Các cơ chế cân bằng giữa chất lượng dịch vụ và tiết kiệm năng lượng trong môi trường tính toán đám mây

MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI NÓI ĐẦU 10 TÓM TẮT LUẬN VĂN 12 ABSTRACT 13 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 14 CHƢƠNG 1: LÝ THUYẾT TỔNG QUAN 15 1.1 Tổng quan trung tâm liệu 15 1.1.1 Mô hình trung tâm liệu 15 1.1.2 Mô hình trung tâm liệu xanh 18 1.2 Lƣu lƣợng mạng trung tâm liệu 22 1.2.1 Đặc điểm chung lƣu lƣợng trung tâm liệu 22 1.3 Chất lƣợng dịch vụ (QoS) trung tâm liệu 24 1.3.1 Khái niệm chất lƣợng dịch vụ 24 1.3.2 Các tham số đặc trƣng cho QoS 24 1.4 Kết luận chƣơng 24 CHƢƠNG 2: CÔNG NGHỆ OPENFLOW VÀ CÁC CÔNG CỤ THỰC HIỆN 25 2.1 Công nghệ Openflow loại OpenFlow Switch 25 2.1.1 Công nghệ OpenFlow 25 2.1.2 Các ứng dụng công nghệ Openflow 27 2.2 NOX- Bộ điều khiển OpenFlow [7] 28 2.3 Mininet - Công cụ giả lập mạng(Network emulator) 30 2.4 Công cụ phát lƣu lƣợng D-ITG 31 2.5 Kết luận chƣơng 32 CHƢƠNG 3: TRIỂN KHAI TRONG MÔI TRƢỜNG THỬ NGHIỆM 33 3.1 Mô hình hệ thống 33 3.2 Môi trƣờng thử nghiệm 1: Mạng trung tâm liệu xây dựng từ công cụ giả lập mạng từ bên thứ ba 35 3.3 Môi trƣờng thử nghiệm : Mạng trung tâm liệu xây dựng từ công cụ tác giả tự phát triển 40 3.4 Bộ phát lƣu lƣợng 43 3.5 Bộ Tối ƣu 45 3.6 Kết luận chƣơng 47 CHƢƠNG 4: XÂY DỰNG KHỐI TỐI ƢU 48 4.1 Chức tối ƣu mô hình triển khai 48 4.2 Phƣơng pháp thực tối ƣu 49 4.2.1 Các thuật toán tối ƣu trƣớc 49 4.2.2 Quản lí thay đổi giá trị đƣờng liên kết 59 4.2.3 Thuật toán Link State Adaptive 60 4.3 Đánh giá kết sau thực tối ƣu 63 4.4 Kết luận 67 CHƢƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN TƢƠNG LAI 68 5.1 Đánh giá kết thu đƣợc từ môi trƣờng thử nghiệm thứ 68 5.1.1 Mô hình Fattree k = 69 5.1.2 Mô hình Fattree k = 75 5.2 Đánh giá kết thu đƣợc từ môi trƣờng thử nghiệm thứ hai 79 5.3 Định lý so sánh hai thuật toán TAH RA-TAH 82 5.4 Hƣớng phát triển tƣơng lai 89 KẾT LUẬN 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO 91 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn thạc sỹ Kỹ thuật nghiên cứu dƣới hƣớng dẫn khoa học PGS.TS Phạm Minh Hà PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh Các kết nghiên cứu tham khảo từ nguồn tài liệu nhƣ công trình khoa học khác đƣợc trích dẫn đầy đủ Nếu có vấn đề sai phạm quyền xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với nhà trƣờng DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ Từ viết tắt Ý nghĩa Thuật ngữ tiếng anh Agg Aggregation Tích hợp API Application Programming Interface Giao diện lập trình ứng dụng CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân phối tích lũy Core Lõi Cooling Hệ thống làm mát Distributed Internet Traffic Generator Bộ phát lƣu lƣợng Internet phân D-ITG tán IETF LSA Data center Trung tâm liệu Edge Biên Fat-Tree Mô hình béo Fat-tree Formal Model Tên thuật toán tối ƣu Hierarchical Load Balancing Cân tải phân cấp Internet Engineering Task Force Tổ chức chuẩn hóa mở Intenet Link Đƣờng liên kết Link State Adaptive Thích ứng trạng thái đƣờng liên kết Lognormal Một dạng phân bố mạng trung tâm liệu MAC Điều khiển truy nhập đƣờng Media Access Control truyền OpenFlow Một công nghệ mạng mở mới, cho phép triển khai thiết bị mạng Optimizer Bộ tối ƣu Power control Điều khiển công suất QoS Quality of Service Chất lƣợng dịch vụ RA-TAH Rate Adaptive - Topology Aware Nhận thức đồ hình thích ứng Heuristic động Là kết hợp thuật toán Topology-Aware Heuristic (TAH) thuật toán Link State Adaptive (LSA) SSL Sercure Sockets Layer Lớp socket bảo mật TAH Topology aware Heuristic Heuristic nhận thức đồ hình Testbed Môi trƣờng thử nghiệm Traffic generator Bộ phát lƣu lƣợng Virtual Machines Máy ảo VMs DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Phân bố tiến trình đến loại trung tâm liệu 23 Bảng 2.1: Đặc trƣng D-ITG 32 Bảng 3.1: Đặc điểm trung tâm liệu vừa nhỏ 43 Bảng 4.1: Công suất tiêu thụ switch [20] 64 Bảng 4.2: Các giả thiết lƣợng tiêu thụ 65 Bảng 5.1: cấu hình chạy mô nhƣ sau 69 Bảng 5.2: Cho thấy PLR trung bình hệ thống với mức dự phòng khác mô hình lƣu lƣợng 74 Bảng 5.3: Số lƣợng thiết bị mạng k thay đổi 81 Bảng 5.4: Bảng so sánh phần trăm lƣợng tiết kiệm đƣợc chƣaáp dụng thuật toán LSA sau áp dụng thuật toán LSA 82 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Kiến trúc tầng điển hình mạng trung tâm liệu 16 Hình 1.2: Kiến trúc 2N đặc trƣng mạng trung tâm liệu 17 Hình 1.3: Lƣợng CO2 từ thành phần ICT[4] 18 Hình 1.4: Các thành phần tiêu thụ lƣợng trung tâm liệu[4] 19 Hình 1.5: Kiến trúc Fat-Tree cho mạng trung tâm liệu với toàn link 1G 21 Hình 2.1: OpenFlow switch[6] 26 Hình 2.2: Mạng OpenFlow switch với điều khiển mạng NOX [7] 29 Hình 3.1: Sơ đồ khối mô hình Elastic Tree 33 Hình 3.2: Mô hình xây dựng môi trƣờng thử nghiệm 35 Hình 3.3: Kiến trúc vật lý thực tế môi trƣờng thử nghiệm [1] 38 Hình 3.4: Kiến trúc mạng trung tâm liệu môi trƣờng thử nghiệm 39 Hình 3.5: Modul dùng để thực đo đạc độ sử dụng mạng mức độ tiết kiệm lƣợng 41 Hình 3.6: Sơ đồ thuật toán xử lí modul tính toán khảo sát mối liên hệ độ sử dụng mạng mức độ tiết kiệm lƣợng 42 Hình 3.7: Near Traffic – Lƣu lƣợng chảy qua switch biên 44 Hình 3.8: Middle Traffic- Lƣu lƣợng chảy pod 44 Hình 3.9: Far Traffic- lƣu lƣợng chảy qua pod với 45 Hình 3.10: Biểu đồ thể thời gian tính toán tối ƣu đồ hình thuật toán [1] 47 Hình 4.1: Hình vẽ mô tả giải pháp tiết kiệm lƣợng trung tâm liệu 49 Hình 4.2: Mô hình lƣu lƣợng ví dụ 57 Hình 4.3: Đồ hình tối ƣu với với mô hình lƣu lƣợng ví dụ 58 Hình 4.4: Mô hình lƣu lƣợng ví dụ 58 Hình 4.5: Đồ hình tối ƣu với với mô hình lƣu lƣợng ví dụ 59 Hình 4.6: Sơ đồ mối quan hệ tối ƣu định tuyến, điều khiển công suất 61 Hình 4.7: Sơ đồ khối tối ƣu 62 Hình 4.8: Sơ đồ thể thành phần Link State Adaptive 63 Hình 5.1: Giao diện hệ thống giả lập trung tâm liệu 68 Hình 5.2: Mô hình Fat-tree với hệ số đặc trƣng K = 70 Hình 5.3: Mức công suất tiêu thụ phát near traffic (k=4) 70 Hình 5.4: Mức công suất tiêu thụ phát middle traffic (k=4) 71 Hình 5.5: Mức công suất tiêu thụ phát far traffic (k=4) 72 Hình 5.6: Mức công suất tiêu thụ phát mix traffic (k=4) 72 Hình 5.7: Mối quan hệ công suất tiêu thụ trƣờng hợp near traffic, middle traffic, far traffic mix traffic (k=4) 73 Hình 5.8: PLR trung bình hệ thống với mức dự phòng khác mô hình lƣu lƣợng ( Fat-tree K =4 ) 74 Hình 5.9: Mô hình Fat-tree với hệ số đặc trƣng k=8 75 Hình 5.10: Mức công suất tiêu thụ phát near traffic (k=8) 75 Hình 5.11: Mức công suất tiêu thụ phát middle traffic (k=8) 76 Hình 5.12: Mức công suất tiêu thụ phát far traffic (k=8) 77 Hình 5.13: Mức công suất tiêu thụ phát mix traffic (k=8) 77 Hình 5.14: Mối quan hệ công suất tiêu thụ trƣờng hợp near traffic, middle traffic, far traffic mix traffic (k=8) 78 Hình 5.15: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = 79 Hình 5.16: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = 80 Hình 5.17: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = 60 80 Hình 5.18: Phần trăm lƣợng tiết kiệm dùng thuật toán RA-TAH TAH trƣờng hợp MST 84 Hình 5.19: Phần trăm lƣợng tiết kiệm dùng thuật toán RA-TAH TAH trƣờng hợpmô hình fully meshed 88 Hình 5.20: Hình so sánh độ trễ dùng RA-TAH full Fat-Tree topology (mix traffic) 89 LỜI NÓI ĐẦU Cùng với bùng nổ ứng dụng công nghệ thông tin Internet đời công nghệ điện toán đám mây, nhu cầu trao đổi thông tin ngày gia tăng Để đáp ứng đƣợc nhu cầu lƣu lƣợng thông tin khổng lồ đó, hệ thống trung tâm liệu phải mở rộng, đổi quy mô nhƣ kích thƣớc Có thể dẫn chứng tập đoàn lớn nhƣ Google, Microsoft, Facebook…đang phải trì hàng chục trung tâm liệu phân bố khắp giới với hàng trăm ngàn server Nhƣ hệ tất yếu, lƣợng lƣợng tiêu thụ trung tâm liệu gia tăng chóng mặt.Việc giảm lƣợng tiêu thụ trung tâm liệu mang lại lợi ích cho cảnhà đầu tƣ lẫn ngƣời dùng với chi phí dịch vụ giảm, giảm lƣợng tiêu thụ mang lợi ích to lớn cho môi trƣờng với tác dụng giảm lƣợng khí thải CO2 Nhiều giải pháp đƣợc đƣa để cải thiện hiệu hoạt động thiết bị nhằm tiết kiệm lƣợng tiêu thụ thiết bị Ý tƣởng thực xuất phát từ thực tế tất thiết bị mạng phải chạy 24/24 để sẵn sàng đáp ứng nhu cầu lƣu lƣợng mức đỉnh nhƣng lƣu lƣợng trung tâm liệu thay đổi liên tục theo thời gian hầu hết thời điểm lƣu lƣợng thực tế thấp nhiều so với mức đỉnh này, lƣợng lƣợng lớn bị lãng phí Khai thác tính chất này, tác giả thấy lƣợng tiêu thụ trung tâm liệu đƣợc tiết kiệm đáng kể linh động điều chỉnh số lƣợng thiết bị mạng thay đổi mức tốc độ cho đƣờng liên kết theo nhu cầu lƣu lƣợng Tuy nhi n, vấn đề tối ƣu lƣợng tiêu thụ mạng song hành với việc đảm bảo độ tin cậy chất lƣợng dịch vụ QoS hệ thống Việc điều khiển tắt/bật Switch phải thích hợp để đảm bảo thông số packet loss, delay, jitter hệ thống không mức cho ph p dịch vụ Sau thời gian miệt mài nghiên cứu, tác giả hoàn thành luận văn với đề tài: “Các chế cân chất lƣợng dịch vụ tiết kiệm lƣợng môi trƣờng tính toán đám mây” Nội dung đề tài đƣa giải pháp để vừa tối ƣu đƣợc lƣợng tiêu thụ mạng, vừa đảm bảo đƣợc chất lƣợng dịch vụ Từ thực triển khai kiểm thử mô hình hệ thống trung tâm liệu để đƣa giải pháp tối ƣu để áp dụng vào thực tiễn 10 5.2 Đánh giá kết thu đƣợc từ môi trƣờng thử nghiệm thứ hai Với công cụ tác giả tự phát triển, kịch đo đạc đƣợc thực tăng dần độ sử dụng mạng từ 0% tăng đến 100%, mức tăng dần 10% độ sử dụng mạng Ứng với mức tác giả thực đo nhiều lần Từ lần đo thu đƣợc giá trị phần trăm tiết kiệm thu đƣợc Cứ đo đạc nhƣ tác giả thu đƣợc bảng số liệu đƣa kết hình vẽ nhƣ dƣới Tiếp theo kết đo đƣợc sử dụng modul tính toán khảo sát mối liên hệ độ sử dụng mạng mức độ tiết kiệm lƣợng: 50 45 PERCENT ENERGY SAVINGS 40 35 30 Near Traffic 25 Middle Traffic 20 Far Traffic 15 Mix Traffic 10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 U% Hình 5.15: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = Nhìn vào hình 5.15, ta thấy độ sử dụng mạng cao đồng nghĩa với việc lƣợng tiêu tốn hay nói cách khác khả tiết kiệm k m Khi ta đo đạc nhiều lần thấy vùng phân bố độ sử dụng mạng ứng với phần trăm tiết kiệm lƣợng Trên hình ta thấy dao động dạng mix traffic cao nhất, sau đến dạng far traffic dạng middle traffic, cuối dạng near traffic Với khả tiết kiệm mô hình Fat-tree K = 45%, dạng near tạo nên đƣờng thẳng tuyến tính 79 50% PERCENT ENERGY SAVINGS 45% 40% 35% 30% Near Traffic 25% Middle Traffic 20% Far Traffic Mix Traffic 15% 10% 5% 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 U% Hình 5.16: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = PERCENT ENERGY SAVINGS 70% 60% 50% Near Traffic 40% Middle Traffic 30% Far Traffic Mix Traffic 20% 10% 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 U% Hình 5.17: Mô tả mối tƣơng quan phần trăm độ sử dụng mạng phần trăm tiết kiệm lƣợng với mô hình Fat-tree K = 60 80 Từ hình 5.16 5.17, ta thấy độ sử dụng mạng tăng mức độ tiêu tốn lƣợng tăng hay phần trăm tiết kiệm lƣợng giảm Khi áp dụng thuật toán TAH với hệ số đặc trừng K=60 phần trăm tiết kiệm lên tới 68.1%, giá trị cao Khả tiết kiệm cao thƣờng rơi vào vùng có độ sử dụng mạng dƣới 60% Độ sử dụng mạng từ 60% trở lên khả tiết kiệm mạng k m nhiều Từ ta thấy hƣớng là, đo đạc tìm quy luật vùng phân bố lƣợng tiết kiệm đƣợc độ sử dụng mạng Từ nhu cầu hay độ sử dụng mạng mà ta đoán biết lúc sử dụng thuật toán thay thực chạy thuật toán tính toán tối ƣu theo chu kì nhƣ tr n Nếu thực đƣợc nhƣ biện pháp để đảm bảo chất lƣợng dịch vụ trƣờng hợp có thay đổi lƣu lƣợng đột ngột Sau bảng tổng hợp số switch, số đƣờng liên kết, số server mô hình Fattree tăng dần tham số đặc trƣng k Từ bảng ta đánh giá đƣợc mức độ quy mô tăng dần tham số k Bảng 5.3: Số lƣợng thiết bị mạng k thay đổi k=4 k=6 k=8 k=60 Số switch 20 45 80 4500 Số Server 16 54 128 54000 Số link 48 162 384 162000 Tiếp theo bảng so sánh phần trăm lƣợng tiết kiệm đƣợc chƣa áp dụng thuật toán LSA sau áp dụng thuật toán LSA Sự chênh lệch không nhiều biện pháp khả quan Với mô hình lớn khả tiết kiệm đƣợc áp dụng thêm thuật toán LSA tăng 81 Bảng 5.4: Bảng so sánh phần trăm lƣợng tiết kiệm đƣợc chƣaáp dụng thuật toán LSA sau áp dụng thuật toán LSA Mô hình Fattree với tham số K=4 K=6 K=8 K=60 68.1% đặc trƣng K Khi chƣa áp dụng LSA (TAH) 35% 44% 48.75% Khi áp dụng LSA (RA-TAH) 35.95% 45.59% 50.09% Nhƣ hệ thống có tối ƣu có thêm LSA tiết kiệm đƣợc nhiều lƣợng so với không kết hợp Khi trung tâm liệu mở rộng lƣợng tiết kiệm nhiều Điều chứng tỏ khả hiệu thuật toán tiềm ứng dụng sau mô hình 5.3 Định lý so sánh hai thuật toán TAH RA-TAH Để cho tiện tác giả đặt tên thuật toán Rate-Adaptive Topology-Aware Heuristic (RA-TAH) kết hợp thuật toán Topology-Aware Heuristic (TAH) thuật toán Link State Adaptive (LSA) Định lý 1: Nếu lƣu lƣợng sử dụng thấp đủ để trì dạng Minimum Spanning Tree thì: Năng lƣợng tiết kiệm đƣợc thuật toán TAH là: S TAH  3k    k   k (k  k  2) P   (5.1) Năng lƣợng tiết kiệm đƣợc thuật toán RA-TAH: S RATAH  3k    k   k   (k  2k ) P   Chứng minh: 82 (5.2) Trong Fat Tree, số lƣợng switches, ports links đƣợc tính tƣơng ứng (5k2/4), (5k3/4), (3k3/4 Nhƣ lƣợng tiêu thụ lớn tƣơng ứng với trƣờng mạng full-mesh) là: Pfullmesh  k 5k 5k (P   P ) (1  k ) P 4 i 1 Port1Gbps,i (5.3) Trong trƣờng hợp topo mạng data center dạng minimum spanning tree (MST) (chỉ có k2 k3  k  switch  k  2k ports trạng thái bật , lƣợng tiêu thụ data center nhỏ Vì vậy, sử dụngthuật toánTAH, điện ti u thụ là: PTAH  k2  k 1 k3 k 2k i 1 i 1  Pi   PPort 1Gbps, i k  k3    k    (  k  2k )  P 2  STAH  Pfullmesh  PTAH (5.4) (5.5) Năng lƣợng tiết kiệm đƣợc trƣờng hợp sử dụng thuật toán TAH là:  3k  S TAH    k    k (k  k  2) P   (5.6) Trongtrƣờng hợp sử dụng phƣơng pháp kết hợp (ví dụ, RA-TAH), mức tiêu thụ lƣợng thấp lƣu lƣợng trung tâm liệu dƣới 10Mbps (hay có switch bật, k2  k 1 k2 k3  k ports 10 Mbps bật): ports Gbps bật, PRA TAH  k2  k 1 k3 i 1 i 1  Pi   PPort1Gbps,i  k2 k k  k3 P   k      (k  2k )P (5.7)  Port10Mbps ,i  i 1   S RATAH  Pfullmesh  PRATAH  (5.8) Do đó,năng lƣợng tiết kiệm trƣờng hợp MST dùng RA-TAH là: 83  3k  S RATAH    k    k   ( k  2k )  P ■   (5.9) Phần trăm lƣợng tiết kiệm (percentage of energy saving : PES trƣờng hợp dùng thuậ toán TAH là: PES TAH Max  3k  k 1  k k  k    S TAH    100     100  5k   Pfullmesh   (1  k )  (5.10) Phần trăm lƣợng tiết kiệm trƣờng hợp dùng thuật toán RA-TAH là:  S RA TAH PES RATAH Max  100     Pfullmesh  3k  k    k   k  2k     100  5k   (1  k )  (5.11) Hình 5.18: Phần trăm lƣợng tiết kiệm dùng thuật toán RA-TAH TAH trƣờng hợp MST Nếu áp dụng mô hình lƣợng [42], P  67,7W ;   0,001 ;   0,004 ;   0,015 , thấy hình 5.18, mức lƣợng tiết kiệm đƣợc trƣờng hợp 84 độ sử dụng mạng thấp (với đồ hình mạng MST) với việc sử dụng thuật toán RATAH cao dùng thuật toán TAH Định lý 2: Nếu lƣu lƣợng sử dụng cao đủ để thiết lập chế độ fully meshed FatTree topology lƣợng tiết kiệm thuật toán RA-TAH đƣợc xác định: S RATAH  (k  4k  8k )(   ) P (5.12) Chứng minh: Trong trƣờng hợp độ sử dụng mạng đủ cao để tối ƣu thiết lập đồ hình mạng dạng full Fat-Tree, lƣợng tiết kiệm đƣợc đƣờng liên kết không hoạt động hết khả Chúng ta cần phải xác định kịch tiết kiệm lƣợng cho Fat-Tree tính toán mức tiêu thụ lƣợng trƣờng hợp Giả định số lƣợng cổng 1Gbps cần phải bật TAH n; số lƣợng cổng 1Gbps, 100Mbps, 10Mbps mà cần phải bật RA-TAH tƣơng ứng x, y, z Trong trƣờng hợp full-mesh, mối quan hệ đại lƣợng là: x  y  z  n or y  z  n  x (5.13) Với thuật toán TAH, công suất tiêu thụ trƣờng hợp full-mesh là: PTAH  Psw  PPort1Gbps  Psw  nP (5.14) Tƣơng tự, với thuật toán RA-TAH, công suất tiêu thụ trƣờng hợp full-mesh là: ' ' ' PRATAH  Psw  PPort  PPort  PPort  P sw  xP  yP  zP (5.15) 1Gps 100Mbps 10Mpbs ' Psw công suất lƣợng tất switch ; PPort1Gbps , PPort công suât 1Gps ' lƣợng tất ports 1Gbps tƣơng ứng với TAH RA-TAH; PPort 100Mbps 85 công suất ' lƣợng port 100Mbps; PPort 10Mpbs công suất lƣợng port 10Mbps; P công suất lƣợng switch trƣờng hợp RA-TAH Từ (5.13), (5.14) (5.15), Sự khác biệt tiêu thụnăng lƣợng hai thuật toán trƣờng hợp full-mesh là: P  PTAH  PRATAH  nP  xP  yP  zP  ( x  y  z) P  xP  yP  zP  Py     z(   ) (5.16) Rõ ràng, tiết kiệm lƣợng tốt nhấtcó thể đạt đƣợclà P lớn nhất, hay y  Vì so sánh tiêu thụ lƣợng thuật toán TAH RA-TAH trƣờng hợp full Fat-Tree, xét links 1Gbps 10Mbps Sau phân tích để có hiệu tốt cho thuật toán RA-TAH trƣờng hợp full mesh Để bật tất switch core với ma trận lƣu lƣợng từ POD tới POD khác cần ( k2  1) ports 1Gbps bật port 10Mbps bật POD k Để bật tất switch POD cần (  1) ports 1Gbps port 10Mbps cần bật để cung cấp cho nhu cầu lƣu lƣợng Vì vậy, để bật tất switch mạng cần tất switch k k k k POD tất core switch bật Do đó, (  1) PODs cần (  1) (  1) hay (  1) 1Gbps links Tổng số link 1Gbps từ tầng edge tới tầng aggregation tính là: ( k2 k k2  1)  (  1)   k Số link 1Gbps nhỏ cần bật từ tầng edge tới tầng core 2 tầng core layer tới tầng edge là: 4.( k2  k )  2k  4k 86 k3 Số links từ servers tới switche edge là: Số ports 1Gbps bật là: k3 k3  2.(2k  4k )   4k  8k 4 Trongtổng số 3k links đồ hình Fat-Tree, số link 1Gbps nhỏ k3  2k  4k Ngoài ra, số lƣợng link 10Mbps nhiều 3k k3 k3  (  2k  4k )   2k  4k Số port10Mbps bật là: 4 k3 2(  2k  4k )  k  4k  8k Nhƣ ta có: PRA TAH  5k k3  k 8 k i 1 i 1  Pi   PPort1Gbps,i  k  k 8 k  PPort 10 Mbps , i i 1 (5.17)  5k  k    (  4k  8k )   (k  4k  8k ) P   k 5k 5k  (P   P ) (1  k ) P 4 i 1 Port1Gbps,i (5.18) S RATAH  Pfullmesh  PRATAH  (k  4k  8k )(   ) P ■ (5.19) Pfullmesh Vậy phần trăm tiết kiệm lƣợng là:    S RA TAH  k  4k  8k       100   5k   Pfullmesh   1  k  PES RATAH Max  100   87 (5.20) 30 % 25 % 20 % PES_RA_TAH 15 % PES_TAH 10 % 5% 0% 101214161820222426283032343638404244464850 K Hình 5.19: Phần trăm lƣợng tiết kiệm dùng thuật toán RA-TAH TAH trƣờng hợpmô hình fully meshed Khi dùng thuật toán Topology-Aware Heuristic kịch này,với tất switch đƣợc bật, n n lƣợng tiêu thụ lớn Vì lƣợng tiết kiệm 0% Nhƣ hình 5.19, trƣờng hợp high utilization, nhƣ đồ hình fully-meshed, lƣợng tiết kiệm dùng RA-TAH dùng TAH lƣợng đáng kể, đặc biệt làcho mạngtrung tâmdữ liệu lớnvà trung bình Sau phân tích trƣờng hợp trên, tác giả rút đƣợc vài kết luận quan trọng Trong trƣờng hợp sử dụng với đồ hình MST chêch lệch lƣợng tiết kiệm hai thuật toán TAH RA-TAH rõ Nhƣng trƣờng hợp với kịch có sử dụng đồ hình full mesh thấy rõ điểm mạnh thuật toán RA-TAH Trong trƣờng hợp full mesh (tức high utilization) hiệu mạng phụ thuộc vào thay đổi theo thích ứng động đƣờng liên kết ( tỉ lệ thuận với lƣợng tiêu thụ) Nhƣ nhờ kết hợp bật tắt thông minh thích ứng động đƣờng liên kết thuật toán RA-TAH mà thiện đáng kể lƣợng tiêu thụ mạng trung tâm liệu 88 Dƣới so sánh trễ áp dụng thuật toán RA-TAH vào mô hình Elastic Tree full Fat-Tree Với hình 5.20 ta thấy rõ hi u kèm với độ chậm trễ gói tin Điều cho thấy xác suất mạng tắc nghẽn cao Hình 5.20: Hình so sánh độ trễ dùng RA-TAH full Fat-Tree topology (mix traffic) 5.4 Hƣớng phát triển tƣơng lai Mặc dù kết nghiên cứu cho thấy có tiết kiệm mạng nhƣng nhiều hạn chế, chƣa kiểm nghiệm đƣợc thật chất lƣợng dịch vụ Trong tƣơng lai phát triển mở rộng luận văn theo hƣớng sau: - Phát triển thuật toán tối ƣu, tính toán nhanh cho kết tối ƣu - Xây dựng thêm khối dự báo lƣu lƣợng để mạng biết trƣớc đƣợc thay đổi lƣu lƣợng mạng nhằm khắc phục nhƣợc điểm phƣơng pháp tối ƣu đƣờng liên kết - Kết hợp phƣơng pháp tối ƣu tr n với kỹ thuật tiết ki m lƣợng mà tìm hiểu đƣợc chƣơng - Đƣa hệ thống triển khải thiết bị thật ( switch tích hợp openflow card NetFPGA) Và Áp dụng đƣa vào thực tế đời sống nhƣ kết đề tài mong muốn 89 - Đánh giá chất lƣợng dịch vụ cho mạng tối ƣu thực tế KẾT LUẬN Nhu cầu lƣợng ngày tăng l n nguồn tài nguyên có hạn, phải biết sử dụng phân bổ hợp lý nguồn tài nguyên Tiết kiệm lƣợng nghĩa vụ trách nhiệm nhân loại điều ảnh hƣởng đến phát triển giới sau Đặc biệt việc tiết kiệm lƣợng cho hệ thống tiêu thụ lƣợng khổng lồ nhƣ trung tâm liệu Tiết kiệm lƣợng tiêu thụ trung tâm liệu làm giảm đƣợc đáng kể chi phí hoạt động mạng đem lại lợi ích cho chủ sở hữu mà cho ngƣời sử dụng chi phí dịch vụ giảm Hơn tiết kiệm lƣợng trung tâm liệu mang lại lợi ích lớn môi trƣờng giảm đƣợc lƣợng khí thải carbon gây tác động mạnh đến nóng lên trái đất Trong luận văn tác giả nhóm nghiên cứu thực hệ thống có khả điều tiết đƣợc trạng thái hoạt động switch trạng thái đƣờng liên kết mô hình mạng tiêu thụ tiết kiệm lƣợng mà đảm bảo việc truyền lƣu lƣợng mạng diễn bình thƣờng hay nói cách khác đảm bảo đƣợc chất lƣợng dịch vụ mạng Kết cho thấy tiết kiệm đến 35,95% - 68,1% lƣợng tiêu thụ trung tâm liệu vừa nhỏ với mức độ gói chấp nhận đƣợc dƣới 10% tùy loại dịch vụ) Tác giả nhóm nghiên cứu hi vọng chế cân tiết kiệm lƣợng chất lƣợng dịch vụ nêu kết hợp đƣợc với nhiều phƣơng pháp để tạo hệ thống tiết kiệm đƣợc tối đa cho mạng trung tâm liệu góp phần vào xây dựng trung tâm liệu xanh tƣơng lai 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO B Heller, S Seetharaman, P Mahadevan, Y Yiakoumis, P Sharma, S Banerjee, N McKeown,“Elastic tree: Saving Energy in Data Center Networks”,USENIX NSDI, April, 2010 M Al-Fares, A Loukissas, and A Vahdat “A Scalable, Commodity Data Center Network Architecture” In ACM SIGCOMM, pages 63-74, 2008 C Guo, G Lu, D Li, H Wu, X Zhang, Y Shi, C Tian, Y Zhang, and S Lu “BCube: A High Performance, Server-centric Network Architecture for Modular Data Centers” In ACM SIGCOMM, pages 75-86, 2008 U.S Environmental Protection Agency’s Data Center Report to Congress Available: http://tinyurl.com/2jz3ft, truy cập lần cuối ngày 21/05/2012 The OpenFlow Switch Available: http://www.openflow.org , truy cập lần cuối ngày 21/05/2012 Nick McKeown, Tom Anderson, Hari Balakrishnan, Guru Parulkar, Larry Peterson, Jenifer Rexford, Scott Shenker, Jonathan Turner “OpenFlow: Enabling Innovation in Campus Networks” March 14, 2008 NOX Controller Available: http://www.noxrepo.org/, truy cập lần cuối ngày 21/05/2012 Mininet Available: http://yuba.stanford.edu/foswiki/bin/view/OpenFlow/Mininet , truy cập lần cuối ngày 22/05/2012 Bob Lantz, Brandon Heller, Nick McKeown “A Network on a Laptop: Rapid Prototyping for Software-Defined Networks” 9th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, October 20-21, 2010, Monterey, CA 91 10 Open vSwitch: An Open Virtual Switch Available: http://openvswitch.org/ , truy cập lần cuối ngày 22/05/2012 11 Lxc linux containers Available: http://lxc.sf.net truy cập lần cuối ngày 22/05/2012 12 RFC 2992 – Analysis of Equal-Cost Multi-Path Algorithm 13 Theophilus Benson, Aditya Akella, David A Maltz “Network Traffic Characteristics of Data Centers in the Wild”,IMC '10 Proceedings of the 10th annual conference on Internet measurement 14 Theophilus Benson, Ashok Anand, Aditya Akella, Ming Zhang “Understanding data center traffic characteristics” Proceedings of the 1st ACM workshop on Research on enterprise networking WREN, 09/2009 15 Kandula, S., Sengupta, S., Greenberg, A., Patel, P., & Chaiken, R (2009) “The nature of data center traffic: measurements & analysis” Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement conference, 202-208 ACM 16 Chuanxiong Guo, Haitao Wu, Kun Tan, Lei Shiy, Yongguang Zhang, Songwu Luz:“DCell: A scalableand Fault-Tolerant Network Structure for Data Centers” In SIGCOMM 2009 17 Radhika Niranjan Mysore, Andreas Pamboris, Nathan Farrington, Nelson Huang, Pardis Miri, Sivasankar Radhakrishnan, Vikram Subram “PortLand: A Scalable Fault- Tolerant Layer Data Center Network Fabric”.In SIGCOMM 2009 18 Albert Greenberg, James R Hamilton, Navendu Jain, Srikanth Kandula, Changhoon Kim, Parantap Lahiri, David A Maltz, Parveen Pat.“VL2: A Scalable and Flexible Data Center Network” In SIGCOMM 2009 J Moy OSPF Version RFC 2328 (Standard), Arp.1998 92 19 Priya Mahadevan, Puneet Sharma, Sujata Banerjee, Parthasarathy Ranganathan.“A Power Benchmarking Framework for Network Devices” Networking 2009: 795-808 20 Priya Mahadevan,Puneet Sharma,Sujata Banerjee,Parthasarathy Ranganathan “Energy Aware Network Operations”.Proceeding INFOCOM'09 21 Kok-Kiong Yap, Masayoshi Kobayashi, Rob Sherwood,Te-Yuan Huang, Michael Chan, Nikhil Handigol and Nick McKeown.OpenRoads:“Empowering Research in Mobile Networks” 22 Rob Sherwood, Michael Chan, Adam Covington, Glen Gibb, Mario Flajslik,Nikhil Handigol, Te-Yuan Huang, Peyman Kazemian, Masayoshi Kobayashi, Jad Naous, Srinivasan Seetharaman, David Underhill, Tatsuya Yabe, Kok-Kiong Yap, Yiannis Yiakoumis, Hongyi Zeng, Guido Appenzeller, Ramesh Johari, Nick McKeown, and Guru Parulkar “Carving Research Slices Out of Your Production Networks with OpenFlow” 23 Murat Yuksel “Traffic generator for an On-line Simulator”, Computer Science Master Project summer 1999 24 Glen Gibb, David Underhill, Adam Covington, Tatsuya Yabe, and Nick McKeown “OpenPipes: Prototyping high-speed networking systems” 25 D-ITG Available: http://www.grid.unina.it/software/ITG/ truy cập lần cuối ngày 4/05/2012 26 Hierarchical load-balancing routing algorithm Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1005888508602915 truy cập ngày 4/5/2012 27 Uri Zwick, ”Lecture notes for \Analysis of Algorithms"Dynamic All-Pairs Shortest Paths” December 2009 93 ... tài: Các chế cân chất lƣợng dịch vụ tiết kiệm lƣợng môi trƣờng tính toán đám mây Nội dung đề tài đƣa giải pháp để vừa tối ƣu đƣợc lƣợng tiêu thụ mạng, vừa đảm bảo đƣợc chất lƣợng dịch vụ Từ... tài: Các chế cân chất lƣợng dịch vụ tiết kiệm lƣợng môi trƣờng tính toán đám mây. ” Mục tiêu: - Nghiên cứu tổng quan trung tâm liệu đặc điểm lƣu lƣợng trung tâm liệu - Đƣa giải pháp chế tiết kiệm. .. bảng 1.1 23 1.3 Chất lƣợng dịch vụ (QoS) trung tâm liệu 1.3.1 Khái niệm chất lƣợng dịch vụ Chất lƣợng dịch vụ (QoS) gì? Chất lƣợng dịch vụ ảnh hƣởng thông số nào? Chất lƣợng dịch vụ (QoS- Quality