Luận Văn Thạc Sĩ Về Tăng Cường Hạ Tầng Tính Toán Lưới Sử Dụng Công Nghệ Ảo Hóa Và Điện Toán Đám Mây

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu tăng cường hạ tầng tính toán lưới qua công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây, mang lại hiệu quả cao.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2011

82
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT, THUẬT NGỮ

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ

MỤC ĐÍCH, NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

ĐÓNG GÓP VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA LUẬN VĂN

KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN

1. CHƯƠNG 1: ĐIỆN TOÁN LƯỚI, ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ CÔNG NGHỆ ẢO HÓA

1.1. Lịch sử điện toán lưới và điện toán đám mây

1.2. Điện toán lưới. Định nghĩa điện toán lưới. Cơ bản về điện toán lưới

1.3. Một vài ví dụ về điện toán lưới. Công nghệ ảo hóa. Khái quát về công nghệ ảo hóa

1.4. Các nền tảng ảo hóa

1.5. Điện toán đám mây

1.6. Định nghĩa điện toán đám mây. Phân loại điện toán đám mây

1.7. Kiến trúc điện toán đám mây

1.8. Một vài ví dụ về điện toán đám mây. Mục tiêu của IaaS

1.9. Ưu nhược điểm của IaaS

1.10. TIỂU KẾT CHƯƠNG 1

2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU BỘ CÔNG CỤ OPENNEBULA VÀ STRATUSLAB

2.1. Bộ công cụ điện toán đám mây OpenNebula

2.2. Giới thiệu OpenNebula

2.3. Kiến trúc OpenNebula

2.4. Bộ công cụ điện toán đám mây Stratuslab

2.5. Giới thiệu Stratuslab

2.6. Kiến trúc Stratuslab

2.7. TIỂU KẾT CHƯƠNG 2

3. CHƯƠNG 3: KIẾN TRÚC TĂNG CƯỜNG HẠ TẦNG TÍNH TOÁN LƯỚI DỰA TRÊN OPENNEBULA VÀ STRATUSLAB

3.1. Hạn chế của điện toán lưới

3.2. Ưu điểm của công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây

3.3. Kiến trúc tăng cường hạ tầng tính toán lưới

3.4. Ảo hóa các site lưới

3.5. Phân phối IaaS trong các site điện toán lưới

3.6. Mở rộng đám mây của các site điện toán lưới

3.7. Liên kết các điện toán lưới và các đám mây

3.8. TIỂU KẾT CHƯƠNG 3

4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG ĐÁM MÂY BẰNG OPENNEBULA VÀ STRATUSLAB

4.1. Xây dựng mô phỏng đám mây bằng OpenNebula và Stratuslab

4.2. Mô phỏng sử dụng bộ công cụ OpenNebula

4.3. Mô phỏng sử dụng bộ công cụ Stratuslab

4.4. Kết quả mô phỏng đám mây Stratuslab/OpenNebula

4.5. Mô phỏng đám mây OpenNebula

4.6. Mô phỏng đám mây Stratuslab

4.7. So sánh với các hệ thống khác

4.8. Quy trình tạo ảnh một nút trên lưới sử dụng hạ tầng điện toán đám mây

4.9. TIỂU KẾT CHƯƠNG 4

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tăng Cường Hạ Tầng Tính Toán Lưới

Hạ tầng tính toán lưới đang trở thành một phần quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin. Việc tăng cường hạ tầng này bằng công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn giảm thiểu chi phí. Công nghệ ảo hóa cho phép tạo ra các môi trường ảo hóa linh hoạt, trong khi điện toán đám mây cung cấp khả năng truy cập tài nguyên tính toán lớn mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt đỏ.

1.1. Khái Niệm Hạ Tầng Tính Toán Lưới

Hạ tầng tính toán lưới là một hệ thống phân tán cho phép chia sẻ tài nguyên tính toán giữa nhiều máy tính. Điều này giúp giải quyết các bài toán phức tạp mà một máy tính đơn lẻ không thể xử lý. Hệ thống này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như khoa học, nghiên cứu và công nghiệp.

1.2. Vai Trò Của Công Nghệ Ảo Hóa

Công nghệ ảo hóa cho phép tạo ra nhiều máy ảo trên cùng một phần cứng vật lý, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn tăng cường khả năng quản lý và bảo mật cho hạ tầng tính toán lưới.

II. Thách Thức Trong Tăng Cường Hạ Tầng Tính Toán Lưới

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc tăng cường hạ tầng tính toán lưới cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề như bảo mật, quản lý tài nguyên và khả năng mở rộng là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng. Đặc biệt, việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong môi trường điện toán đám mây là một trong những thách thức lớn nhất.

2.1. Vấn Đề Bảo Mật Trong Điện Toán Đám Mây

Bảo mật là một trong những mối quan tâm hàng đầu khi triển khai điện toán đám mây. Các dữ liệu nhạy cảm có thể bị rò rỉ nếu không được bảo vệ đúng cách. Việc sử dụng công nghệ ảo hóa giúp tạo ra các môi trường an toàn hơn, nhưng vẫn cần có các biện pháp bảo mật bổ sung.

2.2. Quản Lý Tài Nguyên Hiệu Quả

Quản lý tài nguyên trong hạ tầng tính toán lưới là một thách thức lớn. Cần có các công cụ và phương pháp để theo dõi và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, đảm bảo rằng các ứng dụng có thể hoạt động hiệu quả mà không bị gián đoạn.

III. Phương Pháp Tăng Cường Hạ Tầng Tính Toán Lưới

Để tăng cường hạ tầng tính toán lưới, có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Việc sử dụng các công nghệ ảo hóa như OpenNebula và StratusLab là một trong những giải pháp hiệu quả. Những công nghệ này không chỉ giúp tối ưu hóa tài nguyên mà còn cải thiện khả năng mở rộng của hệ thống.

3.1. Sử Dụng OpenNebula Để Tăng Cường Hạ Tầng

OpenNebula là một công cụ mã nguồn mở cho phép quản lý hạ tầng điện toán đám mây. Nó cung cấp các tính năng mạnh mẽ để triển khai và quản lý các máy ảo, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong hạ tầng tính toán lưới.

3.2. Lợi Ích Của StratusLab Trong Quản Lý Tài Nguyên

StratusLab là một nền tảng điện toán đám mây mã nguồn mở, giúp cung cấp hạ tầng IaaS cho các tổ chức. Nó cho phép quản lý tài nguyên một cách hiệu quả, đồng thời hỗ trợ các ứng dụng tính toán lưới, giúp tăng cường khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Công Nghệ Ảo Hóa Và Điện Toán Đám Mây

Công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ nghiên cứu khoa học đến các ứng dụng thương mại, những công nghệ này đã chứng minh được giá trị của mình trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu chi phí.

4.1. Ứng Dụng Trong Nghiên Cứu Khoa Học

Nhiều dự án nghiên cứu khoa học đã sử dụng hạ tầng tính toán lưới để giải quyết các bài toán phức tạp. Ví dụ, dự án FightAIDS@Home đã sử dụng điện toán lưới để tìm kiếm thuốc chữa bệnh AIDS, cho thấy sức mạnh của công nghệ trong việc giải quyết các vấn đề y tế.

4.2. Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp

Các doanh nghiệp cũng đã bắt đầu áp dụng công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây để tối ưu hóa quy trình làm việc. Việc sử dụng hạ tầng đám mây giúp giảm thiểu chi phí đầu tư vào phần cứng và tăng cường khả năng mở rộng khi cần thiết.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Hạ Tầng Tính Toán Lưới

Tương lai của hạ tầng tính toán lưới sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây. Các tổ chức sẽ ngày càng nhận thức rõ hơn về lợi ích của việc áp dụng những công nghệ này để tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ ảo hóa và điện toán đám mây sẽ tiếp tục phát triển, với nhiều cải tiến về hiệu suất và bảo mật. Các tổ chức sẽ có nhiều lựa chọn hơn trong việc triển khai hạ tầng tính toán lưới, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh.

5.2. Tác Động Đến Ngành Công Nghiệp

Sự phát triển của hạ tầng tính toán lưới sẽ có tác động lớn đến nhiều ngành công nghiệp. Các doanh nghiệp sẽ có cơ hội tối ưu hóa quy trình sản xuất và nghiên cứu, từ đó tạo ra nhiều giá trị hơn cho xã hội.

22/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Điện toán lưới, điện toán đám mây và công nghệ ảo hóa. Chương 2: Nghiên cứu bộ công cụ OpenNebula và Stratuslab. Chương 3: Kiến trúc tăng cường hạ tầng tính toán lưới dựa trên OpenNebula và Stratuslab. Chương 4: Mô phỏng đám mây bằng OpenNebula và Stratuslab.

8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1 - ĐIỆN TOÁN LƢỚI, ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ CÔNG NGHỆ ẢO HÓA Chương này sẽ giới thiệu các khái niệm về điện toán lưới, điện toán đám mây, công nghệ ảo hóa. Đặc biệt tập trung đám mây dịch vụ hạ tầng phục vụ điện toán lưới. Lịch sử điện toán lƣới và điện toán đám mây Năm 1961 tại MIT, John McCarthy - người tiên phong trong lý thuyết toán học tính toán và trí tuệ nhân tạo, người phát minh ra ngôn ngữ lập trình LISP đã đưa ra ý tưởng về mô hình điện toán theo nhu cầu (utility computing) : ".Nếu máy tính của tôi trở thành các máy tính của tương lai, công việc tính toán một ngày nào đó có thể được tổ chức như là một tiện ích công cộng cũng như hệ thống điện thoại là một tiện ích công cộng.Tiện ích máy tính có thể trở thành cơ sở của một ngành công nghiệp mới và quan trọng." [11] Thật vậy, do chi phí rất lớn và phức tạp trong việc sử dụng, duy trì các trung tâm dữ liệu trong hai thập kỷ tiếp theo rất nhiều tổ chức lớn (chủ yếu là ngân hàng) thuê lại hạ tầng tính toán và lưu trữ của các nhà cung cấp dịch vụ như IBM. Các máy chủ chủ yếu là loại máy tính lớn (mainframe), đặt tại các trung tâm dữ liệu khác nhau về mặt địa lý.

Trong khi đó các loại máy tính nhỏ, máy tính cá nhân đã bắt đầu xuất hiện trên thị trường. Đầu những năm 1980 các tổ chức đã có thể mua các máy tính cá nhân và máy trạm với giá cả phải chăng. Điều này đã đã gần như chấp dứt mô hình điện toán theo như cầu cho đến thập niên tiếp theo. Năm 1992, Charlie Catlett và Larry Smarr [11] giới thiệu khái niệm metacomputing trong bài báo chuyên đề của họ.Thuật ngữ metacomputing dùng để chỉ việc tính toán trên siêu máy tính ảo tổ hợp và kết nối với nhau từ 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com các nguồn tài nguyên khác nhau như các siêu máy tính song song, dữ liệu lưu trữ, hệ thống lưu trữ, thiết bị khoa học; sử dụng mạng tốc độ cao liên kết với nhau giữa các nguồn tài nguyên có vị trí địa lý khác nhau.

Lý do chính để làm như vậy là vì nó phép chạy các loại ứng dụng mới mà trước đây không thể chạy được, hơn nữa vẫn đảm bảo mặt tính toán mà chi phí hợp lý. Tuy nhiên mô hình này phải đối mặt với một số thách thức: - mở rộng và lựa chọn tài nguyên - phi cấu trúc - tính không đồng nhất - sự biến động tài nguyên - quản trị đa điểm Điều thú vị (từ góc độ nghiên cứu) những thách thức này vẫn còn có liên quan ngày hôm nay. Mở rộng quy mô là một mối quan tâm, bởi vì môi trường điện toán lưới và điện toán đám mây trong tương lai sẽ trở nên lớn hơn, các nguồn lực sẽ được lựa chọn và mua lại trên cơ sở các tiêu chí như kết nối, chi phí, bảo mật và độ tin cậy. Tài nguyên, ứng dụng, chính sách lập lịch không không đồng nhất nhưng vẫn phải đảm bảo sự thống nhất của ứng dụng trên cùng giống như các ứng dụng trước đây được thiết kế chạy trên một máy tính lớn.

Cùng năm đó một dự án tên là Legion [31] đã thúc đẩy mô hình tính toán lưới đối tượng. Legion được thiết kế trên cơ sở trừu tượng hóa mô hình hướng đối tượng: tất cả mọi thứ trong Legion là một đối tượng được định 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com nghĩa rõ ràng với tập phương thức thao tác, các tập tin, tài nguyên máy tính, lưu trữ,. Ý tưởng cơ bản là tạo ra một lưới như là một máy đơn, một máy ảo có sức mạnh tính toán lớn, người sử dụng không phải đối mặt với các vấn đề phức tạp sau nó. Legion đã chứng tỏ hữu ích trong một số thí nghiệm và một số mô phỏng tuy nhiên sau một thời gian một số nhà khoa học thấy không thực sự hiệu quả và không ưa dùng Legion.

Thay vào đó một bộ công cụ Globus [32] trở lên phổ biến hơn trong điện toán lưới. Bộ công cụ Globus, ban đầu trình bày như là một môi trường metacomputing, là một trong những giải pháp ứng dụng trung gian đầu tiên thực sự được thiết kế để giải quyết các vấn đề liên quan đến tính toán phân tán quy mô lớn. Một số kết quả đã chứng minh điều đó. Như một số mô phỏng, trong số các mô phỏng phân phối đã được chạy bằng cách sử dụng Globus có SF-Express - một mô phỏng bằng máy tính máy tính một trận chiến quân sự lớn trong đó có 100.

Ngay cả dự án lưới điện toán EuropeanData, chịu trách nhiệm xây dựng một phần mềm trung gian phục vụ tính toán lưới tại Châu Âu, đã tận dụng rất nhiều các thành phần của Globus. Những nỗ lực này đã cho ra đời phần mềm trung gian gLite. gLite được sử dụng cho việc phân tích thử nghiệm kết quả của Large Hadron Collider - máy gia tốc hạt tại CERN gần đây đã bắt đầu hoạt động tại Geneva. Phần mềm trung gian cũng đã được sử dụng trong dự án EGEE, lưới lớn nhất cung cấp môi trường tính toán lưới để thử nghiệm.

Unicore là một dự án khác được phát triển tại châu Âu nhằm mục tiêu chủ yếu cung tài nguyên tính toán hiệu năng cao. Một nỗ lực tương tự, dành cho việc thực hiện các phần mềm trung gian cho tính toán lưới hiệu năng cao, đã diễn 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ra tại Nhật Bản bắt đầu vào năm 2003 với lưới "Sáng kiến Nghiên cứu Quốc gia" (NAREGI) và năm 2008 đã cho ra bản phát hành đầu tiên. Một thách thức lớn là chuyển lên lưới (lưới hóa) rất nhiều ứng dụng hiện có. Một trong số các dư án đó là Condor, Nimrod, Sun Grid Engine, Platform Computing LSF.

Condor được bắt đầu năm 1988 là hệ thống phần mền đầu tiên có chu kỳ nhặt rác tự động. Nimrod là hệ thống được thiết kế để giải quyết các công việc với tham số lớn. Cả Condor và Nimrod đều sử dụng Globus để chuyển lên lưới và có tên là Condor-G, Nimrod-G. Nimrod-G cũng là hệ thống đầu tiên có các yếu tố thương mại hóa dịch vụ.

Như cho phép tạo tài khoản người dùng và tính tiền thao việc sử dụng CPU và tài nguyên. Sun Grid Engine là dự án mã nguồn mở được hãng SUN bắt đầu vào năm 2000. Dựa trên nền tảng của hệ thống Gridware Codine (COmputing in DIstributed Network Environments). Hệ thống này là một điện toán lưới và đến nay đã được nâng cấp thành điện toán đám mây.

Cuối cùng, hệ thống Platform Computing LSF là một trong những sản phẩm thương mại đầu tiên cung cấp môi trường điện toán luới thông qua phần mở rộng LSF MultiCluster. Giới kinh doanh và thương mại đã nhận thấy các tác động và tiềm năng của tính toán lưới, tính hữu dụng của nó đã được chứng minh trong hàng trăm dự án. Tuy nhiên, hầu như tất cả các dự án được phát triển bởi những người mang tính chất học thuật và nhắm mục tiêu ứng dụng chủ yếu là khoa học. Rất it dự án, trong đó đặc biệt là BEinGrid, đi theo hướng chứng minh việc sử dụng điện toán lưới cho các mục tiêu định hướng kinh doanh là hoàn toàn khả thi và phù hợp.

BEinGrid đã đưa ra 25 trải nghiệm kinh doanh, cũng thành công trong việc thực hiện và triển khai các giải pháp lưới trong các lĩnh vực công nghiệp trọng điểm. Tuy nhiên, lưới vẫn chưa hấp dẫn với giới kinh doanh và điều này được phản ánh ở việc thiếu các giải pháp điện toán lưới 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thương mại. Dự án Platform Computing nêu ở phần trước đã không còn được hỗ trợ và thương mại hóa. Legion bước đầu đã được bán bởi công ty Applied Meta.

Đến tận năm 2004 công ty Entropia - một công ty được thành lập vào năm 1997, mới bắt đầu bán phần mềm tính toán phân tán cho CPU. Năm 1996, dự án SETI@home lần đầu tiên đưa ra ý tưởng khai thác sự nhàn rỗi của CPU trên toàn thế giới. Ngay sau đó, số dự án liên quan bao gồm cả GIMPS [33], FightAIDS@Home, Folding@home nảy sinh. GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search) là dự án tìm các số nguyên tố Mersenne được bắt đầu vào tháng 1 năm 1996 nhằm mục đích phát hiện ra các sô nguyên tố Mersenne.

Một nguyên tố Mersenne là một nguyên tố có dạng 2P - 1 (trong đó P cũng là số nguyên tố). Các số nguyên tố Mersenne đầu tiên là 3, 7, 31, 127 (tương ứng với P = 2, 3, 5, 7). Hiện nay mới chỉ có 47 số nguyên tố Mersenne được biết đến, GIMPS đã tìm thấy 13 trong 47 số nguyên tố Mersenne trong lịch sử 13 năm của nó. FightAIDS@home sử dụng các tài nguyên phân tán nhàn rỗi để nghiên cứu thuốc mới trong điều trị virus HIV.

Tháng Chín năm 2000, FightAIDS@Home làm nên lịch sử khi nó trở thành lưới điện toán đầu tiên phục vụ y sinh học. Cho đến nay điện toán đám mây vẫn đang tiếp tục phát triển. Điện toán lƣới 1. Định nghĩa điện toán lƣới Điện toán lưới là một vấn đề phức tạp phát triển từ khoa học tính toán chuyên sâu, trước đó là các mô hình tính toán như tính toán song song, tính toán phân tán, tính toán hiệu năng cao.

Nó xuất hiện vào đầu những năm 1990, khi máy tính hiệu suất cao đã được kết nối truyền dữ liệu nhanh với mục đích hỗ trợ tính toán và ứng dụng vào khoa học dữ liệu chuyên sâu. Vào 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thời điểm đó, được gọi là siêu máy tính hoặc máy tính meta và sự nhấn mạnh về cách sử dụng phối hợp tài nguyên máy tính có sẵn cho các ứng dụng hiệu suất cao. Định nghĩa đầu tiên về điện toán lưới được trích dẫn nhiều nhất do Foster và Kesselman đề xuất năm 1998: “Một lưới điện toán toán là một cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm cung cấp đáng tin cậy,phù hợp, phổ biến và truy cập không tốn kém tới khả năng tính toán cao cấp.

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