TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG SỐ 7(80) 2014 103 KỸ THUẬT CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO LỚP HẠ TẦNG (IAAS) TECHNICAL RESOURCES PROVISION FOR INFRASTRUCTURE Nguyễn Hà Huy Cường1, Lê Văn Sơn2 1[.]
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 7(80).2014 103 KỸ THUẬT CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO LỚP HẠ TẦNG (IAAS) TECHNICAL RESOURCES PROVISION FOR INFRASTRUCTURE Nguyễn Hà Huy Cường1, Lê Văn Sơn2 Trường Đại học Quảng Nam; Email: nguyenhahuycuong@gmail.com Trường Đại học Sư Phạm, Đại học Đà Nẵng; Email: levansupham2004@yahoo.com Tóm tắt - Bài báo nghiên cứu vấn đề tối ưu chức tiện ích điện toán đám mây, tùy thuộc vào nguồn tài nguyên giới hạn tầng tài nguyên IaaS Tối ưu cung cấp tài nguyên lớp hạ tầng vấn đề chia thành ba tốn: Thứ nhất, tốn cung cấp tài ngun điện toán đám mây: Thứ hai, vấn đề tối ưu thời gian cho việc phân bổ lại máy chủ ảo trung tâm liệu khác nhau, cuối sử dụng tối đa chất lượng cung cấp dịch vụ QoS Thuật toán đề xuất phân tích vấn đề tổng quát cung cấp tài nguyên cho máy chủ ảo lớp hạ tầng Các thí nghiệm tiến hành để kiểm tra hiệu thuật toán với việc thay đổi nhiều thông số từ môi trường nghiên cứu thực nghiệm Các thí nghiệm so sánh hiệu suất phương pháp đề xuất với thuật toán liên quan khác Abstract - In this paper, we study the problem of optimizing the utility function of the cloud, depending on the limited resources at floor IAAS resources Optimal resource providers in the infrastructure layer problems can be divided into three problems: the problem of providing cloud computing resources It is a matter of time for optimal reallocation virtual servers at different data centers, and finally the use of maximum quality of service QoS provided Algorithm proposed analyzes the general problem of providing resources for the virtual server class infrastructure The experiments were conducted to test the effectiveness of the algorithm with changing environmental parameters from experimental studies The experiments also compare the performance of the proposed method with other related algorithms Từ khóa - điện tốn đám mây; hệ phân tán; tài nguyên; lớp hạ tầng dịch vụ; hệ thống máy chủ ảo Key words - cloud computing; distributed system; resource; IaaS; virtual server system Đặt vấn đề Vào năm 50 kỉ XX nhiều nhà khoa học nổ lực để tìm giải pháp cho vấn đề “cung cấp tài nguyên” từ hệ thống máy tính mainframe bắt đầu thức dùng để chia sẻ tài nguyên cho nhiều người sử dụng Phương pháp cấp phát tài nguyên điện toán vấn đề thực tế kinh điển khoa học máy tính có nhiều nghiên cứu để đưa giải pháp tối ưu Trong cơng trình nghiên cứu Vouk [5], tác giả phân loại hệ thống điện toán đám mây phân tích việc thực quản lý tài nguyên điện toán đám mây Tác giả Srikantaiah cộng nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch yêu cầu nhiều tầng ứng dụng web hệ thống khơng đồng ảo hóa để giảm thiểu tiêu thụ lượng đáp ứng yêu cầu hiệu suất Họ đề xuất heuristic cho vấn đề đóng gói đa chiều thuật tốn giải khối lượng lớn cơng việc sau hợp khối lượng cơng việc lại [6] Trong nhóm nghiên cứu tác giả Garg đề xuất sách lập kế hoạch gần tối ưu để khai thác không đồng nhiều trung tâm liệu cho nhà cung cấp điện toán đám mây [7] Họ xem xét số yếu tố hiệu lượng (chẳng hạn chi phí lượng, tỷ lệ khí thải carbon, khối lượng công việc khai thác hiệu lượng CPU), mà thay đổi qua lại trung tâm liệu khác không phụ thuộc vào vị trí họ Nhóm tác giả Warneke thảo luận thách thức hội cho hiệu xử lý liệu song song mơi trường điện tốn đám mây đưa khung xử lý liệu để khai thác dự phòng tài nguyên động cung cấp IaaS đám mây [9] Nhóm nghiên cứu tác giả Wu cộng đề xuất thuật tốn phân bổ tài nguyên cho nhà cung cấp SaaS -những người muốn giảm thiểu chi phí sở hạ tầng [10] Trong thuật toán đề xuất họ, nhờ việc xem xét nhà cung cấp dịch vụ SaaS quản lý thay đổi động khách hàng, nhóm tác giả lập biểu đồ yêu cầu khách hàng với thông số phụ thuộc vào tùy mức độ sở hạ tầng xử lý không đồng máy ảo Các báo mà nhóm nghiên cứu chúng tơi công bố trước hội nghị tạp chí khoa học [1,2,3], có vấn đề giải pháp cung cấp tài nguyên hiệu dựa sở thuật toán phát hiện, ngăn chặn tránh bế tắc tài nguyên cung cấp hệ thống máy chủ ảo Qua việc tiếp cận nghiên cứu, phân tích so sánh đánh giá, chúng tơi nhận thấy thuật tốn phát bế tắc dựa tảng thuật toán phát bế tắc cung cấp tài nguyên hệ phân tán cịn ngun vẹn tính thời Và hướng tiếp cận nghiên cứu cải tiến dựa thuật toán tác giả nghiên cứu trước mang lại số kết đáng tin Trong báo chúng tơi đề xuất thuật tốn cung cấp tài ngun phân tán hiệu cho máy chủ ảo lớp hạ tầng IaaS Đề xuất thuật toán cung cấp tài nguyên cho hệ thống hạ tầng máy chủ ảo Hiện nay, cung cấp tài nguyên cho máy chủ ảo VS dựa vào tài nguyên máy chủ vật lý thời điểm cụ thể vấn đề mẻ Để xác định trung tâm liệu có khả phân phối tài nguyên cho máy chủ ảo VS dựa thông tin yêu cầu hợp đồng (lease), thuật tốn đề xuất tiến hành theo bước sau: Thuật toán: Cung cấp máy chủ ảo VSj từ hợp đồng (lease) môi trường cục Input: Ký hiệu P tập hợp tiến trình yêu cầu tài nguyên phần cứng gồm: Pij(cpu)*, Pij(ram)*, Pij(HDD) tới lớp hạ tầng IaaS Output: tài nguyên cung cấp cách hiệu rjcpu, rjram, rjHDD Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn 104 Bảng Bảng kí hiệu sử dụng thuật tốn Kí hiệu Ý nghĩa kí hiệu CPU yêu cầu để tạo máy ảo VSi từ xi IaaS cung cấp j * RAM yêu cầu để tạo máy ảo VSi xij ( ram ) từ IaaS cung cấp j j ( HDD )* HDD yêu cầu để tạo máy ảo VSi từ xi IaaS cung cấp j cpu ram tối đa C j , C j , Khả CPU,RAM,HDD lớp IaaS cung HDD Cj cấp j ram cpu rj , rj , Giá trị tài nguyên IaaS cung cấp j rjHDD STT j ( cpu )* Các bước thực thuật tốn sau: Bước 1: Tính tốn hiệu cung cấp tài nguyên cho máy chủ tùy theo nhu cầu khách hàng xij(cpu)*, xij(ram)*, xij(HDD) = Max{UIaaS}; Bước 2: Tính tốn lại giá trị tài ngun thời điểm t If C cpu j xij ( cpu ) , C j ram xij ( ram ) , xij ( HDD ) // Kiểm tra khả tài nguyên trung tâm cung cấp tài nguyên có lớn nhu cầu khách hàng thời ram điểm t Với C cpu khả tài nguyên lớn , C HDD j ,Cj j lớp hạ tầng Then (n) = max ,rjcpu + ( xij ( cpu ) − C cpu j ) ; i // Kiểm tra tài nguyên hiệu cung cấp cho phần cứng CPU Trong , số rjcpu ( n+1) rjram ( n+1) ta * có x 5( cpu ) i = 5GHz ; xi5( ram ) = 2560MB ; i i xi5( HDD) = 50GB Tổng yêu cầu tạo máy ảo lớn i khả tài nguyên lớp IaaS cung cấp cho j=5 có hợp đồng khác thơng báo Null Trường hợp thứ tăng lên gấp đôi khả lớp hạ tầng IaaS C cpu = 4096MB , C HDD = 8GHz , C ram = 80GB j j j Cũng trường hợp thứ CPU yêu cầu để * * tạo máy ảo xij ( cpu ) = 1GHz ; với ram xij ( ram ) = 512 MB HDD x 5( cpu ) i i xij ( HDD ) = 10GB Với j=5 ta có * = 5GHz ; xi5( ram ) = 2560MB ; i xi5( HDD) = 50GB Tổng yêu cầu tạo máy ảo không i lớn khả tài nguyên lớp IaaS cung cấp cho j=5 trường hợp giá trị tài nguyên cho thuê thời điểm t giả sử cpu = C cpu − xij ( cpu ) j =1 tương tự cho ram ; HDD C hdd j i i i xij ( ram ) = 512 MB HDD xij ( HDD ) = 10GB Với j=5 * (n) = max ,rjram + ( xij ( ram ) − C ram j ); i Thì rjHDD ( n+1) giá trị rjcpu ( n+1) ram( n+1) = 3GHz ; rj = 1536MB = 30GB Mô bàn luận kết nghiên cứu Trong báo cáo này, chúng tơi tiến hành thử nghiệm thuật tốn với kịch Các kịch thử nghiệm máy tính Intel CoreTMi3-2350M CPU(2.3 GHz, 4GB Ram) Chúng sử dụng phần mềm mô CloudSim (Cloud Simulation) Toolkit for Modeling and Simulation, phiên 3.0.3 năm 2009 trường Đại học Melbourne, Australia để thử nghiệm đánh giá Trong kịch máy ảo VM tạo với cấu sau: CPU = 1Ghz; HDD = 10GB; RAM = 512MB; // Kiểm tra tài nguyên hiệu cung cấp cho phần cứng RAM rjhdd ( n+1) (n) = max ,rjhdd + ( xij ( hdd ) − C hdd j ); i // Kiểm tra tài nguyên hiệu cung cấp cho phần cứng HDD Bước 3: Return giá trị tài nguyên cho thuê thời điểm t cho tất hợp đồng rjcpu ( n+1) ( n+1) ; rjram ; r hdd ( n+1) j Else Return câu lệnh liền kề câu lệnh gọi; Ví dụ 1: Khi có hợp đồng thuê tài nguyên để tạo máy ảo với yêu cầu tài nguyên CPU; RAM ổ cứng HDD Trường hợp thứ khả tối đa lớp IaaS là: C cpu = 4GHz , C ram = 2048MB , C HDD = 40GB j j j CPU yêu cầu để tạo máy ảo xij ( cpu ) = 1GHz ; với ram * Hình Mơ hình mạng mô máy chủ ảo Virtual Server Cloud Computing ca thử nghiệm môi trường phân tán Trong kịch thử nghiệm đầu tiên, yêu cầu tạo máy ảo trung tâm liệu với kết thu hình bên dưới: TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 7(80).2014 Trong kịch máy ảo có VM ID có tổng thời gian hồn thành 62.5s, máy ảo có VM ID có tổng thời gian hồn thành 250s Kịch thử nghiệm thứ 2, yêu cầu tạo máy ảo hai trung tâm liệu với kết thu hình bên dưới: 105 chủ ảo xa phát sinh vấn đề lưu trữ “giới hạn an tồn” định Điều lại ngăn cản việc phát giải bế tắc số trường hợp thiếu chắn máy chủ ảo xa trung tâm liệu Kết nghiên cứu hình thành phương pháp cập nhật liệu hệ thống thông tin dùng chung thông qua mạng cục phạm vi hẹp Từ ta phát triển áp dụng cho mạng Internet môi trường máy chủ ảo ĐTĐM Hiện giới trung tâm liệu sử dụng kỹ thuật máy chủ ảo ngày gia tăng nghiên cứu triển khai ứng dụng dịch vụ Điện tốn Đám mây Vì việc nghiên cứu phát triển giải thuật cung cấp tài nguyên tảng ảo hóa vấn đề cộm lên hết Trong nghiên cứu sâu nghiên cứu ứng dụng chứng minh tính xác thuật tốn Ngồi ra, chúng tơi đề xuất thêm biện pháp phòng tránh ngăn chặn bế tắc xảy TÀI LIỆU THAM KHẢO Kịch máy ảo có VM ID có tổng thời gian hồn thành 50 s, máy ảo có VM ID có tổng thời gian hoàn thành 500s Trong kịch thử nghiệm thứ 3, yêu cầu tạo máy ảo bốn trung tâm liệu với kết thu hình bên dưới: Trong kịch thứ máy ảo có VM ID có tổng thời gian hoàn thành thấp 50s, máy ảo có VM ID có tổng thời gian hoàn thành cao 500s Qua kịch thử nghiệm ta thấy trung tâm liệu trung tâm tạo máy ảo Trong ca thử nghiệm 2, sau máy ảo tạo trung tâm thứ 2, tiếp tới trung tâm thử tạo máy ảo Trong ca thử nghiệm thứ 3, trung tâm tạo 4, sau trung tâm tạo 2, trung tâm tạo Với khả có hạn máy laptop chúng tơi thử nghiệm tạo tối đa máy ảo với trung tâm liệu Kết luận Qua kết mơ phân tích đánh giá ưu, khuyết điểm thuật toán đề xuất nhận thấy vấn đề nghiên cứu sách cung cấp tài nguyên hiệu trung tâm liệu cần có thơng tin tài ngun sẵn có, để cung cấp cho hợp đồng thuê tài nguyên tạo VS Đồng thời để nhà môi giới lựa chọn trung tâm liệu phù hợp với yêu cầu tài nguyên tạo máy chủ ảo cho Thuật tốn nêu xuất phát từ sở ngun lí Đó thiếu chắn trạng thái máy [1] Lê Văn Sơn, Nguyễn Hà Huy Cường, “Giải pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên thông tin dùng chung điện toán đám mây”, Kỷ yêu hội thảo số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông, 2012, page 587 – 605 [2] Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn, Nguyễn Thanh Thủy, “ Ứng dụng thuật toán Kshemkalyani – Singhal phát bế tắc cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo”, Kỷ yếu hội thảo Fair VI, 2013, page 602 – 608 [3] Nguyễn Hà Huy Cường, “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 Cơng nghệ, Volume 50, Number 3E, 2012, page 1324 – 1331 [4] D P Mitchell and M J Merritt, “A distributed algorithm for deadlock detection and resolution,” in Proc.ACM Symposium on Principles of Distributed Computing, 1984, pp 282–284 [5] E.Knapp (1987), Deadlock Detection in Distributed Database Systems, ACM Computing Surveys, Vol.19, No pp.303-327 [6] M,Singhal.(1989), Deadlock detection in distributed systems IEEE Computer, Vol.22, pp 37–48 [7] A.D.Kshemkalyani, and M.Singhal (1999), A One-Phase Algorithm to Detect Distributed Deadlocks in Replicated Databases, IEEE Trans Knowledge and Data Eng., vol 11, No 6, pp 880-895 [8] W Voorsluys, S Garg, and R Buyya, “Provisioning spot market cloud resources to create cost-effective virtual clusters,” in Proceedings of the 11th International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP) Los Alamitos, CA, USA: IEEE Comput Soc., 2011 [9] R Buyya, R Ranjan, and R Calheiros, “Modeling and simulation of scalable cloud computing environments and the cloudsim toolkit: Challenges and opportunities,” inProceeding of the 7th International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS) Los Alamitos, CA, USA: IEEE Comput Soc., 2009, pp 1–11 [10] D Feitelson, “Parallel workloads archive,” http://www.cs.huji.ac.il/ labs/ parallel/workload [11] D Tsafrir, Y Etsion, and D G Feitelson, “Modeling User Runtime Estimates,” in In Processing of the 11th Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing (JSSPP) SpringerVerlag, 2005, pp.1–35 [12] Binildas CA, Malhar Barai, Vincenzo Caselli, Service Oriented Architecture with Java (Using SOA and Web Services to build powefull Java applications), PACKT Publishing, 2008 [13] Ian Foster, Yong Zhao, Ioan Raicu, Shiyong Lu, Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared, Grid Computing Environments Workshop, 2008 [14] Rajkumar Buyya, Chee Shin Yeo, and Srikumar Venugopal, Nguyễn Hà Huy Cường, Lê Văn Sơn 106 Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities, International Conference on High Performance Computing, 2008 [15] M Andreolini, S Casolari, M Colajani, and M Messori, “Dynamic load management of virtual machines in a cloud architectures,” in CLOUDCOMP, 2009 [16] D Prangchumpol, S Sanguansintukul, and P Tantasanaw, “Analyzing User Behavior from Server Logs for Improved Virtualization Management”,2009 [17] M Stillwell, D Schanzenbach, F Vivien, and H Casanova, “Resource allocation algorithms for virtualized service hosting platforms,”, JPDC, vol 70, no.9, pp 962-974, 2010 [18] A Kshemkalyani, M Singhak, “Deadlock Detection in Distributed systems”, in Distributed Algorithms, 2010 – 2011 (BBT nhận bài: 24/03/2014, phản biện xong: 17/04/2014) ... xij ( HDD ) // Kiểm tra khả tài nguyên trung tâm cung cấp tài nguyên có lớn nhu cầu khách hàng thời ram điểm t Với C cpu khả tài nguyên lớn , C HDD j ,Cj j lớp hạ tầng Then (n) = max ,rjcpu... từ xi IaaS cung cấp j cpu ram tối đa C j , C j , Khả CPU,RAM,HDD lớp IaaS cung HDD Cj cấp j ram cpu rj , rj , Giá trị tài nguyên IaaS cung cấp j rjHDD STT j ( cpu )* Các bước thực thuật toán... tạo máy ảo không i lớn khả tài nguyên lớp IaaS cung cấp cho j=5 trường hợp giá trị tài nguyên cho thuê thời điểm t giả sử cpu = C cpu − xij ( cpu ) j =1 tương tự cho ram ; HDD C hdd