Nang cao hieu nang can bang tai tren dien toan dam may luan an tien sy ky thuat

Luận án tiến sỹ kỹ thuật về nâng cao hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây. Nghiên cứu các thuật toán, phương pháp cải tiến hiệu quả, tối ưu hệ thống.

• Tác giả: Nguyễn Xuân Phi
• Người hướng dẫn: Pgs. Trần Công Hùng
• Trường học: Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
• Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin
• Đề tài: Nâng Cao Hiệu Năng Cân Bằng Tải Trên Điện Toán Đám Mây
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Cân Bằng Tải Đám Mây Nghiên Cứu 55 Ký Tự

Điện toán đám mây đã trở thành nền tảng then chốt cho nhiều tổ chức, doanh nghiệp. Với khả năng lưu trữ và cung cấp dịch vụ tính toán với chi phí tối ưu và truy cập mọi lúc mọi nơi, điện toán đám mây đang thay đổi cách chúng ta làm việc và tương tác với dữ liệu. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của điện toán đám mây cũng đặt ra những thách thức không nhỏ, đặc biệt là trong việc cân bằng tải. Khi số lượng ứng dụng và dữ liệu tăng lên, việc đảm bảo hiệu suất và khả năng đáp ứng trở nên vô cùng quan trọng. Cân bằng tải là một cơ chế chủ yếu giúp các giao dịch trên đám mây diễn ra tốt nhất và an toàn nhất. Luận án này tập trung nghiên cứu và cải tiến hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây, một lĩnh vực đang ngày càng được quan tâm bởi các nhà khoa học và kỹ sư.

1.1. Điện toán đám mây và bài toán cân bằng tải

Điện toán đám mây cung cấp các dịch vụ linh động, theo nhu cầu sử dụng và có khả năng mở rộng/thu hẹp dễ dàng. Do đó, việc nghiên cứu để nâng cao hiệu quả hoạt động và sử dụng tối ưu nguồn tài nguyên là cần thiết. Cân bằng tải đóng vai trò quan trọng và mấu chốt trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của điện toán đám mây. Luận án này tập trung vào bài toán cân bằng tải để cải thiện hiệu năng của điện toán đám mây.

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả cân bằng tải đám mây

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của cân bằng tải. Lưu lượng dữ liệu truyền đi trên Internet ngày càng lớn, mỗi loại dữ liệu có đặc thù và phương pháp xử lý riêng. Việc lựa chọn kỹ thuật để cải tiến cân bằng tải là rất quan trọng, có ý nghĩa to lớn trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ đám mây cho người dùng.

II. Thách Thức Cân Bằng Tải Phân Tích Chuyên Sâu 59 Ký Tự

Sự bùng nổ của Internet và các ứng dụng trực tuyến đã tạo ra một lượng lớn lưu lượng truy cập vào các hệ thống điện toán đám mây. Để đảm bảo hiệu suất và khả năng đáp ứng, việc cân bằng tải trở nên vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, cân bằng tải không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Có nhiều thách thức cần phải vượt qua, bao gồm sự phức tạp của các ứng dụng đám mây, sự biến động của lưu lượng truy cập và yêu cầu về khả năng mở rộng và độ tin cậy. Theo thống kê (1), lượng dữ liệu truyền trên hệ thống mạng toàn cầu nếu lưu trữ trên đĩa DVD thì số lượng đĩa này xếp hàng sẽ có chiều dài bằng 2 lần quãng đường từ trái đất tới mặt trăng, dự báo lượng dữ liệu này sẽ tăng thêm 44 lần vào năm 2020.

2.1. Sự cần thiết của cân bằng tải trong điện toán đám mây

Điện toán đám mây đang trở thành đích đến của nhiều doanh nghiệp lớn, đặc biệt có liên quan tới mảng trung tâm dữ liệu. Vì có tính linh động, cung cấp dịch vụ theo nhu cầu sử dụng, và khả năng mở rộng hay thu hẹp một cách dễ dàng. Vì vậy, nó luôn đòi hỏi những bước nghiên cứu mới, mang tính tiên phong trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động và phải sử dụng tối ưu nhất nguồn tài nguyên nhưng vẫn đảm bảo việc cung ứng dịch vụ là tốt nhất và thời gian nhanh nhất.

2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng điện toán đám mây

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng của điện toán đám mây, bao gồm kiến trúc hệ thống, tài nguyên phần cứng, và các thuật toán được sử dụng để quản lý tài nguyên. Cân bằng tải là một trong những yếu tố quan trọng nhất. Quản lý tài nguyên đóng vai trò quan trọng trong bài toán cân bằng tải. Bài toán cân bằng tải phụ thuộc vào các yếu tố khác như: Phát biểu bài toán và mô hình nghiên cứu.

2.3. Thách thức trong việc đánh giá cân bằng tải đám mây

Đánh giá hiệu năng cân bằng tải là một thách thức. Các phương pháp đo lường và đánh giá cần phải phù hợp với kiến trúc và yêu cầu cụ thể của từng ứng dụng. Cần phải có các phương pháp đánh giá cân bằng tải để các doanh nghiệp có thể đo lường, từ đó tối ưu hóa hệ thống cân bằng tải. Các hướng giải quyết bài toán cân bằng tải có thể là: Phương pháp xấp xỉ, chiến lược lập lịch phân bổ tài nguyên.

III. Thuật Toán Cân Bằng Tải LBAIRT Hướng Dẫn Chi Tiết 59 Ký Tự

Luận án này đề xuất thuật toán LBAIRT (Load Balancing Algorithm to Improve Response Time) để cải thiện thời gian đáp ứng trên điện toán đám mây. Thuật toán LBAIRT xem xét thêm số tham số thời gian hoàn thành các yêu cầu dự kiến của mỗi tài nguyên (VM). Kết quả mô phỏng cho thấy LBAIRT có tỉ lệ chấp nhận yêu cầu đầu vào cao hơn, trong khi thời gian tính toán trung bình thấp hơn các công trình liên quan. Thuật toán LBAIRT có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu suất và khả năng đáp ứng của các ứng dụng đám mây của mình.

3.1. Nguyên lý hoạt động của thuật toán LBAIRT

Điểm mới của thuật toán LBAIRT là xét thêm số tham số thời gian hoàn thành các yêu cầu dự kiến của mỗi tài nguyên (VM). Thuật toán LBAIRT cũng giúp phân phối tải kết hợp với thời gian hoàn thành dự kiến của các máy ảo cho thấy tỉ lệ chấp nhận các yêu cầu đầu vào cao hơn các công trình đưa ra so sánh. Đề xuất thuật toán bằng cách xây dựng mô hình. Cài đặt/thử nghiệm mô hình trên các phần mềm mô phỏng. So sánh, đánh giá kết quả so với các thuật toán khác.

3.2. Ưu điểm của thuật toán LBAIRT so với các thuật toán khác

Thuật toán LBAIRT có một số ưu điểm so với các thuật toán cân bằng tải khác. Thứ nhất, nó xem xét thời gian hoàn thành dự kiến của các VM, giúp phân phối tải hiệu quả hơn. Thứ hai, nó có tỉ lệ chấp nhận yêu cầu đầu vào cao hơn, giúp giảm thời gian chờ đợi cho người dùng. Thứ ba, nó có thời gian tính toán trung bình thấp hơn, giúp cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống.

IV. Cân Bằng Tải Động RRTA Phương Pháp Tối Ưu 56 Ký Tự

Ngoài thuật toán LBAIRT, luận án còn đề xuất thuật toán RRTA (Reduce Response Time Algorithm) để cải thiện thời gian đáp ứng trên điện toán đám mây. Thuật toán RRTA sử dụng thuật toán dự báo ARIMA để dự báo thời gian đáp ứng, từ đó đưa ra cách giải quyết phân phối tài nguyên hợp lý. Kết quả thực nghiệm cho thấy, thuật toán RRTA có tỉ lệ chấp nhận yêu cầu cao hơn và cải thiện được thời gian đáp ứng so với các thuật toán Roud Robin và Throttled. Thuật toán RRTA có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất và khả năng đáp ứng của các ứng dụng đám mây.

4.1. Sử dụng ARIMA để dự báo thời gian đáp ứng trong RRTA

Điểm mới của công trình là sử dụng thuật toán dự báo ARIMA để dự báo thời gian đáp ứng, từ đó đưa ra cách giải quyết phân phối tài nguyên hợp lý. Thực nghiệm tiến hành trên dữ liệu mô phỏng cho thấy, các thuật toán đề xuất có tỉ lệ chấp nhận yêu cầu cao hơn, cải thiện được thời gian đáp ứng so với các thuật toán Roud Robin, Throttled.

4.2. So sánh RRTA với Round Robin và Throttled về hiệu năng

RRTA cho thấy tỉ lệ chấp nhận yêu cầu cao hơn, cải thiện được thời gian đáp ứng so với các thuật toán Roud Robin và Throttled. Về cơ bản, có thể thấy RRTA phù hợp với cân bằng tải động hơn là hai thuật toán còn lại.

V. Cải Thiện Hiệu Năng với Thuật Toán Cân Bằng TMA 58 Ký Tự

Luận án giới thiệu thuật toán TMA (Throttled Modified Algorithm) nhằm cải thiện thời gian xử lý trên điện toán đám mây. Điểm cải tiến của thuật toán là sử dụng 2 bảng chỉ mục trạng thái của các VM. Các kết quả thu được từ thuật toán đề xuất đã đạt được một số kết quả tốt: giới hạn số lượng yêu cầu được xếp hàng để phân phối, cải thiện thời gian xử lý và thời gian phản hồi của các trung tâm đám mây so với hai thuật toán Round Robin và Throttled. Các thử nghiệm chứng minh hiệu quả của thuật toán TMA trong việc giảm thiểu độ trễ và tăng thông lượng.

5.1. Hai bảng chỉ mục trạng thái VM trong thuật toán TMA

Điểm cải tiến của thuật toán là sử dụng 2 bảng chỉ mục trạng thái của các VM. Các kết quả thu được từ thuật toán đề xuất đã đạt được một số kết quả tốt: giới hạn số lượng yêu cầu được xếp hàng để phân phối, cải thiện thời gian xử lý và thời gian phản hồi của các trung tâm đám mây so với hai thuật toán Round Robin và Throttled.

5.2. So sánh thuật toán TMA với Round Robin và Throttled

Các kết quả thu được từ thuật toán đề xuất đã đạt được một số kết quả tốt: giới hạn số lượng yêu cầu được xếp hàng để phân phối, cải thiện thời gian xử lý và thời gian phản hồi của các trung tâm đám mây so với hai thuật toán Round Robin và Throttled.

VI. Thuật Toán MMSIA Tối Ưu Xử Lý trong Đám Mây 57 Ký Tự

Luận án cũng trình bày về thuật toán MMSIA (Improved Max-Min Scheduling Algorithm for Load Balancing on Cloud Computing) nhằm cải thiện thời gian xử lý trên điện toán đám mây. Điểm mới của thuật toán là nhóm các yêu cầu và các máy ảo theo thời gian hoàn thành dự kiến và thời gian thực hiện hoàn thành tổng thể. Thực nghiệm cho thấy thuật toán đã cải thiện thời gian xử lý các yêu cầu đầu vào. Thuật toán MMSIA được kỳ vọng sẽ đóng góp vào việc nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên trong môi trường đám mây.

6.1. Nguyên tắc nhóm yêu cầu và VM trong thuật toán MMSIA

Điểm mới của thuật toán là nhóm các yêu cầu và các máy ảo theo thời gian hoàn thành dự kiến và thời gian thực hiện hoàn thành tổng thể. Để cân bằng, việc nhóm yêu cầu và VM cần hợp lý.

6.2. Kết quả thực nghiệm và so sánh với các thuật toán khác

Thực nghiệm cho thấy thuật toán đã cải thiện thời gian xử lý các yêu cầu đầu vào. Thuật toán MMSIA được so sánh với các thuật toán: Max-Min, Min-Min, Roud Robin. Phần cuối là một số kết luận và hướng phát triển của luận án.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 được công bố ở các công trình (CT1), (CT2) và (CT3). Cân bằng tải trên điện toán đám mây 1. Giới thiệu chung về điện toán đám mây Điện toán đám mây ra đời từ những năm 1950 [66], khi máy chủ tính toán quy mô lớn được triển khai tại một số cơ sở giáo dục và tập đoàn lớn tại Mỹ. Trong những năm 1960 – 1990, xuất hiện luồng ý tưởng coi máy tính hay tài nguyên công nghệ thông tin có thể được tổ chức như hạ tầng dịch vụ công cộng, đây là tiền đề lớn cho sự phát triển sau này của điện toán đám mây.

Vào năm 2006, Công ty Amazon cung cấp nền tảng Amazon Web Services (AWS), đánh dấu việc thương mại hóa điện toán đám mây. Từ đầu năm 2008, Eucalyptus được giới thiệu là nền tảng điện toán đám mây mã nguồn mở đầu tiên, tương thích với API của AWS. Tính tới thời điểm hiện tại, có rất nhiều các sản phẩm điện toán đám mây được đưa ra như Google App Engine, Microsoft Azure, Nimbus. Điện toán đám mây, còn gọi là điện toán máy chủ ảo, là mô hình điện toán sử dụng các công nghệ máy tính và phát triển dựa vào mạng Internet.

Thuật ngữ "đám mây" ở đây chỉ độ phức tạp của các cơ sở hạ tầng mạng Internet. Trong mô hình điện toán đám mây, cho phép người sử dụng truy cập các dịch vụ công nghệ từ nhà cung cấp điện toán đám mây mà không cần quan tâm đến hạ tầng mạng. Theo tổ chức IEEE, "Nó là hình mẫu trong đó thông tin được lưu trữ thường trực tại các máy chủ trên 7 Internet và chỉ được lưu trữ tạm thời ở các máy khách, bao gồm máy tính cá nhân, trung tâm giải trí, máy tính trong doanh nghiệp, các phương tiện máy tính cầm tay,. Mô hình điện toán đám mây Theo định nghĩa của Viện Quốc gia Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (US NIST) [66]: Điện toán đám mây là mô hình điện toán cho phép truy cập qua mạng để lựa chọn và sử dụng tài nguyên tính toán (ví dụ: mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng và dịch vụ) theo nhu cầu một cách thuận tiện và nhanh chóng, đồng thời cho phép kết thúc sử dụng dịch vụ, giải phóng tài nguyên dễ dàng, giảm thiểu các giao tiếp với nhà cung cấp.

Những tài nguyên này có thể được cung cấp một cách nhanh chóng hoặc thu hồi với chi phí quản lý tối thiểu hoặc tương tác tối thiểu với nhà cung cấp dịch vụ. Cũng từ đây, NIST đưa ra mô hình điện toán đám mây mang năm đặc điểm cơ bản, ba mô hình dịch vụ và bốn mô hình triển khai cài đặt. Định nghĩa của NIST là một cách nhìn rõ ràng và bao quát về điện toán đám mây. Theo đó, mô hình này cho phép sử dụng dịch vụ theo yêu cầu; cung cấp khả năng truy cập dịch vụ qua mạng rộng rãi từ máy tính để bàn, máy tính xách tay tới thiết bị di động; với tài nguyên tính toán động, phục vụ nhiều 8 người, năng lực tính toán mềm dẻo, đáp ứng nhanh với nhu cầu thấp tới cao.

Mô hình điện toán đám mây cũng đảm bảo việc sử dụng các tài nguyên được “đo” để nâng cấp dịch vụ quản trị và tối ưu được tài nguyên, đồng thời người dùng chỉ phải trả chi phí cho phần tài nguyên đã sử dụng. Điện toán đám mây đã phát triển nhanh chóng và đạt được nhiều thành tựu to lớn như khả năng mở rộng và tính toán song song trên hệ thống tính toán lưới, từ đó giúp khách hàng chia sẻ tài nguyên triệt để và hữu ích nhất. Đáp ứng được nhu cầu mỗi lúc một lớn của việc lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu ngày nay, các trung tâm dữ liệu đã mỗi lúc một khổng lồ hơn và đến hiện nay có thể lên tới hàng triệu máy chủ khắp toàn cầu. Đặc điểm của điện toán đám mây [66]: - Khả năng truy cập rộng lớn: Người dùng có thể sử dụng bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet như: computer, laptop, thiết bị di động… truy cập vào dịch vụ điện toán đám mây.

- Tự cấp dịch vụ theo nhu cầu: Người dùng được cấp tài nguyên theo nhu cầu một cách tự động, không cần sự can thiệp từ nhà cung cấp dịch vụ. - Không phụ thuộc vị trí địa lý: Tài nguyên trên dịch vụ điện toán đám mây được điều phối và chia sẻ linh hoạt. Người dùng không biết và không thể điều khiển được vị trí tài nguyên. - Tính co giãn nhanh: Tài nguyên trên dịch vụ “đám mây” có thể được cấp phát hoặc thu hồi một cách nhanh chóng, linh hoạt và có khả năng thay đổi tài nguyên tăng lên hoặc giảm xuống theo nhu cầu sử dụng.

- Dịch vụ đo lường: Các hệ thống điện toán đám mây có khả năng tự điều khiển, tinh chỉnh và giám sát, đo lường tài nguyên. 9 Điện toán đám mây có 3 loại mô hình dịch vụ [66]: Nhà cung cấp tạo ra nhiều ứng dụng cơ bản, hoàn chỉnh và triển khai thành dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của đại đa số người dùng. Những ứng dụng này được lưu trữ trên máy chủ của nhà cung cấp hoặc máy khách SaaS hàng đã có tải ứng dụng xuống thiết bị. Người dùng chỉ việc sử dụng dịch vụ mà không cần quan tâm các vấn đề khác.

Ví dụ: Dịch vụ email hay các ứng dụng Zalo, Google Docs, Google Calendar, Google Translate của Google, SmallPDF, OneDrive, Evennote, Facebook, Twitter,… Cung cấp cách thức, tính năng cần thiết cho việc xây dựng ứng dụng trên một nền tảng nào đó. Có 2 dạng hạ tầng được xây dựng phổ biến là hạ tầng trao đổi thông tin ứng dụng (middleware) và nền tảng ứng dụng PaaS (application server) với các công cụ và ngôn ngữ lập trình nhất định để xây dựng ứng dụng. Người dùng triển khai ứng dụng mà không cần quan tâm đến chi phí hay thông số phần cứng và phần mềm bên dưới. Ví dụ: Google App Engine, Openshilt, Salesforce, Microsoft Azure.,… Nhà cung cấp triển khai hạ tầng phần cứng (VM, network, vùng lưu trữ) trên các hệ thống phân tán và cung cấp dịch vụ cho người.

Người dùng không thể biết thông tin hạ tầng thực tế bên trong “đám mây” nhưng có IaaS toàn quyền quản lý và sử dụng tài nguyên được cung cấp, cũng như yêu cầu mở rộng tài nguyên. Ví dụ: Amazon EC2/S3, Elastra (Beta 2.0 2/2009), Nirvanix, AppNexus,… Hình 1. Các dịch vụ điện toán đám mây 10 IaaS PaaS SaaS Dịch vụ Người dùng Dịch vụ Người dùng Dịch vụ Người dùng Ứng dụng X X X Dữ liệu X X X Thời gian chạy X X X Middleware X X X Hệ điều hành X X X Ảo hóa X X X Máy chủ X X X Vùng lưu trữ X X X Mạng kết nối X X X Ứng dụng X X X Hình 1. Mức độ cung cấp dịch vụ của các mô hình điện toán đám mây 1.

Cân bằng tải và hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây Theo tài liệu [111] tác giả định nghĩa cân bằng tải là kỹ thuật phân bố lưu lượng mạng qua nhiều máy chủ, đảm bảo rằng không có máy chủ nào bị quá tải. Cân bằng tải làm tăng khả năng đáp ứng của ứng dụng bằng cách phân phối các yêu cầu một cách đồng đều. Bằng cách này, sẽ giúp cho hệ thống của doanh nghiệp giảm thiểu một cách tối đa tình trạng một máy chủ bị quá tải và ngưng hoạt động. Hoặc khi một máy chủ gặp sự cố, chức năng cân bằng tải đám mây sẽ chỉ đạo phân phối công việc của máy chủ đó cho các máy chủ còn lại, cải thiện năng suất hoạt động tổng thể của 11 hệ thống.

Khái niệm cân bằng tải chủ yếu đề cập đến ý tưởng phân phối tải đồng đều trên các tài nguyên công nghệ thông tin có sẵn [112]. Cân bằng tải cũng tập trung vào việc giảm thiểu độ trễ tương ứng với các yêu cầu và do đó cải thiện việc sử dụng tài nguyên, nâng cao hiệu suất hệ thống. Nó cung cấp tính đàn hồi và khả năng thích ứng cho các ứng dụng có kích thước có thể thay đổi theo thời gian và đòi hỏi thêm tài nguyên công nghệ thông tin. Các mục tiêu khác là giảm sử dụng năng lượng và giải phóng các-bon, tránh tắc nghẽn, đáp ứng các yêu cầu về QoS.

Theo tài liệu [110] cân bằng tải là một vấn đề phổ biến trong đám mây để duy trì hiệu suất của các ứng dụng thỏa mãn chất lượng dịch vụ (QoS) và tuân theo thỏa thuận mức dịch vụ (SLA) theo yêu cầu từ các nhà cung cấp đám mây cho doanh nghiệp. Các nhà cung cấp đám mây phải vật lộn để phân phối khối lượng công việc đồng đều giữa các máy chủ. Một kỹ thuật cân bằng tải hiệu quả phải tối ưu hóa và đảm bảo sự hài lòng cao của người dùng bằng cách sử dụng tài nguyên của máy ảo một cách hiệu quả. Các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây luôn cố gắng giải quyết một vấn đề cụ thể, bên cạnh đó cũng phải xét đến: bản chất của yêu cầu, quy mô của yêu cầu, sự phụ thuộc của các yêu cầu, khả năng chia nhỏ các yêu cầu, độ phức tạp thuật toán, kiến trúc phần cứng.

Việc thiết kế thuật toán cân bằng tải phải xét đến các yêu tố này để nâng cao khả năng cân bằng tải, hay nói cách khác là nâng cao hiệu năng cân bằng tải. Bên cạnh các yếu tố trên, thuật toán cân bằng tải cần cải thiện các tham số ảnh hưởng đến khả năng cân bằng tải, đó là: thời gian đáp ứng, thời gian xử lý, thời gian chờ, độ trễ,…Bài toán cân bằng tải là một bài toán không có lời giải tối ưu, tuy nhiên các thuật toán cân bằng tải khi cải thiện các tham số này thì phải chấp nhận hy sinh tham số khác trong mức độ cho phép. Nâng cao hiệu năng cân bằng tải là nhiệm vụ của các thuật toán cân bằng tải thông qua việc tối ưu các tham số ảnh hưởng đến cân bằng tải, giảm chi phí thời gian phục vụ các truy vấn của người dùng. Sự cần thiết của cân bằng tải trên điện toán đám mây Do sự phát triển không ngừng của điện toán đám mây nên vấn đề trao đổi, xử lý, an toàn dữ liệu và đặc biệt vấn đề cân bằng tải truy nhập là những vấn đề cấp thiết 12 và có ý nghĩa thực tiễn cao, vì vấn đề cơ bản nhất trong truyền thông là những vấn đề liên quan đến dữ liệu.

Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng về quy mô cũng như số lượng của các ứng dụng thì việc truy nhập này thường bị đe doạ bởi sự quá tải.