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

Luận án tiến sĩ nghiên cứu cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa trên nền tảng máy chủ chia sẻ trong môi trường điện toán đám mây.

Trường đại học

Đại học Đà Nẵng

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2018

123
4
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

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

Tóm tắt

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 kiếnTối 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 FitBest 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 đànMô 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.

01/03/2025
Luận án tiến sĩ cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa dựa trên nền tảng máy chủ chia sẻ trong tính toán đám mây

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan và đề xuất bài toán cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa. Chương này trình bày kết quả nghiên cứu tổng quan về các vấn đề nghiên cứu trong luận án. Cụ thể: tìm hiểu các khái niệm, đặc điểm, yêu cầu, công nghệ và các mô hình trong hệ thống tính toán đám mây. Thông qua việc phân tích, đánh giá các công trình liên quan về lĩnh vực cung cấp tài nguyên trong đám mây, nêu ra một số vấn đề tồn tại và đề xuất nội dung nghiên cứu.

Bên cạnh đó, nội dung của chương còn 4 trình bày kết quả đánh giá các công cụ mô phỏng hệ thống tính toán đám mây thông dụng hiện nay. Qua đó, nhận thấy CloudSim là môi trường phù hợp để triển khai thực nghiệm mô phỏng nhằm đánh giá thuật toán giải các bài toán trong phạm vi nghiên cứu của luận án. - Chương 2: Cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ đồng nhất. Dựa trên mô hình hệ thống cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa do Mark Stillwell [100] và đặc tính tài nguyên của máy vật lý, nhu cầu tài nguyên của dịch vụ ảo hóa từ [99] trong nền tảng máy chủ chia sẻ đồng nhất.

Trên cơ sở đó, đề xuất mô hình toán học của việc cung cấp tài nguyên đa chiều cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ đồng nhất với mục tiêu tối thiểu số lượng máy vật lý cần dùng. Áp dụng thuật toán First Fit, Best Fit và đề xuất thuật toán MDRAVS-MMAS để giải và đánh giá thông qua nhiều kịch bản thực nghiệm trên dữ liệu được tạo ra bằng phương pháp xác suất ngẫu nhiên. - Chương 3: Cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ không đồng nhất. Dựa trên mô hình hệ thống cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa do Mark Stillwell [100] đề xuất và đặc tính tài nguyên của máy vật lý, nhu cầu tài nguyên của dịch vụ ảo hóa từ [101] trong nền tảng máy chủ chia sẻ không đồng nhất của.

Qua đó, xây dựng mô hình bài toán cung cấp tài nguyên đa chiều cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ không đồng nhất với mục tiêu tối thiểu năng lượng tiêu thụ của hệ thống. Đề xuất thuật toán ECRAVS-PSO và ECRAVS-SA để giải. Các thuật toán được thực thi trên môi trường mô phỏng đám mây CloudSim với dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ các đám mây thực tế. - Chương 4: Cung cấp tài nguyên đa mục tiêu cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ không đồng nhất.

Dựa trên mô hình hệ thống, đặc tính tài nguyên và nhu cầu tài nguyên được trình bày ở Chương 3, chương này đề xuất mô hình bài toán cung cấp tài nguyên đa mục tiêu cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ không đồng nhất. Các mục tiêu tối ưu gồm: mục tiêu tối thiểu năng lượng tiêu thụ và mục tiêu cân bằng tải trên các máy vật lý. Đề xuất thuật toán MORA-ACS để giải và đánh giá trên môi trường mô phỏng đám mây CloudSim với dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ các đám mây thực tế. Các kết quả của luận án được công bố trong 07 công trình khoa học được đăng trong các hội nghị và tạp chí chuyên ngành trong và ngoài nước.

Trong đó, có 01 bài đăng trong kỷ yếu hội thảo quốc gia, 02 bài đăng trong các tạp chí chuyên ngành trong nước, 02 bài đăng trong tạp chí quốc tế và 02 bài đăng tại các hội thảo quốc tế chuyên ngành. TỔNG QUAN VÀ ĐỀ XUẤT BÀI TOÁN CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO DỊCH VỤ ẢO HÓA Chương này trình bày kết quả nghiên cứu tổng quan về hệ thống tính toán đám mây, các mô hình áp dụng trong hệ thống tính toán đám mây, công nghệ ảo hóa và máy ảo, các đặc điểm cũng như một số thách thức khi triển khai đám mây. Thông qua việc phân tích, đánh giá các công trình liên quan về lĩnh vực cung cấp tài nguyên trong đám mây, nêu ra một số vấn đề tồn tại của mô hình cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa từ nền tảng máy chủ chia sẻ. Từ đó, đề xuất nội dung cải tiến mô hình cũng như bài toán nghiên cứu.

Bên cạnh đó, nội dung của chương còn trình bày kết quả đánh giá các công cụ mô phỏng hệ thống tính toán đám mây thông dụng hiện nay. Nhận thấy rằng, CloudSim là công cụ phù hợp để triển khai thực nghiệm mô phỏng và đánh giá các thuật toán đề xuất trong luận án. Hệ thống tính toán đám mây Hệ thống tính toán đám mây (Cloud Computing) phát triển dựa trên kết quả việc thích ứng của Internet cũng như những tiến bộ kỹ thuật, công nghệ trong lĩnh vực ảo hóa, tính toán lưới, tính toán tiện ích, tính toán cụm và tính toán tự động. Theo Rajkumar Buyya [117]: đám mây là một loại hệ thống tính toán song song và phân tán, gồm một tập các máy tính thực được kết nối với nhau và các máy ảo để cung cấp động tài nguyên tính toán hợp nhất dựa trên thỏa thuận đàm phán về cung cấp dịch vụ giữa nhà cung cấp và người dùng.

Có nhiều định nghĩa về mô hình của hệ thống tính toán đám mây được đề xuất trong những năm qua. Tuy nhiên, đến nay vẫn chưa có định nghĩa chuẩn, trong đó Peter Mell và Tim Grance [73] định nghĩa mô hình hệ thống tính toán đám mây như sau: một mô hình cho phép việc truy cập mạng một cách rộng rãi, tiện lợi và theo nhu cầu nhằm chia sẻ tài nguyên tính toán (ví dụ: mạng, máy chủ, thiết bị lưu trữ, các ứng dụng và dịch vụ) và có thể được cấp phát nhanh với khả năng tối thiểu các nỗ lực quản lý, cung cấp dịch vụ. Mô hình đám mây gồm có 5 đặc điểm chính, 3 mô hình dịch vụ và 4 mô hình triển khai. Đặc điểm của hệ thống tính toán đám mây Theo Peter Mell và Tim Grance [73], 05 đặc điểm chính của đám mây, gồm: truy cập mạng diện rộng, dịch vụ cung cấp tự động theo nhu cầu, tổng hợp tài nguyên, tính co dãn nhanh và dịch vụ có thể đo lường.

- Truy cập mạng diện rộng: các dịch vụ trong hệ thống tính toán đám mây có sẵn trên Internet. Do đó, nó có thể truy cập từ bất kỳ thiết bị nối mạng nào, như: máy tính xách tay, điện thoại di động, máy tính để bàn,. - Dịch vụ cung cấp tự động theo nhu cầu: người dùng có thể thuê tài nguyên từ các nhà cung cấp đám mây. Điều này có thể thực hiện bằng việc sử dụng giao diện lập trình ứng dụng (Applicaton Programming Interface - API) mà nhà cung cấp đám mây cung cấp thông qua Internet.

- Tổng hợp tài nguyên: tài nguyên đám mây được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây, được lưu trữ trên cơ sở hạ tầng đám mây và có khả năng chia sẻ giữa nhiều người dùng. Cấu trúc bên trong của cơ sở hạ tầng cung cấp dịch vụ đám mây là trong suốt đối với người dùng. Do đó, người dùng không thể và không cần biết chính xác nơi mà các tài nguyên được cung cấp. - Tính linh hoạt: người dùng có thể được cấp phát tự động tài nguyên (tài nguyên tính toán hay tài nguyên lưu trữ) bất cứ khi nào cần thiết.

Các yêu cầu cấp phát được gửi đến nhà cung cấp đám mây thông qua việc sử dụng giao diện lập trình ứng dụng được cung cấp từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây. - Dịch vụ có khả năng đo lường: nhà cung cấp đám mây có thể theo dõi người dùng sử dụng tài nguyên và tính phí khi người dùng sử dụng tài nguyên dựa trên mô hình kinh doanh pay-as-you-go. Mô hình dịch vụ của hệ thống tính toán đám mây Hiện nay, hệ thống tính toán đám mây có 03 mô hình dịch vụ [3], đó là: cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (Infrastructure as a Service - IaaS), nền tảng như một dịch vụ (Platform as a Service-PaaS) và phần mềm như một dịch vụ (Software as a Service- SaaS). Ngoài 03 mô hình dịch vụ nêu trên, một số nhà chuyên môn cũng cho rằng phần cứng như một dịch vụ (Hardware as a Service-HaaS) là một mô hình tồn tại trước khi hệ thống tính toán đám mây ra đời cũng được xem như là một mô hình dịch vụ của hệ thống tính toán đám mây.

7 - Phần cứng như một dịch vụ (Hardware as a Service - HaaS): mô hình này cho phép người dùng thuê tài nguyên phần cứng (tài nguyên tính toán, lưu trữ, máy tính xách tay, màn hình, máy tính để bàn,.) theo nhu cầu. Mô hình này giúp cho người dùng cá nhân hoặc doanh nghiệp không muốn tốn chi phí đầu tư phần cứng cho mình. Điều này, có lợi cho việc khởi nghiệp mà không muốn đầu tư lớn về chi phí phần cứng. Một số nhà cung cấp dịch vụ HaaS là Grenke [43], Hetzner [47].

Ngoài ra, mô hình dịch vụ HaaS có thể cung cấp các phòng thí nghiệm khoa học cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng tài nguyên phần cứng. Ví dụ, một số mô hình dịch vụ HaaS phổ biến hiện nay để cung cấp cho mục đích thực hiện các thử nghiệm khoa học, như: hệ thống Grid’5000 [4] tại Pháp hay Trung tâm tính toán khoa học nghiên cứu năng lượng quốc gia (National Energy Research Scientific Computing Center) [76] ở Mỹ. - Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (Infrastructure as a Service - IaaS): mô hình đám mây IaaS cho phép người dùng thuê và quản lý các nguồn tài nguyên ảo, như: máy chủ ảo, thiết bị lưu trữ ảo, mạng ảo,. thông qua Internet.

Người dùng có thể cài đặt và cấu hình các phần mềm, như: hệ điều hành, chương trình ứng dụng,. mà không cần lo lắng về lớp hệ thống đám mây bên dưới. Tức là, người dùng có thể dễ dàng sử dụng máy chủ được cung cấp dưới dạng các máy ảo (Virtual Machine - VM) mà không cần quan tâm các máy vật lý (Physical Machine - PM) đang chạy. Một số hệ thống tính toán đám mây IaaS thương mại nổi tiếng, như: Amazon Elastic Compute Cloud [93], Google Compute Engine [65],.

Ngoài ra, một số hệ thống tính toán đám mây IaaS mã nguồn mở cũng được phát triển trong thời gian qua, tạo điều kiện cho việc tạo ra các đám mây, như: CloudStack [51], Eucalyptus [49], Globus Nimbus [20],. - Nền tảng như một dịch vụ (Platform as a Service - PaaS): mô hình đám mây PaaS cung cấp cho người dùng các dịch vụ nền tảng để triển khai các ứng dụng, như: servlet, các dịch vụ web, middleware, database,.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ "Tối ưu hóa cung cấp tài nguyên cho dịch vụ ảo hóa trên nền tảng máy chủ chia sẻ trong điện toán đám mây" tập trung vào việc cải thiện hiệu suất và khả năng cung cấp tài nguyên trong môi trường điện toán đám mây. Tài liệu này phân tích các phương pháp tối ưu hóa, giúp giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên máy chủ. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích thiết thực từ việc áp dụng các chiến lược này, bao gồm việc cải thiện tốc độ xử lý và tăng cường khả năng mở rộng của dịch vụ ảo hóa.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu Nghiên cứu ứng dụng điện toán đám mây tại Việt Nam, nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về ứng dụng thực tiễn của điện toán đám mây trong bối cảnh Việt Nam. Những thông tin này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về xu hướng và thách thức trong việc triển khai công nghệ điện toán đám mây.