Luận án giải pháp phòng chống bế tắc trong cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy ảo không thuần nhất

1 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết Luận án Vấn đề cung cấp tài nguyên hệ thống tính tốn phân tán quy mơ lớn tính tốn lưới, tính tốn đám mây nghiên cứu vài thập kỷ gần [1] [2] [6] [54] Trong năm 2016 [16], theo đánh giá Hiệp hội Điện toán Đám mây châu Á (CloudAsia) vấn đề cung cấp tài nguyên, dịch vụ quan trọng điện toán đám mây trở thành yêu cầu chủ yếu ứng dụng khoa học công nghệ công nghiệp Trong bảng số liệu thống kê năm 2016 [16] số sẵn sàng dịch vụ điện toán đám mây Việt Nam đứng thứ 14 so với nước châu Á HongKong có bước nhảy vọt vượt qua Japan xếp đầu bảng xếp hạng, tăng điểm, Japan bị giảm điểm Hình 0.1 Thống kê Hiệp hội ĐTĐM châu Á (CloudAsia) năm 2016 Có thể thấy giải pháp cung cấp tài nguyên chủ yếu tập trung vào kỹ thuật, đáp ứng yêu cầu dịch vụ, trọng đến vấn đề độ tin cậy kỹ thuật đề xuất [10] Trong kịch cung cấp tài nguyên, hầu hết dịch vụ sở hạ tầng sử dụng sách đơn giản như: giao (immediately) dựa tiêu chí hiệu tốt (best – effect) [10] [13] [14] [51] Trong phương pháp cung cấp tài nguyên theo kiểu giao lập tức, hạ tầng dịch vụ có đủ tài ngun cung cấp ngay, cịn khơng thông báo từ chối Phương pháp cung cấp tài nguyên dựa vào tiêu chí hiệu tốt dựa vào yêu cầu đặt hàng đợi, thông thường phục vụ theo chế vào trước trước FIFO (First In, First Out) Có thể thấy chưa có phương pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên điện toán đám mây đáp ứng cách đầy đủ yêu cầu tài nguyên, nguyên nhân nguồn tài nguyên thời điểm thường hữu hạn Ngoài ra, số trường hợp, yêu cầu tài nguyên mang tính tạm thời Ví dụ, nhà khoa học yêu cầu số lượng lớn máy tính để chạy chương trình mơ vài sau khơng sử dụng đến nữa; giảng viên đại học cần cụm máy tính phục vụ cho sinh viên thí nghiệm, khoảng vài lần tuần, với cấu hình tài nguyên phần cứng định Ở trường hợp khác, công ty viễn thông cần sở hạ tầng để tiến hành cung cấp tài nguyên cho số cụm tính tốn liệu theo u cầu, nhu cầu bổ sung tài nguyên cho lớp sở hạ tầng hướng dịch vụ IaaS (Infrastructure as a Service) khơng thể dự kiến được, cịn phải phụ thuộc vào tình trạng truy cập yêu cầu sử dụng tài ngun tính tốn trạm cụm Điều đòi hỏi dịch vụ sở hạ tầng cần có nguồn tài ngun ln ln sẵn sàng phục vụ có yêu cầu Những trường hợp yêu cầu sử dụng tài nguyên tạm thời làm nảy sinh vấn đề cần nghiên cứu giải pháp cấp phát tài nguyên cách hiệu Trong nghiên cứu trước đây, phương pháp cung cấp tài nguyên thường áp dụng cho trường hợp sử dụng cụ thể Khi đánh giá mức độ hiệu hệ thống cung cấp tài nguyên, nghiên cứu chủ yếu dựa vào thời gian chờ hàng đợi, băng thông, tốc độ truy cập hay tổng thời gian tiến trình đợi trước thực thi Hệ thống máy chủ ảo tạo từ trung tâm liệu DC (Data Center ) Các trung tâm liệu thiết lập từ hàng trăm máy chủ vật lí (gọi dịch vụ sở hạ tầng) Tài nguyên vật lí máy chủ thường là: xử lí trung tâm CPU (Central Processing Unit), nhớ RAM (Random Access Memory), ổ đĩa cứng HDD (Hard Disk Drive), gọi tài nguyên phần cứng Ngoài ra, nguồn tài nguyên khác xem xét trình ứng dụng, gói phần mềm sở liệu, gọi tài nguyên mềm Việc tạo lập sách cung cấp tài nguyên, đáp ứng yêu cầu tài nguyên từ phía người sử dụng phụ thuộc vào khả lõi vi xử lí CP (Core Proccessor ) xử lí trung tâm CPU máy chủ vật lí Tại trung tâm liệu, máy chủ ảo tạo sở trừu tượng hóa tài nguyên máy chủ vật lí, cho phép triển khai dịch vụ ảo hóa Tuy nhiên, để khắc phục vấn đề thiếu thốn tài nguyên, giảm độ trễ đám mây khả cải thiện hiệu suất mạng, máy chủ ảo (theo yêu cầu nhóm người sử dụng) phải tạo trung tâm liệu thích hợp Các nghiên cứu [10] [13] [14], chậm trễ cung cấp tài nguyên làm cho lưu lượng biến động Do vậy, trường hợp xấu gây ổn định mơi trường điện tốn đám mây Thêm vào đó, sử dụng hệ thống máy chủ vật lí tốn chi phí vận hành, khơng tiết kiệm điện năng, tăng chi phí nhân quản lí hệ thống Giá hợp lý cung cấp dịch vụ máy chủ ảo cho thấy xu hướng người sử dụng chuyển sang sử dụng hệ thống máy chủ ảo tăng lên nhanh chóng Để thực đáp ứng điều này, nhiều nghiên cứu đề xuất cách tiếp cận khác nhau, nhằm phát triển cơng nghệ ảo hóa nghiên cứu [10] [13] [14] [50] [51] [53] [54] [55] Trong nghiên cứu [14] [53] [54] [55], nhiều vấn đề khác cung cấp tài ngun ảo hóa trình bày Tuy nhiên, nghiên cứu trung chủ yếu vào cải tiến thuật toán lập lịch, sử dụng mơ hình cung cấp tài ngun đơn giản, chưa đề cập tới vấn đề khác như: tương tranh bế tắc cung cấp tài nguyên mơi trường điện tốn đám mây Phịng chống bế tắc trình cung cấp tài nguyên quan tâm nhiều hệ điều hành [25], hệ thống phân tán [6] Trong mơi trường điện tốn đám mây, u cầu tài nguyên phục vụ cho nhu cầu khách hàng ngày tăng Khách hàng phép chia sẻ nguồn tài nguyên thông qua hạ tầng dịch vụ, giám sát điều khiển phần mềm hypervisor Mỗi khách hàng có cách thức hoạt động độ ưu tiên sử dụng tài nguyên cụ thể Tuy nhiên, tiến trình mơi trường phân tán thường không hoạt động phức tạp, tương tranh nguồn tài nguyên Đây nguyên nhân trực tiếp làm cho hệ thống bị bế tắc Bế tắc xảy phận tiến trình bị khóa cứng (blocking) đợi cung cấp nguồn tài nguyên chia sẻ, nguồn tài nguyên cung cấp cho tiến trình khác sử dụng Vì vậy, yêu cầu sử dụng tài nguyên không phục vụ, dẫn đến phải đợi vơ hạn Có thể nói, vấn đề chồng chéo, xung đột, tương tranh tài nguyên phát sinh hệ thống cung cấp tài nguyên, đặc biệt mơi trường điện tốn đám mây Bế tắc cung cấp tài nguyên vấn đề bản, thường xuyên quan tâm nghiên cứu giải quyết: phòng chống bế tắc hệ điều hành, phát hiên bế tắc hệ phân tán Bế tắc vấn đề khó khăn thiết kế trì hoạt động máy chủ ảo Giải bế tắc giúp cung cấp tài nguyên cách hiệu quả, không tốn thời gian quay vòng lặp, khả sẵn sàng đảm bảo độ tin cậy hệ thống Vấn đề giải cấp độ khác hệ thống máy chủ ảo như: thiết kế, lập lịch, lập kế hoạch kiểm soát Luận án quan tâm sâu giải vấn đề: phát hiện, phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo giai đoạn lập lịch kiểm sốt tiến trình cung cấp tài nguyên hạ tầng dịch vụ Mục tiêu nghiên cứu Luận án Luận án hướng tới nghiên cứu giải pháp kỹ thuật phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo cách hiệu hỗ trợ giải cố bế tắc cách nhanh chóng kịp thời Luận án sử dụng mơ hình cung cấp tài ngun khơng dựa mơ hình P-out-of-Q hệ phân tán - Đưa khung lý thuyết tương đối hoàn chỉnh cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo khơng - Giải tốn phát hiện, phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo không Đối tượng phạm vi nghiên cứu Luận án Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu giải pháp kỹ thuật phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo Để giải vấn đề luận án tiến hành nghiên cứu mơ hình cung cấp tài ngun, từ quy tốn quy hoạch tuyến tính để làm giảm độ trễ gói liệu cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo phân tán không Đối tượng phân thành vấn đề sau đây: - Kiểm sốt máy ảo, bao gồm giám sát ngăn chặn cố, chẩn đoán cố cứu hộ khẩn cấp máy chủ vật lí - Đánh giá độ tin cậy, xác định khả sẵn sàng phục vụ cung cấp tài nguyên - Phát phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu mơ hình cung cấp tài ngun sử dụng cung cấp tài nguyên môi trường điện tốn đám mây Xây dựng mơ hình cung cấp tài nguyên tối ưu giải vấn đề tranh chấp, bế tắc cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo tảng không tảng phân tán không Đề xuất thuật toán cải tiến phát bế tắc thuật toán ngăn chặn cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo tảng phân tán không Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu luận án là: - Phương pháp nghiên cứu khảo sát, phân tích đánh giá nghiên cứu có từ đề xuất cách tiếp cận giải vấn đề - Nghiên cứu mô hình tối ưu cung cấp tài ngun, từ mơ hình cung cấp tài nguyên qui toán qui hoạch tuyến tính để làm giảm độ trễ gói liệu hệ thống máy chủ ảo - Phương pháp giải vấn đề dựa lý thuyết đồ thị, đồ thị cung cấp tài nguyên đồ thị có hướng - Kết đánh giá luận án dựa vào phương pháp mô phần mềm mã nguồn mở CloudSim, sử dụng ngơn ngữ Java để lập trình thuật tốn - Các kết kiểm chứng công bố tạp chí, hội nghị có phản biện độc lập Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Các kết nghiên cứu luận án có ý nghĩa khoa học thực tiễn thể sau: - Luận án giải vấn đề ngăn chặn bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo tảng không tảng phân tán không vấn đề thời sự, có ý nghĩa khoa học thực tiễn - Luận án đề xuất thuật toán cải tiến song song phát bế tắc cung cấp tài nguyên máy chủ ảo phân tán khơng có giá trị khoa học tính ứng dụng cao mang lại hiệu đáp ứng nhanh chóng cho người dùng tiết kiệm thời gian chi phí - Luận án đề xuất thuật tốn ngăn chặn bế tắc theo mơ hình cung cấp tài ngun M VM-out-of-1 PM mơ hình cung cấp tài ngun M VM-outof-N PM có tính khoa học tính ứng dụng cao Cấu trúc luận án Luận án bao gồm: Phần mở đầu, nội dung gồm ba chương phần kết luận Chương 1: trình bày tổng quan phịng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo Nội dung cụ thể chương bao gồm: khái niệm hệ thống máy chủ ảo, tổng quan cơng trình nghiên cứu ứng với phương pháp cung cấp tài nguyên nay, tóm tắt hướng tiếp cận khác cho việc nghiên cứu cung cấp tài ngun Tiếp đến, trình bày khái niệm tính chất bế tắc, phát bế tắc, phòng tránh bế tắc, ngăn chặn bế tắc hệ điều hành, hệ thống phân tán v.v Cuối chương đưa đánh giá cơng trình nghiên cứu đề xuất hướng tiếp cận thực luận án Chương 2: trình bày mơ hình cung cấp tài ngun phân tán giải toán bế tắc hệ thống phân tán máy chủ ảo không Dựa mơ hình cung cấp tài ngun tổng qt hệ phân tán P-out-of-Q, luận án đưa mơ hình cung cấp tài ngun M VM-out-of-1 PM, mơ hình M VMout-of-N PM VM máy ảo PM máy vật lí mơ hình cung cấp tài ngun khơng Trong chương, mơ hình tốn cung cấp tài nguyên tối ưu dựa tiếp cận tối ưu tài nguyên thời gian tránh lặp vòng trình bày Chương 3: trình bày đề xuất, thuật toán cải tiến song song phát bế tắc (PDDA) cung cấp tài nguyên máy chủ ảo không nhất, thuật tốn ngăn chặn bế tắc mơ hình cung cấp tài nguyên đề xuất chương phân tích đánh giá kết mơ Các kết luận án báo cáo thảo luận hội nghị, hội thảo khoa học; đánh số tham chiếu theo quy cách (1) -> (9) (trang 105 tới 106) Trong kết công bố (5), (6), (7), (8) đánh số theo Scopus hai kết (5), (7) cập nhật kỷ yếu (ISI ) Các tài liệu tham khảo luận án đánh số tham chiếu theo quy cách [xyz] nêu trang 107 - 114 Chương TỔNG QUAN VỀ PHÒNG CHỐNG BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO 1.1 HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO VÀ NHỮNG ĐẶC TRƯNG CƠ BẢN 1.1.1 Khái niệm hệ thống máy chủ ảo Hệ thống tính tốn phân tán có thay đổi từ mơ hình máy tính lớn đến mơ hình máy khách - chủ Ngày nay, người sử dụng khai thác ứng dụng điện toán với tài nguyên tính tốn liệu đặt mơi trường đám mây Dịch vụ sở hạ tầng điện toán đám mây cung cấp tài nguyên máy chủ ảo, thiết lập dựa trung tâm liệu DC Trung tâm liệu xây dựng từ hay nhiều máy chủ vật lý phân tán Khi đó, mạng viễn thơng giữ vai trị phương tiện trao đổi thông tin, phương tiện chia sẻ tài nguyên, mơi trường để chương trình truy cập liệu từ xa thông tin thông báo Nhiệm vụ mạng viễn thơng truyền thơng tin nhanh, xác, có chất lượng Xu hướng xây dựng lớp dịch vụ hạ tầng có tính vượt trội khả mở rộng linh hoạt, khả phục hồi an ninh tránh tắc nghẽn mạng Phương pháp cung cấp tài ngun sử dụng cơng nghệ ảo hóa, cho phép tập hợp khai thác nguồn tài nguyên vật lí cách linh hoạt Máy chủ ảo, ngày trở nên phổ biến kể từ VMware GSX Server mắt [60] Các máy chủ ảo thiết lập thông qua lớp hạ tầng dịch vụ, điều khiển hypervisor Hypervisor phần mềm chịu trách nhiệm chạy nhiều máy ảo, thực việc liên lạc trực tiếp với tảng phần cứng vật lí phía dưới, quản lý cung cấp tài nguyên cho máy ảo chạy hệ điều hành khác nằm Đối với máy chủ ảo, cung cấp tài nguyên từ máy chủ vật lí thành phần tài nguyên ảo phụ thuộc vào nhu cầu người sử dụng Máy chủ ảo hoạt động hồn tồn giống máy chủ vật lí truyền thống, người sử dụng tồn quyền quản trị máy chủ ảo với quyền quản trị cao nhất, đảm bảo tính bảo mật cao Có thể dùng máy chủ ảo để thiết lập máy chủ Web, máy chủ Mail máy chủ ứng dụng khác cài đặt riêng theo nhu cầu dễ dàng chia liệu, truyền liệu Các nhà cung cấp dịch vụ ISP (Internet Service Provider ) cung cấp dịch vụ máy chủ ảo, quản lí khơng gian lưu trữ, trì hoạt động, tạo thêm loại bỏ bớt khách hàng sử dụng máy chủ ảo, cơng ty hay cá nhân quản lý thư mục tập tin riêng họ Người sử dụng bổ sung tên miền, không cần thông qua nhà cung cấp dịch vụ ISP, quản lý ghi, phân tích thống kê trì hoạt động, thay đổi mật Ngồi ra, người sử dụng máy chủ ảo khơng cần quản lý khía cạnh phần cứng máy chủ, họ phải trả chi trả phí thuê dịch vụ phí đường truyền Internet Hệ thống máy chủ ảo mơi trường điện tốn đám mây đời dựa tảng hệ thống tính tốn như: tính tốn phân tán, tính tốn song song tính tốn lưới Ngồi chế chia sẻ tài ngun hệ thống phân tán, máy chủ ảo cho phép đảm bảo độ bảo mật cho máy chủ vật lí, tách biệt với vùng ảo hóa khác nhau, chạy hệ điều hành riêng hoạt động độc lập Hệ thống tính tốn kết hợp cơng nghệ máy tính với dịch vụ phát triển môi trường truyền thông Tập máy chủ ảo chạy nhiều máy chủ vật lí, sở chương trình hypervisor cung cấp chương trình dịch vụ chạy máy chủ ảo Có thể nói nhà cung cấp dịch vụ VMware hay Microsoft Virtual Server cung cấp giải pháp tin cậy thông minh quản lý tài nguyên điện toán đám mây Về bản, điện toán đám mây chia thành năm lớp riêng biệt, có tác động qua lại lẫn nhau: - Lớp máy chủ vật lý bao gồm: phần cứng, phần mềm phần hypervisor, thiết kế xây dựng đặc biệt để cung cấp dịch vụ đám mây 10 Hình 1.1 Cấu trúc tổng quát hệ thống máy chủ ảo - Lớp hạ tầng dịch vụ cung cấp hạ tầng máy tính, mơi trường ảo hóa - Lớp tảng, cung cấp tảng cho điện toán giải pháp dịch vụ, chi phối đến cấu trúc lớp hạ tầng dịch vụ “đám mây” điểm tựa cho lớp ứng dụng, cho phép ứng dụng hoạt động tảng - Lớp ứng dụng, làm nhiệm vụ phân phối phần mềm dịch vụ thông qua Internet - Lớp khách hàng, thơng qua trình duyệt web khách hàng truy cập, sử dụng ứng dụng dịch vụ điện toán đám mây 1.1.2 Các phương pháp cung cấp tài nguyên Cung cấp tài nguyên đánh giá vấn đề quan trọng nghiên cứu triển khai, khảo sát, phân tích thiết kế xây dựng hệ thống điều hành hệ tính tốn phân tán 100 clocki ← max(clocki ,n); prioi ← (csstatei = in)∨ ((csstatei = trying)∧ ((lrdi , i) < (n, j))); Nếu (ni = NPM) gửi NOTUSED(NPM) tới pi Ngược lại (ni 6= NPM) gửi NOTUSED(NPM - ni ) cho pj permdelayedi ← permdelayedi ∪ j kết thúc kiểm tra } Khi nhận thông điệp cho phép (i,j) từ pj thực hiện: { N P Mi ← N P Mi \ j; Khi thơng điệp NOTUSED(x) nhận từ tiến trình pi thực usedbyi [j]← usedbyi [j]−x; Kiểm tra điều kiện nếu((csstatei = trying)∧(usedbyi [j] = 0)∧(notsenttoi [j]) Thì gửi yêu cầu REQUEST(lrdi ,i) tới pj senttoi [j] ← true; usedbyi [j] ← NPM; Kết thúc kiểm tra điều kiện } } 3.4.3 Kiểm chứng thuật toán Mỗi lần lặp thuật tốn cho phép giảm kích thước ma trận Do đó, phải max(m,n) bước lặp để phát bế tắc Các yêu cầu cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây mơ tả thơng qua thẻ dịch vụ điện toán đám mây (t) đầu vào cho phân cụm (cluster) Thẻ dịch vụ đám mây tương ứng với vector (uk ) hàm mục tiêu công thức (3.1) Giá trị cv tâm cụm dịch vụ điện tốn đám mây, tính tốn khoảng cách Euclide, công thức (3.1) Trong thực nghiệm liệu mẫu yêu cầu dịch vụ điện toán đám mây ghép thành nhóm Bảng 3.7 biểu thị giá trị thuộc tính yêu cầu cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây Hình 3.12 có thẻ thuộc tính từ T1 đến T10 101 Bảng 3.7 Thống kê liệu sau gộp nhóm Thuộc tính Task CSP 10 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 2 1 0 0 0 1 0 0 0 2 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 ID Ví dụ: Tính tốn thuộc tính nhóm |1-1|+ |1-1|+|1-1|+|1-1|+|1-1|+|2-1|+|0-1|+|0-0|+|1-0|+|0-0|=4 |1-0|+|1-0|+|1-0|+|1-0|+|1-0|+|2-0|+|0-0|+|0-1|+|1-1|+|0-1|=14 |1-0|+|1-0|+|1-0|+|1-0|+|1-0|+|2-0|+|0-0|+|0-0|+|0-0|+|1-0|=13 Rút gọn giá trị nhóm tính số (J)=8.6 Đây nhóm tối ưu Phân loại nhóm theo giá trị sau: Group1: 1,2,3,7 Group2: 8,9,10 Group3: 4,5,6 Các giá trị tài nguyên yêu cầu tương ứng với vecter uk hàm mục tiêu công thức (3.1) Giá trị trung tâm cvi điều chỉnh, có thay đổi thành viên nhóm Q trình phân cụm dựa vào hàm mục tiêu J dẫn tới trạng thái hội tụ Sau phân nhóm, nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây giao cho nhóm cụ thể trường hợp A, B, C Dựa đó, nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây thiết lập nhóm ảo, theo dịch vụ nhóm đáp ứng yêu cầu cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây 102 Hình 3.13 Tính tốn phân loại nhóm sau phân tách theo nhóm phù hợp 3.4.4 Phân tích kết mơ Dựa kết trình bày phần 3.4.3, thực nghiệm phương pháp cung cấp tài nguyên dựa vào phân nhóm tối ưu theo người dùng cải tiến thuật toán PDDA cài đặt CloudSim [18] [44] [61] Việc áp dụng tối ưu theo phân nhóm người dùng thuật toán phát tốt so với thuật tốn cung cấp tài ngun có trước Do kết luận tính đắn hiệu Hình 3.14 Biểu đồ đánh giá thuật tốn PDDA cải tiến tối ưu theo nhóm người dùng so sánh theo thời gian đáp ứng yêu cầu 103 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương này, luận án trình bày thuật tốn cải tiến PDDA, thuật toán cải tiến Two - Way thuật toán cung cấp tài nguyên tối ưu theo nhóm người dùng Để có sách hiệu cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo, việc sử dụng phương pháp áp dụng thuật toán phát bế tắc hướng tiếp cận lập lịch lại cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo điện toán đám mây cho phép nâng cao thời gian đáp ứng yêu cầu cung cấp tài nguyên ảo hóa tránh cố xung đột Thông qua kết đạt thực nghiệm thấy tính hiệu với hướng tiếp cận nghiên cứu đề xuất thuật toán phát tài nguyên bế tắc hệ thống máy chủ ảo phân tán không Với giải pháp này, làm tăng độ tin cậy người sử dụng thuê máy chủ ảo trung tâm liệu Người sử dụng thay đổi tảng hạ tầng giữ hiệu định Trong trình nghiên cứu, thấy nhiều vấn đề cần giải cho phép xây dựng hệ thống cung cấp tài nguyên tối ưu an toàn giữ trạng thái cân tải trung tâm liệu, nâng cao độ tin cậy trung tâm, tiết kiệm nguồn tài nguyên trung tâm liệu 104 KẾT LUẬN Luận án nghiên cứu giải pháp phòng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo đạt kết chủ yếu sau: Cải tiến mơ hình tính tốn tối ưu liên quan tới cung cấp tài nguyên Đó mơ hình tối ưu dựa chế lặp vịng (RTT), mơ hình xếp theo nhóm người dùng mơ hình tối ưu tài ngun từ giải pháp thu hồi tài nguyên cung cấp cho tiến trình Xây dựng thuật tốn cung cấp tài nguyên hiệu quả, dựa cải tiến thuật toán phát bế tắc Đưa thuật toán cải tiến cung cấp tài nguyên lớp hạ tầng IaaS tảng phân tán không Dựa cải tiến thuật toán song song phát bế tắc (PDDA) Đưa thuật toán cải tiến cung cấp tài nguyên lớp hạ tầng IaaS tảng phân tán không Dựa cải tiến thuật tốn tìm kiếm hai chiều (Two Way) Đưa đánh giá so sánh thuật toán (PDDA), thuật toán cải tiến (PDDA) thuật toán cải tiến (Two Way) cung cấp tài nguyên lớp hạ tầng IaaS tảng phân tán không Trên sở kết đạt được, luận án đề xuất số hướng mở sau: Nghiên cứu mở rộng thuật toán Kshemkalyani-Singhal cho toán phân tán tài nguyên không đồng Nghiên cứu mở rộng mơ hình cung cấp tài ngun phân tán cho hệ thống máy chủ ảo Đồng thời, tiếp tục nghiên cứu mở rộng phương pháp mô thực nghiệm 105 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ Nguyễn Hà Huy Cường (2012) Nghiên cứu giải pháp kỹ thuật ngăn chặn bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện Hàn Lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, 50(3E), pp 1324-1331 Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn, Nguyễn Thanh Thủy (2013) Ứng dụng thuật toán Kshemkalyani-Singhal phát bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo, Hội nghị Quốc gia lần thứ VI Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Huế, 20 – 21/6/2013, NXB Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Hà Nội, pp 602-608 Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn (2013) Một sách hiệu cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc công nghệ thông tin Truyền thông”, Đà Nẵng, 14-15 tháng 11 năm 2013, NXB Khoa Học Tự Nhiên Kỹ Thuật, Hà Nội, pp 186-192 Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn (2014) Kỹ thuật cung cấp tài nguyên cho lớp hạ tầng IaaS, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng, 7(80), pp 103-106 Ha Huy Cuong Nguyen, Van Son Le, Thanh Thuy Nguyen (2014) Algorithmic approach to deadlock detection for resource allocation in heterogeneous platforms,Proceedings of 2014 International Conference on Smart Computing, 3-5 November, HongKong, China, IEEE Computer Society Press, pp 97-103 Ha Huy Cuong Nguyen, Dac Nhuong Le,Van Son Le, Thanh Thuy Nguyen (2015) A new technical solution for resources allocation in heterogenenous distributed plaforms, Proceedings of 2015 The Sixth International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technolo- 106 gies(ICADIWT2015), 10-12 Feb 2015, Macau, China, IOS Press, Volume 275, Issue 2, pp 184-194 Ha Huy Cuong Nguyen, Hung Vi Dang, Nguyen Minh Nhat Pham,Van Son Le, Thanh Thuy Nguyen (2015) Deadlock detection for resources allocation in heterogenenous distributed plaforms, Proceedings of 2015 Advances in Intelligent Systems and Computing, June 2015, Bangkok, Thailand, Spinger, Volume 361, Issue 2, pp 285-295 Ha Huy Cuong Nguyen (2016) Deadlock prevention for resource allocation in heterogeneous distributed platforms, Proceedings of 2016 7th International Conference on Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT2016), 29-31 March 2016, Macau, China, IOS Press, Volume 282, pp 40-49 Ha Huy Cuong Nguyen, Van Son Le, Thanh Thuy Nguyen (2016) Deadlock Prevention for Resource Allocation in model nVM-out-of-1PM, Proceedings of 2016 3th National Foundation for Science and Technology Development Conference on Information and Computer Science (NICS) , 14-16 September 2016, The University of Da Nang, Viet Nam, IEEE Computer Society Press, pp 247- 252 107 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt [1] Lê Văn Sơn (2002), Hệ tin học phân tán, Sách tham khảo, NXB Đại học Quốc Gia, Hồ Chí Minh [2] Nguyễn Văn Huân, Phạm Việt Bình (2010), Giáo trình Hệ sở liệu phân tán suy diễn, Lý thuyết thực hành,Giáo trình tham khảo, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [3] Phạm Thế Quế (2010), Giáo trình Cơ sở liệu phân tán, Giáo trình tham khảo, NXB Thơng tin Truyền thông, Hà Nội Tiếng Anh [4] Addis, B., Ardagna, D., Panicucci, B (2010) Autonomic Management of Cloud Service Centers with Availability Guarantees In Proceedings of the 3th International Conference on Cloud Computing(CLOUD), 5-10 July 2010, Miami, FL, pp 220 - 227 [5] Ajay D Kshemkalyani, Mukesh Singhal (1999) A One-Phase Algorithm to Detect Distributed Deadlocks in Replicated Databases International journal IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 11(6), pp 880-895 [6] Ajay D Kshemkalyani, Mukesh Singhal (2008) Distributed Computing Principles, Algorithms, and Systems Cambridge University Press, UK [7] Anand Tumma, M.Laxman (2014) Allocation of Resources Dynamically Using Virtual Machines for Cloud Computing Services International journal of Computer Science and Mobile Applications, 2(9), pp 51-56 108 [8] Andreas Berl, Erol Gelenbe, Marco Di Girolamo, Giovanni Giuliani, Hermann De Meer, Minh Quan Dang, Kostas Pentikousis (2010) Energyefficient cloud computing The Computer Journal, 53(7), pp 1045-1051 [9] Baomin Xua, Chunyan Zhaob, Enzhao Hua, Bin Huc (2011) Job scheduling algorithm based on Berger model in cloud environment International journal of Advances in Engineering Software, 42(7), pp 419-425 [10] Borja Sotomayor Basilio (2010) Provisioning computational resources using virtual machines and leases Computer Science,The University of Chicago [11] Belik, F (2002) An efficient deadlock avoidance technique International journal IEEE Transactions on Computers, 39(7), pp 882-888 [12] Bing Wei, Chuang Lin and Xiangzhen Kong (2011) Dependability Modeling and Analysis for the Virtual Data Center of Cloud Computing In Proceedings of the 13th International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC) Banff, AB, IEEE, pp 784-789 [13] Borja Sotomayor, Rubén S Montero, Ignacio M Llorente, Ian Foster (2009) Virtual infrastructure management in private and hybrid clouds International journal IEEE of Internet Computing, 13(5), pp 14-22 [14] Bouyoucef, K., Limam-Bedhiaf, I., Cherkaoui, O (2010) Optimal allocation approach of virtual servers in cloud computing In Proceedings of the 6th International Conference on Next Generation Internet Networks(NGI), 2-4 June 2010, Paris, IEEE, pp 1-6 [15] Bracha, G., Toueg, S (1987) A distributed algorithm for generalized deadlock detection International journal of Distributed Computing, 2, pp 127138 [16] The Asia Cloud Computing Association’s Cloud Readiness Index 2016 [17] Cho, H., Kumar, T.K, and Wysk, R.A.(1995) Graph-Theoretic Deadlock Detection and Resolution for Flexible Manufacturing Systems.,” Interna- 109 tional journal of IEEE Transactions on Robotics and Automation, 11, pp 413–421 [18] CloudSim: Calheiros Rodrigo N., Rajiv Ranjan, Anton Beloglazov, César A F De Rose, and Rajkumar Buyya(2011) A toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms International journal of Distributed Computing, 41(1), pp 23-50 [19] Daji Ergu, Gang Kou, Yi Peng, Yong Shi, Yu Shi (2013) The analytic hierarchy process: task scheduling and resource allocation in cloud computing environment The Journal of Supercomputing, 64(3), pp 835-848 [20] Fumio Machida, Dong Seong Kim, Kishor S Trivedi (2013) Modeling and analysis of software rejuvenation in a server virtualized system with live VM migration International Journal of Performance Evaluation, 16(3), pp 212230 [21] Garg, S.K., Yeo, C.S., Anandasivam, A., Buyya, R (2011) Environment conscious scheduling of HPC applications on distributed cloud oriented data centers International journal of Parallel and Distributed Computing(JPDC), 71(6), pp 732-749 [22] Gligor V , Shattuck S (1980) Environment conscious scheduling of HPC applications on distributed cloud oriented data centers International journal of IEEE Transactions on Software Engineering, SE6(5), pp 435 - 440 [23] Greg N Frederickson (1987) Fast algorithms for shortest paths in planar graphs with applications SIAM Journal on Computing, 16(6), pp 10041022 [24] Ho G S., Ramamoorthy C V (1982) Protocols for deadlock detection in distributed database systems, International Journal IEEE Transactions on Software Engineering, 8(6), pp 554-557 110 [25] A Nico Habermann (1976) Introduction to Operation Systems Design, Science Research Associates [26] Jeff Chase, Laura Grit, David Irwin, Varun Marupadi, Piyush Shivam, Aydan Yumerefendi, Jeannie Albrecht (2007), Harnessing virtual machine resource control for job management, In Proceedings of the 1th International Conference on System level Virtualization for High Performance Computing (HPCVirt2007), pp 1–8 [27] Jiwei Huang, Chuang Lin, Xiangzhen Kong, Bing Wei, and Xuemin (Sherman) Shen (2014), Modeling and analysis of dependability attributes for services computing systems International Journal of IEEE Transactions on Services Computing (TSC), 7(4), pp 599–613 [28] Knapp,E (1987) Deadlock detection in distributed database systems International Journal of ACM Computing Surveys, 19(4), pp 303-327 [29] Krivokapi N , Kemper A , and Gudes E (1999) Deadlock detection in distributed database systems: a new algorithm and a comparative performance analysis The VLDB Journal 8(2), pp 79-100 [30] Lamport,L (1978) Time, Clocks, and the ordering of events in a distributed systems.International Journal of ACM Communications , 21(7), pp 558565 [31] Gunho Lee (2012) Resource allocation and scheduling in heterogeneous cloud environments Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California at Berkeley, Doctor of Philosophy [32] Lee J J and Mooney V (2005) An O(min(m,n)) parallel deadlock detection algorithm International Journal of ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems, July 2005 10(3), pp 573-586 [33] Lee J J and Xiang Xiao (2008) A parallel deadlock detection algorithm 111 with O(1) overall run-time complexity International Journal of IEEE Computer Architecture Letters 7(2), pp 45-48 [34] Leon S Lasdon (1970) Optimization theory for large systems Macmillan Co., New York, US [35] Mark Stillwell, Frederic Vivien, Henri Casanova (2012) Virtual Machine Resource Allocation for Service Hosting on Heterogeneous Distributed Platforms Proceedings of the 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium(IPDPS ’12),Washington, DC, USA, IEEE Computer Society pp 786-797 [36] Megha,T., Deepak, G (2012) Efficient method for Deadlock Detection and avoidance using two way search Computer science and engineering department,Tharpar university, Master of Engineering [37] Menase D.E and Muntz R (1979) Locking and deadlock detection in distributed databases.International Journal of IEEE transaction on software engineering.SE5(3), pp 195-202 [38] Misra J and Chandy K M (1982) A distributed graph algorithm: knot detection International Journal of ACM Transactions on Programming Language Systems 4(4), pp 678-686 [39] Mitchell D P and Merritt M J (1984) A distributed algorithm for deadlock detection and resolution In Proceedings of the ACM Symposium on Principles of Distributed Computing pp 282-284 [40] Nurmi, D , Wolski, R.,Grzegorczyk, C., Obertelli, G (2009) The Eucalyptus Open Source Cloud Computing System Proceedings of the 9th IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid(CCGRID ’09), 18-21 May 2009 pp 124-131 [41] Obermarck R (1982) Distributed deadlock detection algorithm Interna- 112 tional Journal of ACM Transactions on Database Systems, 7(2), pp 187208 [42] Octavio J , Gutierrez-Garcia, Kwang Mong Sim (2012) A family of heuristics for agent based elastic Cloud bag of tasks concurrent scheduling International Journal of Future Generation Computer Systems pp 1-18 [43] Qiang Li, Qinfen Hao, Limin Xiao, Zhoujun Li (2009) Adaptive management of virtualized resources in Cloud Computing using feedback control Proceedings of the 1th Information Science and Engineering (ICISE), 26-28 Dec 2009, Nanjing, IEEE pp 99-102 [44] Rodrigo N Calheiros, Rajiv Ranjan, Anton Beloglazov, Cesar AF De Rose, Rajkumar Buyya(2011) CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms International Journal of Software: Practice and Experience 41(1), pp 23-50 [45] M Stillwell, D Schanzenbach, F Vivien, H Casanova, (2010) Resource Allocation Algorithms for Virtualized Service Hosting Platforms International Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), 70(9), pp 962–974 [46] Tsafrir, D., Etsion, Y.,Feitelson, D.G (2007) Backfilling Using System Generated Predictions Rather than User Runtime Estimates International Journal of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 18(6), pp 789 - 803 [47] Vouk, M.A (2008) Cloud computing: Issues, research and implementations In Proceedings of the 30th International Conference on Information Technology Interfaces(ITI), 23-26 June 2008, pp 31-40 [48] Walsh, W.E.,Tesauro, G.,Kephart, J.O Das R (2004) Utility functions in autonomic systems Proceedings International Conference on Autonomic Computing, 17-18 May 2004, pp 70-77 113 [49] Warneke, D., Kao, O (2011) Exploiting dynamic resource allocation for efficient parallel data processing in the cloud International Journal of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 22(6), pp 985-997 [50] Wu, L., Garg, S.K., Buyya, R (2011) SLA-based resource allocation for a software as a service provider in cloud computing environments Proceedings of the 11th IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid 2011), 23–26 May 2011, Los Angeles, USA , pp 195-204 [51] Xiaoming Nan, Yifeng He, Ling Guan (2012) Optimal allocation of virtual machines for cloud based multimedia applications Proceedings of the 14th IEEE Multimedia Signal Processing (MMSP), 17-19 Sept 2012, Banff, AB, IEEE pp 175-180 [52] Xing, K.Y, Hu, B.S, Chen, H.X (1996) Deadlock Avoidance Policy for PetriNet Modeling of Flexible Manufacturing Systems with Shared Resources International Journal of IEEE Transactions on Automatic Control 41(2), pp 289–295 [53] Yazir, Y.O., Matthews, C., Farahbod, R., Neville, S (2010) Dynamic resource allocation in Computing Clouds using distributed multiple criteria decision analysis Proceedings of the 3th Cloud Computing (CLOUD), 5-10 July 2010, Miami FL,IEEE pp 91-98 [54] Ying Song, Yuzhong Sun, Weisong Shi (2013) A two tiered on demand resource allocation mechanism for VM-based data centers International Journal of IEEE Transactions on services computing 6(1), pp 116-129 [55] Zhen Xiao, Weijia Song, Qi Chen (2013) Dynamic resource allocation using virtual machines for cloud computing environment International Journal of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 24(6), pp 11071117 [56] https://aws.amazon.com/ec2/ 114 [57] http://www8.hp.com/us/en/cloud/helion-eucalyptus-overview.html [58] http://www.nimbusproject.org/ [59] http://opennebula.org/ [60] https://www.vmware.com/support/pubs/ [61] https://www.cloudbus.org/cloudsim/ [62] https://sourceforge.net/projects/lpsolve/ ... mơ hình cung cấp tài nguyên phân tán giải toán bế tắc hệ thống phân tán máy chủ ảo khơng Dựa mơ hình cung cấp tài nguyên tổng quát hệ phân tán P-out-of-Q, luận án đưa mơ hình cung cấp tài ngun... phân tán - Đưa khung lý thuyết tương đối hoàn chỉnh cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo không - Giải tốn phát hiện, phịng chống bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy. .. chủ ảo không điện toán đám mây 39 Chương MƠ HÌNH CUNG CẤP TÀI NGUN PHÂN TÁN GIẢI QUYẾT BẾ TẮC CHO HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO KHÔNG THUẦN NHẤT Mơ hình cung cấp tài ngun cho hệ thống máy chủ ảo phân tán