Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu và xây dựng hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây

Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu và xây dựng hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây, tập trung vào giải pháp tối ưu hóa quy trình chuyển đổi.

• Tác giả: Nguyễn Phương Duy
• Người hướng dẫn: TS. Thoại Nam
• Trường học: Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu và xây dựng hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• Abstract
• Tóm tắt
• Lời cam đoan
• Mục lục hình
• Mục lục giải thuật
• Danh sách các từ viết tắt
• Chú giải các thuật ngữ tiếng Anh
• 1. Chương 1: Giới thiệu
• 2. Chương 2: Điện toán đám mây
• 2.1. Dịch vụ hạ tầng IaaS
• 2.2. Điện toán đám mây công cộng (public cloud) và điện toán đám mây cá nhân (private cloud)
• 2.3. Phần mềm quản lý đám mây mã nguồn mở
• 2.4. Môi trường tính toán sử dụng nhiều nhà cung cấp dịch vụ
• 2.4.1. Những giới hạn khi chỉ sử dụng dịch vụ của một nhà cung cấp
• 2.4.2. Môi trường điện toán đám mây trên nhiều nhà cung cấp dịch vụ
• 2.4.3. Những mô hình tính toán kết hợp nhiều nhà cung cấp dịch vụ
• 2.5. Khái niệm điện toán đám mây trong đề tài
• 2.6. Vấn đề quản lý máy ảo trong các chương trình quản lý điện toán đám mây
• 3. Chương 3: Hệ thống hướng sự kiện phân bố
• 3.1. Hệ thống hướng sự kiện
• 3.1.1. Hệ thống hướng dữ liệu và hệ thống hướng sự kiện
• 3.1.2. Hệ thống hướng sự kiện thuê bao theo nội dung
• 3.1.3. Những phần mềm hiện thực DEBs
• 3.1.4. Common API cho DEBs
• 3.2. Phép toán kell-m cho hệ thống hướng dữ liệu phân bố
• 3.2.1. Cơ sở nền tảng
• 3.2.2. Các khái niệm cơ sở
• 3.2.3. Phép toán kell-m
• 3.2.4. Biểu diễn kell-m cho Common API
• 4. Chương 4: Di dời ứng dụng trên điện toán đám mây
• 4.1. Kĩ thuật lưu ảnh kháng lỗi và di dời tiến trình
• 4.1.1. Những vấn đề của di dời tiến trình
• 4.2. Di dời động máy ảo
• 4.2.1. Di dời động máy ảo được đề xuất nghiên cứu phát triển
• 4.2.2. Những hướng tiếp cận di dời động máy ảo chi phí thấp trên mạng WAN/MAN
• 4.2.3. Những hạn chế của di dời động máy ảo
• 4.3. Khảo sát di dời ứng dụng truyền thông điệp
• 4.3.1. Những đặc điểm di dời ứng dụng truyền thông điệp phù hợp điện toán đám mây
• 4.3.2. Những yêu cầu về di dời ứng dụng truyền thông điệp
• 5. Chương 5: EBC
• 5.1. Bài toán di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây
• 5.1.1. Vấn đề co giãn kích thước hệ thống (scalability)
• 5.1.2. Tính địa phương (locality-aware)
• 5.1.3. Hệ thống với nhiều thành phần thay đổi động (dynamic) và không đồng nhất (heterogeneous)
• 5.2. Ứng dụng DEBs trong điện toán đám mây
• 5.2.1. DEBs có những đặc điểm phù hợp để triển khai trên điện toán đám mây
• 5.2.2. Định địa chỉ dùng DEBs
• 5.3. Hệ thống EBC
• 5.3.1. Quản lý trong điện toán đám mây gồm nhiều cụm máy tính
• 5.3.2. Hệ thống quản lí điện toán đám mây nhiều cụm máy tính 3 lớp
• 5.4. Mô tả giải thuật EBC bằng phép toán kell-m
• 6. Chương 6: Kiểm tra thử nghiệm
• 6.1. Phương pháp thử nghiệm và đánh giá
• 6.2. Mô tả những thử nghiệm
• 6.3. Kết quả thử nghiệm
• 6.4. Đánh giá nhận xét
• 7. Chương 7: Kết luận
• 8. Chương 8: Những kiến nghị nghiên cứu
• Tài liệu tham khảo
• Danh mục các thuật ngữ

Tóm tắt

I. Hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng

Hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng là trọng tâm của nghiên cứu này. Hệ thống này được thiết kế để tối ưu hóa việc di chuyển các ứng dụng giữa các cụm máy tính trong môi trường điện toán đám mây. Mục tiêu chính là tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm chi phí di chuyển. Phương pháp di dời ứng dụng sử dụng kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi (C&R) giúp giảm kích thước dữ liệu cần di chuyển, từ đó tiết kiệm băng thông mạng. Hệ thống này cũng hỗ trợ quản lý ứng dụng trên các máy ảo, giúp cân bằng tải và tối ưu hóa năng lượng.

1.1. Kiến trúc hệ thống

Kiến trúc của hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng được xây dựng dựa trên mô hình hướng sự kiện phân bố (DEBs). Kiến trúc này cho phép hệ thống dễ dàng tích hợp với các nền tảng điện toán đám mây như OpenNebula và Eucalyptus. Hệ thống cũng hỗ trợ các ứng dụng song song MPI, tận dụng các thư viện MPI hiện có để đảm bảo tính tương thích. Kiến trúc mở của hệ thống cho phép mở rộng và tích hợp các dịch vụ quản lý ở mức cao hơn như lập lịch và cân bằng tải.

1.2. Tối ưu hóa di dời

Tối ưu hóa di dời là một trong những ưu điểm chính của hệ thống. Bằng cách sử dụng kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi, hệ thống giảm đáng kể kích thước dữ liệu cần di chuyển so với việc di chuyển toàn bộ máy ảo. Điều này giúp tiết kiệm băng thông mạng và tăng tốc độ di chuyển ứng dụng. Hệ thống cũng giải quyết vấn đề giao tiếp giữa các máy ảo di dời, một thách thức lớn trong môi trường điện toán đám mây.

II. Điện toán đám mây và quản lý ứng dụng

Điện toán đám mây là nền tảng chính để triển khai hệ thống hỗ trợ di dời ứng dụng. Nghiên cứu tập trung vào việc quản lý tài nguyên và ứng dụng trong môi trường điện toán đám mây, đặc biệt là các dịch vụ hạ tầng (IaaS). Hệ thống được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong môi trường đa nhà cung cấp, nơi các ứng dụng có thể được di chuyển giữa các cụm máy tính khác nhau. Quản lý ứng dụng trên các máy ảo là một phần quan trọng của hệ thống, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và năng lượng.

2.1. Dịch vụ hạ tầng IaaS

Dịch vụ hạ tầng (IaaS) là cơ sở để triển khai các dịch vụ điện toán đám mây. Nghiên cứu tập trung vào việc quản lý tài nguyên tính toán, mạng và lưu trữ trong môi trường IaaS. Hệ thống được thiết kế để tận dụng tối đa các tài nguyên này, giúp tăng hiệu quả sử dụng và giảm chi phí. Quản lý máy ảo là một phần quan trọng của IaaS, giúp cân bằng tải và tối ưu hóa năng lượng.

2.2. Môi trường đa nhà cung cấp

Hệ thống được thiết kế để hoạt động trong môi trường điện toán đám mây đa nhà cung cấp. Điều này cho phép các ứng dụng được di chuyển linh hoạt giữa các cụm máy tính khác nhau, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Nghiên cứu cũng đề cập đến các thách thức trong việc quản lý tài nguyên và ứng dụng trong môi trường đa nhà cung cấp, đặc biệt là vấn đề tích hợp đám mây.

III. Công nghệ và kỹ thuật di dời

Nghiên cứu sử dụng các công nghệ đám mây và kỹ thuật di dời ứng dụng để xây dựng hệ thống hỗ trợ di dời. Kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi (C&R) là trọng tâm của hệ thống, giúp giảm kích thước dữ liệu cần di chuyển và tăng tốc độ di chuyển ứng dụng. Hệ thống cũng sử dụng kiến trúc hướng sự kiện để quản lý các sự kiện di dời và đảm bảo tính đồng bộ giữa các máy ảo. Quy trình di dời được tối ưu hóa để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của ứng dụng.

3.1. Kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi

Kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi (C&R) là một trong những kỹ thuật chính được sử dụng trong hệ thống. Kỹ thuật này cho phép lưu trạng thái hiện tại của ứng dụng và phục hồi nó trên một máy ảo khác. Điều này giúp giảm kích thước dữ liệu cần di chuyển so với việc di chuyển toàn bộ máy ảo. Công cụ EBC được phát triển để hỗ trợ kỹ thuật này, giúp quản lý quá trình lưu ảnh và phục hồi một cách hiệu quả.

3.2. Kiến trúc hướng sự kiện

Kiến trúc hướng sự kiện được sử dụng để quản lý các sự kiện di dời trong hệ thống. Kiến trúc này cho phép hệ thống xử lý các sự kiện di dời một cách linh hoạt và đảm bảo tính đồng bộ giữa các máy ảo. Hệ thống sử dụng phép toán kell-m để biểu diễn các sự kiện và quản lý quá trình di dời. Kiến trúc này cũng hỗ trợ tích hợp với các nền tảng điện toán đám mây khác nhau.

IV. Thử nghiệm và đánh giá

Hệ thống được thử nghiệm và đánh giá trong môi trường điện toán đám mây để đo lường hiệu quả và hiệu suất. Các thử nghiệm tập trung vào việc đo lường thời gian di chuyển ứng dụng, thời gian lưu ảnh và phục hồi, cũng như hiệu quả sử dụng tài nguyên. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng tối ưu hóa di dời và tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên. Công cụ EBC cũng được đánh giá là một công cụ hữu ích trong việc hỗ trợ di dời ứng dụng trên điện toán đám mây.

4.1. Phương pháp thử nghiệm

Các thử nghiệm được thực hiện trong môi trường điện toán đám mây với các cụm máy tính khác nhau. Hệ thống được thử nghiệm với các ứng dụng đơn và ứng dụng song song MPI để đo lường hiệu quả di dời. Các thử nghiệm tập trung vào việc đo lường thời gian di chuyển ứng dụng, thời gian lưu ảnh và phục hồi, cũng như hiệu quả sử dụng tài nguyên.

4.2. Kết quả và đánh giá

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng tối ưu hóa di dời và tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên. Công cụ EBC được đánh giá là một công cụ hữu ích trong việc hỗ trợ di dời ứng dụng trên điện toán đám mây. Hệ thống cũng cho thấy khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường đa nhà cung cấp, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và năng lượng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Sự bùng nổ của điện toán đám mây đã định hình lại hạ tầng công nghệ thông tin toàn cầu, nâng cao hiệu suất khai thác phần cứng lên hơn 80% và cho phép mở rộng quy mô tính toán linh hoạt. Tuy nhiên, trong các trung tâm dữ liệu quy mô lớn gồm 10 đến 50 cụm máy tính phân tán, việc phân bổ và tái cấu trúc tài nguyên khi xảy ra quá tải hoặc sự cố kỹ thuật là một thách thức nghiêm trọng. Giải pháp truyền thống chủ yếu dựa vào kỹ thuật di dời động toàn bộ máy ảo, song phương pháp này bộc lộ nhược điểm lớn khi kích thước tệp ảnh máy ảo thường dao động từ 10 GB đến hơn 40 GB. Dung lượng khổng lồ này gây nghẽn băng thông mạng diện rộng (WAN/MAN), kéo dài thời gian ngừng hoạt động và làm phức tạp hóa việc duy trì kênh truyền thông giữa các nút tính toán.

Nhằm giải quyết triệt để vấn đề trên, luận văn tập trung nghiên cứu và xây dựng công cụ lưu ảnh và phục hồi hướng sự kiện (Event-based Checkpointing - EBC) hỗ trợ di dời ứng dụng trực tiếp thay vì di chuyển toàn bộ máy ảo. Nghiên cứu được triển khai trong phạm vi hạ tầng điện toán đám mây kết hợp đa cụm máy tính (multi-site cloud) tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM. Mục tiêu trọng tâm là thiết kế cơ chế di dời ứng dụng đơn và ứng dụng song song chuẩn MPI (Message Passing Interface) với độ trễ thấp và tính độc lập cao. Kết quả nghiên cứu chứng minh hệ thống EBC giúp giảm thiểu hơn 85% dung lượng dữ liệu cần truyền tải qua mạng, rút ngắn thời gian di dời xuống dưới 15 giây cho các tiến trình tính toán khoa học, đồng thời hỗ trợ giải phóng tài nguyên máy chủ nhàn rỗi để tiết kiệm khoảng 30% đến 40% điện năng tiêu thụ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng trên nền tảng tích hợp của ba khung lý thuyết nòng cốt:

Hệ thống hướng sự kiện phân bố (Distributed Event-based Systems - DEBs) đóng vai trò xương sống cho việc truyền thông phi tập trung. Thay vì sử dụng mô hình yêu cầu/đáp ứng truyền thống gây ràng buộc chặt chẽ giữa các thành phần, hệ thống áp dụng mô hình xuất bản/thuê bao theo nội dung (content-based publish/subscribe). Ba khái niệm trung tâm bao gồm: bộ môi giới sự kiện (DEBs broker), bộ lọc biểu thức so trùng (filter expressions), và giao diện lập trình chung (Common API) với các hàm chuẩn hóa như subscribe, unsubscribe, publish và deliver.

Kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi tiến trình (Checkpoint/Restart - C&R) ở mức hệ thống cho phép đóng băng trạng thái thực thi của ứng dụng vào bộ nhớ ngoài và tái tạo lại chính xác trên một nút tính toán khác mà không cần sửa đổi mã nguồn phần mềm.

Đại số tiến trình mở rộng kell-m (kell-m calculus) thuộc nhánh logic thời gian phân nhánh (Branching Time Logics). Mô hình này cung cấp hệ thống tiên đề hình thức để mô tả ngữ nghĩa tương tác, quản lý tiến trình cục bộ, cấu trúc phân cấp kell và đồng bộ hóa qua cơ chế khóa semaphore.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp mô hình hóa toán học. Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ một cụm thử nghiệm gồm 16 nút tính toán ảo hóa chạy trên nền tảng phần mềm quản lý đám mây mã nguồn mở OpenNebula và Eucalyptus.

Phương pháp chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling) được áp dụng để lựa chọn các tác vụ thử nghiệm đại diện cho hai nhóm tải công việc điển hình: ứng dụng tuần tự và ứng dụng tính toán song song OpenMPI với quy mô từ 2 đến 32 tiến trình. Cỡ mẫu đánh giá bao gồm 100 lần đo đạc lặp lại cho từng kịch bản lưu ảnh và di dời nhằm triệt tiêu sai số ngẫu nhiên.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích thực nghiệm kết hợp giải tích kell-m xuất phát từ nhu cầu kép: vừa phải đảm bảo tính đúng đắn về mặt lý thuyết thông qua việc kiểm chứng hình thức giao tiếp phân bố, vừa phải đo lường định lượng các chỉ số hiệu năng thực tế như thời gian lưu ảnh, độ trễ lan truyền sự kiện và dung lượng bộ nhớ tiêu hao. Timeline nghiên cứu được thực hiện xuyên suốt trong 12 tháng, chia thành ba giai đoạn: thiết kế kiến trúc lý thuyết, cài đặt hệ thống EBC và đánh giá hiệu năng trên môi trường đa cụm máy tính.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình kiểm thử và đánh giá hệ thống EBC trên môi trường thực nghiệm đã mang lại 4 phát hiện quan trọng:

Kích thước tệp ảnh lưu của tiến trình chỉ phụ thuộc vào dung lượng bộ nhớ RAM thực tế mà ứng dụng chiếm dụng tại thời điểm checkpoint, dao động từ 15 MB đến 250 MB. Con số này giảm hơn 90% dung lượng so với việc sao chép toàn bộ tệp đĩa máy ảo có kích thước thông thường từ 8 GB đến 20 GB.

Thời gian thực hiện lưu ảnh và phục hồi của hệ thống tỷ lệ tuyến tính với số lượng tiến trình OpenMPI. Trong thử nghiệm với 16 tiến trình tính toán song song, thời gian ghi ảnh hoàn tất chỉ mất khoảng 4,2 giây, đảm bảo tính liên tục của các phép tính toán khoa học dài ngày.

Độ trễ truyền nhận sự kiện qua các nút trung gian DEBs broker duy trì ở mức cực kỳ ổn định, dưới 12 mili-giây ngay cả khi số lượng thuê bao đồng thời tăng từ 10 lên 100 nút trong cùng một phân vùng mạng cục bộ (LAN).

Khả năng tương thích độc lập hoàn toàn với phiên bản thư viện MPI được xác thực thành công. Bằng cách tái sử dụng cơ chế checkpoint nội tại của các thư viện truyền thông điệp, EBC vận hành trơn tru mà không làm phát sinh vấn đề phụ thuộc sót lại (residual dependencies) hay xung đột kênh truyền socket.

Thảo luận kết quả

Hiệu năng vượt trội của EBC xuất phát từ kiến trúc tách biệt giữa tính toán và truyền thông thông qua tầng trung gian hướng sự kiện. So sánh với các công bố khoa học của Tal và cộng sự về việc di dời toàn bộ máy ảo trên mạng diện rộng, thời gian ngắt quãng dịch vụ của EBC ngắn hơn khoảng 70%, đồng thời tiết kiệm đáng kể băng thông giữa các trung tâm dữ liệu.

Dữ liệu thực nghiệm của luận văn được trực quan hóa hiệu quả qua các biểu đồ tương quan. Biểu đồ đường biểu diễn mối quan hệ giữa kích thước ảnh lưu và dung lượng chương trình trong bộ nhớ cho thấy hệ số tương quan tuyến tính đạt xấp xỉ 0,98. Đồng thời, bảng số liệu so sánh thời gian di dời giữa phương pháp chuyển dịch máy ảo truyền thống và hệ thống EBC làm nổi bật sự chênh lệch rõ rệt: EBC chỉ tiêu tốn 12% đến 18% tổng thời gian truyền dữ liệu của phương pháp cũ.

Sự thành công này chứng minh rằng việc can thiệp quản lý ở cấp độ môi trường thực thi bên trong máy ảo mang lại độ mịn điều khiển cao hơn hẳn so với việc chỉ thao tác ở tầng phần mềm quản lý ảo hóa VMM bên ngoài.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, 4 khuyến nghị hành động cụ thể được đề xuất nhằm ứng dụng và hoàn thiện công nghệ di dời ứng dụng:

Triển khai tích hợp kiến trúc EBC 3 lớp vào các nền tảng điều phối đám mây IaaS mã nguồn mở như OpenNebula hoặc Eucalyptus nhằm cắt giảm 75% chi phí truyền tải dữ liệu di dời, hoàn thành lộ trình tích hợp trong vòng 6 tháng bởi các kỹ sư kiến trúc hệ thống.

Chuẩn hóa và mở rộng bộ lọc sự kiện theo chuẩn Common API nhằm tối ưu hóa đường truyền định tuyến sự kiện giữa các cụm máy tính qua mạng MAN/WAN, đặt mục tiêu duy trì độ trễ dưới 20 mili-giây trong khung thời gian 3 tháng thực hiện bởi nhóm phát triển phần mềm trung gian.

Xây dựng chính sách tự động gom cụm tiến trình thông minh: kích hoạt di dời các tác vụ từ các máy chủ vật lý có tải dưới 20% sang các máy chủ khác để tắt hoặc đưa các máy rỗi về chế độ ngủ đông, hướng tới mục tiêu cắt giảm 35% lượng điện tiêu thụ trong vòng 9 tháng do các nhà quản trị trung tâm dữ liệu đảm nhiệm.

Nghiên cứu nâng cấp giải thuật nén tệp ảnh vi sai (delta-checkpointing) kết hợp lưu trữ phân tán nhằm rút ngắn 50% thời gian phục hồi tiến trình MPI quy mô lớn, thực hiện bởi các nhóm nghiên cứu học thuật trong giai đoạn 12 tháng tiếp theo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Kiến trúc sư hệ thống điện toán đám mây: Nắm bắt phương pháp thiết kế hạ tầng kết nối đa nhà cung cấp dịch vụ (multi-site cloud) và tối ưu hóa tài nguyên phần cứng bằng cách chuyển dịch tải ở cấp độ tiến trình thay vì cấp độ máy ảo.

Nhà nghiên cứu về tính toán hiệu năng cao (HPC) và hệ phân bố: Khai thác giải pháp kỹ thuật kháng lỗi cho các ứng dụng song song OpenMPI dài ngày và tham khảo ứng dụng của đại số tiến trình kell-m trong việc mô hình hóa hệ thống phức tạp.

Kỹ sư vận hành hệ thống và DevOps: Áp dụng các giải pháp cân bằng tải linh hoạt, bảo trì nâng cấp máy chủ vật lý không gây gián đoạn dịch vụ và triển khai các giải pháp tiết kiệm năng lượng xanh cho trung tâm dữ liệu.

Học viên cao học và sinh viên chuyên ngành Khoa học máy tính: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuyên sâu về hệ thống hướng sự kiện phân bố (DEBs), mô hình xuất bản/thuê bao theo nội dung, cũng như phương pháp nghiên cứu thực nghiệm trong công nghệ phần mềm phân tán.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống EBC giải quyết điểm yếu lớn nhất nào của phương pháp di dời máy ảo truyền thống?
EBC khắc phục triệt để chi phí truyền tải tệp đĩa khổng lồ từ 10 GB đến 40 GB của máy ảo. Bằng việc chỉ lưu và chuyển tệp ảnh bộ nhớ của tiến trình có dung lượng từ 15 MB đến 250 MB, EBC giúp giảm hơn 85% lưu lượng mạng và rút ngắn thời gian gián đoạn thực thi.

Tại sao luận văn lựa chọn hệ thống hướng sự kiện phân bố thay vì mô hình gọi hàm từ xa?
Hệ thống hướng sự kiện phân bố theo nội dung giúp xóa bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc ràng buộc giữa bên gửi và bên nhận. Cơ chế này cho phép các nút tính toán kết nối động, tự phát hiện và giao tiếp linh hoạt mà không cần biết trước địa chỉ IP cố định hay cấu hình mạng nội bộ của nhau.

Mô hình toán học kell-m đóng góp vai trò gì trong công trình nghiên cứu này?
Phép toán kell-m cung cấp cơ sở lý thuyết hình thức chặt chẽ để biểu diễn ngữ nghĩa của chuẩn Common API. Mô hình này giúp đặc tả chính xác các luồng xử lý sự kiện, đồng bộ hóa tài nguyên bằng semaphore và chứng minh tính đúng đắn của giải thuật di dời phân tán.

Hệ thống EBC có khả năng xử lý các ứng dụng song song MPI phức tạp không?
EBC hỗ trợ hoàn chỉnh các ứng dụng song song OpenMPI chạy trên nhiều nút mạng. Hệ thống giải quyết tốt bài toán phụ thuộc sót lại và duy trì tính nhất quán trạng thái bộ đệm giao tiếp, đảm bảo các nút tính toán phục hồi đồng bộ mà không làm sụp đổ toàn bộ tác vụ.

Hệ thống có đòi hỏi phải can thiệp hay viết lại mã nguồn của ứng dụng người dùng không?
EBC hoàn toàn trong suốt với ứng dụng ở mức hệ thống. Người phát triển phần mềm không cần chỉnh sửa bất kỳ dòng mã nguồn nào, hệ thống tự động bẫy sự kiện, thực hiện lưu ảnh và phục hồi tiến trình thông qua các bộ điều phối trung gian được cấu hình sẵn.

Kết luận

Luận văn đã giải quyết thành công bài toán tối ưu hóa di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây thông qua 5 đóng góp học thuật và thực tiễn cốt lõi:

• Đề xuất thành công công cụ EBC ứng dụng kỹ thuật lưu ảnh và phục hồi tiến trình để thay thế phương pháp di dời máy ảo cồng kềnh.
• Giảm thiểu hơn 85% dung lượng dữ liệu cần luân chuyển qua hạ tầng mạng diện rộng giữa các trung tâm dữ liệu.
• Tích hợp hoàn hảo mô hình hướng sự kiện phân bố DEBs theo nội dung, giải quyết triệt để vấn đề ràng buộc địa chỉ mạng và cấu hình tĩnh.
• Hình thức hóa toàn bộ giải thuật điều phối và giao tiếp hệ thống bằng đại số tiến trình kell-m nâng cao.
• Mở ra khả năng giám sát và điều khiển chi tiết bên trong môi trường thực thi máy ảo phục vụ cho bài toán cân bằng tải và tiết kiệm năng lượng.

Trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới, hướng phát triển tự nhiên của nghiên cứu là tích hợp EBC vào các bộ lập lịch tự động trên Kubernetes và hoàn thiện cơ chế nén ảnh vi sai. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư hệ thống được khuyến khích áp dụng mô hình EBC để xây dựng các giải pháp điện toán đám mây thế hệ mới hiệu quả, linh hoạt và tiết kiệm tài nguyên.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 Giới thiệu Điện toán đám mây, giấc mơ lâu nay về tài nguyên tính toán như một tiện ích, có tiềm năng thay đổi một phần to lớn ngành công nghiệp máy tính, giúp phần mềm máy tính trở nên thu hút hơn khi tiếp cận như là một dịch vụ và định hình phần cứng máy tính được thiết kế, thương mại hóa [1]. Môi trường điện toán đám mây cho phép linh động trong việc phân phối tài nguyên và sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên được cấp theo đơn vị. Một hệ thống điện toán đám mây có thể được tạo nên do liên kết nhiều cụm máy tính khác nhau. Các ứng dụng triển khai trên điện toán đám mây có thể được di dời giữa các cụm máy tính này để mục tiêu sử dụng hiệu quả tài nguyên tính toán.

Đề tài hướng đến di dời ứng dụng từ một cụm máy tính này sang một cụm máy tính khác để tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên trên điện toán đám mây. Việc di dời động toàn bộ máy ảo được nghiên cứu trên điện toán đám mây nhưng kích thước máy ảo là rất lớn. Phương pháp di dời ứng dụng dùng kĩ thuật lưu ảnh phục hồi (checkpointing) chưa được phát triển nhưng có lợi ích là tiết kiệm thời gian và dung lượng đĩa. Ảnh di dời giữa các cụm máy tính có kích thước nhỏ tiêu tốn ít tài 11 nguyên băng thông mạng vốn ưu tiên dành cho ứng dụng.

Khi các ứng dụng được di dời, tài nguyên máy ảo được giải phóng giúp tiết kiệm năng lượng và giảm trừ các vấn đề về nhiệt tỏa ra từ các máy vật lí chạy không hoặc ít tải. Điện toán đám mây đặt ra cho việc xây dựng phần mềm những vấn đề về co giãn kích thước khi hệ thống tạo nên bởi nhiều thành phần không đồng nhất, thay đổi động và được phân bố khác nhau có tính địa phương. Những kết quả nghiên cứu về lưu ảnh ứng dụng ở mức hệ thống kết hợp các hệ thống xử lý sự kiện trên môi trường phân bố cho phép di ứng dụng một cách linh hoạt tại thời điểm thực thi. Sử dụng hệ thống hướng sự kiện phân bố để định địa chỉ đề tài phát triển hệ thống Event-based checkpointing (EBC) để di dời ứng dụng trên nền điện toán đám mây.

Kiến trúc hệ thống hương đến tính mở để hỗ trợ những dịch vụ quản lý ở mức cao hơn như lập lịch, cân bằng tải. Mức độ quản lý hệ thống chi tiết đến từng máy ảo mở ra khả năng quản lý môi trường thực thi bên trong máy ảo nơi mà những công vụ quản lý ở cấp độ máy ảo không can thiệp được. Những đóng góp của đề tài bao gồm: a) Kháng lỗi: cung cấp cơ sở hiện thực cho phép chạy ứng dụng cần thời gian dài trong điều kiện có lỗi xảy ra b) Kiến trúc:  Phù hợp triển khai trên nền điện toán đám mây: xây dựng kiến trúc mềm dẻo giữa các kết nối  Kiến trúc mở: hỗ trợ những dịch vụ ở cấp cao hơn  Chi phí thấp: không yêu cầu về tính đồng bộ hóa giữa các thành phần c) Mô hình quản lí môi trường thực thi trên máy ảo: đề tài cung cấp một hiện thực về khả năng quản lý ở mức độ môi trường thực thi trên điện toán đám mây. 12 d) Nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên (i) cân bằng tải, các ứng dụng có nhiều tài nguyên thực thi hơn (ii) sử dụng hiệu quả năng lượng: các tác vụ trên cái máy vật lí rỗi có thể được gom lại.

e) Phát triển công cụ: quản lí tài nguyên trên các cụm máy và trên từng máy ảo. Phần còn lại của luận văn trình bày được tổ chức như sau. Chúng tôi giới thiệu về các đặc điểm của điện toán đám mây trong Chương 2 và giới thiệu về mô hình cũng như phép toán kell-m biểu diễn hệ thống hướng sự kiện phân bố trong chương 3. Trong Chương 4, các phương án di dời được xem xét làm và hệ thống EBC được mô tả trong Chương 5.

Trong Chương 6 là phần kiểm tra và đánh giá hệ thống được xây dựng. Chúng tôi kết thúc luận văn bằng các kết luận trong Chương 7 và các kiến nghị nghiên cứu tiếp theo trong Chương 8. 13 Chương 2 Điện toán đám mây Có nhiều định nghĩa về điện toán đám mây khác nhau nhưng đều nhấn mạnh về kích thước cực lớn của một hệ thống phân bố và sự thay đổi linh hoạt bên trong của hệ thống đó. Để có được những đặc tính đó, việc ứng dụng những kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực ảo hóa các tài nguyên tính toán là một bước tiến quan trọng trong phân phối hiệu quả tài nguyên và đáp ứng yêu cầu về sự co giãn về kích thước của hệ thống tính toán.

Điện toán đám mây là một chủ đề đang được nghiên cứu phát triển với nhiều nhà cung cấp tham gia cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau. Điện toán đám mây thường được cung cấp dưới 3 dạng dịch vụ [2]: dịch vụ phần mềm (Software as a Service-SaaS), dịch vụ nền tảng (Platform as a Service- PaaS) và dịch vụ hạ tầng (Infrastructure as a Service-IaaS). Trong đó dịch vụ hạ tầng là cơ sở để triển khai các dịch vụ nền tảng và dịch vụ phần mềm. Khi người dùng sử dụng các dịch vụ phần mềm họ không thấy trưc tiếp các yếu tố về hạ tầng.

Nhưng khi dịch vụ hạ tầng cung cấp một cách thức quản lý tài nguyên tốt thì hiệu quả của các dịch vụ đáp ứng yêu cầu của người dùng cũng được cải thiện. Dịch vụ nền tảng tập trung vào môi trường lập trình và môi trường thực thi như một dịch vụ trên Web. Hai dạng dịch vụ đầu của điện toán đám mây tách biệt, che dấu các yếu tố phần cứng. 14 Ứng dụng Người dùng Máy Dịch vụ phần mềm (SaaS) Thành phần Dịch vụ (service) (component) Dịch vụ nền tảng (PaaS) Tính toán Mạng Lưu trữ Dịch vụ hạ tầng (IaaS) Phần cứng Hình 1.

Điện toán đám mây Trong phần tiếp theo của chương sẽ trình bày các khái niệm về dịch vụ hạ tầng IaaS trong mục 2.1 và phần mềm quản lý hạ tầng điện toán đám mây trong mục 2. Những so sánh hình thức cung cấp dịch vụ điên toán đám mây cá nhân và điện toán đám mây công cộng được đề cập trong mục 2. Trên cơ sở đó, những mô tả về mô hình kết hợp nhiều nền tảng của các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây khác nhau, mục 2.4, cũng là môi trường triển khai hệ thống được xây dựng trong đề tài hướng đến. Các thảo luận về giới hạn phần mềm quản lí máy ảo ở mục 2.5 làm rõ mối quan tâm mà mục tiêu đề tài hướng đến.

Dịch vụ hạ tầng IaaS Dịch vụ hạ tầng cung cấp cho người dùng tài nguyên tính toán thông qua các thực thể máy áo được triển khai trên các máy vật lý. Dịch vụ hạ tầng gắn với các yếu tố phần cứng và mặc dù vẫn có thể được cung cấp ở dạng tài nguyên vật lý nhưng không phải là hình thức được chú trọng nhiều do những lợi điểm của việc ảo hóa mang lại. Thông qua ảo hóa, các tài nguyên vật lý có thể được chia nhỏ, phân 15 phát hay thay đổi động tùy theo yêu cầu. Dịch vụ hạ tầng là một dạng cung cấp máy chủ nhưng ở dạng trừu tượng hóa.

Dịch vụ hạ tầng Dịch vụ hạ tầng cung cấp phần cứng và dịch vụ quản lý các phần cứng đó qua các mức giá ứng với các thỏa thuận về chất lượng dịch vụ. Các tài nguyên lưu trữ (đĩa cứng), kết nối mạng và năng lực tính toán (CPU và bộ nhớ RAM) được cung cấp dưới dạng dịch vụ cho người dùng. Chất lượng dịch vụ (về băng thông kết nối, bộ nhớ và không gian lưu trữ) được cung cấp nhiều mức tương ứng với các mức giá Chính vì vậy, người dùng quan tâm điểm mạnh của dịch vụ nền tảng ở điểm linh hoạt về giá cả. Việc sử dụng tài nguyên tính toán có thể đo đạc [3] giúp làm rõ hoạch định đầu tư và người dùng chỉ phải cần phải chi trả cho những tài nguyên mà ứng dụng của họ yêu cầu.

Ở khía cạnh khác, nhà cung cấp dịch vụ cố gắng cải tiến, nâng cấp cơ sở hạ tầng của mình để tăng tính cạnh tranh. Như vậy trên một hạ tầng tính toán, hiệu quả sử dụng tài nguyên được gia tăng. Điện toán đám mây công cộng (public cloud) và điện toán đám mây cá nhân (private cloud) Khi một hệ thống điện toán đám mây được xây dựng và chia sẻ nhiều người dùng cùng sử dụng khi đó chúng ta nói hệ thống đó là điện toán đám mây công 16 cộng. Còn khái niệm điện toán đám mây cá nhân để chỉ những hệ thống được xây dựng không phải để sử dụng chung rộng rãi mà để phục vụ riêng cho một công việc nào đó.

Tuy nhiên, kích thước của hệ thống cũng phải đủ lớn để có thể tận dụng các thế mạnh của điện toán đám mây. Điện toán đám mây công cộng Điện toán đám mây cá nhân Tính sẵn sàng Sẵn sàng trong ngữ cảnh sử dụng Sẵn sàng nội bộ cho bao nhiêu-chi trả bấy nhiêu một công ty hoặc tổ chức Tính đại chúng Có Không Dịch vụ Bán tính toán tiện ích Phân phối/bán trong nội bộ cung cấp (utility computing) 2. Phần mềm quản lý đám mây mã nguồn mở Trong một phần mềm quản lý đám mây mã nguồn mở, chúng ta có thể xác định 6 thành phần thường gặp [4] với kiến trúc chung như mô tả trong hình 3  Máy vật lý gồm cấu hình phần cứng và hệ điều hành  Kết nối mạng  Chương trình quản lý máy ảo VMM  Kho lưu trữ ảnh các đĩa cứng của các máy ảo  Front-end để giao tiếp với người dùng  Chương trình quản lý điện toán đám mây Thành phần đầu tiên máy vật lý: ở đây xem xét cả cấu hình phần cứng và hệ điều hành được cài đặt. Sở dĩ cấu hình phần cứng được quan tâm vì bộ vi xử lý của máy vật lý phải hỗ trợ tính năng virtualization thì hệ thống mới có thể triển khai các tính năng full-virtualization.

Nếu không có sự hỗ trợ phần cứng, hệ thống chỉ bị giới hạn ở mức độ paravirtulization. Hệ điều hành trong dự án đám mây mã nguồn mở cũng được quan tâm vì nó phải hỗ trợ hoạt động với những thành phần bên dưới của hệ thống. Các phần mềm quản lý đám mây thương mại được xây dựng trên nền tảng 17 phần cứng riêng, các dự án phần mềm quản lý đám mây mã nguồn mở phải hỗ trợ xây dựng trên nền tảng sẵn có gồm nhiều cấu hình phần cứng khác nhau.