Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRẦN MẠNH NAM CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG PHẦN MỀM TRONG MƠI TRƯỜNG ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY Chun ngành: Kỹ thuật viễn thơng Mã số: 62520208 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI – 2018 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh Phản biện 1: ……………………………………………………… Phản biện 2: ……………………………………………………… Phản biện 3: ……………………………………………………… Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp Trường họp tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Tạ Quang Bửu, Trường ĐHBK HN Thư viện Quốc gia Việt Nam ii GIỚI THIỆU Tổng quan tiết kiệm lượng mạng môi trường điện tốn đám mây Trong năm gần đây, cơng nghệ thông tin truyền thông (ICT) phát triển mạnh mẽ đóng vai trò quan trọng nhiều lĩnh vực khoa học, y tế, giáo dục, giải trí, truyền thơng Cùng với đó, mạng Internet phát triển ngày tảng kết nối quan trọng lĩnh vực Để đảm bảo đáp ứng nhu cầu dịch vụ Internet, nhà mạng, nhà cung cấp dịch vụ Internet liên tục củng cố, xây dựng hệ thống trung tâp liệu ngày phức tạp mở rộng Hơn nữa, kích thước lực xử lý trung tâm liệu ngày tăng nhanh dẫn đến việc sở hạng tầng mạng hệ thống liên tục mở rộng để đáp ứng nhu cầu Internet, nhu cầu dịch vụ điện toán đám mây Youtube, dropbox, mạng xã hội Mặc dù trình xây dựng hệ thống trung tâm liệu phần đáp ứng tốt nhu cầu người dùng mang lại nhiều lợi ích, đẫn đến mặt trái tiêu thụ điện năng, dẫn tới vấn đề sau: - - Đối với vấn đề môi trường: lượng lớn khí thải carbon xả thải từ mảng công nghệ thông tin truyền thông Theo đánh giá công ty Gartner, công ty thứ ba có uy tín việc so sánh đánh giá cơng nghệ, lượng khí thải từ trung tâm liệu ICT lớn, chiếm khoảng 2% lượng khí thải CO2 tồn cầu Đới với vấn đề kinh tế: lượng lớn lượng tiêu thụ từ trung tâm liệu dẫn tới giá thành sản phẩm, dịch vụ công nghệ thông tin truyền thông tăng cao, điều trực tiếp ảnh hưởng tới giá thành người sử dụng Những khó khăn vấn đề tiết kiệm lượng mạng mơi trường điện tốn đám mây trình bày sau đây: - Hệ thống mạng thiếu linh hoạt: môi trường mạng trung tâm liệu, khó để thay đổi cấu hình, sách hoạt động mạng Vì quản trị viên nhà khoa học gặp nhiều - khó khăn việc tối ưu hóa, áp dụng phương pháp tối ưu hóa lượng hệ thống mạng Bên cạnh đó, chưa có hệ thống quản lý lượng tập trung cho hệ thống mạng để quản lý tiêu thụ lượng mạng điều khiển Mạng nhận thức lượng với công nghệ môi trường điện toán đám mây: điện toán đám mây phát triển với nhiều mơ hình như: Hạ tầng dịch vụ (IaaS), Nền tảng dịch vụ (PaaS), Mạng dịch vụ (NaaS) Với dịch vụ cloud vậy, cơng nghệ ảo hóa ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm liệu đóng vai trò quan trọng Qua chỉ cơng việc xây dựng hệ thống nhận thức lượng điều cần thiết Đóng góp luận án Hiện nay, cơng nghệ mạng điều khiển phần mềm (SDN) [11] [12] [13] lên cách mạng công nghệ mạng Công nghệ SDN cho phép xây dựng hệ thống mạng mềm dẻo có khả điều khiển linh hoạt phần mềm Công nghệ SDN phù hợp để xây dựng hệ thống mạng nhận thức lượng với việc tích hợp với cơng nghệ ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm liệu Trong khuân khổ luận án này, NCS đề xuất phương pháp tiết kiệm lượng mạng môi trường điện tốn đám mây sử dụng cơng nghệ SDN Các đóng góp cụ thể sau: - - Xây dựng hệ thống điều khiển lượng mạng tập trung dựa tảng công nghệ SDN Trên tảng hệ thống đó, NCS đề xuất hai giải thuật định tuyến nhận thức lượng di trú máy chủ nhằm tiết kiệm lượng Đề xuất xây dựng hệ thống ảo hóa mạng nhận thức lượng ảo hóa trung tâm liệu nhận thức lượng môi trường điện toán đám mây Trên hệ thống này, NCS đề xuất phương pháp nhúng mạng ảo nhận thức lượng nhúng trung tâm liệu nhận thức lượng Các kết quả, đóng góp NCS cơng bố hai tạp chí quốc tế, sáu kỷ yếu hội thảo quốc tế kỷ yếu hội thảo nước CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MÔI TRƯỜNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Phân loại phương pháp tiết kiệm lượng I.1 Hiện nhiều cách thức phân loại phương pháp tiết kiệm lượng mạng, tổng hợp đúc kết lại phân chia theo loại sau: (1) re-engineering; (2) dynamic adaptation; (3) sleeping/standby [4] Table I.1: Các phương pháp tiets kiệm lượng[4] I.1.1 Re-Engineering Hướng re-engineering tập trung vào việc phát triển công nghệ tiết kiệm lượng tập trung bên thiết bị mạng Các thiết kế vi mạch mới, công nghệ silicon (như: Application Specific Integrated Circuits (ASICs) [1], Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) [2], v.v) công nghệ nhớ (như: Ternary Content-Addressable Memory (TCAM), v.v.) I.1.2 Dynamic Adaptation – đáp ứng linh hoạt Phương pháp đáp ứng linh hoạt tập trung vào việc tối ưu module bên thiết bị tốc độ xử lý, khả tính tốn để từ đưa mức xử lý khác phù hợp với yêu cầu liệu Có hai hướng nhỏ bên là: power scaling idle logic I.1.3 Sleeping/Standby Đây ý tưởng việc cho phần nhiều phần hệ thống vào trạng thái “ngủ” tắt thiết bị, nhằm tiết kiệm lượng tồn hệ thống Nói cách khác, phương pháp tập trung diện rộng toàn hệ thống mà không hướng tới riêng lẻ thiết bị Công nghệ Mạng điều khiển phần mềm - Software-defined Networking (SDN) I.2 Công nghệ mạng điều khiển phần mềm Software-defined Networking (SDN) [11] [12] [13] công nghệ mạng mới, cho phép tách phần control plane khỏi data plane Từ hệ thống mạng quản lý tập trung, mềm hóa có khả xử lý linh hoạt SDN cơng nghệ tảng phát triển cơng nghệ mạng khác ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm liệu Khó khăn tiết kiệm lượng mạng I.3 Mặc dù vấn đề mạng tiết kiệm lượng vấn đề mới, nhiên việc thực phương pháp tiết kiệm lượng gặp nhiều khó khăn - - Khó khăn lớn việc hệ thống mạng khơng linh hoạt, mềm dẻo Từ khơng thể phát triên hệ thống mạng nhận thức lượng, dẫn đến việc đề xuất, nghiên cứu, phát triển giải thuật, phương pháp tiết kiệm lượng mạng gặp nhiều hạn chế Các cơng nghệ hạ tầng điện tốn đám mây ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm liệu Tuy nhiên, cơng nghệ chưa có khả nhận thức lượng, dẫn đến việc xây dựng phương pháp tiết kiệm lượng cho cơng nghệ gặp nhiều khó khăn Từ việc công nghệ SDN ngày phát triển, việc xây dựng hệ thống mạng mềm dẻo trở lên khả thi hơn, cơng nghệ lõi để giải vướng mắc CHƯƠNG II MẠNG TRUNG TÂM DỮ LIỆU NHẬN THỨC NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SDN Từ vấn đề nêu chương 1, NCS đề xuất xây dựng hệ thống điều khiển lượng tập trung hệ thống mạng Hệ thống có khả giám sát, tối ưu hóa đồ hình mạng (topology) khả định tuyến nhận thức lượng cho mạng trung tâm liệu Trên sở hệ thống này, giải thuật tiết kiệm lượng đề xuất triên khai Hệ thống đề xuất luận án với đóng góp sau: - - II.1 Đề xuất hệ thống điều khiển lượng cho mạng trung tâm liệu có khả năng: (1) Theo dõi mức độ tiêu thụ lượng hiệu nó; (2) kiểm soát trạng thái làm việc thiết bị hệ thống; (3) thực phương pháp điều khiển/định tuyến/tối ưu nhằm tiết kiệm lượng Đề xuất thuật toán định tuyến nâng cao nhận thức lượng có hiệu với thiết bị mạng khác tiết kiệm lượng Thuật toán định tuyến yêu cầu lưu lượng dựa hồ sơ lượng thiết bị mạng dựa cách tiếp cận mở rộng quy mô công suất Hệ thống điều khiển lượng mạng trung tâm liệu II.1.1 Mơ hình hóa lượng thiết bị mạng Có vài phương pháp mơ hình hóa liệu, nhiên có thơng số khác Vì vậy, luận án này, NCS đưa mơ hình lượng chung: 𝑝 𝑃𝑡𝑠𝑤 = 𝑃𝑡𝑠𝑡 + ∑ 𝑛𝑡 × 𝑃𝑝 + 𝑠𝑡 × 𝑃𝑒𝑥𝑡 (II.1) 𝑝∈𝑃̇ Giá trị 𝑃𝑡𝑠𝑤 thể lượng tiêu thụ thiết bị switch thời điểm 𝑝 t; 𝑃𝑡𝑠𝑡 lượng bản; 𝑛𝑡 số lượng cổng (port) làm việc trạng thái p 𝑃𝑝 lượng tiêu thụ cổng trạng thái p; 𝑃̇ tập cổng trạng thái làm việc khác thiết bị mạng idle, 10Mbps, 100Mbps, 1Gbps, 10Gbps, 40Gbps, 100Gbps Giá trị 𝑃𝑒𝑥𝑡 lượng tiêu thụ mở rộng Ví dụ 𝑃𝑒𝑥𝑡 PFPGA-Core in case of Gigabit NetFPGA-based [16] II.1.2 Mơ hình hóa lượng mạng trung tâm liệu Mơ hình hóa lượng tồn mạng trung tâm liệu tính tổng lượng thiết bị mạng với trạng thái hoạt động tương ứng Mơ hình tồn mạng biểu diễn sau: 𝑘 𝑃 𝑁𝑊 = ∑𝑃 (II.2) 𝑠𝑤 𝑖=0 𝑘 𝑃 𝑁𝑊 𝑘 𝑠𝑡 𝑘 𝑝 𝑝 = ∑𝑃 + ∑ ∑ 𝑛 × 𝑃 + ∑𝑠 × 𝑃 𝑖=0 𝑖=0 𝑝∈𝑃̇ 𝑒𝑥𝑡 (II.3) 𝑖=0 II.1.3 Kiến trúc hệ thống điều khiển lượng mạng trung tâm liệu Tác giả đề xuất triển khai hệ thống quản lý lượng (PCS) mạng trung tâm liệu Hình Figure II.1 thể sơ đồ khối hệ thống, bao gồm: khối monitoring, optimizer, routing power control Hệ thống PCS chất mở rộng từ mô hình ElassticTree Heller đề xuất [17] Việc mở rộng tiến hành cụ thể sau: (1) mở rộng khối power control, thay sử dụng giao thức SNMP truyền thống thiếu linh hoạt, khối power control PCS cho phép hỗ trợ công nghệ SDN việc hỗ trợ giao thức mở OpenFlow; (2) thêm khối trức monitoring nhằm cung cấp khả giám sát hệ thống thời gian thực SOFTWARE-DEFINED NETWORKING CONTROLLER Optimizer Routing Tối ưu hóa đồ hình dựa traffic thực điều kiện lượng Định tuyến luồng liệu đồ hình tối ưu Monitoring Power control Traffic state, Full-mesh and MST topology Trạng thái Switch Port Openflow protocol SSL/TCP Openflow protocol SSL/TCP DATA CENTER NETWORK (SDN switches, DCN topology, Device Power Profile) Figure II.1: Hệ thống điều khiển lượng mạng Điều có nghĩa, với thiết bị Pronto nói trên, định tuyến liệu qua cổng 100Mbps tiết kiệm lượng qua cổng 1Gbps Và NetFPGA cổng 100Mbps tiết kiệm lượng cổng 1Gbps Từ đó, NCS đề xuất ý tưởng yêu cầu lưu lượng khác nhau, thiết bị khác nhau, cách thức định tuyến khác để tiết kiệm lượng Ví dụ với yêu cầu 500Mbps, nên định tuyến qua cổng 100Mbps tốt NetFPGA, định tuyến qua cổng 1Gbps tiết kiệm lượng với Pronto Từ đó, NCS đề xuất tỉ sớ tiệu thụ lượng, RPCE, mức hoạt động khác thiết bị khác Tỉ lệ mức 10Gbps với 1Gbps, 1Gbps với 100Mbps Dưới ví dụ: 1𝐺:100𝑀 𝑅𝑃𝐶𝐸 𝑃1𝐺𝑏𝑝𝑠 = 100𝑀𝑏𝑝𝑠 𝑃 (II.4) 𝑃10𝐺𝑏𝑝𝑠 𝑃1𝐺𝑏𝑝𝑠 (II.5) 10𝐺:1𝐺 𝑅𝑃𝐶𝐸 = II.1.4 Định tuyến nhận thức lượng - PSnEP Dựa ý tưởng nêu kết hợp với thuật toán power scaling, thuật tốn có phương thức định tuyến khác ứng với mơ hình lượng, u cầu lưu lượng trạng thái đồ hình mạng Khi xây dựng thiết bị SDN controller, thuật toán cho phép xây dựng hệ thống mềm dẻo Các hàm mục tiêu buộc sau: Hàm 𝜏 tính số cổng cần hoạt động mức tốc độ thấp tương ứng với yêu cầu lưu lượng: - 𝑇𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 𝑑𝑒𝑚 𝑆𝑙𝑠 𝑠↦𝑑 𝑇𝑑𝑒𝑚 lưu lượng từ nguồn tới đích 𝑆𝑙𝑠 , 𝑆ℎ𝑠 tốc độ khác port (lowspeed highspeed) ta có buộc băng thơng số port tốc độ thấp cần bật phải nhỏ tỉ lệ RPCE 𝜏: 𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 𝑇𝑑𝑒𝑚 < 𝑅𝑃𝐶𝐸 Sls (II.6) Với ràng buộc này, tất switch mà lưu lượng định tuyến qua cần phải bật sẵn Trạng thái ith thiết bị statei, với tắt bật 𝜏: 𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 𝑇𝑑𝑒𝑚 = Sls 𝑇𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 𝜏: 𝑑𝑒𝑚 Sls ∑ 𝑖=0 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒𝑖 = → 𝑂𝐹𝐹 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒𝑖 ; { 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒𝑖 = → 𝑂𝑁 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒 (II.7) Nếu buộc thỏa mãn, cần kiểm tra tất switch mà sử dụng để lái traffic qua 𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 ∀𝐿𝑖𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 ∈ 𝐿𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 ; ∀𝑙𝑖,𝑗 ∈ 𝐿𝑖𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 ∶ 𝐶𝑙𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 ≥ 𝑆𝑙𝑠 (II.8) 𝑖,𝑗 𝐿 𝑠𝑟𝑡↦𝑑𝑠𝑡 tập link hoạt động tốc độ thấp định tuyến qua thiết bị Hình so sánh tỉ lệ tiết kiệm lượng thuật toán PSnEP PS Kết cho thấy, NU tăng dẫn tới mức độ tiết kiệm lượng thuậ tốn có xu hướng II.2 Trung tâm liệu xanh sử dụng hệ thống điều khiển lượng cho mạng máy chủ OPTIMIZER Thuật toán (Idle logic + Topology-aware live migration) MONITORING CONFIGURING POWER CONTROL SERVER NETWORK NETWORK SERVER ROUTING MIGRATION Trạng thái servers máy ảo Trạng thái thiết bị mạng Trạng thái Switch cổng (on/off) Trạng thái server Cấu hình thiết bị mạng Di trú máy chủ tức thời Network Servers DATA CENTER NETWORK DEVICES AND SERVERS Figure II.5: Hệ thống điêu khiển lượng mở rộng Các giải thuật hệ thống trình bày trên, phần 2.1 2.2, hoạt động tốt tiết kiệm lượng mạng trung tâm liệu Tuy nhiên trình vận hành thực thi thuật toán phụ thuộc luồng liệu Bên cạnh đó, trung tâm liệu, máy ảo phân bổ di trú thường xuyên Việc di trú máy ảo có tác động đến luồng liệu (nguồn đích), đồng thời tác động đến kết định tuyến tối ưu đồ hình Vì phần này, NCS đề xuất kết hợp phần điều khiển mạng điều khiển máy chủ vào Mơ hình hệ thống đề xuất biểu diễn hình 2.5 II.2.1 Thuật tốn di trú máy ảo nhận thức đồ hình Các xu hướng di trú máy chủ đề xuất sau: (1) tối giản số máy chủ vật lý chạy; (2) giảm số lượng switch bật để đảm bảo kết nối máy chủ vật lý Thuật toán thể sau: 11 Thuật toán di trú máy ảo nhận thức đồ hình Input: 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑆𝑤, 𝐿𝑖𝑛𝑘 , 𝑆 𝑝 (𝑉𝑀)) Begin //Create a list of source server by increasing number of active servers, 𝐿𝑠𝑟𝑐 ← 𝑠𝑜𝑟𝑡(𝑆 𝑝 (𝑉𝑀), 𝑘𝑒𝑦 = 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒𝑆𝑒𝑟, 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑖𝑛𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔) //All the server with the same active VMs is re-sorted by near →middle → far 𝐿𝑠𝑟𝑐 ← 𝑠𝑜𝑟𝑡(𝐿𝑠𝑟𝑐 , 𝑘𝑒𝑦 = 𝑛𝑒𝑖𝑔ℎ𝑏𝑜𝑟, 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑛𝑒𝑎𝑟 → 𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 → 𝑓𝑎𝑟) //Create a list of destination server by decreasing number of active servers 𝐿𝑃𝑑𝑠𝑡 ← 𝑆𝑜𝑟𝑡(𝑆 𝑝 (𝑉𝑀), 𝑘𝑒𝑦 = 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒𝑆𝑒𝑟, 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑑𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑖𝑛𝑔) For all 𝑣𝑚𝑖 ∈ 𝐿𝑠𝑟𝑐 𝑝 𝑝 10 For all 𝑆𝑖 ∈ 𝐿𝑑𝑠𝑡 𝑝 11 If 𝑚𝑖𝑔: 𝑣𝑚𝑖 → 𝑆𝑖 = 𝑠𝑢𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠𝑓𝑢𝑙 then 𝑝 12 𝑚𝑖𝑔: 𝑣𝑚𝑖 → 𝑆𝑖 13 Update 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑆𝑤, 𝐿𝑖𝑛𝑘 , 𝑆 𝑝 (𝑉𝑀)) 14 End If 15 End for 16 End for 17 End 18 Output: 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑆𝑤, 𝐿𝑖𝑛𝑘 , 𝑆 𝑝 (𝑉𝑀)) II.2.2 Kết kiểm thử Ở hình Figure II.6 Figure II.7, tỉ lệ mức tiêu thụ lượng thuật toán đề xuất với trường hợp fullmesh lớn Đường màu xanh tỉ lệ tiêu thụ lượng mạng, đường màu đỏ tỉ lệ tiêu thụ lượng máy chủ Trong trường hợp khác, hình Figure II.8 Figure II.9, NCS so sánh thuật toán đề xuất với thuật toán Honeyguide [18], thuật toán di trú máy chủ Honeyguide dựa việc di trú máy chủ đồ hình mạng fat-tree dựa thuật toán first-fit Kết kiểm thử đo với mạng Fat-tree với kích thức k = k = 16, tương ứng hỗ trợ 128 máy chủ 1026 máy chủ 12 Figure II.6: K=8, so sánh mức tiêu thụ lượng với fullmesh Figure II.7: K=16, so sánh mức tiêu thụ lượng với fullmesh Figure II.9: K=16, so sánh với Honeyguide Figure II.8: K=8, so sánh với Honeyguide II.3 Kết luận Ngoài việc đề xuất hệ thống điều khiển lượng tập trung cho mạng trung tâm liệu, chương hai trình bày hai phương pháp tiếp cận tiết kiệm lượng bao gồm: (1) thuật tốn định tuyến nhận biết lượng, cụ thể thuật toán cân lượng thuật toán nhận thức lượng (PSnEP) dựa cách thức mở rộng quy mô lượng hồ sơ lượng thiết bị mạng ; (2) Thuật toán di trú VM nhận biết topology di chuyển máy chủ với hai mục tiêu: (a) giảm thiểu số lượng máy chủ vật lý; Và (b) giảm số lượng thiết bị chuyển mạch để kết nối máy chủ vật lý để biến thiết bị cho hiệu lượng 13 CHƯƠNG III CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG CÔNG NGHỆ MẠNG ẢO Trong mơi trường điện tốn đám mây, công nghệ mạng ảo sử dụng phổ biến, đóng vai trò quan trọng việc triển khai dịch vụ điện toán đám mây Network as a service (NaaS), Infrastructure as a service (IaaS) Tuy nhiên, tiết kiệm lượng với công nghệ mạng ảo mơi trường điện tốn đám mây có số khó khăn sau: - - Mạng ảo – network virtualization chủ yếu tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên mạng, tài nguyên hệ thống, chưa tập trung vào tiết kiệm lượng [21] Thiếu tảng ảo hóa mạng nhận thức lượng, dẫn đến khó khăn dề xuất, đánh giá triển khai phương pháp ảo hóa tiết kiệm lượng Với khó khăn trên, chương NCS đề xuất xây dựng tảng mạng ảo nhận thức lượng sử dụng công nghệ SDN NCS đồng thời đề xuất giải thuật nhúng mạng ảo (virtual network embedding) hướng tới tiết kiệm lượng III.1 Xây dựng tảng mạng ảo nhận thức lượng dựa công nghệ SDN Hình 3.1 cho thấy block tảng đề xuất mạng ảo nhận thức lượng, bao gồm: Management; OpenFlow Controllers; Extended FlowVisor; Substrate Network Với đầu vào yêu cầu mạng ảo (Virtual network request – VNR), hệ thống trạng mạng, theo thuật toán nhúng để có nhúng mạng ảo hướng tới tiết kiệm lương Các khối management, openflow controller xây dựng SDN controller, khối power slicer xây dựng tảng hệ thống FlowVisor tiếng [67] [68] 14 VNR1 (nodes & links demand) Virtual Network Requests (VNRs) Ex: VNR1 & VNR2 CTL Management Controller management GUI VNE Control and configure Controllers Java-based Application Algorithms - CG VNE - HEE VNE CTL Extended FlowVisor Power Slicing, port mapping, Switches, Controllers coordinating and configuring Power monitoring: monitor NW power consumption Power controlling: Control NW devices state -Using NetFGPA energy model- VNR VNR OpenFLow Slicer Monitoring Information and GUI Openflow Controllers (POX, FloodLight) VNR2 (nodes & links demand) Substrate network (Openflow-enable Switches) Figure III.1: Hệ thống mạng ảo nhận thức lượng – Energy-aware Network Virtualization III.2 Thuật toán nhúng mạng ảo tiết kiệm lượng Vấn đề nhúng mạng ảo (embedding mapping) chất bao gồm 02 vấn đề nhỏ, nhúng nút ảo (virtual node mapping – VNoM) nhúng liên kết ảo (virtual link mapping – VLiM) Do đó, hai đại lượng metric cho VNoM VLiM đề xuất sau 15 III.2.1 Tỉ lệ hiệu lượng hiệu dụng - Energy-cost Coefficient of Capacity - VNoM metric: đại lượng đề xuất 𝐸𝐶𝑐 cho trình VNoM 𝐸𝐶𝑐 = - 𝑃𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 − 𝑃𝑐𝑢𝑟 (III.1) 𝐶𝑖𝑃 (𝑡𝑐𝑢𝑟 ) − 𝐶𝑖𝑃 (𝑡𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 ) VLiM metric: đại lượng đề xuất 𝐸𝐶𝐵 cho trình VLiM 𝑘 ℎ (III.2) 𝐸𝐶𝐵 = ∑ (𝑃𝑙𝑖𝑛𝑘𝑖 (𝑡𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 ) − 𝑃𝑙𝑖𝑛𝑘𝑖 (𝑡𝑐𝑢𝑟 )) + ∑ 𝑠𝑗 (𝑃𝑚𝑖𝑑 ) 𝑖=1 𝑗=0 𝑝 𝑝 𝑠𝑗 (𝑃𝑚𝑖𝑑 ) = 𝑠𝑗 (𝑃𝑖𝑠𝑡 + ∑ 𝑛𝑖 × 𝑃i + 𝑠𝑡 × 𝑃𝑖𝑒𝑥𝑡 ) (III.2) 𝑝∈𝑃̇ III.2.2 Thuật toán nhúng nút ảo (VNoM) III.2.2.1 Thuật toán Heuristic Energy-Efficient Node Mapping (HEE) Đối với hiệu lượng cao VNE, tác giả tập trung vào số lượng tối thiểu nút chất hoạt động Các nút không sử dụng bị tắt khơng có hoạt động thực Trong luận án này, tác giả đề xuất thuật toán VNoM (HEE) hiệu lượng Heuristic giúp nhận việc lập đồ nút theo thứ tự ưu tiên sau: - Xếp hạng nút chất bật lên theo thứ tự không tăng dung lượng sẵn có Ưu tiên ánh xạ nút ảo lên nút hệ số lượng chi phí lượng thấp Quá trình mapping dựa thống số metric 𝐸𝐶𝑐 III.2.2.2 Thuật toán giảm lượng nút trung gian (RMN-EE) Trong NV, nút ảo ánh xạ tới chỉ nút nền, liên kết ảo biểu diễn đường dẫn nằm nhóm liên 16 kết vật lý liên tiếp mạng chất Tuy nhiên đường dẫn tồn nút trung gian nút suốt khách hàng, chúng tiêu thụ lượng Vì vậy, giảm số nút trung gian đáp ứng VNRs khách hàng hệ thống tiết kiệm lượng tiêu thụ mạng RMN-EE thuật toán dựa heuristic tập trung vào việc giảm thiểu số lượng nút hoạt động III.2.3 Thuật toán nhúng liên kết ảo Sau thuật toán nhúng nút ảo chạy xong, thuật toán nhúng liên kết ảo xác định sử dụng Thuật toán bao gồm 02 bước: thuật toán Breadth First Search xác định tồn tuyến đường Sau VLiM lựa chọn tuyến đường dựa vào chỉ số metric 𝐸𝐶𝐵 III.3 Performance Evaluation Thuật toán tham lam Capacity Greedy [76] xây dựng lại để so sánh với thuật toán đề xuất, bao gồm thuật toán Heuristic Energy-Efficient Mapping (HEE) and Reducing Middle Node Energy Efficiency (RMN-EE) Figure III.2 Acceptance Ratio – Online Figure III.3: Acceptance Ratio – OuTW Kết cho thấy tỉ lệ chấp nhận, acceptance ratio, ba thuật toán hai trường hợp mapping online online using time windows (OuTW) Chúng ta thấy thuật tốn RMN-EE cho kết tốt Ở đây, mapping online có nghĩa VNR đến phục vụ liên tục, theo FIFO, online using time windows (OuTW) thuật tốn nhóm 17 VNR time window lại sếp nhúng tài nguyên vật lý thừa Figure III.4: tỉ lệ lượng tiêu thụ hệ thống với trường hợp fullmesh (max)- Online Figure III.5 tỉ lệ lượng tiêu thụ hệ thống với trường hợp fullmesh (max)- OuTW Kết cho thấy, tỉ lệ tiêu thụ lượng hệ thống tải (load) tăng từ 10% tới 90% thuật toán khác Thuật toán RMN-EE cho kết tốt Figure 3.5: So sánh mức tiêu thụ lượng Online Online Remap Figure III.6 So sánh tỉ lệ chấp nhận lượng Online Online Remap III.4 Conclusion Chương vừa cho ta thấy hai thuật toán mapping tác giả đề xuất là: Heuristic Energy-efficient VNE (HEE-VNE) Reducing Middle node Energy efficiency (RMN-EE) Dựa vào kết đạt được, thấy, tiết kiệm lượng tiêu thụ hệ thống tỉ lệ chấp nhật cải thiện cách rõ rệt 18 CHƯƠNG IV ẢO HÓA TRUNG TÂM DỮ LIỆU NHẬN THỨC NĂNG LƯỢNG Trong mơi trường điện tốn đám mấy, cơng nghệ trung tâm liệu hình thành đóng vai trò quan trọng [9] [10] [11] Ảo hóa trung tâm liệu dựa tảng ảo hóa mạng Các trung tâm liệu ảo, bao gồm network máy ảo (virtual machine) nhúng lên trung tâm liệu thật Trong chương này, NCS đề xuất trung tâm liệu nhận thức lượng sử dụng cơng nghệ SDN Các đóng góp chương sau: - - Đầu tiên, NCS đánh giá khó khăn, khảo sát đưa khái niệm tảng ảo hóa trung tâm liệu NCS đồng thời đề xuất tảng trung tâm liệu ảo dựa cơng nghệ SDN Thuật tốn nhúng trung tâm liệu ảo (Virtual data center embedding – VDC Embedding) đề xuất với mục đích sau: (1) tối ưu tài nguyên; (2) tối ưu lượng IV.1 Mục tiêu thiết kế Trong chương này, cách sử dụng SDN, NCS tập trung vào việc hợp trung tâm liệu ảo hợp máy chủ đáp ứng mục tiêu sau: - - - Hiệu sử dụng tài nguyên trung tâm liệu vật lý cần cải thiện theo nghĩa việc sử dụng tổng thể tăng lên Do nhiều trung tâm liệu ảo chấp nhận với tài nguyên vật lý giới hạn Hiệu suất lượng: Bên cạnh hiệu sử dụng tài nguyên, tiêu thụ lượng tổng thể cần giảm tỷ lệ thuận với việc sử dụng trung tâm liệu Cân tính phức tạp thuật tốn tính linh động hệ thống IV.2 Mơ hình hóa vấn đề tiết kiệm lượng với cơng nghệ ảo hóa trung tâm liệu IV.2.1 Objectives Mục tiêu tiết kiệm tổng lượng tiêu thụ trung tâm liệu vật lý Trong nghiên cứu này, NCS chỉ tập trung vào lượng tiêu 19 thụ thiết bị mạng 𝐸𝑁 (𝑡), lượng tiêu thụ máy chủ 𝐸𝑆 (𝑡) chi 𝑡 phí tiến trình di máy chủ 𝐸𝑚𝑖𝑔 Vậy hàm mục tiêu xác định: 𝑡 𝑀𝑖𝑛 {(𝐸𝑁 (𝑡) + 𝐸𝑠 (𝑡) + 𝐸𝑚𝑖𝑔 } (IV.1) IV.2.1.1 Rằng buộc Tiến trình nhúng trung tâm liệu ảo bao gồm hai vấn đề cần giải Đầu tiên nhúng máy chủ ảo lên máy chủ vật lý (Virtual machine mapping – VmM), nhúng liên kết ảo lên liên kết vật lý (Virtual link mapping VLiM) Trong q trình nhúng, có hàm buộc sau: - Rằng buộc VDC: Các thành phần vật lý mà trung tâm liệu ảo nhúng lên phải bật 𝑝 𝑝 ∀𝑆𝑖 ∈ 𝑓𝑖 (𝑉𝑀𝑖 ) ∶ 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒(𝑆𝑖 , 𝑡) = 𝑣 𝑣 𝑝 (IV.2) 𝑝 𝑖 𝑖 ∀𝑙𝑠,𝑑 ∈ 𝐿𝑣𝑖 ∶ ∀𝐿𝑖 ∈ 𝑘𝑖 (𝑙𝑠,𝑑 ) ∶ 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑒(𝐿𝑖 , 𝑡) = - (IV.3) Rằng buộc VmM: máy ảo 𝑣𝑚𝑗 có tổng tài nguyên yêu cầu nhỏ tài nguyên vật lý máy chủ nhúng lên ∀𝑣𝑚𝑖 ∈ 𝑉𝑀𝑖 : 𝑑𝑒𝑚𝑖 (𝑣𝑚𝑗 ) ≤ 𝑐𝑎𝑝[𝑓𝑖 (𝑣𝑚𝑗 )] - (IV.4) Trong yêu cầu trung tâm liệu ảo, máy ảo chỉ nhúng lên máy vật lý Và máy chủ ảo khác không nhúng 𝑆 𝑝 𝑝 lên máy vật lý, 𝑆𝑖 Chỉ số nhị phân 𝑥𝑗 𝑖 máy ảo 𝑣𝑚𝑗 𝑝 nhúng lên máy vật lý 𝑆𝑖 mô tả công thức 4.3 nhúng thành công, 4.4 nhúng không thành công 𝑆 𝑝 ∑ 𝑥𝑗 𝑗 = 1, ∀𝑣𝑚𝑗 ∈ 𝑉𝑀𝑖 (IV.5) 𝑆𝑖𝑃 ∈𝑆 𝑝 𝑆 𝑝 𝑥𝑗 𝑗 = 20 (IV.6) - Rằng buộc VLiM: băng thông vật lý liên kết vật lý phải lớn 𝑣𝑖 băng thông yêu cầu liên kết ảo 𝑙𝑠,𝑑 mà nhúng lên chúng Công thức (IV.7 𝑣 𝑣 𝑣 𝑝 𝑖 𝑖 𝑖 ∀𝑙𝑠,𝑑 ∈ 𝐿𝑣𝑖 : ∀𝐿𝑃𝑖 ∈ 𝑘𝑖 (𝑙𝑠,𝑑 ≤ 𝑐𝑎𝑝 (𝐿𝑖 ) ) ∶ 𝑑𝑒𝑚𝑖 (𝑙𝑠,𝑑 (IV.7) IV.3 Thuật toán nhúng VDC nhận thức lượng Figure IV.1: Lưu đồ nhúng HEA-E Thuật toán nhúng VDC nhận thức lượng (Heuristic Energy-Aware VDC Embedding - HEA-E) đề xuất với tiến trình nhúng VmM trước, kết VmM đầu vào VLiM, trường hợp VLiM lỗi, thuật toán quay lại với kết VmM Lưu đồ mô tả rõ cách thức HEA-E hoạt động Thuật toán Virtual machine mapping (VmM): ba nhóm máy chủ định nghĩa, có tên near group, middle group, far group Các nhóm định nghĩa tương ứng với vị trí máy chủ vật lý nối vào mạng theo thứ tự, switch edge, POD, khác POD Sau đó, nhận VDC yêu cầu, máy chủ VDC yêu nhúng vào vật lý theo thứ tự ưu tiên near, middle, far group Virtual link mapping (VLiM): liên kết ảo tạo máy ảo VDC sau VmM tuân theo ưu tiên, near, middle,far IV.4 Joint VDC Embedding and VM Migration Algorithms Trong luận án này, chiến lược di trú VM đề xuất, di trú máy ảo nhằm mục đích hợp máy ảo máy vật lý, từ tắt bớt thiết bị mạng máy chủ không dùng để tiết kiệm lượng Ba chiến lược di trú VM đề xuất, (1) di chuyển phần ( Patial migration - PM); 21 (2) di trú có VDC yêu cầu đên (Migration on arrival - MoA); Và (3) di trú toàn (Full migration - FM) IV.5 Đánh giá kết IV.5.1 Hiệu tài nguyên Trong trình đánh giá, NCS xây dựng lại thuật toán nhúng trung tâm liệu khác để so sánh, bao gồm thuật toán GreenHead (GH) [84], thuật toán SecondNet (SN) [83] Đây thuật toán nhúng trung tâm liệu ảo (VDC embedding) tiêu biểu Hình chỉ khả tối sử dụng hệ thống tương ứng với tải Figure IV.2: Mức độ sử dụng Data Center với tải Tiếp theo, NCS so sánh tỉ lệ chấp nhận thuật tốn tính theo số VM, số VDC yêu cầu đến (a) (b) Figure IV.3: tỉ lệ chấp nhận VM(a) tỉ lệ chấp nhận VDC(b) 22 IV.5.2 Mức độ tiết kiệm lượng Figure IV.4: Tổng lượng tiêu thụ trung tâm liệu Figure IV.5: lượng tiêu thụ trung bình với VDC Kết cho thấy mức độ tiêu thụ lượng tổng trung tâm liệu, mức độ tiêu thụ trung bình VDC Từ kết cho thấy, thuật toán đề xuất với hướng di trú máy ảo cho kết tốt IV.5.3 Mức độ phức tạp Số lượng di trú chiến lược tính Số lần di tương ứng với phức tạp chiến thuật Figure IV.6: số lần di trú với chiến thuật di trú máy ảo trung tâm liệu ảo 23 Figure IV.7: so sánh đa chiều (tiết kiệm lượng, độ đơn giản, tối ưu tài nguyên) thuật toán IV.6 Conclusion Chương phân tích vấn đề tiết kiệm lượng kết hợp với cơng nghệ ảo hóa trung tâm liệu Đồng thời đề xuất thuật toán tương ứng Bên cạnh đó, NCS đề xuất việc tích hợp với q trình di trú máy ảo để tối ưu CHƯƠNG V KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU Đóng góp V.1 Chương trình bày tổng quan vấn đề tiết kiệm lượng mạng phân loại phương pháp tiết kiệm lượng NCS trình bày khó khăn động lực nghiên cứu Chương thứ hai tác giả trình bày việc xây dựng hệ thống mạng trung tâm liệu nhận thức lượng sử dụng công nghệ SDN, đồng thời đề xuất thuật tốn định tuyến dựa vào mơ hình lượng thiết bị Chương thứ ba mô tả khái niệm ảo hóa mạng nhận thức lượng Và thuật tốn nhúng mạng ảo tiết kiệm lượng Trung tâm Dữ liệu Ảo (VDC) nhận thức lượng sử dụng công nghệ SDN trình bày chương bốn Chương phân tích vấn đề tiết kiệm lượng kết hợp với cơng nghệ ảo hóa trung tâm liệu Đồng thời đề xuất thuật toán tương ứng Bên cạnh đó, NCS đề xuất việc tích hợp với trình di trú máy ảo để tối ưu Hướng nghiên cứu tương lai V.2 Trong tương lai, NCS tập trung vào hướng nghiên cứu sau: - 24 Phát triển hệ thống thật nhận thức lượng mạng trung tâm liệu sử dụng công nghệ điện tốn đám mây – OpenStack Tối ưu hóa thuật toán nhận thức lượng mạng ảo, trung tâm liệu ảo DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 3 Journal Thanh Nguyen Huu, Anh-Vu Vu, Duc-Lam Nguyen, Van-Huynh Nguyen, Manh-Nam Tran, Quynh-Thu Ngo, Thu-Huong Truong, Tai-Hung Nguyen, Thomas Magedanz (2015) “A Generalized Resource Allocation Framework in Support of MultiLayer Virtual Network Embedding based on SDN”, Elsevier - Computer Networks, 2015 https://doi.org/10.1016/j.comnet.2015.09.042 Tran Manh Nam, Nguyen Huu Thanh, Hoang Trung Hieu, Nguyen Tien Manh, Nguyen Van Huynh, Tuan Hoang (2017) “Joint Network Embedding and Server Consolidation for Energy-Efficient Dynamic Data Center Virtualization”, Elsevier Computer Networks, 2017 - https://doi.org/10.1016/j.comnet.2017.06.007 Book Chapter Nam T.M., Huynh N.V., Thanh N.H 2016 Reducing Middle Nodes Mapping Algorithm for Energy Efficiency in Network Virtualization In: Advances in Information and Communication Technology ICTA 2016 Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 538 Springer, Cham Conferences Nguyen Huu Thanh, Bui Dinh Cuong, To Duc Thien, Pham Ngoc Nam, Ngo Quynh Thu, Truong Thu Huong, and Tran Manh Nam 2013 “ECODANE: A Customizable Hybrid Testbed for Green Data Center Networks” , The International Conference on ATC 2013 - IEEE, Hanoi, Vietnam Tran Manh Nam, Tran Hoang Vu, Vu Quang Trong, Nguyen Huu Thanh, Pham Ngoc Nam, 2013, “Implementing Rate Adaptive Algorithm in Energy-Aware Data Center Network”, National Conference on Electronics and Communications (REV2013KC01), Hanoi, Vietnam Tran Manh Nam, Truong Thu Huong, Nguyen Huu Thanh, Pham Van Cong, Ngo Quynh Thu, Pham Ngoc Nam 2014 “A Reliable Analyzer for Energy-Saving Approaches in Large Data Center Networks”, IEEE The International Conference on Communications and Electronics - 2014, Danang, Vietnam Tran Manh Nam, Nguyen Huu Thanh, Ngo Quynh Thu and Hoang Trung Hieu, Stefan Covaci, 2015 “Energy-Aware Routing based on Power Profile of Devices in Data Center Networks using SDN”, 12th Electrical Engineering/Electronics, Computer, ECTI-CON - 2015, Hua Hin, Thailand Tran Manh Nam, Nguyen Huu Thanh, Nguyen Hong Van, Kim Bao Long, Nguyen Van Huynh, Nguyen Duc Lam, Nguyen Van Ca, 2015, “Constructing Energy-Aware Software-Defined Network Virtualization”, Proceedings of Asia-Pacific Advanced Network Research Workshop (APAN-NRW), August 10th - 14th 2015, Kuala Lumpur, Malaysia - (best student paper award) Tran Manh Nam, Nguyen Huu Thanh, Doan Anh Tuan 2016 “Green Data Center Using Centralized Power-Management Of Network And Servers”, The 15th international Conference on Electronics, Information, and Communication (IEEE ICEIC), Jan 2016, Da Nang, Vietnam Tran Manh Nam, Nguyen Van Huynh, Le Quang Dai, Nguyen Huu Thanh, 2016 “An Energy-Aware Embedding Algorithm for Virtual Data Centers”, ITC28 - International Teletraffic Congress, Sep - 2016, Wurzburg, Germany Tran M.N., Nguyen T.M., Truong T.H, Nguyen H.T (2018) “Online Using Time Window Embedding Strategy in Green Network Virtualization”, ICIDB-2018), Hanoi, Vietnam (presented) ... TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MƠI TRƯỜNG ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY Phân loại phương pháp tiết kiệm lượng I.1 Hiện nhiều cách thức phân loại phương pháp tiết kiệm lượng mạng, tổng... đề xuất phương pháp tiết kiệm lượng mạng mơi trường điện tốn đám mây sử dụng cơng nghệ SDN Các đóng góp cụ thể sau: - - Xây dựng hệ thống điều khiển lượng mạng tập trung dựa tảng cơng nghệ SDN... Qua chỉ công việc xây dựng hệ thống nhận thức lượng điều cần thiết Đóng góp luận án Hiện nay, công nghệ mạng điều khiển phần mềm (SDN) [11] [12] [13] lên cách mạng công nghệ mạng Công nghệ SDN