Nghiên cứu kỹ thuật cân bằng tải trong điện toán đám mây

1-i B GIO DC V O TO TRNG I HC QUC T HNG BNG - Vế VN KHANG Tờn ti lun vn: NGHIấN CU K THUT CN BNG TI TRONG IN TON M MY Chuyờn ngnh : Khoa hc mỏy tớnh Mó s chuyờn ngnh : 60 48 01 LUN VN THC S KHOA HC MY TNH NGI HNG DN KHOA HC TS NGUYN HNG SN TP.H CH MINH NM 2014 1-ii CHUN Y CA HI NG BO V LUN VN Lun ta : Nghiờn Cu K Thut Cõn Bng Ti Trong in Toỏn ỏm Mõy c Vo Vn Khang thc hin v np nhm tho mt cỏc yờu cu tt nghip Thc s ngnh Khoa Hc Mỏy Tớnh Ch tch Hi ng Ging viờn hng dn GS.TSKH HONG VN KIM TS NGUYN HNG SN C Võn Hiu Trng Trng i Hc Trng Khoa Cụng Ngh Thụng Tin Quc Tờ Hụng Bng Hc Vin Bu Chớnh Vin Thụng C S TP.HCM Ngy 22 thỏng 09 nm 2014 Ngy 22 thỏng 09 nm 2014 Ngy bo v lun vn, Tp.HCM, Ngy 24 thỏng 08 nm 2014 Vin o To Sau i Hc i Lí LCH C NHN Tụi tờn l: Vo Vn Khang Sinh ngy: 1982 Ni Sinh: Long An Tt nghip THPT ti Trng THPT Vnh Hng Long An, nm 2000 Quỏ trỡnh cụng tỏc: T nm 2004 ờn 2006 lm vic ti Trng dy ngh ITEE Tp.HCM T nm 2006 ờn lm vic ti Trng Trung Cõp u Vit Tp.HCM a ch liờn lc : 331/38/37F Phan Huy Ich, P14, Q.Go Võp, Tp.HCM in thoi : 0907.306.863 0963.038.079 Email : khangvo@auviet.edu.vn ii LI CAM OAN Tụi cam oan rng lun ny : Nghiờn Cu K Thut Cõn Bng Ti Trong in Toỏn ỏm Mõy l bi nghiờn cu ca chớnh tụi Ngoi tr nhng ti liu tham kho c trớch dn lun ny, tụi cam oan rng ton phn hay nhng phn nh ca lun ny cha tng c cụng b hay c s dng nhn bng cõp nhng ni khỏc Khụng cú sn phm nghiờn cu no ca ngi khỏc c s dng lun ny m khụng c trớch dn theo ỳng quy nh Lun ny cha bao gi c np nhn bõt k bng cõp no ti cỏc trng i hc hoc c s o to khỏc Tp.HCM, ngy 08 thỏng 07 nm 2014 Tỏc gi lun Vo Vn Khang iii LI CM N Trong sut quỏ trỡnh hc tp, nghiờn cu v thc hin ti lun thc s, ngoi nhng c gng v n lc ca bn thõn, tụi ó nhn c s hng dn, giỳp quy bỏu ca quy thy cụ, cựng vi s ng viờn, khớch l v ng h ca cỏc ụng nghip, bn bố v gia ỡnh Vi long kớnh trng v biờt n sõu sc tụi xin c by t li cm n chõn thnh ti: Ban giỏm hiu, Vin o to sau i hc, ó to mi iu kin thun li giỳp tụi quỏ trỡnh hc v hon thnh lun Tụi xin chõn thnh cm n tiờn s Nguyn Hụng Sn, ngi thy kớnh mờn ó hờt long giỳp , dy bo, ng viờn v to mi iu kin thun li cho tụi sut quỏ trỡnh hc v hon thnh lun tt nghip Tụi xin gi li tri õn ờn thy, i vi nhng iu m thy ó dnh cho tụi sut thi gian qua Tụi xin chõn thnh biờt n ton th quy thy cụ Khoa cụng ngh thụng tin, Vin o to sau i hc, Trng i hc quc tờ Hụng Bng ó tn tỡnh truyn t nhng bi hc cng nh nhng kiờn thc quy bỏu quỏ trỡnh hc v thc hin ti ny Xin chõn thnh cm n quy thy cụ hi ụng chõm lun ó cho tụi nhng úng gúp quy bỏu hon chnh lun ny Tụi xin by t long biờt n ờn lónh o Trng Trung Cõp u Vit, c bit l anh em khoa CNTT v tõt c cỏc ụng nghip ó h tr v to iu kin tt nhõt tụi hc v nghiờn cu ti mt cỏch tt nhõt Tụi xin chõn thnh cm n mi ngi gia ỡnh tụi, ó to iu kin, ng viờn khớch l tụi nhng lỳc khú khn tụi hc v thc hin ti Mc dự ó c gng hờt sc, song thi gian v kinh nghim nghiờn cu khoa hc hn chờ nờn khụng th trỏnh nhng thiờu sút Tụi rõt mong nhn c s gúp y ca quy thy cụ cựng bn bố ụng nghip kiờn thc ca mỡnh ngy mt hon thin hn Tp.Hụ Chớ Minh, thỏng nm 2014 Ngi thc hin lun Vo Vn Khang iv TOM TT in toỏn ỏm mõy l xu hng hi t ca nhiu thnh tu v nghiờn cu phỏt trin v ng dng cụng ngh mi; cỏc quan im v ng dng cụng ngh thụng tin hin trờn thờ gii Tm quan trng ca nú ó c nhõn mnh mt bỏo cỏo gn õy t trng i hc Berkeley: in toỏn ỏm mõy, giõc m lõu ca mỏy tớnh nh l mt tin ớch cú kh nng chuyn i mt phn ln ngnh cụng nghip cụng ngh thụng tin, lm mm thm hõp dn hn nh mt dch v [16] Mt k thut gúp phn quan trng giỳp in toỏn ỏm mõy c trin khai thnh cụng ú l cõn bng ti Nú gii quyờt c cỏc võn v chiờn lc phõn b, s tn dng ti nguyờn tớnh toỏn mt cỏch cú hiu qu Khi núi ờn cõn bng ti ngi ta thng ngh ờn lm thờ no phõn phi lng cụng vic gia cỏc nỳt tớnh toỏn sau cho cụng bng, ớt gõy s lóng phớ v tn dng ti nguyờn hiu qu nhõt Trong mụ hỡnh in toỏn ỏm mõy, thnh phn Broker chu trỏch nhim trung gian m phỏn gia nh cung cõp SaaS v nh cung cõp dch v ỏm mõy Nú i din cho nh cung cõp SaaS tỡm kiờm nh cung cõp dch v ỏm mõy phự hp v m nhim m phỏn trc tuyờn cõp phỏt nguụn ti nguyờn hay dch v cú th ỏp ng yờu cu QoS ca ng dng Vi vai tro iu phi, Broker thc hin cỏc chiờn lc cõn bng ti phõn phi yờu cu x ly ca ngi dựng ờn nguụn ti nguyờn tớnh toỏn sau cho cú hiu qu nhõt Nhm nghiờn cu cỏc k thut cõn bng ti ang c ỏp dng hin in toỏn ỏm mõy, lun s thc hin cỏc thut toỏn cõn bng ti ti thnh phn Broker Mun lm c iu ny cn mt mụi trng cú th mụ hỡnh v mụ phng y cỏc thnh phn ca in toỏn ỏm mõy nh l Datacenter, mỏy o, Broker v cỏc chớnh sỏch cung cõp nguụn ti nguyờn vt qua thỏch thc ú tỏc gi nghiờn cu mụi trng mụ hỡnh v mụ phng in toỏn ỏm mõy CloudSim thc nghim Da trờn kờt qu t c tỏc gi s phõn tớch, ỏnh giỏ hiu qu ca cỏc thut toỏn cõn bng ti hin nay; ụng thi phỏt hin hn chờ t ú cú nhng xuõt thut toỏn cõn bng ti ci tiờn v ABSTRACT Cloud computing is the convergence of several trends achievements in research, development and application of new technologies; views on the application of information technology in the world today Its importance was highlighted in a recent report from the University of Berkeley: "Cloud computing, long-held dream of the computer as a utility capable of converting a large part industry information technology, soften even more attractive as a service "[16] An important contribution to the technical help of cloud computing is that success is implementing load balancing It solves the problem of allocation strategies, the advantage of the computing resources efficiently When thinking about load balancing people often think how to distribute the workload among the compute nodes after the fair, cause less waste and make the most efficient use of resources In the cloud model, Broker component responsible mediated negotiations between SaaS vendors and cloud service providers It represents SaaS providers looking for cloud service providers and undertake appropriate online negotiation to allocate resources or services can meet the QoS requirements of the application With a coordinating role, Broker perform load balancing strategy for distributed processing requirements of users to calculate the following resources for the most effective In order to study the load-balancing techniques are being applied today in cloud computing, this Thesis will perform load balancing algorithms in Broker components To achieve this requires an environment that can model and simulate the full range of components of cloud computing as Datacenter, VM, Broker and provide policy resources To overcome that challenge study author and environmental simulation model cloud CloudSim to experiment Based on the results the author will analyze and evaluate the effectiveness of the load balancing algorithm present; simultaneous detection thereby limiting the proposed load balancing algorithm improvements vi MC LC TRANG PH BèA Lí LCH C NHN i LI CAM OAN ii LI CM N iii TOM TT iv ABSTRACT v MC LC vi DANH SCH HèNH V ix DANH SCH BNG xi DANH MC CC THUT NG, CH VIT TT xiii CHNG 1: GII THIU 1.1 Ly chn ti 1.2 Cụng trỡnh nghiờn cu gn õy v cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 1.2.1 Ci thin thi gian ỏp ng: 1.2.2 Võn tiờu th nng lng 1.2.3 Võn di trỳ mỏy o 1.3 Mc tiờu lun 1.4 T chc lun CHNG 2: CN BNG TI TRONG IN TON M MY 2.1 Tng quan v in toỏn ỏm mõy 2.2 Tng quan v cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 2.2.1 Gii thiu k thut cõn bng ti 2.2.2 Mc ớch cõn bng ti 2.2.3 Cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 2.2.4 o lng cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 10 2.3 Cỏc thut toỏn cõn bng ti ang c ng dng hin 11 2.3.1 Cõn bng ti tnh 13 2.3.2 Cõn bng ti ng 14 vii 2.3.3 Võn cõn bng ti ng 15 2.4 So sỏnh gia k thut cõn bng tnh v cõn bng ti ng[11] 16 2.4.1 Bn chõt 16 2.4.2 Liờn quan phớ tn 16 2.4.3 Tn dng ti nguyờn 17 2.4.4 Thrashing hay tiờn trỡnh Dumping 17 2.4.5 Trng thỏi Woggling 17 2.4.6 Kh nng tiờn oỏn 18 2.4.7 Kh nng thớch ng 18 2.4.8 tin cy 18 2.4.9 Thi gian ỏp ng 18 2.4.10 Kh nng n nh 18 2.4.11 Liờn quan s phc 19 2.4.12 Chi phớ phỏt trin 19 2.5 Kờt lun 20 CHNG 3: CC THUT TON CN BNG TI TIấU BIU 21 3.1 Cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 21 3.2 Thut toỏn Round-Robin 22 3.3 Thut toỏn Weighted Round-Robin 22 3.4 Thut toỏn Active Monitoring Load Balancer 23 3.4.1 Mụ t thut toỏn [7],[24] 23 3.4.2 Thut toỏn 23 3.4.3 ỏnh giỏ 24 CHNG 4: D XUT THUT TON CN BNG TI CI TIN 25 4.1 Gii thiu 25 4.2 Mụ hỡnh cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 29 4.3 xuõt thut toỏn ci tiờn 30 4.3.1 í tng ci tiờn 30 4.3.2 Phõn tớch h thng 30 4.3.3 C s tớnh toỏn cho gii thut ci tiờn 35 4.3.4 Thiờt kờ thut toỏn 38 viii 4.3.5 Mụ phng v ỏnh giỏ thut toỏn ci tiờn 40 4.4 Kờt lun: 68 CHNG 5: KT LUN V KIN NGH 69 DANH MC TI LIU THAM KHO 70 PH LC 73 GII THIU V TH VIN Mễ PHNG CLOUDSIM 73 Gii thiu 73 Mụi trng mụ hỡnh mụ phng CloudSim 73 2.1 Nhng thun li vic nghiờn cu CloudSim 73 2.2.Mụ hỡnh húa ỏm mõy 74 2.3.Thiờt kờ v thc hin ca CloudSim 75 2.4.Framework loi CloudSim 78 2.5.Giao tiờp gia cỏc thc th 80 67 Bng 4.16 Bng so sỏnh kt qu thc nghim v thi gian x lý trung bỡnh gia bn chớnh sỏch lp lch THI GIAN X Lí TRUNG BèNH Spaceshare-Spaceshare 376.36 Timeshare- Spaceshare 373.28 Spaceshare -Timeshare 356.21 Timeshare- Timeshare 356.21 Hỡnh 4.15 Biu so sỏnh thi gian x lý trung bỡnh gia bn chớnh sỏch lp lch 68 4.4 Kt lun: Mt thut toỏn mi ci tiờn c xuõt t thut toỏn Active Monitoring Load Balancer c thc hin h thng khụng ụng nhõt v thc nghim mụi trng mụ phng in toỏn ỏm mõy dựng ngụn ng Java v th vin CloudSim Cỏc mỏy o c gỏn s lng nng lc x ly sn cú khỏc nhau, kớch thc cỏc yờu cu x ly l khỏc Theo kờt qu thc nghim thut toỏn ci tiờn l tt hn so vi thut toỏn Active Monitoring Load Balancer Nờu chn mỏy cõp phỏt ti mi thi im tựy theo ti v cụng suõt x ly ca mỏy o, sau cho thi gian x ly yờu cu sp trỡnh l nh nhõt Khi ú cỏc tham s hiu nng ca ỏm mõy nh thi gian ỏp ng trung bỡnh, thi gian x ly trung bỡnh d liu ca thut toỏn ci tiờn hiu qu hn T biu ụ 4.16 v 4.13 cho ta thõy thi gian ỏp ng v thi gian x ly trung bỡnh ng vi bn chớnh sỏch lp lch ca thut toỏn ci tiờn thỡ hai chớnh sỏch lp lch Spaceshare-Timeshare v Timeshare-Timeshare cú thi gian ỏp ng tt nhõt, kờ ờn l chớnh sỏch lp lch Timeshare-Spaceshare v cui cựng l chớnh sỏch lp lch Spaceshare-Spaceshare 69 CHNG 5: KT LUN V KIN NGH Quỏ trỡnh nghiờn cu thc hin lun Nghiờn cu k thut cõn bng ti in toỏn ỏm mõy, lun trung nghiờn cu cỏc k thut cõn bng ti in toỏn ỏm mõy hin nay, trờn c s ú ó phõn tớch, ỏnh giỏ v cú xuõt thut toỏn ci tiờn da trờn mụi trng mụ phng, kờt qu ó hon thnh c cỏc mc tiờu sau: 1) Nghiờn cu tng quỏt v k thut cõn bng ti in toỏn ỏm mõy 2) Nghiờn cu hng tiờp cn mi v in toỏn ỏm mõy thụng qua mụi trng mụ hỡnh mụ phng in toỏn ỏm mõy s dng b th vin CloudSim ci t v th nghim cỏc chớnh sỏch cõn bng ti hin Da trờn kờt qu thu c tỡm im hn chờ ca cỏc thut toỏn cõn bng ti hin ti c th l thut toỏn Active Monitoring Load Balancer, v t ú xuõt thut toỏn ci tiờn 3) Kờt qu t c l thut toỏn xuõt ci tiờn ỏp ng c mc tiờu ci thin hiu nng in toỏn ỏm mõy nh l cú thi gian ỏp ng v thi gian x ly d liu nhanh hn so vi thut toỏn Active Monitoring Load Balancer 4) Thut toỏn ny hon ton cú th ng dng vo thc tờ thay thờ thut toỏn Active Monitoring Load Balancer Hn ch lun vn: - Lun mi thc hin cõn bng ti ti mt data center - Cha c ng dng vo mụi trng thc tờ Kin ngh hng nghiờn cu tip theo: - Thc hin vic cõn bng ti trờn nhiu data center liờn kờt vi - a thut toỏn cõn bng ti ny ỏp dng vo mụi trng thc tờ 70 DANH MC TI LIU THAM KHO [1] Ajith Singh N, M Hemalatha, An Approach on Semi- Distributed Load Balancing Algorithm for Cloud Computing System, International Journal of Computer Applications (0975 8887) Volume 56 No.12, October 2012 [2] BalazsGerofi, Hajime Fujita and Yutaka Ishikawa (2010), An Efficient Process Live Migration Mechanism for Load Balanced Distributed Virtual Environments, 2010 IEEE International Conference on Cluster Computing, $26.00 978-0-7695-4220-1/10 â 2010 IEEE DOI 10.1109/CLUSTER.2010.25 [3] CloudSim 3.0 API (Application Programming Interface), The Cloud Computing and Distributed Systems(CLOUDS) Laboratory, The University of Melbourne , available: http://www.cloudbus.org/cloudsim/doc/api/index.html [4] D.T Pham, A Ghanbarzadeh, E Koỗ, S Otri , S Rahim , M Zaidi (2006), The Bees Algorithm A Novel Tool for Complex Optimisation Problems, The 2nd International Virtual Conference on Intelligent Production Machines and Systems (IPROMS 2006) [5] Derek L Eager, Edward D Lazowska and John Zahorjan (1986), A Comparison of Receiver-Initiated and Sender-Initiated Adaptive Load Sharing *, the 1985 ACM SIGMETR1CS Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, Austin, TX, August 26-29, 1985 [6] Firas D Ahmed, Amer Al Nejam (2013), Cloud Computing: Technical Challenges and CloudSim Functionalities, International Journal of Science and Research (IJSR), India Online ISSN: 2319-7064, Volume Issue 1, January 2013 [7] JasminJames, Dr BhupendraVerma (09 Sep 2012), Efficient vm load balancing algorithm for a cloud computing environment, International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE) [8] Jean Ghanem Policies (2004), Implementation of Load Balancing in Distributed Systems, The University of New Mexico 71 [9] Jinhua Hu, JianhuaGu, Guofei Sun and Tianhai Zhao (2010), A Scheduling Strategy on Load Balancing of Virtual Machine Resources in Cloud Computing Environment, 2010 Third International Symposium on on Parallel Architectures, Algorithms and Programming [10] Kun Li, GaochaoXu, Guangyu Zhao, Yushuang Dong, Dan Wang (2011), Cloud Task scheduling based on Load Balancing Ant Colony Optimization, 2011 Sixth Annual ChinaGrid Conference [11] Md Firoj Ali, Rafiqul Zaman Khan (Vol.3, No.2, April 2012), The study on Load Balancing strategies in distributed computing system, International Journal of Computer Science & Engineering Survey (IJCSES) [12] Nidhi Jain Kansal, InderveerChana (2012), Cloud Load Balancing Techniques : A Step Towards Green Computing, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol 9, Issue 1, No 1, January 2012 [13] Prof Meenakshi Sharma, Pankaj Sharma (2012), Performance Evaluation of Adaptive Virtual Machine Load Balancing Algorithm, International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA) [14] Ram Prasad Padhy (107CS046), P Goutam Prasad Rao (107CS039) (2011), Load Balancing In Cloud Computing Systems, Department of Computer Science and Engineering National Institute of Technology, Rourkela Rourkela-769 008, Orissa, India [15] Ratan Mishra and Anant Jaiswal (Vol.3, No.2, April 2012), Ant colony Optimization: A Solution of Load balancing in Cloud, International Journal of Web & Semantic Technology (IJWesT) [16] Rodrigo N Calheiros, Rajiv Ranjan, Anton Beloglazov, Cesar A F De Rose, and RajkumarBuyya (January 2011), CloudSim: A Toolkit for Modeling and Simulation of Cloud Computing Environments and Evaluation of Resource Provisioning Algorithms, Software: Practice and Experience, Volume 41, Number 1, Pages: 23-50, ISSN: 0038-0644, Wiley Press, New York, USA 72 [17] Sandhya K V, G Raju (2011), A Dynamic Sender-initiated Load Sharing Algorithm for Cluster with Reduced Polling, 2011 International Conference on Recent Trends in Information Systems [18] Soumya Ray and Ajanta De Sarkar (2012), Execution Analysis of Load Balancing Algorithms in Cloud Computing Environment, International Journal on Cloud Computing: Services and Architecture (IJCCSA),Vol.2, No.5, October 2012 [19] Sumit Kumar Bose, Scott Brock, Ronald Skeoch, NisaruddinShaikh and ShrishaRao (2011), Optimizing Live Migration of Virtual Machines Across Wide Area Networks Using Integrated Replication and Scheduling, Systems Conference (SysCon) 2011 IEEE International [20] Y Ranjith Kumar, M MadhuPriya, K ShahuChatrapati (Vol Issue 2, February-2013), Effective Distributed Dynamic Load Balancing For The Clouds, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) [21] Yatendra Sahu, R.K Pateriy (Volume 65, No.24, March 2013), Cloud Computing Overview with Load Balancing Techniques, International Journal of Computer Applications (09758887) [22] Yi Zhao, Wenlong Huang (2009), Adaptive Distributed Load Balancing Algorithm based on Live Migration of Virtual Machines in Cloud, 2009 Fifth International Joint Conference on INC, IMS and IDC, pp: 6/09 [23] Yiqiu FANG, Daohong TANG and Junwei GE (2012), Energy-aware Schedule Strategy Based on Dynamic Migration of Virtual Machines in Cloud Computing, Journal of Computational Information Systems 8: 10 (2012) 4201-4208 Available at http://www.Jofcis.com [24] Soumya Ranjan Jena, Zulfikhar Ahmad (2013), Response Time Minimization of Different Load Balancing Algorithms in Cloud Computing Environment, International Journal of Computer Applications (0975 8887), Volume 69, No.17, May 2013 73 PH LC GII THIU V TH VIN Mễ PHNG CLOUDSIM Gii thiu CloudSim [16], l b th vin toolkit nú h tr mụ hỡnh húa h thng in toỏn ỏm mõy, cỏc thnh phn h thng nh l: Trung tõm mụi gii hay Broker, Trung tõm d liu, mỏy o, cỏc chớnh sỏch cung cõp nguụn ti nguyờn v cỏc chớnh sỏch qun ly cỏc thnh phn khỏc ca h thng Cỏc thnh phn ny cú th t cựng vi giỳp ngi dựng cú th ỏnh giỏ cỏc chiờn lc mi vic s dng ỏm mõy nh cỏc chớnh sỏch, thut toỏn lp lch, ỏnh x v chớnh sỏch cõn bng ti, Nú cú th dựng ỏnh giỏ hiu qu ca chiờn lc v phớ, li nhun tng tc thi gian thc thi ng dng, nú cng h tr ỏnh giỏ cỏc chớnh sỏch IT xanh Cỏc lp th vin m CloudSim cung cõp t ú cỏc chớnh sỏch mi cú th m rng hoc thay thờ phc v cho mc ớch nghiờn cu nh mt xõy dng sn sng s dng Cloudsim l mt b mụ phng, vỡ thờ nú khụng chy vi bõt k k thut phn mm no S mụ phng cú th nh ngha l chy mt mụ hỡnh ca mt phn mm mt mụ hỡnh phn cng Tõt c v mụ hỡnh, chi tiờt k thut c th u c tru tng Mụi trng mụ hỡnh mụ phng CloudSim 2.1 Nhng thun li vic nghiờn cu CloudSim Cú nhiu khú khn phi i mt vi vic kim tra v th nghim cỏc võn in toỏn ỏm mõy Chng hn nh nhu cu v tiờt kim nng lng cho cụng ngh thụng tin, nhu cu v tiờt kim thi gian v th nghim, ỏnh giỏ cỏc thut toỏn, cỏc ng dng v cỏc chớnh sỏch trc a mụi trng ỏm mõy thc Mt nhng cỏch tiờp cn phự hp lm cho tõt c nhng khú khn trờn tr nờn d dng l cụng c mụ hỡnh v mụ phng CloudSim Cụng c ny cú th m rng kim tra cỏc gi thuyờt v cỏc th nghim Cỏc i tng ca cụng c mụ phng ny cung cõp mt framework cú th m rng cho phộp mụ hỡnh, mụ phng, v th nghim c s h tng in toỏn ỏm mõy v cỏc dch v ng dng chy trờn ú Bng cỏch s dng CloudSim, bõt k nh nghiờn cu hay t chc quan tõm cú th trung vo cỏc võn c th v mun nhn c gii phỏp cho nú, m khụng 74 cn ng nhp vo c s h tng v dch v mc thõp Nờu khụng cú cụng c ny phi da trờn nhng ỏnh giỏ khụng chớnh xỏc hay cỏch tiờp cn da trờn phng phỏp th sai, v cỏch tiờp cn ny cú th dn ờn s thc hin dch v khụng hiu qu [6] Cú nhiu thun li ca vic s dng CloudSim kim tra hiu suõt ban u nh: (1) Hiu qu thi gian: mõt rõt ớt cụng sc v thi gian thc hin cỏc ng dng da trờn ỏm mõy (2) Linh hot: cỏc nh phỏt trin cú th d dng mụ hỡnh v kim tra hiu suõt ca cỏc ng dng v dch v ca h cỏc mụi trng khụng ụng nhõt nh l Microsoft Azure, Amazon EC2 2.2 Mụ hỡnh húa ỏm mõy Mụ hỡnh IaaS ca in toỏn ỏm mõy cú th mụ phng bng cỏch m rng thc th Datacenter Thc th Datacenter qun ly mt s lng thc th Host Cỏc Host c gỏn cho mt hoc nhiu mỏy o da trờn chớnh sỏch phõn b mỏy o c nh ngha bi nh cung cõp dch v ỏm mõy õy, chớnh sỏch mỏy o viờt tt ca cỏc chớnh sỏch kim soỏt hot ng liờn quan ti vong i mỏy o nh l: s cung cõp ca mt host ti mt mỏy o, to mỏy o, hy mỏy o v di trỳ mỏy o Tng t, mt hoc nhiu dch v ng dng cú th c cung cõp mt trng hp mỏy o c lp Trong bi cnh ca Cloudsim, mt thc th l mt th hin ca mt thnh phn Mt thnh phn Cloudsim cú th l mt lp hoc cỏc lp i din mt mụ hỡnh Cloudsim chng hn nh Datacenter hay Host Mt Datacenter cú th qun ly mt vi Host, cỏc host ny s qun ly cỏc mỏy o sut vong i ca chỳng Host l mt thnh phn Cloudsim i in mt mỏy ch tớnh toỏn vt ly ỏm mõy Nú c gỏn mt kh nng x ly, c cõu hỡnh trc th hin bng triu ch th trờn giõy gi l MIPS, b nh, lu tr, v mt chớnh sỏch cung cõp phõn b cỏc core x ly ti cỏc mỏy o Thnh phn Host thc hin giao din h tr mụ hỡnh v mụ phng cỏc nỳt n core v a core Phõn b mỏy o l mt tiờn trỡnh to mt trng hp c th mỏy o trờn cỏc Host phự hp vi c tớnh nh lu tr, b nh, cỏc cõu hỡnh nh mụi trng phn mm v cỏc yờu cu nh khu vc sn sng ca nh cung cõp SaaS Khi mt dch v ng dng c nh ngha v mụ hỡnh, nú c gỏn ti mt hoc nhiu mỏy o ó c to trc thụng qua mt chớnh sỏch phõn b dch v c th Phõn b cỏc mỏy o ng dng c th ti cỏc Host trung tõm d liu da trờn ỏm 75 mõy l nhim v ca mt thnh phn iu khin phõn b mỏy o c gi l VmAllocationPolicy Thnh phn ny trỡnh by mt s phng thc tựy chnh h tr cho nh nghiờn cu v nh phỏt trin vic thc hin cỏc chớnh sỏch mi da trờn mc tiờu ti u húa bao gụm ngi dựng, h thng v c hai Mc nh, VmAllocationPolicy thc hin mt chớnh sỏch n gin phõn b cỏc mỏy o ti cỏc Host trờn c s ờn trc phc v trc Yờu cu phn cng nh s lng core x ly, b nh, lu tr hỡnh thnh mt c s cho vic cung cõp Cỏc chớnh sỏch khỏc, bao gụm cỏc chớnh sỏch c th hin bi nh cung cõp ỏm mõy cng cú th d dng c mụ hỡnh v mụ phng Cloudsim Tuy nhiờn, chớnh sỏch c s dng bi nh cung cõp ỏm mõy chung nh Amazon EC2, Microsoft Azure l khụng sn sng cụng b, v ú mt phiờn bn ca cỏc thut toỏn ny c thc hin trc ú khụng c cung cõp vi Cloudsim i vi mi thnh phn Host cng to mt thnh phn lp lch mỏy o cú th thc hin chớnh sỏch time-shared hoc space-shared phõn b core cho cỏc mỏy o Nh phỏt trin ng dng v nh nghiờn cu cú th m rng thnh phn lp lch mỏy o thc nghim vi chớnh sỏch phõn b tựy chnh Tham s cõu hỡnh phn cng v phn mm liờn quan ti mỏy o c nh ngha lp mỏy o Hin ti, nú h tr mụ hỡnh ca cỏc cõu hỡnh mỏy o c cung cõp bi cỏc nh cung cõp ỏm mõy nh l Amazon, EC2 2.3 Thit k v thc hin ca CloudSim Tng th cỏc lp thiờt kờ s ụ cho CloudSim c trỡnh by hỡnh PL1 BwProvisioner: õy l mt lp tru tng mụ hỡnh chớnh sỏch cung cõp bng thụng cho mỏy o Vai tro chớnh ca thnh phn ny l m nhim phõn b bng thụng mng ti mt cỏc mỏy o tranh chõp c trin khai khp cỏc datacenter Nh nghiờn cu v nh phỏt trin h thng ỏm mõy cú th m rng lp ny bng chớnh sỏch riờng ca h phn ỏnh nhu cu ng dng Lp BwProvisioningSimple cho phộp mt mỏy o t trc cng nhiu bng thụng yờu cu Tuy nhiờn, iu ny b hn chờ bi tng bng thụng ca Host Cloudlet: Lp ny mụ hỡnh dch v ng dng da trờn ỏm mõy nh l phõn phỏt ni dung, mng xó hi, v quy trỡnh lm vic doanh nghip CloudSim t chc 76 dn xờp s phc ca mt ng dng theo cỏc yờu cu tớnh toỏn ca nú Mi dch v ng dng cú mt chiu di ch th c gỏn trc v d liu truyn, c trc v sau np, m nú cn m nhim sut chu k sng ca nú Lp ny cng c m rng h tr mụ hỡnh cụng vic khỏc v cỏc s liu thnh phn cho ng dng nh l cỏc giao dch ng dng hng i tng CloudletScheduler: Lp ny c m rng thc hin cỏc chớnh sỏch khỏc xỏc nh chia s nguụn lc x ly gia cỏc Cloudlets mt mỏy o Nh mụ t trc ú, hai loi chớnh sỏch cung cõp c a l space-shared c trỡnh by lp CloudetSchedulerSpaceShared v time-shared th hin lp CloudletSchedulerTimeShared Datacenter: Lp ny mụ hỡnh dch v mc loi c s h tng c cung cõp bi nh cung cõp ỏm mõy nh Amazon, Azure, App Engine Nú úng gúi mt cỏc host tớnh toỏn, cỏc host ny cú th l ụng nhõt hoc khụng ụng nhõt v cõu hỡnh phn cng nh b nh, cores, cụng suõt v lu tr Hn na, mi thnh phn Datacenter to mt thnh phn cung cõp ng dng tng quỏt, thc hin mt chớnh sỏch phõn b bng thụng, b nh, dung lng lu tr ti cỏc host v mỏy o DatacenterBroker hay CloudBroker: Lp ny mụ hỡnh mt nh mụi gii, nú chu trỏch nhim l trung gian m phỏn gia nh cung cõp SaaS v cỏc nh cung cõp ỏm mõy, m phỏn iu khin bi yờu cu QoS Nh mụi gii gi l Broker, hot ng i din cho nh cung cõp SaaS Nú phỏt hin nhng nh cung cõp dch v ỏm mõy phự hp bng cỏch yờu cu dch v thụng tin ỏm mõy v m nhim m phỏn trc tuyờn phõn b cỏc dch v hay nguụn ti nguyờn cú th ỏp ng yờu cu QoS ca ng dng Nh nguyờn cu v nh phỏt trin h thng phi m rng lp ny ỏnh giỏ v kim tra chớnh sỏch mụi gii tựy chnh Khỏc bit gia Broker v CloudCoordinator l CloudCoordinator i din cho khỏch hng, cỏc quyờt nh ca thnh phn ny c thc hin tng thc o hiu suõt liờn quan ti khỏch hng Trong cỏc hot ng ca Broker thay mt cho trung tõm d liu, tc l nú s c gng ti a hiu suõt tng th ca trung tõm d liu, m khụng cn xem xột nhu cu ca khỏch hng c th 77 DatacenterCharacteristics: Lp ny cha thụng tin cõu hỡnh c im ca cỏc nguụn ti nguyờn datacenter Hỡnh PL1: S thit k lp CloudSim [16] Host: Lp ny mụ hỡnh mt nguụn ti nguyờn vt ly nh mt mỏy ch tớnh toỏn hoc mỏy ch lu tr Nú úng gúi nhng thụng tin quan trng nh l s lng b nh v lu tr, mt danh sỏch core v loi core x ly, i din cho mt mỏy tớnh a loi, mt chớnh sỏch phõn b chia s sc mnh x ly gia cỏc mỏy o v chớnh sỏch cung cõp b nh v bng thụng cho cỏc mỏy o RamProvisioner: lp tru tng ny i din cho mt chớnh sỏch cõp phỏt b nh RAM ti cỏc mỏy o S thc thi v trin khai mỏy o trờn mt host ch kh thi nờu thnh phn RamProvisioner xỏc nhn host cú yờu cu s lng b nh t RamProvisionerSimple khụng bt buc bõt k s gii hn v s lng b nh m mt mỏy o cú th yờu cu Tuy nhiờn, nờu yờu cu vt quỏ kh nng b nh sn cú ú nú n gin l t chi Vm: lp ny mụ hỡnh mt mỏy o c qun ly v lu gi bi mt thnh phn host ỏm mõy Mi thnh phn mỏy o cú th truy xuõt ti mt thnh phn lu tr c im theo sau liờn quan ti mt mỏy o nh b nh truy cp, b x ly, 78 kớch thc lu tr, v chớnh sỏch cung cõp ni b mỏy o c m rng t mt thnh phn tru tng gi l CloudletScheduler VmmAllocationPolicy: lp tru tng ny i din cho mt chớnh sỏch cung cõp m b giỏm sỏt mỏy o s dng phõn b cỏc mỏy o ti cỏc host Chc nng chớnh ca VmmAllocationPolicy l la chn host sn sng mt datacenter ỏp ng c b nh, lu tr, v yờu cu sn sng trin khai mỏy o VmScheduler: lp tru tng ny c thc hin bi mt thnh phn Host, thnh phn ny mụ hỡnh cỏc chớnh sỏch space-shared, time-shared, cn thiờt phõn b core x ly ti cỏc mỏy o Cỏc chc nng chớnh ca lp ny cú th d dng c ghi ố cung cõp cỏc chớnh sỏch chia s b x ly ng dng c th 2.4 Framework loi CloudSim CloudSim: l lp chớnh chu trỏch nhim qun ly cỏc hng i s kin v iu khin tng bc tun t thc thi ca cỏc s kin mụ phng Mi s kin c to bi thc th CloudSim thi gian chy c lu tr hng i s kin tng lai Cỏc s kin ny c sp xờp bi tham s thi gian ca chỳng v c chốn vo hng i Kờ tiờp, cỏc s kin ny c lp lch trờn mi bc mụ phng v c lõy t hng i s kin tng lai v chuyn ti hng i s kin trỡ hoón Tiờp theo sau, mt phng thc x ly s kin c gi cho mi thc th chn cỏc s kin t hng i s kin trỡ hoón v thc hin hnh ng thớch hp S t chc nh vy cho phộp qun ly linh hot mụ phng v cung cõp kh nng mnh m sau õy: (1) Dng hay gi hot ng ca thc th (2) Chuyn ng cnh ca thc th gia cỏc trng thỏi khỏc nhau, chng hn t i ti hot ng Tm dng hoc khụi phc li quỏ trỡnh mụ phng (3) Khi to thc th mi thi gian chy (4) Hy b hoc ng li mụ phng thi gian chy DeferredQueue: thc hin hng i s kin trỡ hoón c s dng bi CloudSim FutureQueue: thc hin hng i s kin tng lai c truy xuõt bi CloudSim 79 Hỡnh PL2: S lp Framework loi CloudSim: (a) lp chớnh, (b) lp Predicates [16] CloudInformationService: mt dch v thụng tin ỏm mõy, CIS, l mt thc th ng ky nguụn ti nguyờn cú th cung cõp, lp ch mc, v kh nng phỏt hin ti nguyờn CIS h tr hai phng thc c bn u tiờn l (i) publish(), cho phộp thc th ng ky chớnh chỳng vi CIS v (ii) search(), cho phộp cỏc thc th nh CloudCoordinator v Brokers vic phỏt hin tỡnh trng v a ch liờn lc u cui ca cỏc thc th khỏc Thc th ny cng thụng bỏo ti cỏc thc th khỏc v s kờt thỳc mụ phng SimEntity: l lp tru tng i din cho mt thc th mụ phng cú th gi thụng ip ti cỏc thc th khỏc v x ly cỏc thụng ip nhn c cng nh xa thi v x ly s kin Tõt c thc th phi m rng lp ny v ghi ố ba phng thc loi ca nú: startEntity(), processEvent() v shutdownEntity() Chỳng nh ngha hnh ng to thc th, x ly cỏc s kin v hy thc th tng ng Lp SimEntity cung cõp kh nng lp lch s kin mi v gi cỏc thụng ip ti cỏc s kin khỏc, ú tr mng c tớnh theo mụ hỡnh BRITE Sau to ra, thc th t ng ng ky vi CIS Predicate: c s dng la chn cỏc s kin t hon i trỡ hoón õy l lp tru tng v phi c m rng to mt Predicate mi PredicateAny: i din cho mt Predicate phự hp vi bõt k s kin hng i s kin trỡ hoón Cú mt trng hp vớ d c th ca Predicate ny lp CloudSim, c gi l CloudSim.SIM_ANY, v ú khụng cú th hin mi cn c to PredicateFrom: lp ny i din cho mt Predicate la chn cỏc s 80 kin c loi b bi cỏc thc th c th PredicateNone: lp ny i din cho mt Predicate khụng phự hp vi bõt k s kin no hng i s kin trỡ hoón Cú mt trng hp th hin c th ca Predicate ny lp CloudSim, c gi l CloudSim.SIM_NONE, ú ngi dựng khụng cn phi to cỏc th hin mi ca lp ny PredicateNotFrom: lp ny i din cho mt Predicate la chn cỏc s kin ó khụng c gi bi cỏc thc th c th PredicateNotType: lp ny i din cho mt Predicate la chn cỏc s kin khụng phự hp vi cỏc th c th PredicateType: i din cho mt Predicate la chn cỏc s kin vi cỏc th c th CloudSimTags: lp ny cha nhng th lnh hoc s kin tnh khỏc nhau, nú xỏc nh loi hnh ng m cn phi c thc hin bi CloudSim chỳng nhn hoc gi s kin SimEvent: thc th ny i din mt s kin mụ phng c truyn qua gia hai hoc nhiu thc th SimEvent lu tr cỏc thụng tin sau v mt s kin: loi, thi gian to, thi gian m s kin s xy ra, thi gian hon thnh, thi gian m s kin s c chuyn giao ti thc th ớch ca nú, ID ca thc th nguụn v thc th ớch, th ca s kin v d liu phi c truyn qua ti thc th ớch CloudSimShutdown: õy l mt thc th i kờt thỳc tõt c ngi dựng u cui v thc th Broker, v sau ú bỏo hiu kờt thỳc mụ phng ti CIS 2.5 Giao tip gia cỏc thc th Bt u mụ phng, mi thc th Datacenter ng ky vi CIS CIS sau ú cung cõp cỏc chc nng loi ng ky thụng tin, nh l dn xờp dch v ỏnh x ngi dựng hoc Datacenterbroker yờu cu nh cung cõp ỏm mõy phự hp Tiờp theo, DataCenterBroker i din cho ngi dựng tham kho CIS nhn c danh sỏch cỏc nh cung cõp ỏm mõy cú th cung cõp dch v c s h tng phự hp vi QoS ca ng dng, phn cng v yờu cu phn mm Trong trng hp ngang hng DataCenterBroker trin khai ng dng vi ỏm mõy ngh CIS Luụng giao tiờp c mụ t t trc ờn liờn quan ti luụng c bn mt mụi trng mụ phng Mt vi thay i luụng ny cú th tựy thuc vo chớnh sỏch Vớ d, 81 thụng ip t DatacenterBroker ti DataCenter cú th yờu cu mt s xỏc nhn t cỏc b phn khỏc ca DataCenter, v vic thc thi mt hnh ng, hoc v s lng ti a cỏc mỏy o m mt ngi dựng cú th to Hỡnh PL3 di õy mụ t luụng giao tiờp gia cỏc thc th loi CloudSim Ging Viờn Hng Dn Hc Viờn Thc Hin TS.NGUYN HNG SN Vế VN KHANG Trng Khoa Cụng Ngh Thụng Tin Hc Vin Bu Chớnh Vin Thụng C S TP.HCM [...]... 2: CÂN BẰNG TẢI TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CHƯƠNG 3: CÁC THUẬT TOÁN CÂN BẰNG TẢI TIÊU BIỂU 5 CHƯƠNG 4: DỀ XUẤT THUẬT TOÁN CÂN BẰNG TẢI CẢI TIẾN CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHƯƠNG 2: Trình bày cơ sở lý thuyết tổng quan về cân bằng tải, mục tiêu của cân bằng tải trong điện toán đám mây; đo lường để đánh giá hiệu quả của kỹ thuật cân bằng tải; các thuật toán cân bằng tải và các chiến lược cân bằng. .. đám mây một cách có hiệu quả nhất là mục đích cuối cùng của điện toán đám mây muốn đạt đến [7] Ở nước ta hiện nay các công trình nghiên cứu về cân bằng tải trong điện toán đám mây cũng còn hạn chế Vì vậy, luận văn nghiên cứu kỹ thuật cân bằng tải trong điện toán đám mây sẽ đi sâu nghiên cứu các kỹ thuật cân bằng tải đang được áp dụng hiện nay; đồng thời đề xuất cải tiến một kỹ thuật cân bằng. .. nguyên điện toán đám mây một cách có hiệu quả nhất là mục đích cuối cùng của điện toán đám mây muốn đạt đến Nên tác giả chọn đề tài: nghiên cứu kỹ thuật cân bằng tải trong điện toán đám mây đi sâu nghiên cứu các kỹ thuật cân bằng tải đang được áp dụng hiện nay, đồng thời đề xuất cải tiến kỹ thuật cân bằng tải và thực hiện cho khung IaaS trong môi trường mô hình và mô phỏng điện toán đám mây CloudSim,... dụng các máy chủ để thực hiện Nhưng cân bằng tải trong điện toán đám mây khác với suy nghĩ trước đây về sự thực hiện và kiến trúc Nó được mở rộng hơn về quy mô, có thể là cân bằng giữa các Datacenter, nút tính toán lớn, cụm nút tính toán hay giữa các đám mây với nhau 2.2.4 Đo lường cân bằng tải trong điện toán đám mây Các kỹ thuật cân bằng tải trong điện toán đám mây hiện nay xem xét các tham số... nhưng không có một kỹ thuật nào là thích hợp cho tất cả các ứng dụng, các hệ thống tính toán phân tán Việc lựa chọn một kỹ thuật cân bằng tải tương ứng phụ thuộc thông số các ứng dụng cũng như các thông số phần cứng Hình 2.2 trình bày mô hình cân bằng tải trong điện toán đám mây 9 Hình 2.2 Môi trường điện toán đám mây và cân bằng tải [20] 2.2.3 Cân bằng tải trong điện toán đám mây Ngày nay, với... về cân bằng tải trong điện toán đám mây hiện nay Các kỹ thuật cân bằng tải đang được áp dụng hiện nay, chủ yếu là hai loại: phụ thuộc vào trạng thái hệ thống và phụ thuộc vào người gởi tiến trình Trong đó nhấn mạnh hai kỹ thuật cân bằng tải tĩnh và cân bằng tải động mà luận văn tập trung nghiên cứu, các tiêu chí so sánh đánh giá hiệu quả giữa hai kỹ thuật này 21 CHƯƠNG 3: CÁC THUẬT TOÁN CÂN BẰNG...ix DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 2.1 Mô hình điện toán đám mây 7 Hình 2.2 Môi trường điện toán đám mây và cân bằng tải 9 Hình 2.3 Phân loại thuật toán cân bằng tải 11 Hình 2.4 Mô hình cân bằng tải ở một nút xử lý 13 Hình 2.5 Chiến lược di trú tải trong cân bằng tải động 14 Hình 2.6 Tương tác giữa các thành phần của thuật toán cân bằng tải động 15 Hình 4.1 Ảnh hưởng các chính sách cung cấp... THUẬT TOÁN CÂN BẰNG TẢI TIÊU BIỂU 3.1 Cân bằng tải trong điện toán đám mây Vấn đề cốt lõi trong điện toán đám mây ra hiện nay là làm thế nào sử dụng các nguồn tài nguyên tính toán một cách có hiệu quả nhất và xây dựng một thuật toán cân bằng tải hiệu quả, đó là mục tiêu cuối cùng của nhà nghiên cứu và nhà phát triển công nghiệp dựa trên điện toán đám mây muốn hướng đến Cân bằng tải đảm bảo rằng... một kỹ thuật cân bằng tải nào có khả năng đáp ứng tốt được tất cả các tham số hiệu năng đám mây Ngày nay cân bằng tải trong điện toán đám mây là một thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu và nhà cung cấp dịch vụ đám mây dựa trên công nghiệp trên thế giới Việc thiết lập một thuật toán cân bằng tải hiệu quả đáp ứng được hiệu năng hệ thống và làm thế nào sử dụng nguồn tài nguyên điện toán đám. .. cụm nút Cơ chế này sẽ xem xét trạng thái cân bằng tải Vì vậy, lập lịch cần các thuật toán cân bằng tải để giải quyết vấn đề như vậy Trong thực tế, cân bằng tải ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính [20]: (1) Môi trường muốn cân bằng tải, (2) Bản chất của tải của nó, (3) Công cụ cân bằng tải sẵn có 2.2.2 Mục đích cân bằng tải Mục đích của kỹ thuật cân bằng tải là cải thiện hiệu năng của toàn bộ hệ