Luận văn: Nghiên cứu bài toán cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng - ĐHBK Hà Nội

Luận văn nghiên cứu về bài toán cấp phát tài nguyên hiệu quả trong môi trường ảo hóa mạng. Tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2015

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Lý do chọn đề tài

Mục đích nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Nội dung của luận văn

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Các nghiên cứu liên quan

1.2. Phát biểu bài toán

1.3. Ý nghĩa của đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Các thuật ngữ liên quan

2.2. InP (nhà cung cấp hạ tầng)

2.3. Người dùng cuối (end user)

2.4. Mô hình mạng vật lý

2.5. Mô hình mạng ảo

2.6. Nhúng mạng ảo (Virtual Network Embedding)

2.7. Sự ràng buộc giữa các node và liên kết

2.8. Khái niệm stress của link và substrate node

2.9. Cơ chế ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý

2.10. Các vấn đề chung của ảo hóa mạng. Nhận xét

3. CHƯƠNG 3: CÁC THUẬT TOÁN ÁNH XẠ MẠNG ẢO

3.1. Thuật toán ánh xạ mạng ảo SII (Subgraph Isomorphism Detection)

3.2. Thuật toán ánh xạ GNM

3.3. Thuật toán EGNM. Thuật toán PCANM. Tính toán trước

3.4. Tích hợp kiểm tra

3.5. Ánh xạ hàng xóm

3.6. Giải thuật chi tiết

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ KẾT LUẬN

4.1. Dữ liệu đầu vào

4.2. Môi trường cài đặt

4.3. Kết quả

4.4. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về bài toán cấp phát tài nguyên ảo hóa mạng

Ảo hóa mạng đã trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực mạng hiện đại. Nó cho phép tạo ra các mạng ảo trên cơ sở hạ tầng vật lý dùng chung, giúp tăng tính linh hoạt, hiệu quả sử dụng tài nguyên và khả năng mở rộng của mạng. Cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng là quá trình gán các tài nguyên vật lý như CPU, bộ nhớ, băng thông cho các mạng ảo. Mục tiêu là đảm bảo các mạng ảo hoạt động hiệu quả, đáp ứng yêu cầu về hiệu năng và chất lượng dịch vụ (QoS). Bài toán này trở nên phức tạp hơn khi số lượng mạng ảo và tài nguyên vật lý tăng lên, đòi hỏi các giải pháp thông minh và tối ưu. Các công nghệ như ảo hóa mạng SDNảo hóa chức năng mạng NFV đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa môi trường ảo hóa mạng. Nghiên cứu về tối ưu cấp phát tài nguyên là rất cần thiết để khai thác tối đa tiềm năng của ảo hóa mạng, đặc biệt trong bối cảnh mạng 5Gmạng 6G đang phát triển mạnh mẽ. Việc quản lý và điều phối tài nguyên ảo hóa hiệu quả là yếu tố then chốt để xây dựng các hệ thống mạng linh hoạt, có khả năng thích ứng cao và tiết kiệm chi phí.

1.1. Lợi ích của ảo hóa mạng và cấp phát tài nguyên ảo hóa

Ảo hóa mạng mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng sử dụng hiệu quả tài nguyên vật lý, giảm chi phí đầu tư và vận hành, tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng của mạng, cũng như khả năng triển khai và quản lý dịch vụ nhanh chóng. Cấp phát tài nguyên ảo hóa hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa những lợi ích này. Việc quản lý tài nguyên ảo hóa hợp lý giúp đảm bảo các ứng dụng và dịch vụ hoạt động ổn định, đáp ứng yêu cầu về hiệu năng và QoS. Bên cạnh đó, nó cũng cho phép các nhà cung cấp dịch vụ mạng (ISP) cung cấp các dịch vụ mạng linh hoạt và tùy biến theo yêu cầu của khách hàng.

1.2. Các thành phần chính trong môi trường ảo hóa mạng

Môi trường ảo hóa mạng bao gồm các thành phần chính như hạ tầng vật lý (máy chủ, thiết bị mạng), lớp ảo hóa (hypervisor, container), trình quản lý tài nguyên (resource manager) và các mạng ảo. Hạ tầng vật lý cung cấp các tài nguyên cơ bản cho các mạng ảo. Lớp ảo hóa tạo ra các môi trường ảo riêng biệt cho mỗi mạng ảo. Trình quản lý tài nguyên chịu trách nhiệm cấp phátđiều phối tài nguyên cho các mạng ảo. Các mạng ảo là các mạng logic được tạo ra trên cơ sở hạ tầng vật lý dùng chung. Các công nghệ như ảo hóa mạng SDNảo hóa chức năng mạng NFV cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng môi trường ảo hóa mạng.

II. Thách thức trong bài toán tối ưu cấp phát tài nguyên mạng

Bài toán cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, tính không chắc chắn về nhu cầu tài nguyên của các mạng ảo, đặc biệt trong môi trường có nhiều ứng dụng và dịch vụ khác nhau. Thứ hai, sự phức tạp của việc điều phối tài nguyên giữa các mạng ảo, đặc biệt khi có nhiều ràng buộc về hiệu năng và QoS. Thứ ba, vấn đề tối ưu cấp phát tài nguyên để đạt được các mục tiêu khác nhau, chẳng hạn như tối đa hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên, giảm thiểu chi phí, hoặc đảm bảo QoS. Thứ tư, bảo mật trong cấp phát tài nguyên là một vấn đề quan trọng, cần đảm bảo các mạng ảo được cách ly và bảo vệ khỏi các tấn công. Các kỹ thuật như học máygiải thuật di truyền có thể được áp dụng để giải quyết các thách thức này, tuy nhiên, việc lựa chọn và triển khai các giải pháp phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các đặc điểm của môi trường ảo hóa mạng.

2.1. Tính không chắc chắn về nhu cầu tài nguyên ảo hóa

Nhu cầu tài nguyên ảo hóa của các mạng ảo có thể thay đổi theo thời gian, tùy thuộc vào loại ứng dụng, số lượng người dùng và các yếu tố khác. Việc dự đoán chính xác nhu cầu tài nguyên là rất khó khăn, đặc biệt trong môi trường có nhiều ứng dụng và dịch vụ khác nhau. Điều này đòi hỏi các giải pháp cấp phát động tài nguyên có khả năng thích ứng với sự thay đổi của nhu cầu tài nguyên. Các kỹ thuật như học máy có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên dựa trên dữ liệu lịch sử và thông tin về ứng dụng và dịch vụ.

2.2. Ràng buộc về hiệu năng và chất lượng dịch vụ QoS

Các mạng ảo thường có các yêu cầu khác nhau về hiệu năng và QoS, chẳng hạn như độ trễ, băng thông, và độ tin cậy. Việc điều phối tài nguyên cần phải đảm bảo đáp ứng các yêu cầu này, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên. Điều này đòi hỏi các giải pháp cấp phát tài nguyên có khả năng xem xét các ràng buộc về hiệu năng và QoS. Các kỹ thuật như lập lịch tài nguyên (resource scheduling) và quản lý lưu lượng (traffic management) có thể được sử dụng để đảm bảo QoS.

III. Phương pháp tối ưu cấp phát tài nguyên dựa trên học máy

Học máy là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết bài toán tối ưu cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên, phân loại các ứng dụng và dịch vụ, và đưa ra các quyết định cấp phát tài nguyên tối ưu. Các kỹ thuật học máy phổ biến bao gồm học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning), và học tăng cường (reinforcement learning). Học có giám sát có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên dựa trên dữ liệu lịch sử. Học không giám sát có thể được sử dụng để phân loại các ứng dụng và dịch vụ dựa trên đặc điểm của chúng. Học tăng cường có thể được sử dụng để tìm ra các chính sách cấp phát tài nguyên tối ưu thông qua quá trình thử và sai.

3.1. Dự đoán nhu cầu tài nguyên ảo bằng học có giám sát

Học có giám sát có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên ảo dựa trên dữ liệu lịch sử về nhu cầu tài nguyên của các mạng ảo. Các thuật toán học có giám sát phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính (linear regression), cây quyết định (decision tree), và mạng nơ-ron (neural network). Đầu vào của các thuật toán này là các đặc trưng của mạng ảo, chẳng hạn như loại ứng dụng, số lượng người dùng, và thời gian hoạt động. Đầu ra là dự đoán về nhu cầu tài nguyên, chẳng hạn như CPU, bộ nhớ, và băng thông.

3.2. Phân loại ứng dụng và dịch vụ sử dụng học không giám sát

Học không giám sát có thể được sử dụng để phân loại các ứng dụng và dịch vụ dựa trên đặc điểm của chúng, chẳng hạn như loại lưu lượng, yêu cầu về hiệu năng, và QoS. Các thuật toán học không giám sát phổ biến bao gồm K-means clustering và hierarchical clustering. Việc phân loại các ứng dụng và dịch vụ giúp cho việc cấp phát tài nguyên trở nên hiệu quả hơn, vì các ứng dụng và dịch vụ có cùng loại có thể được gán chung một nhóm tài nguyên.

IV. Thuật toán cấp phát tài nguyên dựa trên giải thuật di truyền

Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên nguyên lý tiến hóa tự nhiên. Trong bài toán cấp phát tài nguyên, GA có thể được sử dụng để tìm ra các cấu hình cấp phát tài nguyên tối ưu, đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng và QoS. Mỗi cấu hình cấp phát tài nguyên được biểu diễn dưới dạng một cá thể (chromosome) trong quần thể. GA tiến hành các phép toán chọn lọc (selection), lai ghép (crossover), và đột biến (mutation) để tạo ra các thế hệ cá thể mới, với mục tiêu là tìm ra các cá thể có độ thích nghi (fitness) cao nhất. Độ thích nghi thường được định nghĩa dựa trên các tiêu chí như hiệu quả sử dụng tài nguyên, chi phí, và QoS.

4.1. Biểu diễn cấu hình cấp phát tài nguyên dưới dạng cá thể

Cấu hình cấp phát tài nguyên có thể được biểu diễn dưới dạng một vector, trong đó mỗi phần tử của vector tương ứng với lượng tài nguyên được gán cho một mạng ảo. Ví dụ, vector có thể chứa thông tin về CPU, bộ nhớ, và băng thông được gán cho mỗi mạng ảo. Cấu trúc của vector cần phải đảm bảo rằng nó có thể biểu diễn tất cả các cấu hình cấp phát tài nguyên có thể.

4.2. Hàm đánh giá độ thích nghi cho các cá thể

Hàm đánh giá độ thích nghi (fitness function) là một hàm quan trọng trong GA, nó được sử dụng để đánh giá chất lượng của mỗi cá thể. Hàm này thường được định nghĩa dựa trên các tiêu chí như hiệu quả sử dụng tài nguyên, chi phí, và QoS. Ví dụ, hàm có thể được định nghĩa sao cho nó trả về giá trị cao hơn cho các cá thể có hiệu quả sử dụng tài nguyên cao hơn, chi phí thấp hơn, và QoS tốt hơn. Công thức 2.3 trong tài liệu gốc có thể được sử dụng để xây dựng hàm này.

V. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về tài nguyên ảo

Các giải pháp cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng có nhiều ứng dụng thực tiễn. Chúng có thể được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu (data center), mạng điện toán đám mây (cấp phát tài nguyên điện toán đám mây), mạng di động, và mạng doanh nghiệp. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các giải pháp thông minh có thể cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng tài nguyên, giảm chi phí, và nâng cao QoS. Các kết quả trong chương 4 của tài liệu gốc cho thấy hiệu quả của các thuật toán được đề xuất.

5.1. Ứng dụng trong các trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây

Trong các trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây, việc cấp phát tài nguyên hiệu quả là rất quan trọng để đáp ứng nhu cầu của nhiều khách hàng khác nhau. Các giải pháp cấp phát tài nguyên có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (cloud service provider) cung cấp các dịch vụ linh hoạt và tùy biến theo yêu cầu của khách hàng, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên.

5.2. Ứng dụng trong mạng 5G và mạng 6G

Mạng 5Gmạng 6G đòi hỏi các giải pháp cấp phát tài nguyên có khả năng đáp ứng các yêu cầu khắt khe về hiệu năng, độ trễ, và độ tin cậy. Các giải pháp cấp phát tài nguyên thông minh có thể giúp các nhà khai thác mạng di động cung cấp các dịch vụ chất lượng cao cho người dùng, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên radio.

VI. Kết luận và hướng phát triển cho cấp phát tài nguyên ảo hóa

Bài toán cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng là một bài toán quan trọng và phức tạp. Các giải pháp thông minh, chẳng hạn như học máy và giải thuật di truyền, có thể giúp giải quyết các thách thức của bài toán này. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các giải pháp cấp phát tài nguyên tự động, thích ứng với sự thay đổi của môi trường mạng, và bảo đảm an ninh. Ngoài ra, việc tích hợp các công nghệ như Edge ComputingFog Computing cũng mở ra những hướng nghiên cứu mới cho bài toán này. Sự phát triển của kiến trúc microservices cũng ảnh hưởng đến cách cấp phát tài nguyên cần được thực hiện.

6.1. Các hướng nghiên cứu về cấp phát tài nguyên tự động

Các giải pháp cấp phát tài nguyên tự động có thể giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và nâng cao hiệu quả hoạt động của mạng. Các kỹ thuật như tự động hóa mạng (network automation) và quản lý dựa trên chính sách (policy-based management) có thể được sử dụng để xây dựng các giải pháp cấp phát tài nguyên tự động.

6.2. Tích hợp Edge Computing và Fog Computing vào bài toán

Edge ComputingFog Computing mang lại khả năng xử lý dữ liệu gần hơn với người dùng, giúp giảm độ trễ và cải thiện hiệu năng của ứng dụng. Việc tích hợp các công nghệ này vào bài toán cấp phát tài nguyên đòi hỏi các giải pháp có khả năng cấp phát tài nguyên một cách linh hoạt và hiệu quả trên các thiết bị biên (edge device) và các thiết bị trung gian (fog device).

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn nghiên cứu bài toán cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng

Trích đoạn nội dung tài liệu

BO GIAO DUC VA DAO TAO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI NGUYÊN THÀNH ĐÔ NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN CÁP PHÁT TÀI NGUYÊN TRONG MÔI TRƯỜNG ẢO HÓA MẠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CONG NGHE THONG TIN Ha N6i - Nam 2015 BO GIAO DUC VA DAO TAO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI NGUYEN THANH DO NGHIEN CUU BAI TOAN CAP PHAT TAI NGUYEN TRONG MOI TRUONG AO HOA MANG Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Công Nghệ Thông Tin NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình Hà Nội - Năm 2015 CỘNG HIÒA XÃ IIOI CIIU NGIIIA VIET NAM Độc lập — Tự do — Ilạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên tac giá luận văn : Nguyễn Thành Đồ ĐỀ tài luận văn: Nghiễn cửu bài toán cấp phát tải nguyên trong môi trường ảo hóa mạng Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số SV:CB121353 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác piả dã sửa chữa, bỗ sung luận văn theo biên bản họp Hội đẳng ngày 25/04/2015 với các nội dưng sau: Hỗ các cụm tử “luận văn đề xuât”, Ngày tháng năm 2015 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình Nguyễn Thành Đô CHIỦ TỊCTI HỘI ĐỎNG TS. Nguyễn Thị Thu Hương Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, DANH MUC CAC KY HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TÁT VIẾT TẤT | VIẾT ĐÂY ĐỦ |Ý NGHĨA VM Virtual Machine May áo Virtual Machine - - _ VM-based Phương pháp đựa trên máy ảo.

Bascd Virtual Network ay 3a gà 2t 16 VNH AIẠ/ NGHVGY Bải toán ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý. Embedding Virtual Network ne 7 VNM Tài toán ánh xạ mạng âo Mapping Internet Servi : ISP nermerperviee hả cưng câp dịch vụ Internet. Provider Infrastructur : › InP —__ hả cung cấp hạ tẳng Provider SP Service Provider | Nhà cung cấp dịch vụ Quality - of- Dich vu cho thué tai nguyén dam bao Qos. A Service chất lượng hơn.

InaS Tastnenre88" | Coy sé ha tầng như là một địch vụ Infrastructure-as- a-Service End user Người yêu cầu tạo mang ao SN Substrate Node Đại diện cho một máy tính vật ly Đại diện cho một liên kết giữa hai máy SL Substrate Link 1. vật lý VN Virtual Node Dai dién cho một node trong mạng ảo. Đại diện cho một liên kết giữa hai node VL Virtual Link „ trong mang 40 Là bài toán cần giải quyél ma 161 da ham AP-Hard a lợi nhuận. Greedy Kode Thuật toán cấp phát tài nguyên trong môi GNM Mapping traimg mang GNM.

Knhance Cireedy Thuật toán cap phát tải nguyên trong môi TGNM - Node Mapping trường mạng BGNM. Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 8 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, ĐANH MỤC CÁC CÔNG THỨC Công thức 2.1 Tinh substrate node.2 ‘Vinh substrate link 25 Công thức 2.3 Tối đa hàm lợi nhuận.4 Tối thiểu ham chi phi 31 Công thức 2.5 Ham muc tiéu.1 Tinh tai nguyên c„ 37 Công thức 3.2 Tinh tải nguyễn băng thông cụ.3 Hàm đánh giá tài nguyên tương quan CPU và băng thông 39 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 10 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, MỤC LỤC MỤC LỤC.61 CAM ON LOI CAM DOAN, H He Hee DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC CHỮ V DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC. DANH MỤC BẢNG BIÊU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ. Lý do chọn đề tài.

Mục đích nghiên cứu. Pai tượng nghiên cứu Le 4. Phạm vi nghiên cứu 5. Phương pháp nghiên cứu 6.

Nội dung của luận văn Chương!: GIỚI THIỆU CHUNG 1. Các nghiên cứu liên quan.2 Phát biểu bài toán 1. Ý nghĩa của đề tài. Chương 2: CƠ SỞ LÝ TIUYÉT 2.Các thuật ngữ liên quan.

InP (nha cung cấp hạ tầng 2. Người ding cudi (end user) 2. Mô hinh mạng vật lý. Mô hinh mạng ảo.

Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 4 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, DANH MUC CAC KY HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TÁT VIẾT TẤT | VIẾT ĐÂY ĐỦ |Ý NGHĨA VM Virtual Machine May áo Virtual Machine - - _ VM-based Phương pháp đựa trên máy ảo. Bascd Virtual Network ay 3a gà 2t 16 VNH AIẠ/ NGHVGY Bải toán ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý. Embedding Virtual Network ne 7 VNM Tài toán ánh xạ mạng âo Mapping Internet Servi : ISP nermerperviee hả cưng câp dịch vụ Internet. Provider Infrastructur : › InP —__ hả cung cấp hạ tẳng Provider SP Service Provider | Nhà cung cấp dịch vụ Quality - of- Dich vu cho thué tai nguyén dam bao Qos.

A Service chất lượng hơn. InaS Tastnenre88" | Coy sé ha tầng như là một địch vụ Infrastructure-as- a-Service End user Người yêu cầu tạo mang ao SN Substrate Node Đại diện cho một máy tính vật ly Đại diện cho một liên kết giữa hai máy SL Substrate Link 1. vật lý VN Virtual Node Dai dién cho một node trong mạng ảo. Đại diện cho một liên kết giữa hai node VL Virtual Link „ trong mang 40 Là bài toán cần giải quyél ma 161 da ham AP-Hard a lợi nhuận.

Greedy Kode Thuật toán cấp phát tài nguyên trong môi GNM Mapping traimg mang GNM. Knhance Cireedy Thuật toán cap phát tải nguyên trong môi TGNM - Node Mapping trường mạng BGNM. Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 8 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, MỤC LỤC MỤC LỤC.61 CAM ON LOI CAM DOAN, H He Hee DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC CHỮ V DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC. DANH MỤC BẢNG BIÊU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ.

Lý do chọn đề tài. Mục đích nghiên cứu. Pai tượng nghiên cứu Le 4. Phạm vi nghiên cứu 5.

Phương pháp nghiên cứu 6. Nội dung của luận văn Chương!: GIỚI THIỆU CHUNG 1. Các nghiên cứu liên quan.2 Phát biểu bài toán 1. Ý nghĩa của đề tài.

Chương 2: CƠ SỞ LÝ TIUYÉT 2.Các thuật ngữ liên quan. InP (nha cung cấp hạ tầng 2. Người ding cudi (end user) 2. Mô hinh mạng vật lý.

Mô hinh mạng ảo. Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 4 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, LOT CAM ON Dể đạt được kết quả nghiên cứu của luận văn, đầu tiên tôi xin trân trọng cam ơn thầy hướng dẫn PGS. Huỳnh Thị Thanh Binh — Bộ môn Khoa học máy tính - Viện Công nghé ‘Thong tin -‘Truyén thông. lrường Dại học Bách Khoa Hà Nội, người đã tận tỉnh hưởng dẫn, giúp đỡ tôi trong quả trình thục hiện luận văn.

Dồng thời xin gửi lời cảm ơn tới Quý thầy cô giáo Trường Dại học Bách Khoa Hà Nội, đã tận tỉnh giắng dạy, truyền đạt chơ chúng tôi những kiến thức võ cùng quý giá trong suốt hai năm học qua. Tôi xin chân thành cảm ơn tới Ban giám hiệu Trường Dại học Kỹ thuật Tiậu cần CAND, nơi tôi công tác, dã tạo diễu kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành khoá học nảy và toàn thể các dỗng chí trong đơn vị phòng Quản lý học viên, gia đình, bạn bẻ, đẳng nghiệp,. đã động viên giúp đỡ vả chia sẻ những khó khăn trong thời gian tôi tham gia khóa học Dù đã có rất nhiều cô gắng, song luận văn không tránh khỏi những hạn chế, thiểu sói. Kinh mong nhận được si chia sẽ và những dòng góp quý báu của các thấy cô giáo, bạn bè và đồng nghiệp.

Tôi xin trân trọng cắm ơn! Hà Nội, ngàu. năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Thành Đô Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 6 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, DANH MUC CAC KY HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TÁT VIẾT TẤT | VIẾT ĐÂY ĐỦ |Ý NGHĨA VM Virtual Machine May áo Virtual Machine - - _ VM-based Phương pháp đựa trên máy ảo. Bascd Virtual Network ay 3a gà 2t 16 VNH AIẠ/ NGHVGY Bải toán ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý. Embedding Virtual Network ne 7 VNM Tài toán ánh xạ mạng âo Mapping Internet Servi : ISP nermerperviee hả cưng câp dịch vụ Internet.

Provider Infrastructur : › InP —__ hả cung cấp hạ tẳng Provider SP Service Provider | Nhà cung cấp dịch vụ Quality - of- Dich vu cho thué tai nguyén dam bao Qos. A Service chất lượng hơn. InaS Tastnenre88" | Coy sé ha tầng như là một địch vụ Infrastructure-as- a-Service End user Người yêu cầu tạo mang ao SN Substrate Node Đại diện cho một máy tính vật ly Đại diện cho một liên kết giữa hai máy SL Substrate Link 1. vật lý VN Virtual Node Dai dién cho một node trong mạng ảo.

Đại diện cho một liên kết giữa hai node VL Virtual Link „ trong mang 40 Là bài toán cần giải quyél ma 161 da ham AP-Hard a lợi nhuận. Greedy Kode Thuật toán cấp phát tài nguyên trong môi GNM Mapping traimg mang GNM. Knhance Cireedy Thuật toán cap phát tải nguyên trong môi TGNM - Node Mapping trường mạng BGNM. Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 8 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, Checking ¬ ce ans ˆ xã Ad Nod Thuật toán cầp phát tai nguyên trong môi PCANM jacency Nods | ne mang PCANM Mapping Ketwork interface | Card mạng, œŒ Mạng vật lý N Các nodo của mạng vật lý TỶ Các link của mạng vật lý 4At iCac thude tinh cia node rong mang vat Ag Các thuộc tính của liên kết trong mang : vật lý TẺ Các Path trong mạng vật lý Pp 'Tâp hợp các đường dẫn có thể ánh xạ a Mạng ảo NY Cc node trong mạng ảo LY Các liên kết trong mạng ão roe Node constraint của mạng ảo CY Link constraint ctla mang do Ry Tai nguyén phân bồ cho các node trong mang do Rt Tài nguyên được phân bố cho các liên kết trong mạng áo Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 9 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, MỤC LỤC MỤC LỤC.61 CAM ON LOI CAM DOAN, H He Hee DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU, CÁC CHỮ V DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC.

DANH MỤC BẢNG BIÊU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ. Lý do chọn đề tài. Mục đích nghiên cứu. Pai tượng nghiên cứu Le 4.

Phạm vi nghiên cứu 5. Phương pháp nghiên cứu 6. Nội dung của luận văn Chương!: GIỚI THIỆU CHUNG 1. Các nghiên cứu liên quan.2 Phát biểu bài toán 1.

Ý nghĩa của đề tài. Chương 2: CƠ SỞ LÝ TIUYÉT 2.Các thuật ngữ liên quan. InP (nha cung cấp hạ tầng 2. Người ding cudi (end user) 2.

Mô hinh mạng vật lý. Mô hinh mạng ảo. Hoe viên thục hiện: Nguyễn Thành Đô 4 Để tài: Nghiên cửu bài toán cắp phát tải nguyên trong mỗi trường áo hóa mạng, LOT CAM DOAN Tôi xm cam đoan: 1.

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