạt nhân), mạng máy tính (mô hình OSI, TCP/IP, cấu hình định tuyến), và cơ sở dữ liệu cơ bản.

3. Giáo trình này có điểm gì khác biệt so với các tài liệu hướng dẫn kỹ thuật (How-to/Tutorial)?

Giáo trình tập trung vào kiến trúc hệ thống, nguyên lý hoạt động nội tại và mô hình toán học/logic của việc phân phối tài nguyên (như cơ chế cấp phát VM trong CloudSim, luồng thực thi MapReduce, kiến trúc VMM/Hypervisor) thay vì chỉ hướng dẫn thao tác cấu hình giao diện người dùng đơn thuần.

4. Làm thế nào để tự học và thực hành nội dung giáo trình hiệu quả?

Người học nên kết hợp đọc lý thuyết với việc cài đặt thử nghiệm các nền tảng mã nguồn mở (như Hadoop cluster, OpenStack Swift) hoặc sử dụng bộ công cụ mô phỏng CloudSim để kiểm chứng các chính sách cấp phát tài nguyên CPU (MIPS), bộ nhớ và băng thông.

5. Giáo trình có đề cập đến các tiêu chuẩn và công cụ bổ trợ nào?

Tài liệu đề cập chi tiết đến các định nghĩa của US NIST, các tiêu chuẩn quản lý của DMTF, CSA, Open Cloud Consortium; các giao diện lập trình ứng dụng RESTful API; cùng các nền tảng phần mềm như Hadoop, CloudSim, Xen, KVM, Microsoft Azure, AWS S3.

---

Kết luận

Giáo trình Điện toán đám mây do PGS. Huỳnh Quyết Thắng chủ biên là công trình học thuật có cấu trúc hoàn chỉnh, phản ánh toàn diện bức tranh công nghệ điện toán đám mây từ tầng hạ tầng phần cứng, kỹ thuật ảo hóa, hệ thống lưu trữ/xử lý phân tán, đến các tầng dịch vụ và an toàn thông tin.

Lộ trình tiếp cận kiến thức đề xuất:

1. Tiếp cận lịch sử và định nghĩa chuẩn hóa (Chương mở đầu, Chương 1).
2. Nghiên cứu sâu cơ chế lưu trữ phân tán và tính toán dữ liệu lớn (Chương 2).
3. Đánh giá rủi ro và giải pháp thiết kế kiến trúc an toàn (Chương 3).
4. Phân tích quản trị dịch vụ, bảo đảm SLA/QoS và các hướng nghiên cứu liên bang đám mây (Chương 4, 5, 6).

Tài nguyên nghiên cứu tiếp nối bao gồm việc ứng dụng bộ công cụ mô phỏng CloudSim, nghiên cứu mã nguồn mở Hadoop HDFS/MapReduce, OpenStack Swift, cùng việc đối chiếu với các tài liệu chuẩn hóa từ US NIST và Cloud Security Alliance.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 NEN TANG VA PHAN LOẠI Trong chương này, chúng ta sẽ làm quen với các khái niệm khái quát chưng của nền tảng và phân loại điện toán đám mây. Người đọc sẽ được trang bị các kiến thức về khái niệm và mô hình của Trung tam dữ liệu, trên cơ sở đó tiếp thu các kiến thức về công nghệ ảo hóa. Một phần nội dung của chương trình bày phân loại các mô hình điện toán đấm mây và eae | kiến trúc, nền tảng điện toán đám mây đang được cung cấp trên thị trường hiện nay. Một số công cụ và giải pháp mô phỏng điện toán đám mây tại các trung.tâm nghiên cứu cũng được giới thiệu để người đọc có thể tiếp cận các công cụ này.

TRUNG TÂM DỮ LIỆU LỚN Khai nigm Trung tim dữ liệu Về mặt kỹ thuật, trung tâm dữ liệu (TTDL) hay đata center có nguồn gốc từ các phòng mnáy tính lớn (main fiames) thời sơ khai của ngành công nghiệp máy tính trong những năm 1960. Tại thời kỳ này, các hệ thống máy tính đầu tiên được coi là những thành tựu lớn lao của công nghệ tính toán ty động dựa trên kỹ thuật dién tir (electronic computing). Các hệ thống nảy là những hệ thông có những yêu cầu cực kỳ phúc tạp trong vận hành, bảo trì, và môi trường hoạt động đặc biệt về nguồn điện, điều hòa không khí. ` Với sự ra đời của mô hình tính toán “khách — chủ” trong những năm 1990, các thay chi (Server) di thay thé din các máy tính lớn trong các phòng máy tính tại các trường đại học và cơ sở nghiên cứu khoa học.

Với sự giảm giá mạnh của phần cứng server, các thiết bị kết nối mang va sự chuẩn hóa các hệ thống cáp mạng, các hệ thống tính toán “client-server” đã dần đần có chỗ đứng riêng trong môi trường của các tổ chức và đoanh nghiệp để phục vụ công tác quản lý và kinh đoanh, Thuật ngữ TTDL dang dé chỉ các phòng may tinh được thiết kế riêng bên trong tổ chức, doanh nghiệp với những yêu cầu đặc biệt về nguồn điện, điều hòa không khi, cấu trúc liên kết thiết bị va mang,. bắt đầu đạt được sự công nhận phổ biến trong khoảng thời gian này. TTDL là giải pháp hoàn chỉnh về một trung tâm điều phối hoạt động, trung tâm lưu trữ, nó có thể cung cấp các ứng dụng cho một tổ chức doanh nghiệp hay phục vụ cho hàng ngàn người cần truy cập, trao đổi thông tin. Mọi hoạt động của TTDL đều có ảnh hưởng rất lớn đến việc kinh doanh, tài chính, cũng như sự sống còn của một doanh.

nghiệp như các ngân hàng, công ty tài chính, sàn chứng khoán, công ty bảo hiểm,. — TTPL là một hệ thống máy tính cực kỳ quan trọng và rất dễ bị tổn hại, trong một TTDL chứa một lượng máy chủ, thiết bị Jưu trữ rất lớn. Để hoạt động tốt, TTDL cần phải có những hệ thống phụ trợ như nguồn điện, hệ thống làm mat, bao cháy, an ‘ninh bảo mật,., cho đủ kích cỡ như thế nào thì các TTDL vẫn có chung những chức` năng là xử lý và lưu trữ đữ liệu. TTĐL có thể là một phòng của rhột tầng lầu, hay một tầng của một toà nhà, hoặc được xây một toà nhà riêng.

15 Trung tâm dữ liệu đã trải qua nhiều bước phát triển về công nghệ và cấu trúc, cho đến nay tiếp tục phát triển dựa trên điện toán đám mây là xu hướng mới nhất nhằm hiện đại hóa trung tâm dữ liệu, tăng cường hiệu năng tính toán, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng của thiết bị, giảm chỉ phí đầu tư và vận hành hạ tầng cho khách hàng. Các mô hình của Trung tâm dữ liệu Các đơn vị cung cấp truy cập Các đơn vị cung cắp truy cập. Các văn phòng, trung tâm điều khiển, các phòng hỗ trợ Goi Backbone ———> Gọi ngang Phòng truyền thông Khu vực phân phối chính (Văn phòng, trung tâm. (Router, Backbone, PBX, bộ chuyển Goi Backbone điều khiển, bộ chuyển đổi đổi LAN/SAN, M13 Muxes) LAN, Gai Backbone Goi Backbone J | J Khu vực phân phối ngang Khu vực phân phối ngang Khu vực phân phối ngang Khu vực phân phối ngang (LAN, SAN, KVM, các bộ (LAN, SÀN, KVM, các bộ (LAN, SAN, KVM, cdc bd (LAN, SAN, KVM, cdc bộ chuyên đôi) chuyên đổi) chuyên đỗi) chuyển đổi) Gọi ngang Khuvực phân phối vin; ¬ =.

9 Goi ngang Goi ngang Gọi ngang Gọi ngang ” Khu vực phân phối thiết hị Khu vực phân phối thiết bị Khu vực phân phải thiết bị. (Rack/Cabin} (RackiCabin) (Rack/Cabin} Khu HH) phá bị _ Hình 1. Mô hình Trung tâm dữ liệu cơ ban Ons lập cấp Các đơn vị 'cung cấp truy cập ~ (Cung cắp thị bị và giới hạn} Các đơn vị cung cắp truy cp 'Các văn phông, trung lâm Gọi Backbone ————>>| điều khiển; các phòng hỗ trợ Các đơn vị cung cắp truy cập. Goi ngang | Ì FS Phang truyền tông~ Khu vực phân phối chính Phông truy nhập cấp 2 (Văn phòng, trung tâm điều {Router, Backhone, PBX, hộ chuyển đổi khiển, bộ chuyển đổi LAN) {Cung cấp thiết bị và giới hạn) LAN/SAN, M13 Muxes)} Goi Backbone Gọi Backbone Khu vực phân phổi ngang (LAN, SAN CUM, cáo bộ chuyển đổi) Gọi ngang Khu vực phân phối 94 tn (LAN, SAN, KVM, cc bd ch n Khu vực phân phối ngang (LAN, SAN, KVM, các bộ.Ghuyên đổi): Jl Khu vực phân phối ngan: (LAN, SAN, (6M, các hộ chuyên đổi) ) Gọi ngang: - Gại ngang.

- Goi luệu Gọi ngang, ad Khu vực phân phối thiết bị {Rack/Cabin) Khu vực phân phối thiết bj {Rack/Cabin) Khu vực phân phối thiết 7 (Rack/Cabin) Khu vực phân phấn thiết bị (Rack/Cabin) | Hình 1. Trung tâm dữ liệu có nhiều điểm kết nối đường vào 16 Access Providers Horizontal q Main Distribuition Area fl Offices, Operations Center, Support Rooms: | (Carier Equipment, Demarcation, Routers, Backbone, | Cabling 4i LANISAN/IKVM Switches, PBX, M13:Muxes) F| Horizontal Cabling Zone Distribution Area Equipment Distribution Arga POD TRD OO Equipment Distribution Area (RaodCabine TPIT Tal vies] Hình 1. Mô hình trung tâm dữ liệu đơn giản 1. CONG NGHE AO HOA ị “hái niệm Ảo hóa (Virtualization) là công nghệ tiên tiến nhất trong một loạt các cuộc cách mạng công nghệ nhằm tăng mức độ ảo hóa hệ thống, cho phép tăng hiệu suất làm việc của máy tính lên một cấp độ chưa từng có.

Ảo hóa hệ thống tức là tiến hành phân chia một máy chủ thành nhiều máy chủ ảo hoặc kết hợp nhiều máy chủ vật lý thành một máy chủ logic, đối với người sử dụng họ nhận biết và sử dụng các server ảo giống như một máy vật lý độc lập có đủ các tài nguyên cần thiết (bộ vi xử lý, bộ nhớ, kết nối mạng,.), trong khi các server ảo không hề có những tài nguyên độc lập như vậy, nó chỉ sử dụng tài nguyên được gắn từ máy chủ vật lý. Ở đây, bản chất thứ nhất là các server ảo sử dụng tài nguyên của máy chủ vật lý, bản chất thứ hai là các server ảo có thể hoạt động như một server vật lý độc lập. Lợi ích của ảo hóa Thông thường việc đầu tư cho một trung tâm công nghệ thông tin rất tốn kém. Chỉ phí mua các máy chủ cầu hình mạnh và các phần mềm bản quyền là rất đất.

Doanh nghiệp luôn luôn muốn cắt giảm và hạn chế tôi đa các chỉ phí không cần thiết trong khi vẫn đáp ứng được năng suất và tính ôn định của hệ thống. Vậy nên việc ứng dụng áo hóa trở thành nhu cầu cần thiết của bất kỳ doanh nghiệp nào dù lớn hay nhỏ. Thay vi mua 10 máy chủ cho 10 ứng dụng thì chỉ cần mua 1 hoặc 2 máy chủ có hỗ trợ áo hóa cũng vẫn có thể chạy tốt 10 ứng đụng này. Điều này cho thấy sự khác biệt giữa hệ thống ảo hóa và không ảo hóa.

Bên cạnh đó, việc ứng dụng áo hóa còn đem lại những lợi ich sau: — Quản lý đơn giản; — Triển khai nhanh; — Phục hồi và lưu trữ hệ thống nhanh; — Cân bằng tải và phân phối tài nguyên linh hoạt; ~ Tiết kiệm chỉ phí; ~ Áo hóa góp phần tăng cường tính liên tục, hạn chế ngắt quãng. 17 Kiến trúc do hóa Xét về kiến trúc hệ thống, các kiến trúc ảo hóa hệ thống máy chủ có thể ở các -dạng chính 1a: Host— based, Hypervisorbased (còn gọi là bare mental hypervisor, được chia nhỏ làm hai loại là Monothie hypervisor va Microkermel hypervisor), Hybrid. Ngoài ra, tùy theo sản phẩm ảo hóa được triển khai (nhu VMWare; Microsoft HyperV, Citrix XEN Server) và mức độ ảo hóa cụ thể sẽ khác nhau. Kién, trúc io hóa Hosted-based Còn gọi là hosted hypervisor, kiến trúc này sử dụng.

một lớp hypervisor chay trên nền tang | hệ liều hành, sử dụng các dịch vụ được hệ điều hành cung cấp để phân chia tài nguyên tới các máy ảo. Nếu ta xem hypervisor là một phần mềm riêng biệt, thì các hệ điều hành khách của máy ảo sẽ nằm trên lớp thứ ba so với phần cứng máy chủ. Nhìn vào hình 1.4, ta có thé thấy mô hình này được chia lam bến lớp hoạt động như sau: — Nền tang phần cứng; ~ Hệ điều hành Host; ~ Hệ thống virtual machine monitor (hypervisor), — Các ứng dung may do: st dung tai nguyén do hypervisor quan lý. Mé hinh do héa Hosted-based Kiến trúc áo héa Hypervisor-based.

Kiến trúc Hypervisor-based 18 Trong mô hình này, ta thấy lớp phần mềm hypervisor chạy trực tiếp trên nền tảng phần cứng của máy chủ, không thông qua bất kỳ một hệ điều hành hay một nền tang nào khác. Qua đó, các hypervisor này có khả năng điều khiển, kiểm soát phần cứng của máy chủ. Đồng thời nó cũng có khá năng quản lý các hệ điều hành chạy trên nó. Một hệ thống ảo hóa máy chủ sử dụng nền n lang Bare — Mental.

hypervisor bao gồm ba lớp chính: := Nền tảng phần cứng: bao gồm các thiết bị nhập xuất, thiết bị lưu trữ (Húó, Ram), bộ vi xử lý CPU và các thiết bị khác (các thiết bị mạng, vi xử lý đồ họa, âm thanh. : -=:Lớp nên tảng áo hóa: Virtual Machine Monitor thuc hién việc liên lạc trực tiếp với nền tảng phần cứng phía dưới, quán lý và phân phối tài nguyên cho các hệ điều hành khác nằm trên nó.' we= Cac ứng dụng máy ảo: các máy ảo này sẽ ly tài nguyên tr phan cứng, thông qua sự cấp phát và quản lý của‘hypervisor. Kién tric lai Hybrid Hybird là một kiểu ảo hóa mới hơn và có nhiều wu điểm. Trong đó lớp ảo hóa hypervisor chạy song song với hệ điều hành máy chủ.

Tuy nhiên, trong cầu trúc ảo hóa này, các máy chủ ảo vẫn phải đi qua hệ điều hành máy chủ để tray cap phan cứng nhưng khác biệtở chỗ cá hệ điều hành máy chủ và các máy chủ ảo đều chạy trong chế độ hạt nhân.