Luận án tiến sĩ về tối ưu hóa cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa trên nền tảng máy chủ chia sẻ trong điện toán đám mây

• Tác giả: Phạm Nguyễn Minh Nhựt
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Văn Sơn
• Trường học: Đại học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa dựa trên nền tảng máy chủ chia sẻ trong tính toán đám mây
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Đà Nẵng

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
• MỤC LỤC
• DANH MỤC BẢNG, BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ ĐỀ XUẤT BÀI TOÁN CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO DỊCH VỤ ẢO HÓA
• 1.1. Hệ thống tính toán đám mây
• 1.1.1. Đặc điểm của hệ thống tính toán đám mây
• 1.1.2. Mô hình dịch vụ của hệ thống tính toán đám mây
• 1.1.3. Mô hình triển khai của hệ thống tính toán đám mây
• 1.2. Yêu cầu và thách thức của hệ thống tính toán đám mây
• 1.2.1. Yêu cầu của một hệ thống tính toán đám mây
• 1.2.2. Thách thức của một hệ thống tính toán đám mây
• 1.3. Công nghệ ảo hóa
• 1.3.1. Ảo hóa tích hợp
• 1.4. Công cụ mô phỏng hệ thống tính toán đám mây
• 1.4.1. Khảo sát các công cụ mô phỏng
• 1.4.2. Công cụ mô phỏng CloudSim
• 1.5. Cung cấp tài nguyên trong hệ thống tính toán đám mây
• 1.5.1. Mô hình cung cấp tài nguyên
• 1.5.2. Cung cấp ứng dụng
• 1.5.3. Cung cấp máy ảo
• 1.5.4. Cung cấp tài nguyên vật lý
• 1.6. Các nghiên cứu liên quan đến cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa
• 1.6.1. Mô hình hệ thống cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa
• 1.6.2. Mô hình cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa với mục tiêu tối thiểu số lượng máy vật lý được dùng
• 1.6.3. Mô hình cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa với mục tiêu tối thiểu năng lượng tiêu thụ
• 1.6.4. Mô hình cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa với mục tiêu cân bằng tải
• 1.7. Mục tiêu và nội dung của luận án
• 1.7.1. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
• 1.7.2. Nội dung nghiên cứu của luận án
• 1.8. Tiểu kết Chương 1
• 2. CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO DỊCH VỤ ẢO HÓA TỪ NỀN TẢNG MÁY CHỦ CHIA SẺ ĐỒNG NHẤT
• 2.1. Mô hình tài nguyên và nhu cầu tài nguyên
• 2.2. Bài toán MDRAVS
• 2.2.1. Phát biểu bài toán MDRAVS
• 2.2.2. Độ phức tạp bài toán MDRAVS
• 2.3. Đề xuất giải pháp cho bài toán MDRAVS
• 2.3.1. Giải pháp áp dụng các thuật toán First Fit và Best Fit
• 2.3.2. Giải pháp dựa trên thuật toán Tối ưu đàn kiến
• 2.3.2.1. Giới thiệu thuật toán Tối ưu đàn kiến
• 2.3.2.2. Đề xuất thuật toán MDRAVS-MMAS
• 2.4. Thực nghiệm và nhận xét
• 2.4.1. Phương pháp mô phỏng
• 2.4.2. Nhận xét kết quả thực nghiệm các thuật toán First Fit*, Best Fit*
• 2.4.3. Nhận xét kết quả thực nghiệm các thuật toán MDRAVS-MMAS, First Fit* và Best Fit*
• 2.5. Tiểu kết Chương 2
• 3. CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO DỊCH VỤ ẢO HÓA TỪ NỀN TẢNG MÁY CHỦ CHIA SẺ KHÔNG ĐỒNG NHẤT
• 3.1. Mô hình tài nguyên và nhu cầu tài nguyên
• 3.2. Mô hình năng lượng tiêu thụ
• 3.3. Phát biểu bài toán ECRAVS
• 3.4. Đề xuất giải pháp cho bài toán ECRAVS
• 3.4.1. Giải pháp dựa trên thuật toán Tối ưu bầy đàn
• 3.4.1.1. Giới thiệu thuật toán Tối ưu bầy đàn
• 3.4.1.2. Đề xuất thuật toán ECRAVS-PSO
• 3.4.2. Giải pháp dựa trên thuật toán Mô phỏng luyện kim
• 3.4.2.1. Giới thiệu thuật toán Mô phỏng luyện kim
• 3.4.2.2. Đề xuất thuật toán ECRAVS-SA
• 3.5. Thực nghiệm và nhận xét
• 3.5.1. Phương pháp mô phỏng
• 3.5.2. Đặc điểm của các thuật toán FFD, ECRAVS-PSO và ECRAVS-SA
• 3.5.3. Kết quả và nhận xét
• 3.6. Tiểu kết Chương 3
• 4. CUNG CẤP TÀI NGUYÊN ĐA MỤC TIÊU CHO DỊCH VỤ ẢO HÓA TỪ NỀN TẢNG MÁY CHỦ CHIA SẺ KHÔNG ĐỒNG NHẤT
• 4.1. Mô hình cân bằng tải
• 4.2. Phát biểu bài toán MORA
• 4.3. Giải pháp cho bài toán MORA
• 4.3.1. Phương pháp tối ưu Pareto
• 4.3.2. Đề xuất thuật toán MORA-ACS
• 4.4. Thực nghiệm và nhận xét
• 4.4.1. Phương pháp mô phỏng
• 4.4.2. Đặc điểm của thuật toán Round Robin và MORA-ACS
• 4.4.3. Kết quả thực nghiệm và nhận xét
• 4.5. Tiểu kết Chương 4
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tối ưu hóa tài nguyên

Luận án tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên trong hệ thống điện toán đám mây, đặc biệt là việc cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa trên nền tảng máy chủ chia sẻ. Mục tiêu chính là giảm thiểu số lượng máy vật lý được sử dụng, từ đó tiết kiệm năng lượng và tài nguyên. Các thuật toán Meta heuristic như Tối ưu đàn kiến và Tối ưu bầy đàn được đề xuất để giải quyết bài toán này. Các phương pháp này không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn đảm bảo tính linh hoạt trong việc quản lý tài nguyên.

1.1. Mô hình tối ưu hóa

Luận án đề xuất mô hình toán học cho việc tối ưu hóa tài nguyên dựa trên nền tảng máy chủ chia sẻ đồng nhất. Mô hình này xem xét các yếu tố như nhu cầu tài nguyên của dịch vụ ảo hóa và khả năng cung cấp của máy chủ chia sẻ. Thuật toán MDRAVS-MMAS được áp dụng để tối ưu hóa số lượng máy vật lý được sử dụng, đảm bảo hiệu quả trong việc phân bổ tài nguyên.

1.2. Hiệu suất và ứng dụng

Các kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán MDRAVS-MMAS vượt trội so với các phương pháp truyền thống như First Fit và Best Fit. Việc tối ưu hóa hiệu suất không chỉ giảm thiểu số lượng máy vật lý mà còn cải thiện thời gian thực hiện. Ứng dụng thực tế của nghiên cứu này có thể được triển khai trong các trung tâm dữ liệu, giúp tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí vận hành.

II. Dịch vụ ảo hóa và máy chủ chia sẻ

Luận án nghiên cứu sâu về dịch vụ ảo hóa và cách thức chúng được triển khai trên nền tảng máy chủ chia sẻ. Công nghệ ảo hóa đóng vai trò quan trọng trong việc phân chia và kết hợp tài nguyên từ các máy chủ vật lý, tạo ra các máy ảo phục vụ nhu cầu của điện toán đám mây. Nghiên cứu cũng đề cập đến các thách thức trong việc quản lý tài nguyên và cách thức cung cấp tài nguyên hiệu quả.

2.1. Công nghệ ảo hóa

Công nghệ ảo hóa được sử dụng để tạo ra các máy ảo từ tài nguyên của máy chủ chia sẻ. Luận án phân tích các kiến trúc ảo hóa phổ biến và cách chúng hỗ trợ việc cung cấp tài nguyên trong điện toán đám mây. Các công cụ mô phỏng như CloudSim được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình ảo hóa.

2.2. Quản lý tài nguyên

Việc quản lý tài nguyên trong dịch vụ ảo hóa đòi hỏi sự cân bằng giữa nhu cầu của người dùng và khả năng cung cấp của máy chủ chia sẻ. Luận án đề xuất các phương pháp để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, đảm bảo hiệu suất cao và giảm thiểu lãng phí. Các thuật toán như Tối ưu bầy đàn và Mô phỏng luyện kim được áp dụng để giải quyết các bài toán quản lý tài nguyên phức tạp.

III. Điện toán đám mây và ứng dụng

Luận án nhấn mạnh vai trò của điện toán đám mây trong việc cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây linh hoạt và hiệu quả. Nghiên cứu tập trung vào việc tối ưu hóa hệ thống máy chủ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các dịch vụ ảo hóa. Các giải pháp được đề xuất không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn đảm bảo tính bền vững trong việc sử dụng tài nguyên.

3.1. Hệ thống máy chủ

Hệ thống máy chủ trong điện toán đám mây được thiết kế để hỗ trợ việc cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa. Luận án phân tích các yêu cầu và thách thức trong việc quản lý hệ thống máy chủ, đồng thời đề xuất các giải pháp để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu năng lượng tiêu thụ.

3.2. Ứng dụng thực tế

Các giải pháp được đề xuất trong luận án có thể được áp dụng trong các trung tâm dữ liệu để cải thiện hiệu suất và giảm chi phí vận hành. Nghiên cứu cũng mở ra hướng phát triển mới trong việc tối ưu hóa dịch vụ điện toán đám mây, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng và doanh nghiệp.