Nghiên cứu bài toán cấp phát tài nguyên trong môi trường ảo hóa mạng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - - NGUYỄN THÀNH ĐÔ NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN TRONG MÔI TRƢỜNG ẢO HÓA MẠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - - NGUYỄN THÀNH ĐÔ NGHIÊN CỨU BÀI TOÁN CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN TRONG MÔI TRƢỜNG ẢO HÓA MẠNG Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Công Nghệ Thông Tin NGƢỜI HƢỚNG DẪN: PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình Hà Nội - Năm 2015 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Nguyễn Thành Đô Đề tài luận văn: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Chuyên ngành: Công nghệ thông tin Mã số SV: CB121353 Tác giả, Ngƣời hƣớng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 25/04/2015 với nội dung sau: Bỏ cụm từ “luận văn đề xuất” Ngày Giáo viên hƣớng dẫn PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS Nguyễn Thị Thu Hƣơng tháng năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC 10 DANH MỤC BẢNG BIỂU 11 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 12 MỞ ĐẦU 13 Lý chọn đề tài 13 Mục đích nghiên cứu 13 Đối tƣợng nghiên cứu 14 Phạm vi nghiên cứu 14 Phƣơng pháp nghiên cứu 14 Nội dung luận văn 14 Chƣơng1: GIỚI THIỆU CHUNG 16 1.1 Giới thiệu 16 1.2 Các nghiên cứu liên quan 17 1.2 Phát biểu toán 18 1.2.1 Đầu vào 18 1.2.2 Đầu 19 1.2.3 Các ràng buộc 19 1.3 Ý nghĩa đề tài 19 Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21 2.1.Các thuật ngữ liên quan 21 2.1.1 Ảo hóa mạng 21 2.1.2 InP (nhà cung cấp hạ tầng) 21 2.1.3 SP (nhà cung cấp dịch vụ) 22 2.1.4 Ngƣời dùng cuối (end user) 22 2.1.5 Mô hình mạng vật lý 22 2.1.6 Mô hình mạng ảo 23 2.1.7 Node ảo 23 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng 2.1.8 Liên kết ảo 23 2.1.9 Nhúng mạng ảo (Virtual Network Embedding) 24 2.1.10 Sự ràng buộc node liên kết 24 2.1.11 Khái niệm stress link substrate node 24 2.1.12 Cơ chế ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý 25 2.2 Các vấn đề chung ảo hóa mạng 26 2.3 Nhận xét 32 Chƣơng3: 33 CÁC THUẬT TOÁN ÁNH XẠ MẠNG ẢO 33 3.1 Thuật toán ánh xạ mạng ảo SID (Subgraph Isomorphism Detection )33 3.2 Thuật toán ánh xạ GNM 37 3.3 Thuật toán EGNM 38 3.4 Thuật toán PCANM 40 3.4.1 Tính toán trƣớc 41 Với phƣơng pháp này, thuật toán làm giảm thời gian tìm kiếm kết Nhƣng phƣơng pháp hiệu với mạng ảo có cấu trúc giống Với mạng ảo có cấu trúc khác nhau, ta cần xem xét mạng ảo mức node 41 3.4.2 Tích hợp kiểm tra 41 3.4.3 Ánh xạ hàng xóm 41 3.4.4 Giải thuật chi tiết: 41 Chƣơng4: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC VÀ KẾT LUẬN 47 4.1 Dữ liệu đầu vào 47 4.2 Môi trƣờng cài đặt 47 4.3 Kết 47 4.4 Hƣớng phát triển 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng LỜI CẢM ƠN Để đạt đƣợc kết nghiên cứu luận văn, xin trân trọng cảm ơn thầy hƣớng dẫn PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình – Bộ môn Khoa học máy tính - Viện Công nghệ Thông tin - Truyền thông, Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội, ngƣời tận tình hƣớng dẫn, giúp đỡ trình thực luận văn Đồng thời xin gửi lời cảm ơn tới Quý thầy cô giáo Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội, tận tình giảng dạy, truyền đạt cho kiến thức vô quý giá suốt hai năm học qua Tôi xin chân thành cảm ơn tới Ban giám hiệu Trƣờng Đại học Kỹ thuật – Hậu cần CAND, nơi công tác, tạo điều kiện thuận lợi cho hoàn thành khoá học toàn thể đồng chí đơn vị phòng Quản lý học viên, gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, động viên giúp đỡ chia sẻ khó khăn thời gian tham gia khóa học Dù có nhiều cố gắng, song luận văn không tránh khỏi hạn chế, thiếu sót Kính mong nhận chia sẻ đóng góp quý báu thầy cô giáo, bạn bè đồng nghiệp Tôi xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, ngày… Tháng … năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Thành Đô Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Những nội dung luận văn công trình nghiên cứu dƣới hƣớng dẫn trực tiếp PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình Mọi tham khảo dùng luận văn đƣợc trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên công trình, thời gian, địa điểm công bố Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố công trình khác Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo, hay gian trá, xin chịu hoàn toàn trách nhiệm Hà nội, ngày … tháng … năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Thành Đô Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT VIẾT TẮT VIẾT ĐẦY ĐỦ Ý NGHĨA VM Virtual Machine Máy ảo VM-based Virtual Machine Based Phƣơng pháp dựa máy ảo VNE Virtual Network Embedding Bài toán ánh xạ mạng ảo vào mạng vật lý VNM Virtual Network Mapping Bài toán ánh xạ mạng ảo ISP Internet Service Provider Nhà cung cấp dịch vụ Internet InP Infrastructure Provider Nhà cung cấp hạ tầng SP Service Provider Nhà cung cấp dịch vụ QoS Quality - of Service Dịch vụ cho thuê tài nguyên đảm bảo chất lƣợng IaaS Infrastructure-asa-Service Cơ sở hạ tầng nhƣ dịch vụ End user Ngƣời yêu cầu tạo mạng ảo SN Substrate Node Đại diện cho máy tính vật lý SL Substrate Link Đại diện cho liên kết hai máy vật lý VN Virtual Node Đại diện cho node mạng ảo VL Virtual Link Đại diện cho liên kết hai node mạng ảo NP-Hard Là toán cần giải mà tối đa hàm lợi nhuận GNM Greedy Node Mapping Thuật toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng mạng GNM EGNM Enhance Greedy Node Mapping Thuật toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng mạng EGNM Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng PCANM Checking Adjacency Node Mapping Thuật toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng mạng PCANM Network interface Card mạng Gs Mạng vật lý Ns Các node mạng vật lý Ls Ps Các link mạng vật lý Các thuộc tính node mạng vật lý Các thuộc tính liên kết mạng vật lý Các Path mạng vật lý PP Tập hợp đƣờng dẫn ánh xạ GV Mạng ảo NV Các node mạng ảo LV Các liên kết mạng ảo CNV Node constraint mạng ảo CLV Link constraint mạng ảo Tài nguyên phân bổ cho node mạng ảo Tài nguyên đƣợc phân bổ cho liên kết mạng ảo ANs ALs RN RL Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng DANH MỤC CÁC CÔNG THỨC Công thức 2.1: Tính substrate node 25 Công thức 2.2: Tính substrate link 25 Công thức 2.3: Tối đa hàm lợi nhuận 31 Công thức 2.4: Tối thiểu hàm chi phí 31 Công thức 2.5: Hàm mục tiêu 32 Công thức 3.1: Tính tài nguyên cn 37 Công thức 3.2: Tính tài nguyên băng thông cv 39 Công thức 3.3: Hàm đánh giá tài nguyên tƣơng quan CPU băng thông 39 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 10 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng - Sắp xếp đỉnh theo yêu cầu tài nguyên - Lựa chọn nút theo tình cụ thể mạng Đối với thuật toán ánh xạ EGNM, toán ánh xạ đƣợc giải theo chiều hƣớng đơn mục tiêu theo chiều hƣớng đa mục tiêu Luận văn giải toán theo đơn mục tiêu, nhằm nâng cao tỉ số B/C Các bƣớc thuật toán EGNM: Bƣớc 1: Tập hợp yêu cầu khoảng thời gian vào hàng đợi theo giá trị lợi nhuận giảm dần Bƣớc 2: Chọn yêu cầu đem lại lợi nhuận lớn Rk Bƣớc 3: Phân loại tập nút Ntmϵ N có khả đáp ứng yêu cầu tài nguyên nút mạng ảo Rk Nếu không tìm đƣợc đƣa yêu cầu vào hàng đợi, quay lại bƣớc Bƣớc 4: Sắp xếp đỉnh vi ϵ V theo nhu cầu tài nguyên cv tính thông qua yêu cầu CPUv đỉnh vi yêu cầu băng thông cạnh LCv nối với vi Tài nguyên băng thông cv đƣợc tính theo công thức: cv  CPU   br e (3.2) e  LCv Bƣớc 5: Sắp xếp đỉnh theo nhu cầu tài nguyên giảm dần Bƣớc 6: Với đỉnh vi , ánh xạ với nút ni ϵ Ntm có khả cung cấp tài nguyên cn lớn nhất, tính thông qua tài nguyên CPUn dƣ nút ni băng thông dƣ liên kết lân cận nút LCn , xem xét theo tƣơng quan T tài nguyên dƣ CPU băng thông mạng ảo Rk : (3.3) Trong đó: - CPUn biểu diễn tài nguyên CPU dƣ nút n - |N| biểu diễn tổng tài nguyên CPU mạng vật lý S - |L| biểu diễn tổng băng thông mạng vật lý S Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 39 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Nếu không giải đƣợc đƣa yêu cầu vào hàng đợi, quay lại bƣớc So với thuật toán GNM, thuật toán EGNM cho kết tối ƣu 20% 40% 3.4 Thuật toán PCANM Từ nhƣợc điểm giải thuật ánh xạ tại, ta đề giải thuật với cách tiếp cận theo thời điểm tới yêu cầu tạo mạng ảo So với giải thuật tiếp cận theo yêu cầu đến, thuật toán luận văn đƣa cách tiếp cận toán thời điểm trƣớc có yêu cầu tạo mạng ảo đến Khi yêu cầu đến giải thuật thực tính toán ánh xạ Còn giải thuật luận văn thực tính toán trƣớc có yêu cầu đến Do vậy, giải thuật có tên PCANM (Path-Checking Adjacency Node Mapping) Giải thuật PCANM đƣợc đề xuất với kỳ vọng đáp ứng đƣợc yêu cầu: - Tăng lợi nhuận - Giảm chi phí - Tăng tỉ lệ tiếp nhận Vấn đề khó khăn với thuật toán khác biệt yêu cầu mô hình mạng ảo Vì vậy, việc ánh xạ chúng vào mạng vật lý khác Để đơn giản hóa việc này, giải thuật đƣợc đƣa trongluận văn nhóm node vật lý tƣơng tự vào danh sách Điều giúp ta đoán đƣợc khả cung cấp tài nguyên node vật lý Do ta xếp node tƣơng tự vào danh sách, có yêu cầu tạo mạng ảo ta cần tìm kiếm danh sách thay phải tìm kiếm tất node mạng vật lý Việc nhóm node vật lý vào danh sách dựa vào mức độ node, node có mức độ đƣợc xếp theo mức độ tài nguyên cung cấp node So sánh với giải thuật tại, giải thuật ánh xạ mạng ảo PCANM có đặc trƣng sau: - Tính toán trƣớc phần - Tích hợp kiểm tra khả ánh xạ liên kết ánh xạ node - Tập trung ánh xạ nút ảo hàng xóm với nút vật lý kề Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 40 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng 3.4.1 Tính toán trƣớc Với phƣơng pháp này, thuật toán làm giảm thời gian tìm kiếm kết Nhƣng phƣơng pháp hiệu với mạng ảo có cấu trúc giống Với mạng ảo có cấu trúc khác nhau, ta cần xem xét mạng ảo mức node Nhƣ với phƣơng pháp này, ta phải nhóm node vật lý vào danh sách theo bậc tài nguyên node Nhƣ có yêu cầu tìm kiếm, ta tìm kiếm danh sách mà không cần phải thực tính toán Điều làm tăng thời gian tìm kiếm node 3.4.2 Tích hợp kiểm tra Tích hợp kiểm tra khả ánh xạ liên kết tìm kiếm nút ánh xạ Mục đích việc để giảm khả bị quay lui tìm kiếm 3.4.3 Ánh xạ hàng xóm Với phƣơng thức ánh xạ hàng xóm, ta thu đƣợc đƣờng ngắn hai node, đặc biệt có nhiều đƣờng có độ dài tối ƣu Phƣơng thức giúp ta giảm nhiều chi phí tính toán để ánh xạ mạng ảo 3.4.4 Giải thuật chi tiết: Bƣớc 1: Sắp xếp nút vật lý theo bậc nút tài nguyên nút Mô hình mạng vật lý: Mô hình mạng vật lý gồm 12 node với khả cung cấp tài nguyên node khác Hình 3.3: Đồ thị mạng vật lý S Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 41 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 3.4: Nhóm node mạng vào danh sách Hình 3.5: Mạng ảo đƣợc yêu cầu Bƣớc 2: Sắp xếp nút ảo theo yêu cầu tài nguyên, chọn nút ảo có yêu cầu lớn Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 42 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 3.6: Chọn node ảo có yêu cầu tài nguyên lớn Trong bƣớc ta chọn node có yêu cầu tài nguyên mạng ảo lớn nhất, mạng ảo đƣợc yêu cầu node có yêu cầu tài nguyên lớn node có yêu cầu tài nguyên CPU 20 Bƣớc 3: Tìm nút vật lý thích hợp, theo bậc tài nguyên Trong bƣớc ta thực bƣớc: - Chọn nhóm nút - Chọn nút có tài nguyên lớn Hình 3.7: Tìm node vật lý thích hợp theo bậc tài nguyên Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 43 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Bƣớc 4: Kiểm tra khả ánh xạ liên kết Hình 3.8: Kiểm tra khả ánh xạ liên kết lần Hình 3.9: Kiểm tra khả ánh xạ liên kết lần Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 44 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 3.10: Kiểm tra khả ánh xạ liên kết lần Bƣớc 5: Chọn cặp nút vật lý lân cận cho nút ảo xung quanh Hình 3.11: Chọn cặp nút vật lý lân cận cho nút ảo xung quanh Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 45 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 3.12Xét nút ảo lân cận Ƣu điểm thuật toán PCANM: - Do ta nhóm node vào danh sách làm giảm thời gian tìm kiếm node Nhƣợc điểm thuật toán PCANM: - Khó khăn mà PCANM gặp phải có nhiều mạng ảo với cấu trúc khác Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 46 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Chƣơng4: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC VÀ KẾT LUẬN 4.1 Dữ liệu đầu vào Substrate network: Thuật toán mô có kích thƣớc mạng khác nhau: 50 node, 200 node Mỗi cặp node substrate network có xác xuất liên kết 0.2 - CPU node có giá trị từ đến 50 - Bandwidth liên kết có giá trị từ 10 đến 60 Virtual network: - Mỗi mạng ảo có kích thƣớc từ đến node Mỗi cặp node mạng ảo có xác suất liên kết 0.2 - CPU bandwith node liên kết có giá trị từ đến 25 4.2 Môi trƣờng cài đặt Ta cài đặt hai thuật toán GNM EGNM sử dụng công cụ lập trình Eclipse Với thuật toán ta mô mƣời hai phút với liệu đầu vào topology: 50 node, 200 node Sau ta lấy trung bình mƣời hai lần chạy lấy làm kết so sánh 4.3 Kết Ta cài đặt ba thuật toán: GNM, EGNM, PCANM sau so sánh hiệu chúng dựa vào tiêu chí: tỉ lệ B/C, tỉ lệ chấp nhận, hàm lợi nhuận Các tiêu chí đƣợc so sánh trình xử lý thuật toán Các liệu thu đƣợc trình mô thuật toán.Các công thức tính tỉ lệ B/C, tỉ lệ chấp nhận hàm lợi nhuận đƣợc định nghĩa mục trƣớc Hình hình cho ta thấy kết gần tƣơng tự nhƣ nhau, nhƣng tỉ lệ B/C thuật toán PCANM tốt thuật toán EGNM Về tỉ lệ chấp nhận, ban đầu tất mạng ảo đƣợc ánh xạ thành công Bởi thời điểm ban đầu, tài nguyên CPU node băng thông liên kết dƣ nhiều nên tất mạng ảo đƣợc ánh xạ thành công Sau khoảng thời gian, nguồn tài nguyên SN bị thu hẹp, yêu cầu tạo mạng ảo không đƣợc chấp nhận hết Nhƣng thời gian để PCANM chấp nhận yêu cầu tạo mạng ảo dài EGNM Do tỉ lệ chấp nhận hai thuật toán tƣơng đƣơng Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 47 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Ta cài đặt hai thuật toán với cấu trúc mạng vật lý 200 nodes Với tỉ lệ chấp nhận, PCANM cho tỉ lệ chấp nhận thấp nhƣng ta xét doanh thu hai thuật toán tƣơng tự Do ta thấy, thuật toán PCANM chấp nhận VN có lợi nhuận cao từ chối VN có lợi nhuận thấp Trong EGNM ngƣợc lại Mục đích thuật toán PCANM giảm chi phí tăng tỉ lệ B/C Do việc ánh xạ dựa vào node xung quanh nên thuật toán PCANM giảm nhiều chi phí sử dụng nhiều đƣờng liên kết vật lý cho liên kết ảo Do so sánh với EGNM, thuật toán PCANM cho thấy nhiều ƣu việc sử dụng tài nguyên vật lý Hình 4.1 tỉ số B/C PCANM EGNM 50 node Hình 4.2 tỉ số B/C PCANM EGNM 200 node Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 48 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 4.3Tỉ lệ đáp ứng PCANM EGNM 50 node Hình 4.4 Tỉ lệ đáp ứng PCANM EGNM 200 node Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 49 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Hình 4.5Lợi nhuận PCANM EGNM 50 node Hình 4.5 Lợi nhuận PCANM EGNM 200 node Acceptance ratio Revenue/Cost EGNM PCANM |NS| = 50 0.72 0.74 |NS| = 200 0.77 0.72 |NS| = 50 0.51 0.67 |NS| = 200 0.52 0.68 Bảng 4.1: Biểu đồ so sánh giá trị trung bình tiêu chí EGNM PCANM Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 50 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Nhƣ vậy, luận văn giới thiệu thuật toán hoàn toàn với ba cải tiến: nhóm node vật lý theo bậc tài nguyên, ánh xạ node lân cận, kiểm tra khả ánh xạ liên kết Qua biểu đồ so sánh trên, ta thấy PCANM cho kết tôt EGNM tiêu chí: - Giá trị lợi nhuận: tăng 10% trƣờng hợp mạng vật lý có 50 - Tỉ số B/C: thuật toán PCANM tốt khoảng 28% so với thuật toán EGNM 4.4 Hƣớng phát triển - Do giải thuật PCANM đạt đƣợc hiệu suất cao với mạng ảo có cấu trúc tƣơng tự Do toán đầu vào mạng ảo có cấu trúc khác nhau, ta nhóm mạng ảo có cấu trúc tƣơng tự vào bậc Trong bậc ta lại chia bậc cho yêu cầu mạng ảo - Sau lần ánh xạ mạng ảo, tính toán lại tài nguyên node vật lý để chia bậc nhằm tăng tỉ lệ đáp ứng cho yêu cầu tạo mạng ảo Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 51 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Muntasir Raihan Rahman, Issam Aib, and Raouf Boutaba, Survivable Virtual Network Embedding Networking 2010: 9th International IFIP TC Networking Conference, 40-52 (2010) [2] D G Andersen Theoretical approaches to node assignment Unpublished Manuscript, http://www.cs.cmu.edu/~dga/papers/andersen-assign.ps (2002) [3] Hoang V.Tran, Son H.Ngo, "An enhanced greedy node mapping algorithm for resource allocation in network virtualization," Journal of Science and Technology, V.90, (Dec 2012) [4] Hoang V.Tran, Son H.Ngo, "Improved Heuristics for Online Node and Link Mapping Problem in Network Virtualization," The 13th International Conference on Computational Science and Applications (ICCSA 2013) (24-Jun2013) [5] Yu, M., Yi, Y., Rexford, J., Chiang, M.: Rethinking virtual network embedding: substrate support for path splitting and migration SIGCOMM Comput Commun Rev 38(2), 17–29 (2008) [6] Adil Razzaq, Markus Hidell, and Peter Sjodin, "Virtual Network Embedding: A Hybrid Vertex Mapping Solution for Dynamic Resource Allocation”, Journal of Electrical and Computer Engineering, ISSN: 2090-0147, No Article ID: 358647, pp 1-17, Hindawi Publishing Corporation (2012) [7] Lischka, J., Karl, H.: A virtual network mapping algorithm based on subgraph isomorphism detection In: Proceedings of the 1st ACM Workshop on Virtualized, Infrastructure Systems and Architectures, VISA 2009, pp 81–88 (2009) [8] Huynh Thi Thanh Binh, Nguyen Hong Nhat, Bach Hoang Vinh, Le Hoang Linh, Heuristic algorithm for virtual network mapping problem, in the Proceedings of the 9th International Conference on Testbeds and Research Infrastructures for the Development of Networks & Communities (TRIDENTCOM 2014), accepted [9] Large Distributed Systems (WORLDS), 2004 T Wood, P Shenoy, A Venkataramani, and M Yousif Black-box and gray-box strategies for virtual machine migration In Proc Networked Systems Design and Implementation, 2007 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 52 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng [10] [1] A Bavier, N Feamster, M H., L Peterson, and J Rexford In VINI Veritas: Realistic and Controlled Network Experimentation In Proc of SIGCOMM, pages 3–14, 2006 [11] L P Cordella, P Foggia, C Sansone, and M Vento An Improved Algorithm for Matching Large Graphs 3rd IAPR-TC15 Workshop on Graphbased Representations in Pattern Recognition, pages 149–159, 2001 [12] L.P Cordella, P Foggia, C Sansone, and M Vento Performance Evaluation of the VF Graph Matching Algorithm Image Analysis and Processing, International Conference on, 0:1172, 1999 [13] N Feamster, L Gao, and J Rexford How to Lease the Internet in Your Spare Time SIGCOMM Comput Commun Rev., 37(1):61–64, 2007 [14] M.R Garey and D.S Johnson Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness Freeman, 1979 [15] J Lu and J Turner Efficient Mapping of Virtual Networks onto a Shared Substrate Technical report, Washington University in St Louis, 2006 [16] R Ricci, C Alfeld, and J Lepreau A Solver for the Network Testbed Mapping Problem Computer Communications Review, 33(2), April 2003 [17] E W Zegura, K L Calvert, and S Bhattacharjee How to model an internetwork In Proc IEEE INFOCOM, 1996 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 53 ... nhiều mạng ảo mạng vật lý Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 14 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng Chƣơng 3: Giải toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng.. . nguyên môi trƣờng mạng EGNM Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng PCANM Checking Adjacency Node Mapping Thuật toán cấp phát tài nguyên. .. Do cs tài nguyên vật lý node n mà cr tài nguyên cần cấp cho node ảo n’ Ngoài ta thu đƣợc Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Đô 30 Đề tài: Nghiên cứu toán cấp phát tài nguyên môi trƣờng ảo hóa mạng