I. Tổng Quan Về Điện Toán Đám Mây Ứng Dụng Lợi Ích
Điện toán đám mây đang thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động. Từ năm 2015, số lượng thiết bị kết nối Internet đã tăng vọt, đòi hỏi các giải pháp linh hoạt. Điện toán đám mây đáp ứng nhu cầu này bằng cách cung cấp tài nguyên tính toán theo yêu cầu. Thị trường dịch vụ điện toán đám mây dự kiến đạt 43 tỷ đô la Mỹ vào năm 2012, với tốc độ tăng trưởng hàng năm ấn tượng. Tại Việt Nam, IBM và Microsoft đang tích cực thúc đẩy điện toán đám mây. Điện toán đám mây phát triển từ clustering, grid computing, utility computing và cuối cùng là dịch vụ phần mềm. Nó cung cấp hạ tầng, nền tảng và phần mềm như một dịch vụ, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi.
1.1. Định Nghĩa Điện Toán Đám Mây Theo Tiêu Chuẩn NIST
Theo NIST, điện toán đám mây là mô hình cho phép truy cập mọi lúc, mọi nơi, một cách thuận tiện, theo yêu cầu các tài nguyên tính toán (mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng, dịch vụ) mà có thể nhanh chóng cung cấp và từ chối với nỗ lực tối thiểu quản lý và tương tác với nhà cung cấp dịch vụ. Mô hình đám mây gồm năm đặc điểm thiết yếu, ba mô hình dịch vụ và ba mô hình triển khai thực hiện. Ví dụ: dịch vụ Google AppEngine cung cấp các ứng dụng kinh doanh trực tuyến thông thường, có thể truy nhập từ một trình duyệt web, còn các phần mềm và dữ liệu đều được lưu trữ trên các máy chủ.
1.2. Mô Hình Tổng Quan và Các Nhà Cung Cấp Dịch Vụ Lớn
Điện toán đám mây là mô hình sử dụng các tài nguyên điện toán dựa trên Internet để cung cấp theo nhu cầu có khả năng thay đổi cho người sử dụng, mà người sử dụng sẽ chỉ phải trả chi phí cho mức độ sử dụng nhờ đó nhà cung cấp tận dụng được tối đa tài nguyên hiện có và người sử dụng tính kiệm được chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu, linh hoạt hơn khi mở rộng phạm vi hoạt động và do đó có thể tập trung vào mục đích chính là các hoạt động sản xuất kinh doanh. Bằng các sử dụng điện toán đám mây mà các doanh nghiệp không cần phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí là hàng nghìn máy tính cũng như phần mềm. Họ chỉ cần tập trung vào sản xuất bởi vì đã có người lo cơ sở hạ tầng.
II. 5 Đặc Điểm Thiết Yếu Của Điện Toán Đám Mây Hiện Đại
Điện toán đám mây có năm đặc điểm thiết yếu: tự phục vụ theo yêu cầu, sử dụng tài nguyên cho thuê được quản lý và theo dõi chính xác, khách hàng dễ dàng thay đổi qui mô dịch vụ, hệ thống tài nguyên phong phú với quy mô lớn và tổng hợp tài nguyên. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây dựa trên nhu cầu bao gồm: Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM và Saleforces.com. Khả năng truy cập trên mạng, truy cập từ xa với mọi thiết bị. Tài nguyên tính toán của nhà cung cấp dịch vụ được gộp lại để phục vụ nhiều khách hàng, với tài nguyên vật lý và ảo hóa được cấp phát và tái phân phối theo nhu cầu của khách hàng.
2.1. Tự Phục Vụ Theo Yêu Cầu On demand Self Service
Các dịch vụ máy tính như email, các ứng dụng, mạng hoặc dịch vụ máy chủ có thể được cung cấp mà không yêu cầu con người tương tác với nhà cung cấp dịch vụ. Một số nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây dựa trên nhu cầu bao gồm: Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM và Saleforces.com
2.2. Hệ Thống Tài Nguyên Phong Phú Với Quy Mô Lớn
Khả năng sẵn có trên mạng, truy cập theo chuẩn từ xa với mọi thiết bị (điện thoại di động, máy tính bảng, máy tính xách tay, máy trạm, v.v.).
2.3. Theo Dõi và Quản Lý Các Tài Nguyên Cho Thuê
Vấn đề sử dụng các tài nguyên điện toán đám mây có thể được đo lường mức độ sử dụng, được kiểm soát và được cung cấp các báo cáo minh bạch cho cả nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng như một dịch vụ tiện ích cho phép kiểm soát và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Nó giống như việc sử dụng các dịch vụ điện, nước, ga ở các đô thị…, khách hàng phải trả phí cho các mỗi đơn vị mà họ sử dụng dịch vụ đó – pay per use.
III. Lập Lịch Workflow Trong Môi Trường Điện Toán Đám Mây
Điện toán đám mây cung cấp nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới. Một trong số đó là lập lịch workflow hiệu quả. Workflow là chuỗi các công việc cần thực hiện theo trình tự định trước. Trong môi trường đám mây, việc lập lịch workflow trở nên phức tạp hơn do tài nguyên phân tán và chi phí tính toán khác nhau. Cần có các giải pháp để sử dụng hiệu quả tài nguyên, giảm thiểu chi phí và đảm bảo hiệu suất làm việc. Bài toán lập lịch workflow là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết để tận dụng tối đa lợi ích của điện toán đám mây.
3.1. Vấn Đề Lập Lịch Ứng Dụng Luồng Công Việc
Lập lịch ứng dụng luồng công việc là một bài toán phức tạp trong môi trường điện toán đám mây. Nó liên quan đến việc phân bổ các tác vụ của ứng dụng cho các tài nguyên đám mây một cách tối ưu. Mục tiêu là giảm thiểu chi phí thực hiện, thời gian hoàn thành hoặc cân bằng tải trên các tài nguyên.
3.2. Đặc Tả Vấn Đề Lập Lịch Hỗ Trợ Ứng Dụng Luồng Công Việc
Để giải quyết bài toán lập lịch, cần đặc tả rõ ràng các yếu tố liên quan. Điều này bao gồm mô tả ứng dụng luồng công việc, các tài nguyên đám mây có sẵn, chi phí và thời gian thực hiện trên mỗi tài nguyên, và các ràng buộc về thời gian và tài nguyên.
IV. Giải Thuật Heuristic Dựa Tối Ưu Bầy Đàn PSO Đề Xuất
Luận văn tập trung vào việc biểu diễn một giải thuật heuristic dựa trên giải thuật tối ưu bầy đàn (PSO) để lập lịch các ứng dụng cho các tài nguyên đám mây mà đưa vào tính toán cả chi phí tính toán và chi phí truyền dữ liệu. Luận văn đã thử nghiệm với một ứng dụng luồng công việc trên môi trường mô phỏng CloudSim bằng cách thay đổi chi phí tính toán và truyền thông. Luận văn đã so sánh chi phí tiết kiệm khi sử dụng giải thuật PSO với hai giải thuật Random và RoundRobin đã có. Kết quả luận văn đã chỉ ra rằng PSO đạt được tiết kiệm chi phí rất hiệu quả so với Random và RoundRobin.
4.1. Xử Lý Các Dữ Liệu Bài Toán Dùng Giải Thuật PSO
Giải thuật PSO (Particle Swarm Optimization) là một phương pháp meta-heuristic được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa. Trong bài toán lập lịch workflow, PSO có thể được sử dụng để tìm ra lịch trình tối ưu cho các tác vụ trên các tài nguyên đám mây.
4.2. Giải Thuật Heuristic Dựa PSO
Giải thuật heuristic dựa trên PSO là một phương pháp tiếp cận thực tế để giải quyết bài toán lập lịch workflow. Nó sử dụng các nguyên tắc của PSO để tìm ra một lịch trình tốt trong một khoảng thời gian hợp lý. Tuy nhiên, nó không đảm bảo tìm ra lịch trình tối ưu tuyệt đối.
4.3. Cài Đặt Giải Thuật PSO Với Ngôn Ngữ Java
Giải thuật PSO có thể được cài đặt bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau. Trong luận văn này, Java được sử dụng để cài đặt giải thuật PSO. Việc sử dụng Java cho phép tận dụng các thư viện và công cụ có sẵn để phát triển ứng dụng một cách nhanh chóng.
V. Ứng Dụng Thực Tế Kết Quả Nghiên Cứu Về PSO
Luận văn đã thử nghiệm giải thuật PSO trên môi trường mô phỏng CloudSim và kiểm chứng được hiệu quả của giải thuật PSO trong vấn đề tiết kiệm chi phí hiệu quả khi thực thi các ứng dụng workflow trong môi trường điện toán đám mây, luận văn hi vọng sẽ đem lại một kết quả có ý nghĩa trong thực tiễn, là hướng nghiên cứu trong các ứng dụng thực tế để xử lý hiệu quả bài toán tiết kiệm chi phí trong các doanh nghiệp.
5.1. CloudSim Môi Trường Mô Phỏng Điện Toán Đám Mây
CloudSim là một công cụ mô phỏng mã nguồn mở được sử dụng để mô phỏng các môi trường điện toán đám mây. Nó cho phép các nhà nghiên cứu và phát triển thử nghiệm các giải pháp khác nhau trong môi trường đám mây mà không cần phải triển khai chúng trên thực tế.
5.2. Dữ Liệu Và Thực Hiện
Để đánh giá hiệu quả của giải thuật PSO, cần có dữ liệu thực tế hoặc dữ liệu mô phỏng. Dữ liệu này bao gồm thông tin về các ứng dụng workflow, các tài nguyên đám mây và chi phí thực hiện trên mỗi tài nguyên. Sau khi có dữ liệu, giải thuật PSO có thể được thực hiện và kết quả được phân tích.
VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về Điện Toán Đám Mây
Luận văn đã trình bày một giải pháp hiệu quả cho bài toán lập lịch workflow trong môi trường điện toán đám mây. Giải thuật PSO đã được chứng minh là có khả năng giảm thiểu chi phí thực hiện ứng dụng. Trong tương lai, có thể nghiên cứu thêm các phương pháp tối ưu hóa khác hoặc kết hợp PSO với các kỹ thuật khác để cải thiện hiệu suất. Ngoài ra, cần xem xét các yếu tố khác như bảo mật và độ tin cậy trong quá trình lập lịch.
6.1. Tổng Kết Các Kết Quả Đã Đạt Được
Luận văn đã đạt được một số kết quả chính, bao gồm: xây dựng mô hình phân bổ công việc trên tập tài nguyên, đề xuất giải thuật heuristic mới theo kiểu PSO, và tiến hành kiểm chứng thuật toán đề xuất bằng thực nghiệm.
6.2. Dự Định Nghiên Cứu Tiếp Theo
Trong tương lai, có thể nghiên cứu thêm các phương pháp tối ưu hóa khác hoặc kết hợp PSO với các kỹ thuật khác để cải thiện hiệu suất. Ngoài ra, cần xem xét các yếu tố khác như bảo mật và độ tin cậy trong quá trình lập lịch.
