Nghiên cứu một số giải pháp định tuyến trong tôpô mạng liên kết hiệu năng cao và công cụ đánh giá165

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM HÀ NỘI – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ Ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 9480103 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN KHANH VĂN TS PHẠM ĐĂNG HẢI HÀ NỘI – 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận án “Nghiên cứu số giải pháp định tuyến tô-pô mạng liên kết hiệu cao cơng cụ đánh giá” cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn tập thể hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án trung thực chưa tác giả khác công bố bất k ỳ cơng trình Vi ệc tham khả o nguồn tài liệu thực trích dẫ n ghi nguồn tài liệu tham khảo theo quy định Hà Nội, ngày … tháng … năm 2021 TẬP THỂ HƯỚNG DẪN PGS.TS NGUYỄN KHANH VĂN TS PHẠM ĐĂNG HẢI NGHIÊN CỨU SINH KIỀU THÀNH CHUNG LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin trân trọng cảm ơn Trường Đại học Bách Khoa Hà N ội, Phòng Đào tạo, Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, thầ y cô bạ n, thành viên Sedic-Lab, tạo điều kiện thuận l ợi đóng góp nhiều ý kiến q báu giúp tơi hồn thành luận án Đặc biệt, xin bày t ỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đế n hai Thầy hướng dẫn khoa học, PGS.TS Nguyễn Khanh Văn TS Phạm Đăng Hải hết lòng hướng dẫn, giúp đỡ tạ o điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình thực luận án Đồng th ời, xin cảm ơn PGS.TS Michihiro Koibuchi, TS Ikki Fujiwara, TS Trương Thảo Nguyên, National Institute of Informatics – Nhật Bản tạo điều kiện giúp đỡ tơi q trình học tập, nghiên u Tơi xin cảm ơn gia đình người thân bên tôi, ủng hộ động viên suốt q trình nghiên cứu Tơi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày … tháng … năm 2021 Nghiên u sinh Kiều Thành Chung MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC KÝ HI ỆU VÀ CÁC TỪ VI ẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢ NG DANH MỤC HÌNH V Ẽ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 14 1.1 Cơ sở lý thuyết 14 1.1.1 Tô-pô mạng (Network topology) 14 1.1.2 Giới thiệu giải thu ật định tuyến 17 1.1.3 Hiệu tô-pô mạng liên kết 22 1.1.4 Mô đánh giá hiệu tô-pô mạng 26 1.2 Giới thiệu toán nghiên u liên quan 27 1.2.1 Bài toán nghiên cứu 27 1.2.2 Tình hình nghiên cứu 33 1.2.3 Các nghiên cứu liên quan 35 1.3 Tóm tắt chương 41 CHƯƠNG 2: ĐỊNH TUYẾN RÚT GỌN CHO MƠ HÌNH MẠ NG NGẪU NHIÊN 42 2.1 Tơ-pơ mạng ng ẫu nhiên thuật tốn định tuyến rút gọn 42 2.1.1 Tô-pô mạng ngẫu nhiên 42 2.1.2 Cơ chế định tuyến phân tán tra bảng 43 2.1.3 Thuật toán định tuyến rút gọn TZ [35] 44 2.2 Định tuyến khai thác cầu nối vùng 45 2.2.1 Ý tưởng xây dựng thuật toán định tuyến CORRA 46 2.2.2 Xây dựng bảng định tuyến 48 2.2.3 Kỹ thuật địa hóa 50 2.2.4 Đánh giá lý thuyết 53 2.2.5 Đánh giá thực nghiệm 54 2.3 Định tuyến khai thác nút đại diện chế tuyển chọn nút đại diện 59 2.3.1 Xây dựng phương thức lựa chọn nút đại diện dựa vị trí 60 2.3.2 Đánh giá thực nghiệm 63 2.4 Xây dựng chế tuyển chọn nút đại diện 67 2.4.1 Tuyển chọn nút đại diện 67 2.4.2 Cơ chế tuyển ch ọn nút đại diện 68 2.4.3 Thực nghiệm đánh giá chế tuyển chọn nút đại diện 74 2.5 Tóm tắt Chương 78 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾ T 79 3.1 Kiến trúc tổng quan công cụ mô ph ỏng SSiNET 79 3.1.1 Ý tưởng bả n SSiNET 79 3.1.2 Kiến trúc mô-đun chức giao diệ n 81 3.1.3 Thiết kế chi ti ết kỹ thuật 84 3.1.4 Thiết kế chi ti ết gói cơng cụ phần mềm 87 3.1.5 Xây dựng chế kỹ thuật 91 3.2 Đánh giá thự c nghiệm 93 3.2.1 Đánh giá kích thước bảng định tuyến 94 3.2.2 Đánh giá độ trễ truyền tin 94 3.2.3 Đánh giá thời gian thực thi 95 3.2.4 So sánh kết đánh giá SSiNET Omnet++ 96 3.2.5 Đánh giá thông lượng thông lượng c ực đại 96 3.2.6 Đánh giá theo phương pháp xấp xỉ 98 3.3 Ứng dụng cơng cụ SSiNET việc xây dựng mơ hình tơ-pơ lai cho DC cỡ vừa, tiết kiệm chi phí đáp ứng không gian mở 99 3.3.1 Kiến trúc Bus-RSN 100 3.3.2 Giải pháp đị nh tuyến 103 3.3.3 Đánh giá thực nghiệm 105 3.4 Tóm tắt chương 111 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂ N 113 4.1 Kết luận 113 4.2 Hướng phát tri ển nghiên cứu 114 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG B Ố CỦA LUẬN ÁN 115 TÀI LIỆU THAM KH ẢO 116 PHỤ LỤC 123 Định tuyến phân cấp mạng ngẫu nhiên chuẩn tắc 123 1.1 HR-SW: Định tuyến phân cấp mơ hình đồ thị giới nhỏ 123 1.2 Kỹ thuật địa ch ỉ định tuyến phân cấ p 124 1.3 Thực thi định tuyến HR-SW 125 1.4 Đánh giá hiệu tô-pô mạng 126 1.5 Kết luận 128 Các thuật toán định tuyến khai thác cầu nối 128 DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Kí hiệu Nghĩa tiếng Anh ARPL Average Routing Path Length CORRA Compact Routing for RAndom inter-connection topologies DC DES DOR Data Center Discrete Event Simulation Dimension-Order Routing GLCR Geographic Landmark-based Compact Routing HPC ICT MRPL 10 NSC 11 12 13 14 15 High-performance Computing Informatiom Communication Technology Maximum Routing Path Length Nghĩa tiếng Việt Trung bình chiều dài đường định tuyến Định tuyến rút gọn dựa liên kết ngẫu nhiên cầu nối vùng nút mạng xa Trung tâm liệu Mô kiện rời rạc Định tuyến ưu tiên theo chiều Định tuyến rút gọn dự a nút đại diện cho vùng nút mạng Tính tốn hiệu cao Cơng nghệ Thơng tin Truyền thông Chiều dài đường định tuyến lớn (đường kính mạng) Network Structure and Cấu hình cấu trúc mạng Configuration RSN Random Shortcut Network Mạng ngẫu nhiên RTS Routing Table Size Kích thước bảng định tuyến SPR Shortest Path Routing Định tuyến đường ngắn Tổ chức đánh giá xếp hạng hệ TOP500 https://www.top500.org/ thống mạng máy tính hi ện Hierarchical Rouing on Small- Định tuyến phân c ấp đồ thị HR-SW World giới nhỏ DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Tổ chức ghi bảng định tuyến thuật toán CORRA 51 Bảng 2.2: Tổng hợp số khái niệm sử dụ ng giải pháp GLCR 61 Bảng 3.1: Đường kính mạng theo tỉ lệ xấp xỉ 98 Bảng 3.2: Độ trễ trung bình tồn mạng theo tỉ lệ xấp xỉ 98 Bảng 3.3: Thời gian th ực thi tính tốn theo phương pháp xấp xỉ 99 Bảng 3.4: Định nghĩa số kí hiệu sử dụng BUS-RSN 104 Bảng 3.5: Các ký hiệ u hình minh họa thực nghiệm 105 Bảng 3.6: Tổng cáp trường hợp khoả ng cách vùng khác 111 DANH MỤC CÁC THUẬT TOÁN Algo.01-TZ: Lựa chọn nút đại diện Thorup Zwick 45 Algo.02-RTC: Xây dự ng bảng định tuyến – Routing Table Construction (RTC) 49 Algo.03-GLCR: Lựa chọn nút đại diện 60 Algo.04-GLCR: Điều chỉnh lựa chọn nút đại diện – AdjustLandmarkSet 62 Algo.05-GLCR: Lựa chọn nút đại diện – 63 Algo.06-IJDST: Loại bỏ nút đại diện yếu 68 Algo.07-IJDST: Lựa chọn nút đại diện 69 Algo.08-IJDST: Lựa chọn nút đại diện 73 Algo.09-Bus-RSN: Xây dựng tô-pô Bus-RSN 101 Algo.10-Bus-RSN: Thuật toán định tuyến HRA (alpha-1 HRA) 104 Algo.11-GLCR: Tính tốn giải pháp GLCR 128 Algo.12-GLCR: Tính cho nút đại diện 129 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Mạng liên kế t (Interconnection Network) 14 Hình 1.2: Các ứng dụ ng mạng [9] 15 Hình 1.3: Các dạng tơ-pơ mạng 15 Hình 1.4: Mạng trực ti ếp gián tiếp 17 Hình 1.5: Ví dụ định tuyến mạng kết 2D-Torus [8] 18 Hình 1.6: Định tuyến thích ứng tơ-pơ RING 8-nút 20 Hình 1.7: Ví dụ tắc nghẽn Wormhole switching 22 Hình 1.8: Độ trễ gói tin kênh truyền 23 Hình 1.9: Tương quan băng thơng thông lượng 24 Hình 1.10: Tương quan độ trễ lưu lượng liệu yêu c ầu 24 Hình 1.11: Tương quan thơng lượng lưu lượng liệu yêu cầu 26 Hình 1.12: Mơ hình mơ 27 Hình 1.13: Tổ chức bảng định tuyến nút m ạng 31 Hình 2.1: Tơ-pơ sở dạng lưới 43 Hình 2.2: Tạo tơ-pơ mạng ngẫu nhiên từ tô-pô sở dạng lưới 43 Hình 2.3: Cách tiếp cận định tuyến dựa nút đại diện Thorup Zwick 44 Hình 2.4: Xây dựng tơ-pơ ngẫu nhiên cho thuậ t tốn CORRA 46 Hình 2.5: Hàng xóm gửi thơng tin cầ u 47 Hình 2.6: Nút lưu thơng tin từ hàng xóm mà nằm khoảng 47 Hình 2.7: Ví dụ vi ệc xây dựng ghi bảng định tuyến 50 Hình 2.8: Ví dụ thự c thi định tuyến thơng qua nhãn tọa độ nút mạng 52 Hình 9: Thực thi định tuyến thông qua định danh nút mạng 52 Hình 2.10: Mơ hình mở rộng, sử dụng -grid liên kết 54 Hình 2.11: Tác động c giá trị 54 Hình 2.12: Trung bình kích thước bảng định tuyến 55 Hình 2.13: Đánh giá đường kính mạ ng 56 Hình 2.14: Trung bình chiều dài đường định tuyến ( ) 57 Hình 2.15: Trung bình độ trễ truyền tin 57 Hình 2.16: củ a tơ-pơ mạng có kích thước lớn 58 Hình 2.17: Trung bình độ trễ truyền tin đối vớ i tơ-pơ mạng có kích thước lớn 58 Hình 2.18: Lựa chọn nút đại diện khơng mong đợi thuật tốn TZ [35] 59 Hình 2.19: Minh họa ều chỉnh vị trí nút đại diện 63 Hình 2.20: Tương quan lớn kích thước lớn 64 Hình 2.21: Khảo sát tối đa khích thước tập nút đại diện 65 Hình 2.22: Tương quan kích thước cụ m lớn 66 Hình 2.23: Tương quan với lớn 66 Hình 2.24: GLCR với TZ-original tơ-pơ mạng có kích thước lớn 66 Hình 2.25: Phân bố nút đại diện đồ thị dạng lưới 73 Hình 2.26: Tương quan số lượng nút đại diện với kích thước cụm l ớn tơ-pơ mạng có 1.024 nút 75 Hình 2.27: Tương quan kích thước mạng 75 Hình 2.28: Tương quan số lượng nút đại diện với kích thước lớn cụ m mạng có kích thước lớn 76 Hình 2.29: Tương quan số lượng nút đại diện với 78 Hình 3.1: Mơ tả cấu trúc nút mạng 80 Hình 3.2: Sơ đồ thiết kế tổng quan 82 Hình 3.3: Lưu đồ tạo tơ-pơ mạng 84 Hình 3.4: Sơ đồ thiết kế chi tiết 85 Hình 3.5: Lưu đồ định định tuyến 86 Hình 3.6: Thiết kế k ỹ thuật chi tiết SSiNET 86 Hình 3.7: Thiết kế lớp Graph, RoutingAlgorithm TopoExperiment 87 Hình 3.8: Thiết kế gói graph routing 88 Hình 3.9: Thiết kế thành phần vật lý mạng 89 Hình 3.10: Thiết kế nhóm thực nghiệm mơ ph ỏng 89 Hình 3.11: Thiết kế gói thực nghiệm mô ph ỏng zeroload weightedload 90 Hình 3.12: Lớp thực nghiệm đánh giá hiệu tơ-pơ mạng dựa mơ 90 Hình 3.13: Tiến trình hoạt động mơ 91 Hình 3.14: Ví dụ qu ản lý kiện rời rạc 91 Hình 3.15: Ví dụ đường mạng có chiều dài m hop 93 Hình 3.16: Tính tốn kích thước bảng định tuyến 94 Hình 3.17: Độ trễ truyền tin mạng 95 Hình 3.18: So sánh thời gian thực thi SSiNET NS3 95 Hình 3.19: So sánh đánh giá thơng lượng mạng SSiNET Omnet++ 96 Hình 3.20: Đánh giá thông lượng mạng công cụ SSiNET 97 Hình 3.21: Thơng lượng cực đại 97 Hình 3.22: (a)–Bus nút; (b)–RSN 4x4 tạo bở i liên kết lưới liên k ết ngẫu nhiên 100 Hình 3.23: Mơ hình tơ-pơ Bus-RSN 100 Hình 3.24: Mơ hình chi tiết Bus-RSN 101 Hình 3.25: RSN chia thành khối, ch ọn nút trục tạo đường trục 102 Hình 3.26: Chi tiết nút thường nút trục 102 Hình 3.27: Đánh giá tham số hiệu tô-pô mạng theo kịch 106 Hình 3.28: Đánh giá tham số hiệu tơ-pơ mạng theo kịch 107 Hình 3.29: Tổng chiều dài cáp tổng chi phí triển khai kết nối theo kịch 109 Hình 3.30: Tổng chiều dài cáp tổng chi phí triển khai kết nối theo kịch 110 Hình 5.1: Ví dụ định tuyến HR-SW 123 Hình 5.2: Địa hóa phân cấp bảng định tuyến 124 Hình 5.3: Tương quan mạng 4.096 nút 126 Hình 5.4: Tương quan đường kính mạng mạng 4.096 nút 126 Hình 5.5: Đường kính mạng tơ-pơ mạng 8.192 nút 127 Hình 5.6: tô-pô mạng 8.192 nút 128 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1] KIEU, Thanh-Chung; (2016) An interconnection network exploiting trade-off between routing table size and path length In: 2016 Fourth International Symposium on Computing and Networking (CANDAR) IEEE, 2016 p 666-670 2379-1896/16 © 2016 IEEE, DOI 10.1109/CANDAR.2016.41 Electronic ISSN: 2379-1896 [CT2] THANH, Chung Kieu; (2017) An efficient compact routing scheme for interconnection topologies based on the random model In: Proceedings of the Eighth International Symposium on Information and Communication Technology 2017 p 189-196 ACM https://doi.org/10.1145/3155133.3155186 ISBN 978-1-4503-5328-1/17/12 [CT3] NGUYEN, Chi-Hieu; KIEU, Chung T.; VAN NGUYEN, Khanh (2019) Efficient Landmark-Based Compact Routing for Random Interconnection Topologies In: 2019 IEEERIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) IEEE, 2019 p 1-6 INSPEC Accession Number: 18673683 Publisher: IEEE ISSN: 2162-786X DOI: 10.1109/RIVF.2019.8713674 [CT4] CHUNG, Ki ều Thành; THÀNH, Nguyễn Ti ến; VĂN, Nguyễn Khanh (2019) Một tiếp cận thiết kế công cụ phần mềm đánh giá hiệu mạng liên kết kích thước lớn Chuyên san Các cơng trình Nghiên u Phát triển Công nghệ thông tin Truyền thông , 2019 DOI: 10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.889 [CT5] NGUYEN, Chi-Hieu; KIEU, Chung T.; NGUYEN, Khanh-Van (2020) Improved Compact Routing Schemes for Random Interconnects International Journal of Distributed Systems and Technologies (IJDST), 2020, 11.3: 89-109 ISSN: 1947-3532|EISSN: 1947-3540 DOI: 10.4018/IJDST.2020070105 [CT6] KIEU, Chung Thanh; Vu, Quang Son; Dang, Hai Pham; Nguyen Khanh-Van (2020); Bus-RSN: Giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng lai cho trung tâm d ữ liệu cỡ vừa, tiết kiệm chi phí đáp ứng khơng gian mở Chun san Các cơng trình nghiên c ứu, phát triển ứng dụng Công nghệ thông tin Truyền thông, 2020, 20-34 ISSN: 1859-3526 https://doi.org/10.32913/mic-ict-research-vn.v2020.n1.922 115 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Shin, J Y., Wong, B., & Sirer, E G., "Small-world datacenters.," In Proceedings of the 2nd ACM Symposium on Cloud Computing, p 2, 2011, October [2] Al-Fares, M., Loukissas, A., & Vahdat, A., "A scalable, commodity data center network architecture .," In ACM SIGCOMM Computer Communication Review vol 38, no 4, pp 63-74, 2008, August [3] Singla, A., Hong, C Y., Popa, L., & Godfrey, P B., "Jellyfish: Networking data centers randomly.," In Presented as part of the 9th {USENIX} Symposium on Networked Systems Design and Implementation ({NSDI} 12), pp 225-238, 2012 [4] ISSARIYAKUL, Teerawat; HOSSAIN, Ekram, "Introduction to network simulator (NS2)," Introduction to network simulator NS2 Springer, Boston, MA, pp 1-18, 2009 [5] Wong D, Seow KT, Foh CH, Kanagavelu R., "Towards reproducible performance studies of datacenter network architectures using an open-source simulation approach.," In 2013 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), pp 1373-1378, 2013 Dec [6] H CASANOVA, "Simgrid: A toolkit for the simulation of application scheduling," Proceedings First IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid, pp 430-437, 2001 [7] A VARGA, "OMNeT++ http://www omnetpp org," IEEE Network Interactive, 2002 16.4 [8] Dally, W., & Towles, B., principles and practices of interconnection networks, morgan kaufmann publishers inc, 2003 [9] T M Pinkston and J Duato, "Appendix E of Computer Architecture: A Quantitative Approach," in 4th ed., Elsevier Publishers, 2006 [10] M Koibuchi, I Fujiwara, H Matsutani, and H Casanova, "“Layout-conscious random topologies for hpc off-chip interconnects”," 19th International Conference on High-Performance Computer Architecture (HPCA), p XX, Feb 2013 [11] Watts, D J., & Strogatz, S H., "Collective dynamics of ‘small -world’networks.," nature, pp 393(6684), 440., 1998 [12] J Duato, S Yalamanchili and L Ni, "Interconnection Networks An Engineering Approach," San Francisco: Morgan Kaufmann, 2003 [13] J M DURÁN, "What is a Simulation Model?," Minds and Machines, vol 30.3, pp 301-323., 2020 116 [14] Lv, Y., Fan, J., Hsu, D F., & Lin, C K., “Structure connectivity and substructure connectivity of k-ary n-cube networks,” Information Sciences, vol 433, pp 115124, 2018 [15] P Coteus, "“Packaging the Blue Gene/L supercomputer"," IBM Journal of Research and Development, vol 49, no 2/3, pp 213-248, Mar/May 2005 [16] Strohmaier, E., Meuer, H W., Dongarra, J., & Simon, H D, “The top500 list and progress in high-performance computing,” Computer, vol 48, no 11, pp 42-49, 2015 [17] Bell, G., Bailey, D H., Dongarra, J., Karp, A H., & Walsh, K, “A look back on 30 years of the Gordon Bell Prize,” International Journal of High Performance Computing Applications, vol 31, no 6, pp 469-484, 2017 [18] "CrayXT5 Supercomputer," [Online] Available: http://www.cray.com/ [19] Farrington, N., Porter, G., Radhakrishnan, S., Bazzaz, H H., Subramanya, V., Fainman, Y., & Vahdat, A., "Helios: a hybrid electrical/optical switch architecture for modular data centers.," ACM SIGCOMM Computer Communication Review vol 41, no 4, pp 339-350, 2011 [20] Guo, C., Lu, G., Li, D., Wu, H., Zhang, X., Shi, Y., & Lu, S., "BCube: a high performance, server-centric network architecture for modular data centers," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 39, no 4, pp 63-74, 2009 [21] Guo, C., Wu, H., Tan, K., Shi, L., Zhang, Y., & Lu, S., "Dcell: a scalable and faulttolerant network structure for data centers.," In ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 4, pp 75-86, 2008, August [22] Gyarmati, L., & Trinh, T A., "Scafida: A scale-free network inspired data center architecture.," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 40, no pp 4-12, 2010 [23] A Greenberg, J R Hamilton, N Jain, S Kandula, C Kim,P Lahiri, D A Maltz, P Patel, and S Sengupta, "VL2: a scalable and flexible data center network.," SIGCOMM, 2009 [24] A SHPINER, "Dragonfly+: Low cost topology for scaling datacenters.," 2017 IEEE 3rd International Workshop on High-Performance Interconnection Networks in the Exascale and Big-Data Era (HiPINEB)., pp 1-8., 2017 [25] FUJIWARA, Ikki, "Skywalk: A topology for HPC networks with low-delay switches.," In: 2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium IEEE, pp 263-272, 2014 [26] Y XIA, “A tale of two topologies: Exploring convertible data center network architectures with flat-tree,” In Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication., pp 295-308., 2017 117 [27] Y Yu and C Qian, "Space shuffle: A scalable, flexible, and high-bandwidth data center network," 2014 IEEE 22nd International Conference on Network Protocols, pp 13-24, 2014 [28] Y DENG, "Optimal low-latency network topologies for cluster performance enhancement," The Journal of Supercomputing, vol 76.12, pp 9558-9584., 2020 [29] Ghorbani, S., Yang, Z., Godfrey, P B., Ganjali, Y., & Firoozshahian, A, “Drill: Micro load balancing for low-latency data center networks.,” In: Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication , pp 225-238, 2017 [30] M BESTA, "Slim noc: A low-diameter on-chip network topology for high energy efficiency and scalability," ACM SIGPLAN Notices, vol 53.2, pp 43-55, 2018 [31] Handley, M., Raiciu, C., Agache, A., Voinescu, A., Moore, A W., Antichi, G., & Wójcik, M., “Re-architecting datacenter networks and stacks for low latency and high performance,” In: Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication, pp 29-42, 2017 [32] Y CUI, “Diamond: Nesting the data center network with wireless rings in 3-d space,” IEEE/ACM Transactions On Networking, vol 26, no 1, pp 145-160, 2017 [33] Koibuchi, M., Matsutani, H., Hsu, H.A., & Casanova, H., "A case for random shortcut topologies for hpc interconnects," in Proc of the 39th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2012 [34] Cowen, L J., "Compact routing with minimum stretch," Journal of Algorithms, vol 38, no 1, p 170 –183, 2001 [35] M Thorup and U Zwick, "“Compact routing schemes"," Proceedings of the thirteenth annual ACM symposium on Parallel algorithms and architectures ACM, pp 1-10, 2001 [36] A VARGA, “OMNeT++,” Modeling and tools for network simulation, Springer, Berlin, Heidelberg, pp 35-59, 2010 [37] VARGA, András; HORNIG, Rudolf, “An overview of the OMNeT++ simulation environment,” Proceedings of the 1st international conference on Simulation tools and techniques for communications, networks and systems & workshops, pp 1-10, 2008 [38] Kim, J., Dally, J.W., Scott, S., & Abts, D., "Technology-Driven, Highly-Scalable Dragonfly Topology," in Proc of the International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2008 [39] Dongarra, J J., Meuer, H W., & Strohmaier, E., “TOP500 supercomputer sites,” Supercomputer, vol 13, pp 89-111, 1997 118 [40] Strohmaier, E., Meuer, H W., Dongarra, J., & Simon, H D., “The top500 list and progress in high-performance computing,” Computer, vol 48, no 11, pp 42-49, 2015 [41] Larrea, V G V., Joubert, W., Brim, M J., Budiardja, R D., Maxwell, D., Ezell, M., & Tharrington, A., “Scaling the summit: deploying the world’s fastest supercomputer,” International Conference on High Performance Computing Springer, Cham, pp 330-351, 2019 [42] J Dongarra, “Report on the Fujitsu Fugaku system,” University of TennesseeKnoxville Innovative Computing Laboratory, Tech Rep ICLUT-20-06, 2020 [43] Stunkel, C B., Graham, R L., Shainer, G., Kagan, M., Sharkawi, S S., Rosenburg, B., & Chochia, G A., “The high-speed networks of the Summit and Sierra supercomputers,” BM Journal of Research and Development, 2020 [44] Fu, H., Liao, J., Yang, J., Wang, L., Song, Z., Huang, X., & Yang, G, “The Sunway TaihuLight supercomputer: system and applications,” Science China Information Sciences, vol 59, no 7, pp 1-16, 2016 [45] Yang, X J., Liao, X K., Lu, K., Hu, Q F., Song, J Q., & Su, J S, “The TianHe1A supercomputer: its hardware and software,” Journal of computer science and technology, vol 26, no 3, pp 344-351, 2011 [46] Kleinberg, J., "The small-world phenomenon: An algorithmic perspective 991776.," Cornell computer science technical report., 2000 [47] O Lysne, L Pedro, M Koibuchi, T Rokicki, & C Sancho, "“A Survey and Evaluation of Topology Agnostic Deterministic Routing Algorithms”," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, pp 1-20, 2011 [48] Jouraku, M Koibuchi & H Amano, "“An effective design of deadlock-free routing algorithms based on 2d turn model for irregular networks”," Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, vol 18(3), p 320–333, 2007 [49] TURNER, W Pitt; SEADER, John H.; BRILL, Kenneth G., "Industry standard tier classifications define site infrastructure performance," 2005 [50] Benito, M., Vallejo, E., & Beivide, R., "On the use of commodity ethernet technology in exascale hpc systems," in In High Performance Computing (HiPC) 2015 IEEE 22nd International Conference on, 2015 [51] Gavoille, C., & Gengler, M., "Space-efficiency for routing schemes of stretch factor three," Journal of Parallel and Distributed Computing, p 61(5): 679– 687, 2001 [52] D AGUIRRE-GUERRERO, "WMGR: A generic and compact routing scheme for data center networks.," IEEE/ACM Transactions on Networking,, vol 26.1, pp 356-369, 2017 119 [53] RÄCKE, Harald; SCHMID, Stefan, “Compact oblivious routing,” arXiv preprint arXiv:1812.09887, 2018 [54] L Kleinrock and F Kamoun, "Hierarchical routing for large networks performance evaluation and optimization," Computer Networks (1976), vol 1, no 3, pp 155174, 1977 [55] Dmitri Krioukov, Kevin Fall, Arthur Brady, et al., "On compact routing for the Internet," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 37, no 3, pp 41-52, 2007 [56] Teh, M Y., Wilke, J J., Bergman, K., & Rumley, S, “Design space exploration of the dragonfly topology,” International Conference on High Performance Computing Springer, Cham, pp 57-74, 2017 [57] M Enachescu, M Wang, and A Goel, "Reducing Maximum Stretch in Compact Routing," INFOCOM 2008 27th IEEE International Conference on Computer Communications, Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, pp 336-340, 2008 [58] JUBAIR, M.; MUNIYANDI, R., “NS2 simulator to evaluate the effective of nodes number and simulation time on the reactive routing protocols in MANET,” nternational Journal of Applied Engineering Research, vol 11, no 23, pp 1139411399, 2016 [59] SALUJA, Ms Avneet Kaur; DARG, Ms Sweta A, “A Detailed Analogy of Network Simulators NS1, NS2, NS3 and NS4,” International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering, vol 3, no 12, pp 291-295, 2017 [60] Wu, H., Lu, G., Li, D., Guo, C., & Zhang, Y., "MDCube: a high performance network structure for modular data center interconnection," In Proceedings of the 5th international conference on Emerging networking experiments and technologies, pp 25-36, 2009, December [61] Lebiednik, Brian and Mangal, Aman and Tiwari, Niharika, "A survey and evaluation of data center network topologies," arXiv preprint arXiv:1605.01701, 2016 [62] I Fujiwara, M Koibuchi, H Matsutani, and H Casanova, "Skywalk: A topology for hpc networks with low-delay switches," 28th International Parallel and [63] Guo, D., Chen, T., Li, D., Liu, Y., Liu, X., & Chen, G., "BCN: Expansible network structures for data centers using hierarchical compound graphs.," Proceedings IEEE INFOCOM, pp 61-65, 2011 [64] Luo, L., Guo, D., Li, W., Zhang, T., Xie, J., & Zhou, X, "Compound Graph Based Hybrid Data Center," Frontiers of Computer Science, vol 9, no 6, pp 860-874, 2015 December 120 [65] VIERTEL, Santiago; VIGNATTI, Andre Luıs., "Compact routing schemes in complex networks.," São Paulo School of Advanced Science on Algorithms, Combinatorics and Optimization, Institude of Mathematics and Statitics University of São Paulo, July, 2016 [66] VIERTEL, Santiago; VIGNATTI, André Luís, “Labeling Algorithm and Compact Routing Scheme for a Small World Network Model,” arXiv preprint arXiv:1806.01469, 2018 [67] CASTAÑEDA, Armando; LEFÉVRE, Jonas; TREHAN, Amitabh., "Fully compact routing in low memory self-healing trees.," Proceedings of the 21st International Conference on Distributed Computing and Networking., pp 1-10, 2020 [68] C Basso, J L Calvignac, G T Davis, and P C Patel, "Longest prefix match lookup using hash function," U.S Patent No 7,702,630, Apr 20 2010 [69] Kay, N S., & Marsono, M N, “Ternary content addressable memory for longest prefix matching based on random access memory on field programmable gate array,” Telkomnika, vol 17, no 4, pp 1882-1889, 2019 [70] AURENHAMMER, Franz; KLEIN, Rolf, "Voronoi Diagrams," in Handbook of computational geometry, 2000, pp 201-290 [71] PAGIAMTZIS, Kostas; SHEIKHOLESLAMI, Ali., "Content-addressable memory (CAM) circuits and architectures: A tutorial and survey.," IEEE journal of solid-state circuits, vol 41, no 3, pp 712-727, 2006 [72] H LIU, "Routing table compaction in ternary CAM," IEEE Micro, doi: 10.1109/40.988690, vol 22, no 1, pp 58-64, 2002 [73] J Mudigonda, P Yalagandula and J C Mogul, "Taming the Flying Cable Monster: A topology Design and Optimization Framework for Data-Center Network," in USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC'11), 2011 [74] Greenberg, S., Mills, E., Tschudi, B., Rumsey, P., & Myatt, B, “Best practices for data centers: Lessons learned from benchmarking 22 data centers,” Proceedings of the ACEEE Summer Study on Energy Efficiency in Buildings in Asilomar, CA ACEEE, vol 3, pp 76-87, August, 2006 [75] Sondur, S., Ray, M., Biswas, J., & Kant, K., “Implementing data center network energy management capabilities in ns3,” 2017 Eighth International Green and [76] Rizvi, A S M., Toha, T R., Lunar, M M R., Adnan, M A., & Al Islam, A A, “Cooling energy integration in simgrid,” 2017 International Conference on Networking, Systems and Security (NSysS) IEEE, pp 132-137, 2017 121 [77] DAYARATHNA, Miyuru; WEN, Yonggang; FAN, Rui, “Data center energy consumption modeling: A survey,” EEE Communications Surveys & Tutorials, vol 18, no 1, pp 732-794, 2015 [78] POESS, Meikel; NAMBIAR, Raghunath Othayoth, “Energy cost, the key challenge of today's data centers: a power consumption analysis of TPC-C results,” Proceedings of the VLDB Endowment, vol 1, no 2, pp 1229-1240, 2008 [79] J MOY, "OSPF version 2.," 1998 [Online] Available: https://www.hjp.at/doc/rfc/rfc2178.html [80] J T MOY, OSPF: anatomy of an Internet routing protocol Addison-Wesley Professional, 1998 [81] D SIDHU, “Open shortest path first (OSPF) routing protocol simulation,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review,vol 23, no 4, pp 53-62, 1993 [82] Rego, A., Sendra, S., Jimenez, J M., & Lloret, J., “OSPF routing protocol performance in Software Defined Networks,” In: 2017 Fourth International Conference on Software Defined Systems (SDS), pp 131-136, 2017 [83] Faizian, P., Mollah, M A., Yuan, X., Alzaid, Z., Pakin, S., & Lang, M, “Random Regular Graph and Generalized De Bruijn Graph with k-Shortest Path Routing,” EEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol 29, no 1, pp 144-155, 2017 122 PHỤ LỤC Định tuyế n phân cấp mạng ngẫu nhiên chuẩn tắc 1.1 HR-SW: Định tuyến phân cấp mơ hình đồ thị giới nhỏ Trong phần mơ t ả thuật tốn định tuyến phân cấ p mơ hình mạng smallworld (SW) Kleinberg [46] Ý tưởng c định tuyến phân cấp dựa phân vùng mạng thành cụm k ỹ thuật chuyển tiếp gói tin thiết bị switch SW- dựa đồ thị hình lưới nút mạng s ắp xếp thành -hàng, cột Giả sử, thiết bị switch k ết nối t ới số host (máy ch ủ) Mạng phân chia thành lưới nhỏ switches,…, lưới xem cụm Bây giờ, mạng xem mạng Small-world, cấu thành cụ m với kích thước , cụm thứ xem đồ thị Cụ m gọi kết nối với tồn liên kết mà kết nối thiết bị switch tới thiết bị switch , thông thường, liên kết liên kết ngẫu nhiên Theo cách phân vùng để tạo định tuyến cặp thiết bị switch Nếu switch ngu ồn đích thuộc cụm , gói tin định tuyến qua đường ngắn đồ thị NCS sử dụng kí hiệu , biểu diễn đường định tuyến nội c ụm Định tuyến liên vùng cụ m , bao gồm pha: Pha tìm đường ng ắn cụ m đồ thị ; với cụm trung gian đường định tuyến liên vùng thay với định tuyến nội cụm pha thứ C1 S1 d1 S2 C2 u3 u1 v1 u2 v2 d2 C3 C4 v3 Hình 5.1: Ví dụ định tuyến HR-SW Khơng tính tổng quát, giả sử , biểu diễn hop 19 đường cụm Định tuyến kết hợp đoạn định tuyến trung liên kết mà kết nối cụm gian   , với toàn mạng Trong với cụm Chú ý rằng, có nhiều cặp liên kết 19 Hop: khoảng kết nối cụm với 123 trường hợp này, lựa chọn khéo léo thiết bị switch gần với thiết bị switch để đạt chiều dài đường ngắn nhất, ví d ụ, ban đầu cụm Hình 5.1 minh h ọa ví dụ định tuyến phân cấp với đường liên kết nội vùng và liên kết liên vùng Gói tin định tuyến từ tới nội vùng qua đường định tuyến ngắn Ví d ụ, định tuyến gi ữa   Trong trường hợp này, liên kết mà kết nối tới chọn thay cho gần 1.2 Kỹ thuật địa định tuyến phân cấp Giả định rằng, thiết bị switch k ết n ối tới máy ch ủ Và mạng phân chia thành cụm có kích thước nhau, cụ m có chứa thiết bị switch Địa hóa phân cấp thiết kế để hỗ trợ cho k ỹ thuật tra cứu tương thích tiền tố dài triển khai k ỹ thuật TCAM [72] Mỗi thi ết bị switch lưu tồn thơng tin máy chủ (hosts) mà kết nối trực tiếp tới thơng tin thiết bị switch cụ m Bên cạnh đó, tất thiết bị switch cụm khác gom lại lưu trữ thông tin ghi bảng định tuyến Do đó, địa host trở thành kết hợp định danh host ( : host identifier), định danh switch ( ) mà host kết nối t ới, định danh c ụm ( Kỹ thuật đánh đị a đòi hỏi kích thước nhớ cấu trúc Hình 5.2a Dễ dàng tính tốn kích thước bảng định tuyến tổ chức minh họa Hình 5.2-b Địa thông thường Switch ID (log(n) bits) Host ID (log(m) bits) Địa phân cấp bits) Switch ID (log(k)bits) a) Địa phân cấp host cần Thông tin địa Cổng STT 11 10 00 … m 11 10 11 m+1 11 00 XX … m+k-1 11 01 XX k+m 00 XX XX k+m+c-2 10 XX XX b) bảng định tuyến switch với Host ID (log(m)bits) bits m-host kết nối switch (k-1) switch cụm Kết nối tới (c-1) cụm khác Hình 5.2: Địa hóa phân cấp bảng định tuyến 124 Công thức ch ỉ (số lượng ghi bảng định tuyến) phụ thuộc vào số lượng cụm (tương tự với kích thước cụ m ) Do vậ y, cân nhắc vấn đề làm để phân chia mạng Chúng ta phân tích đánh đổi , số lượng cụ m phần thực nghiệm 1.3 Thực thi định tuyến HR-SW Khi thực định tuyến nút nguồn đích : nằm cụm ( có ) thực định tuyến nội cụm (sử dụng liên kết lưới cụ m); không nằm cụm th ực định tuyến liên cụm cách sử d ụng liên kết ngẫu nhiên Định tuyến liên cụm thự c theo hai pha: pha tìm đườ ng ng ắn cụ m; sau đó, với cụm trung gian đường định tuyến liên cụm thay định tuyến nội cụm pha th ứ hai Việc phân chia mạng thành cụ m khác nhằ m mục đích tạo cấu trúc địa dạng phân cấp, tức nút mạng cụ m có chung địa Các nút mạng cụm lưu thành địa đại diện cụm Ví dụ, nút cụm có liên k ết ngẫu nhiên đến nút cụm Nút thông tin tới nút địa c ụm ( B), nút thông tin đến nút mạng c ụm đường tới Thông tin định tuyến lưu trữ nút địa cụm thông tin nút t ới Thông tin định tuyến lưu trữ nút cụm (cùng với ) bao gồm địa cụm thông tin nút tới Tức nút mạng khác cụm định tuyến đến nút mạng cụm thông qua nút Do đó, HR-SW khơng tiến hành định tuyến giữ a cụm thực định tuyến mà địa nút đích tra cứu bảng định tuyến để tìm xác (nếu tồn địa nút bảng định tuyến đó, tìm địa cụm tương ứng với nút t để xác định cổ ng cho nút mạng Về mặt ý tưởng, thuật toán HR-SW sử dụng định tuyến phân cấp thuật toán khai thác đường ngắn nh ất (Open Shortest Path First – OSPF [79, 80, 81, 82] Tuy nhiên, mơ hình OSPF sử dụng định tuyến bao gồm định tuyến lõi (Backbone Router), định tuyến biên (Border Router), định tuyến đến vùng khác (mà sử dụng giao thức định tuyến khác v ới OSPF), định tuyến nội vùng (Internal Routers) điều không sử dụng HR-SW Cả cách tiếp cận HR-SW OSPF phân chia thành cách khu vực (area), nhiên cách lưu trữ thông tin định tuyến khác Theo OSPF, nút mạng bên vùng lưu liệ u trạng thái liên kết (link state) vùng chứa mà khơng cần quan tâ m đến toàn mạ ng Định tuyến vùng thực thông qua các định tuyến biên, OSPF, khác với cách định tuyến trực tiếp vùng thông qua việc khai thác liên kết ngẫu nhiên chúng, HR-SW Dựa cách tổ chức địa HR-SW trình bày trên, áp dụng đánh địa IP cho nút mạng theo cách phân cấp OSPF Trong nút mạng có mã hóa thành địa mạng (network id) 125 1.4 Đánh giá hiệu tô-pô mạng 1.4.1 Lựa chọn kích thước phân cụm Mục tiêu c việc phân tích hướng tới việc đánh giá tác động số lượng cluster tới HR-SW Trong thự c nghiệm sử dụng bổ sung liên k ết ngẫu nhiên tạ i nút v ới thành ph ần phân cụ m (clustering exponent) Các thiết bị switch kết n ối tới số host, áp dụng cơng thức để tính tốn khơng bao gồ m số lượng host kết nối tới switch Giá tr ị tính theo công thức đạt giá trị nhỏ tiế n tới giá trị Do đó, kích thước cụm thay đổi từ tới 32 kích thước mạng từ 1.024 tới 8.192 switches Trường hợp số lượng cụm 1, vi ệc áp dụ ng thuật tốn SPR Khi đó, thiết bị switch lưu trữ thơng tin tồn mạng Hình 5.3: Tương quan Hình 5.4: Tương quan đường kính mạng mạng 4.096 nút mạng 4.096 nút Hình 5.3 giá tr ị trung bình Hình 5.4 giá trị lớn chiều dài đường định tuyến thuật toán đị nh tuyến phân cấp HR-SW mạng có kích thước 4.096 nút mạng Chiều dài đường định tuyến ngắn xem tốt Khi số lượng cụm tăng lên, dài Ví dụ, s ố lượ ng cụ m 16, tăng 31% 46% tương ứng so sánh với trường hợp c ụm (trường hợp áp dụng SPR) Đối với đường kính mạng, giá trị tăng 88% 163% tương ứng Các kết qu ả Hình 5.4 126 phản ánh đánh đổi việc giảm chi phí ( ) hi sinh hiệu tơ-pơ mạng (t ) Ngồi ra, việc tỉ lệ tăng chiều dài đường định tuyến (tương tự với tỉ lệ giảm ) trở nên chậm số lượng cụ m tăng lên Do đó, NCS định chọn số lượng cụm 16 so sánh HR-SW thu ật toán định tuyến rút gọn 1.4.2 So sánh kết HR-SW với thuật toán định tuyến rút gọn (TZ) Trong thực nghiệm, NCS so sánh đề xuất HR-SW thuật toán định tuyến rút gọn tô-pô mạng hệ thống HPC (High Performance Computer) định tuyến phân cấp Torus Dragonfly [50] với yếu tố stretch -1 (được biểu diễn Shortest-3-D-Torus Shortest-Dragonfly [38], tương ứng) NCS lựa chọn đề xuất thuật toán định tuyến rút gọn phổ quát (biể u diễn kí hiệu TZ) c NCS Thorup & Zwick [35] , mạng ngẫ u nhiên mạng giới nhỏ (SW: Small-world Network biểu diễn TZ-Random TZ-SW) Theo tiêu chí tất k ịch định tuyến rút g ọn phân cấp đánh giá (bao gồm HR-SW) địi hỏi bảng định tuyến kịch định tuyến chia mạng thành cụ m Tuy nhiên, định tuyến rút gọn TZ [35] dựa nút đại diện 20, không áp d ụng thuộc tính tương đồng kích thước giữ a cụ m, áp dụng cho thiết bị switch mạng Internet Để áp dụng thuật toán TZ cho mạng ngẫu nhiên HPC, NCS sử dụng lớn thiết bị switch thực nghi ệm NCS tính tốn chiều dài đường định tuyến lớn ( ) hay cịn gọi đường kính mạng) để so sánh trường hợp t ồi kích thước mạng khác t 1.024 đến 8.192 nút mạng minh họa Hình 5.5 Hình 5.5: Đường kính mạng tơ-pơ mạng 8.192 nút Sự so sánh trình bày Hình 5.6 Giá trị nhỏ xem tốt Trong hầu hết kích thước mạng, Dragonfly [50] đạt ngắn nhất, đó, -D Torus lại đạt giá trị dài Tuy nhiên, việc th ực thi định tuyến rút gọn 3-D Torus lại đạt nhỏ HR-SW, TZ-Random TZ-SW đạt giá trị thấp 3-D Torus có lớn HR-SW có thấp 34,4% 20 Nút đại diện (Landmark-based): dựa nút đại diện cho tập nút khác mạng 127 thấp 43,4% so với 3-D Torus mạng có 8.192 nút Tuy nhiên, so sánh với TZ-Random, HR-SW có dài tốt 30% Khi kích thước mạng tăng lên 3-D Torus trì nhỏ, nhiên tăng lên đáng kể Ngược lại, Dragonfly TZ-Random trì tốt giá trị tăng lên đáng kể Trong đó, đề xuất HR-SW, thú vị trì tương tự so sánh với TZ-Random, tỉ lệ tăng thấp Do đó, NCS cho rằng, đề xuất HR-SW đạt đánh đổi tốt Hình 5.6: tơ-pơ mạng 8.192 nút 1.5 Kết luận Định tuyến HR-SW không thực theo đường tối thiểu, nhiên, đề xuất đạt ngắn so sánh vớ i tô-pô mạng khác Các kết cho thấy giảm theo hàm lô-ga-rit lớn tăng lên Khi số lượng cụm tăng lên, giảm đáng kể Ví dụ, mạng 8.192 nút, 4.098 528 cho trường hợp 16 cụ m tương ứng Số lượng cụ m lớn dài Ví dụ, với 4.096 nút mạng, với 16 cụm, tăng 31% 46% tương ứng so sánh với c ụm Các tính chất khác so v ới tơ-pơ mạng thuật tốn đị nh tuyến biết Các thuật toán định tuyến khai thác cầu nối Algo.11-GLCR: Tính tốn giải pháp GLCR 1: 2: 3: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Queue P f Add to For all 128 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 20: 21: 22: 23: 24: 25: 26: 27: 28: 29: 30: 31: 32: If then d w If d v then Add to End if End if End for End while Algo.12-GLCR: Tính cho nút đại diện For all Queue End for For End for While For all While Pop from Add to For all If not do Add to End if End for If nothing is added to Add to End if End while then then Else End if End for End while 129 ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ Ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: ... nội dung luận án ? ?Nghiên cứu số giải pháp định tuyến tô-pô mạng liên kết hiệu cao công cụ đánh giá” công trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn tập thể hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận... trung vào khả ràng buộc, bảng định tuyến hỗ trợ mối quan hệ định tuyến mạng liên kết Có loại định tuyến bảng định tuyến bảng định tuyến nguồn Định tuyến nguồn (Source – Routing) : tất định định tuyến