Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (tt)

Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu trên OpenStack (Luận văn thạc sĩ)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - BÙI XUÂN AN GIẢI PHÁP CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN THEO THỜI KHÓA BIỂU TRÊN OPENSTACK Chuyên ngành: Mã số: HỆ THỐNG THÔNG TIN 8480104 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2018 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Thoại Nam Phản biện 1: Phản biện 2: Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng 01 năm 2018 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, thuật ngữ Cloud Computing, Private Cloud, Virtualization trở nên phổ biến với nhiều người Không lĩnh vực công nghệ thông tin (CNTT) mà khắp nơi giới người ta nhắc tới ảo hóa điện tốn đám mây Điện toán đám mây trở thành xu hướng phát triển CNTT ngày lợi ích mà mạng lại cho tổ chức to lớn: - Giảm chi phí quản trị, điện năng, không gian cho phép triển khai nhiều máy chủ ảo số máy chủ vật lý - Tài nguyên cấp phát linh động, co giãn theo nhu cầu, tận dụng tối đa tài nguyên đầu tư - Khả cấp phát/thu hồi tài nguyên nhanh chóng theo thời điểm, mục đích sử dụng Từ năm 2015, Trường Đại học Văn Lang bắt đầu triển khai giải pháp ảo hóa máy chủ trung tâm liệu Trường, góp phần nâng cao hiệu khai thác tài nguyên hệ thống, phục vụ hiệu cho công tác đào tạo, quản lý Trong đó, yêu cầu cung cấp máy chủ ảo cho sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin học thực hành, làm đồ án có yêu cầu phức tạp phát sinh thách thức đặt cho người quản trị hệ thống: - Để tận dụng tiết kiệm tài nguyên, việc cấp phát máy ảo cần triển khai dựa thời khoá biểu: máy ảo sử dụng khoảng thời gian nào, cấu hình yêu cầu để từ cung cấp tài nguyên cho hợp lý, tối ưu, phù hợp với khả đáp ứng lại hệ thống, đặc biệt thời điểm có nhiều mơn học sử dụng nhiều máy ảo lúc - Việc cấp phát/thu hồi máy ảo hồn tồn tự động dựa vào thời khố biểu - Số lượng máy chủ ảo tăng nhanh, yêu cầu người quản trị phải có biện pháp quản lý số lượng máy chủ ngày lớn cách hiệu quả, cho phép tổng hợp thông tin quản trị thời gian ngắn - Các yêu cầu cấp phát máy chủ, tài nguyên ảo hóa ngày nhiều đòi hỏi thời gian đáp ứng nhanh nhiên quy trình cấp phát truyền thống chưa tối ưu chưa đáp ứng yêu cầu từ phía người sử dụng Tại quan công tác, việc cấp phát máy chủ ảo cho sinh viên làm theo phương pháp thủ cơng có u cầu từ mơn học Chính vậy, tơi chọn đề tài "Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu OpenStack" để đáp ứng nhu cầu học thực thực hành, làm đồ án sinh viên cho tài nguyên cấp phát hiệu quả, nhanh chóng tiết kiệm CHƯƠNG - TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ OPENSTACK 1.1 Xu hướng công nghệ Điện toán đám mây 1.1.1 Xu hướng điện toán đám mây Với ý tưởng bảo toàn lượng, hợp nguồn tài nguyên, làm cho thông tin trở nên bảo mật sẵn sàng cần thiết, khắc phục hạn chế môi trường điện toán truyền thống: - Một lượng lớn tài nguyên tính tốn khơng sử dụng làm tiêu tốn khơng gian trung tâm liệu lớn - Cần tối thiểu quản trị viên để vận hành hệ thống - Chi phí cho năng lượng ngày tăng cao Với điện toán đám mây, tài nguyên nhàn rỗi đưa vào sử dụng tận dụng cách bán cho người dùng có nhu cầu Từ ý tưởng đó, điện tốn đám mây ngày phát triển với nhiều tính vượt trội, cho phép tối ưu tài ngun tính tốn, đảm bảo tính bảo mật, linh hoạt vận hành 1.1.2 Đặc điểm điện tốn đám mây - Tính tự phục vụ theo nhu cầu - Truy cập diện rộng - Dùng chung tài nguyên độc lập vị trí - Khả co giãn nhanh chóng - Chi trả theo thực dùng 1.1.3 mây Các mơ hình triển khai dịch vụ điện toán đám Bốn mơ hình dịch vụ: - Public Cloud - Private Cloud - Community Cloud - Hybrid Cloud Ba mơ hình triển khai: - Infrastructure as a Service (IaaS - Platform as a Service (PaaS) - Software as a Service (SaaS) 1.2 OpenStack gì? 1.2.1 Giới thiệu chung - Openstack dự án mã nguồn mở cho phép triển khai IaaS Cloud computing Bên cạnh hỗ trợ tích cực từ cộng đồng, OpenStack hỗ trợ nhiều công ty tên tuổi Redhat, IBM, VMWare… OpenStack giải pháp cho public cloud private cloud với quy mô đa dạng - Được thiết kế thành component, kết nối với qua API nên OpenStack linh động, component thay mà khơng ảnh hưởng đến component lại 1.2.2 Các phiên OpenStack 1.2.3 Các thành phần OpenStack 1.2.4 Ưu điểm hạn chế OpenStack Ưu điểm: - Cho phép triển khai private cloud public cloud - Có thể quản trị qua trình duyệt web với dashboard - Dung lượng lưu trữ tính đến mức megabyte, cho phép tính tốn chi phí linh động - Dễ dàng tích hợp, triển khai với nhiều cấu hình phần cứng - Nâng cấp dàng - Hỗ trợ sẵn công cụ quản lý lưu trữ Hạn chế: - Phát hành phiên thường xuyên người dùng phải cập nhật với thay đổi - Thời gian upload liệu chưa tối ưu - Chưa hỗ trợ sẵn đa ngôn ngữ, hệ thống giám sát, hệ thống tính phí - Vấn đề kỹ thuật hỗ trợ qua kênh email 1.2.5 Những Case Study triển khai OpenStack 1.3 Kết luận chương Nền tảng điện toán đám mây xu cơng nghệ thơng tin Nó cho phép triển khai nhiều mơ hình ứng dụng, phù hợp với nhu cầu ngày đa dạng Trong đó, OpenStack hệ thống mã nguồn mở trội Ngồi việc hỗ trợ tập đồn cơng nghệ thơng tin lớn, OpenStack có cộng đồng phát triển mạnh mẽ Yếu tố mã nguồn mở ưu điểm OpenStack, cho phép người dùng tinh chỉnh, phát triển chức tùy theo nhu cầu mình, đóng góp cho cộng đồng Trong chương tiếp theo, tập trung nghiên cứu khả năng, chế cấp phát tài nguyên OpenStack để ứng dụng vào nhu cầu thực tế quan công tác CHƯƠNG - CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN TRONG OPENSTACK 2.1 Cơ chế cấp phát máy ảo OpenStack Một use-case quan trọng dịch vụ Cloud việc cấp phát máy ảo Phần trình bày việc máy ảo được cấp phát OpenStack, bao gồm: workflow yêu cầu máy ảo, tương tác thành phần project khác OpenStack Bước 1: Dashboard / CLI nhận thông tin đăng nhập gởi tới Keystone để chứng thực Bước 2: Keystone xác nhận tài khoản, sinh gởi authtoken Token dùng gởi yêu cầu đến thành phần khác qua REST-Call Bước 3: Dashboard / CLI chuyển đổi yêu cầu tạo máy ảo ‘launch instance’ ‘nova boot’ thành REST-API gởi đến nova-api Bước 4: nova-api nhận gởi yêu cầu đến keystone để kiểm tra auth-token quyền truy cập Bước 5: Keystone kiểm tra token gởi lại header cập nhật với quyền truy cập Bước 6: nova-api tương tác với nova-database Bước 7: Khởi tạo record database cho máy ảo Bước 8: nova-api gởi yêu cầu rpc.call tới nova-scheduler Bước 9: nova-scheduler chọn yêu cầu từ hàng đợi Bước 10: nova-scheduler tương tác với nova-database để tìm host phù hợp thơng qua việc lọc đánh trọng số Bước 11: Trả thông tin host phù hợp cho máy ảo sau lọc đánh trọng số Bước 12: nova-scheduler gởi yêu cầu rpc.cast tới novacompute để tạo máy ảo host phù hợp Bước 13: nova-compute chọn yêu cầu từ hàng đợi Bước 14: nova-compute gởi yêu cầu rpc.call tới novaconductor để lấy thông tin host ID flavor (RAM, CPU, DISK) Bước 15: nova-conductor chọn yêu cầu từ hàng đợi Bước 16: nova-conductor tương tác với nova-database Bước 17: Trả thông tin máy ảo Bước 18: nova-compute chọn máy ảo từ hàng đợi Bước 19: nova-compute thực REST call việc chuyển auth-token tới glance-api để lấy Image URI Image ID tải image từ trung tâm lưu trữ Bước 20: glance-api kiểm tra token với keystone Bước 21: nova-compute lấy thông tin metadata image Bước 22: nova-compute thực REST-call việc chuyển auth-token tới Network API để cấp phát cấu hình mạng cho máy ảo Bước 23: quantum-server kiểm tra auth-token với keystone Bước 24: nova-compute lấy thơng tin cấu hình mạng 10 - AggregateCoreFilter - IsolatedHostsFilter - RamFilter - DiskFilter Để tự viết lọc, ta phải kế thừa từ BaseHostFilter cài đặt phương thức host_passes Phương thức trả True host thoả điều kiện lọc Nó dùng host_state (mô tả host) filter_properties làm tham số Ví dụ: file nova.conf chứa thiết lập lọc sau: scheduler.driver=nova.scheduler.FilterScheduler filter_scheduler.available_filters=nova.scheduler.filters.all_filters filter_scheduler.available_filters=myfilter.MyFilter -filter_scheduler.enabled_filters=RamFilter,ComputeFilter,MyFilter Với thiết lập này, nova dùng FilterScheduler làm trình điều khiển lập lịch Các lọc nova chuẩn MyFilter áp dụng vào FilterScheduler Các lọc RamFilter, ComputeFilter MyFilter áp dụng mặc định khơng có lọc đưa yêu cầu tạo máy ảo 2.2.2 Trọng số Bộ lọc lập lịch sử dụng việc đánh trọng số để làm việc, cách để lựa host phù hợp từ nhóm host phù hợp cách đánh trọng số cho host danh sách Để ưu tiên trọng số so với trọng số khác, trọng số phải định nghĩa số nhân trước tính tốn trọng số cho 11 node Mọi trọng số chuẩn hoá trước nên số nhân áp dụng dễ dàng Trọng số cuối có cách tính sau: weight = w1_multiplier * norm(w1) + w2_multiplier * norm(w2) + Bộ lọc lập lịch đánh trọng số host dựa thông số filter_scheduler.weight.-classes với tiêu chí sau - RAMWeigher - DiskWeigher - MetricsWeigher - IoOpWeigher - ServerGroupSoftAffinityWeigher - ServerGroupSoftAntiAffinityWeigher Bộ lọc lập lịch tạo danh sách cục host chấp nhận việc lặp lặp lại việc lọc đánh trọng số Mỗi chọn host, đánh dấu tài nguyên vừa cấp phát dùng hết để việc lựa chọn điều chỉnh cho phù hợp Điều có lợi người dùng yêu cầu số lớn máy ảo, trọng số tính tốn cho máy ảo yêu cầu 2.3 Kết luận chương OpenStack có chế cấp phát tài nguyên linh động Nó đáp ứng tốt nhu cầu trung tâm liệu, đơn vị kinh doanh VPS, hosting Tuy nhiên, với tốn cụ thể luận văn, chưa cho phép ta cấp phát máy ảo theo thời gian Đồng thời, việc gán máy ảo vào node cố định Vấn đề nghiên cứu đề xuất giải pháp Chương 12 CHƯƠNG - BÀI TOÁN VECTOR BIN PACKING VÀ GIẢI PHÁP CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN 3.1 Tương quan toán Vector Bin Packing (VBP) với việc cấp phát tài ngun tính tốn Trong tốn VBPd, ta cho tập I có n hộp I1, I2, I3 … In với Ii thuộc Rd Một cách đóng gói hợp lệ phân vùng I vào k tập (hoặc hộp) B1 … Bk cho với j, I ∑𝑙 ∈𝐵𝑗 𝐼𝑖𝑙 ≤ Mục tiêu VBPd tìm cách đóng gói hợp lệ với k nhỏ VBPd có độ khó NP-hard với d APX-hard với d ≥ Mơ hình VBP mơ tả tốt tốn cấp phát tài nguyên với tập server với khả biết trước tập dịch vụ / máy ảo với nhu cầu biết trước Nhu cầu dịch vụ khả server thể số chiều Gần VBP quan tâm mơ hình hóa tốt tốn xếp máy ảo Ảo hóa phát triển mạnh mẽ trung tâm liệu hứa hẹn khai khác sức mạnh tính tốn hiệu Nhiều nhà cung cấp dịch vụ ứng dụng công nghệ để tiết kiệm ngân sách IT chi phí bảo trì Tuy nhiên sức mạnh kỹ thuật thật tốt layer quản lý thực tốt việc lập lịch / gán máy ảo vào máy vật lý trung tâm liệu Khi thực việc gán, phải đảm bảo khơng máy vật lý bị tải đồng thời giảm tối thiểu số máy vật lý Mục tiêu không giảm đầu tư vào phần cứng giảm lượng tiêu thụ việc vận hành trung tâm liệu Bài tốn có khó khăn yếu tố đa chiều Ví dụ, máy ảo có thông số sử dụng CPU, RAM, HDD Network Đồng thời, 13 host có thơng số việc xếp máy ảo phải chắn số host tối thiểu không vượt ràng buộc tải Có thuật toán sử dụng cho toán Thuật toán FFD (First Fit Decreasing) heuristic Trong FFD, số trọng số áp dụng cho vật để vật gán đơn vơ hướng Các vật sau xếp xếp từ lớn đến nhỏ Trong trường hợp d=1, cách tiếp cận hiệu Một cách tiếp cận khác xem toán Phương trình tuyến tính ngun (Integer Linear Program) Tuy nhiên với tiếp cận này, n lớn đến 100 thuật tốn hoạt động chậm 3.2 Họ thuật toán FFD Thuật toán tham lam heuristic tự nhiên cho VBP chiều Trong đó, vật xếp theo kích thước giảm dần, sau vật xếp vào hộp đủ chỗ Thuật toán thường gọi FFD FFD đảm bảo tìm cấp phát với nhiều 11 OPT + hộp trường hợp chiều đánh giá hiệu thực tế Khơng có cách tổng qt hóa rõ ràng FFD cho trường hợp nhiều chiều Ta phải định gán trọng số cho vector d-chiều Ở đây, ta xét tùy chọn: w(i) = ∏𝑖 ≤𝑑 𝐼𝑖 (FFDProd) (1) w(i) = ∑𝑖 ≤𝑑 𝑎𝑖 𝐼𝑖 (FFDSum) (2) 14 Với vector a = a1, … ad vector tỷ lệ Vector a có hai chức Thứ nhất, dùng để tỷ lệ hóa bình thường hóa u cầu chiều Thứ hai, cho phép ta đánh trọng số yêu cầu chiều tùy theo mức độ quan trọng chúng 3.2.1 Chọn trọng số Nếu toán xếp chỗ giới hạn với loại tài nguyên (như CPU) chất tốn chiều FFD thuật toán lựa chọn để sử dụng Ví dụ, chiều ln trội yêu cầu so với chiều khác FFD bỏ qua yêu cầu chiều khác Thuật tốn FFD dùng tích vơ hướng (FFDProd) khơng có thuộc tính này: thay đổi hướng ảnh hưởng tới việc xếp, chiều có độ quan trọng FFDSum tốt trường hợp này, chiều có ảnh hưởng gán hệ số nhỏ có tác động vào việc xếp Một lựa chọn tự nhiên gán yêu cầu trung bình avdemi = 𝑛 ∑ 𝐼𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑙 chiều i Việc cho ta heuristic gọi FFDAvgSum Một lựa chọn khác ta khảo sát cho dạng mũ, tức = exp(ϵ.avdemi) cho vài số ϵ phù hợp Ta gọi heuristic FFDExpSum Các trọng số dùng heuristic hình học phần sau 3.2.2 Thời gian chạy FFD FFD có hai giai đoạn, giai đoạn xếp vật, tốn thời gian O(nd+nlogn) Trong giai đoạn hai, vật xếp vào hộp có đủ chỗ chứa Trong trường hợp chiều, tổng thời gian chạy thuật toán giới hạn O(nlogn) Tuy nhiên, 15 trường hợp đa chiều, khơng biết vật có hộp chứa hay khơng Một thuật toán quét hộp lúc vật thêm vào có thời gian chạy Ω(nlogn + nk), với k số hộp Đây thuật toán dùng để triển khai 3.3 Các Heuristic hình học 3.3.1 Dot Product Heuristic định nghĩa vật “lớn nhất” vật cho tích vơ hướng cực đại vector khả chứa lại vector yêu cầu chỗ chứa vật Tại thời gian t, r(t) biểu thị khả lại hộp mở, tức lấy khả chứa hộp trừ chỗ chứa bị chiếm vật xếp vào Vật Il lựa để xếp vào vật cho tích vơ hướng a-weighted với vector chỗ chứa lại mà không vượt ràng buộc chỗ chứa 3.3.2 Norm-based Greedy L2 Heuristic xét khác vector Il chỗ chứa lại r(t) định mức định thay tích vơ hướng Ví dụ, từ vật chưa xếp, heuristic xếp vật Il làm đại lượng ∑𝑖 𝑎𝑖 (𝐼𝑖𝑙 − 𝑟(𝑡)𝑖 )2 cực tiểu việc xếp không phá vỡ ràng buộc chỗ chứa 3.4 Thuật toán thường dùng cấp phát tài nguyên 3.4.1 Thuật toán Round robin Trong thuật tốn round robin, ban đầu, có yêu cầu cấp phát tài nguyên cho máy ảo, máy vật lý danh sách (pm0) xét 16 - Nếu pmj xét chứa máy ảo đó, máy ảo xếp vào máy vật lý j máy ảo xét từ máy pmj+1 Khi hết danh sách máy vật lý, việc xét quay lại pm0 - Nếu pmj không chứa máy ảo, máy ảo pmj+1 xét Khi xét hết máy vật lý mà khơng tìm chỗ chứa máy ảo cần phải tăng thêm số máy vật lý 3.4.2 Thuật toán First Fit Thuật toán First Fit xem thuật toán tối ưu cục Khi máy ảo yêu cầu tài nguyên, thuật toán xét danh sách máy vật lý từ máy vật lý pm0 Khi tìm máy vật lý pmj chứa máy ảo máy ảo xếp vào pmj Nếu xét hết danh sách máy vật lý mà chưa tìm chỗ chứa cho máy ảo số máy vật lý cần phải tăng lên 3.5 Kết luận chương Thuật toán Norm-based Greedy L2 với số chiều ba (03) phù hợp với giải pháp cấp phát tài nguyên cho máy ảo máy vật lý Xem máy vật lý hộp chứa, máy ảo vật cần xếp vào hộp, chiều tương ứng với loại tài nguyên cần cấp phát, toán Vector Bin Packing minh họa trực quan nhu cầu cấp phát tài ngun tính tốn trung tâm liệu Tơi định chọn thuật tốn này, kết hợp với yếu tố thời khóa biểu sử dụng máy ảo để xây dựng Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu OpenStack 17 CHƯƠNG – HỆ THỐNG CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN DỰA TRÊN OPENSTACK Đề xuất thuật toán cấp phát tài nguyên theo thời khóa 4.1 biểu 4.1.1 - Phát biểu tốn Đầu vào: • Thời khóa biểu sử dụng máy ảo, máy ảo bao gồm: thời gian bắt đầu, thời gian kết thúc, tài nguyên yêu cầu • Số máy vật lý cấu hình tài nguyên máy vật lý có - Đầu ra: kết xếp máy ảo vào máy vật lý cho sử dụng máy vật lý 4.1.2 - Các ràng buộc, quy định Xét máy vật lý, máy ảo với ba loại tài nguyên: số core CPU, dung lượng RAM, băng thông mạng (NETWORK) - Các máy vật lý có tài nguyên - Khơng có máy ảo u cầu tài ngun nhiều tài nguyên máy vật lý - Đơn vị tính tài nguyên máy ảo phần trăm (%) – tỷ lệ tài nguyên máy ảo yêu cầu với tài nguyên máy vật lý - Thời khóa biểu xây dựng file Excel với định dạng quy ước trước 4.1.3 Đề xuất thuật toán 18 Thuật toán xếp máy ảo vào máy vật lý với số máy vật lý - Dựa heuristic Norm-based Greedy L2: đưa máy ảo vào máy vật lý cho loại tài nguyên lại máy vật lý đồng nhất, có nghĩa phần tài nguyên lại sau xếp máy ảo vào dễ dàng dùng để xếp máy ảo khác vào - Xét máy vật lý, máy ảo hình hộp chữ nhật với độ lớn cạnh độ lớn tài nguyên - Giá trị ∑𝑖(𝐼𝑖𝑙 − 𝑟(𝑡)𝑖 )2 Norm-based Greedy L2 tương ứng với giá trị bình phương độ lớn đường chéo hình hộp đại diện cho phần tài ngun lại (phần tài nguyên chưa cấp phát) - Việc xếp máy ảo vào máy vật lý xét đường chéo phần tài nguyên lại: máy vật lý chọn để chứa máy ảo máy vật lý có đường chéo phần tài ngun lại sau xếp máy ảo vào nhỏ Giá trị đường chéo tính theo cơng thức tính đường chéo hình hộp chữ nhật với R_RAM, R_CPU, R_NET chiều dài ba cạnh: 𝑎 = √𝑅_𝑅𝐴𝑀2 + 𝑅_𝐶𝑃𝑈 + 𝑅_𝑁𝐸𝑇 Thuật toán xếp máy ảo vào máy vật lý theo thời khóa biểu với số máy vật lý Tơi đặt tên cho thuật toán BFD (Best Fit by Diagonal) - Khởi tạo máy vật lý trống hoàn toàn 19 - Dựa vào thời khóa biểu, xếp máy ảo theo thời gian bắt đầu tăng dần Thời gian toán chia thành slot theo tiết học buổi học - Lần lượt xếp máy ảo vào máy vật lý theo nguyên tắc máy vật lý chọn máy xếp máy ảo vào cho đường chéo phần tài nguyên lại nhỏ - Vào thời điểm xếp máy ảo vào máy vật lý, máy ảo hết thời gian hoạt động kết thúc giải phóng tài nguyên trả lại cho máy vật lý Phần tài nguyên lại máy vật lý phần trừ tài nguyên máy ảo ngừng hoạt động máy vật lý 4.2 Đưa thuật tốn cấp phát tài ngun theo thời khóa biểu vào OpenStack Dựa vào chế lọc OpenStack, để triển khai giải pháp này, ta cần viết lọc với thuật toán đề xuất, sau đưa vào lọc vào project nova OpenStack Khi đó, OpenStack cấp phát máy ảo vào máy vật lý theo lọc ta Tuy nhiên, cách làm gặp vấn đề tương thích nâng cấp OpenStack lên phiên khác Từ đó, tơi đề xuất giải pháp sử dụng chương trình chạy máy người quản trị Chương trình có liệu đầu vào thời khóa biểu sử dụng máy ảo, cấu hình u cầu máy ảo, số máy vật lý Dữ liệu đầu chương trình kết xếp máy ảo vào máy vật lý tối ưu Đồng thời chương trình tương tác với 20 OpenStack để khởi tạo tạo vận hành máy ảo theo kết đầu 4.2.1 Thiết kế module ứng dụng Ứng dụng hoạt động web, viết Python 2.7 để tương tác tốt với OpenStack, bao gồm module sau đây: - Module đọc liệu thời khóa biểu sử dụng máy ảo, tài nguyên yêu cầu máy ảo dạng excel (Excel_reader) - Module mô xếp máy ảo vào máy vật lý (Algorithm): chứa đựng thực hóa thuật tốn đề xuất, lấy liệu xử lý trước module Excel_reader trả thơng tin cấu hình máy ảo thời điểm tắt bật chúng - Module hiển thị kết xếp phát sinh tập lệnh cho OpenStack (UI) Dữ liệu đầu vào file Excel có định dạng sau: tiết buổi học tổ chức theo dòng, thời gian sử dụng máy ảo tổ chức theo cột Máy ảo sử dụng nhiều tiết thể cách gộp (merged) dòng tương ứng với tiết 4.2.2 Thiết lập hệ thống OpenStack - Hệ điều hành: Ubuntu 16.04 LTS - Phiên OpenStack: Pike - Dùng hai lớp mạng 172.16.3.0/24 10.0.0.0/24 - Mô hình cài đặt, dịch vụ: 01 node controller, 03 node compute, 01 node shared storage 21 4.2.3 - - Cơ chế di chuyển máy ảo (migration) OpenStack Di chuyển máy ảo node compute bị lỗi • nova evacuate • nova host-evacuate Di chuyển máy ảo node compute hoạt động bình thường • nova host-evacuate-live • nova host-server-migrate • nova live-migration • nova migrate Trong phạm vi luận văn này, ta xét trường hợp máy ảo VM1 dừng hoạt động máy vật lý PM1 hết giờ, đến máy ảo VM1 hoạt động cần di chuyển đến máy vật lý PM3 theo thuật toán Tuy nhiên, hệ thống OpenStack chưa cho phép ta thực điều Để thực giải pháp theo thuật toán, máy ảo VM1 cần di chuyển từ PM1 đến PM3, giả lập PM1 bị lỗi để thực câu lệnh nova evacuate định PM3 node đích 4.2.4 Tương tác ứng dụng OpenStack Trước đồng nội dung kịch vận hành máy ảo theo thời khóa biểu, ta cần thực khởi tạo máy ảo hệ thống OpenStack Crontab mà ứng dụng phát sinh có dạng bên Các crontab thực thi node Controller để tạo, khởi động, dừng, di chuyển máy ảo theo lịch trình ứng dụng đưa 22 4.2.5 Kết đạt Ứng dụng phát triển tương tác tốt với OpenStack việc đưa crontab chạy node Controller Quản trị viên upload tập tin excel chứa thời khóa biểu, tài nguyên yêu cầu máy ảo, sau ứng dụng dùng thuật tốn BFD kết xếp máy ảo vào máy vật lý (node Compute) So sánh kết với hai thuật toán thường dùng 4.3 Để so sánh hiệu thuật toán đề xuất với hai thuật toán thường dùng Round robin First fit, sử dụng tập liệu sau để làm liệu đầu vào cho ba thuật tốn, sau so sánh số máy vật lý cần dùng thuật toán - Tập liệu thực tế liệu thời khóa biểu thực tế với yêu cầu cấu hình máy ảo thực tế Kết chạy thử cho thấy thuật toán đề xuất cho số máy vật lý cần dùng so với thuật tốn Round robin tương đương với First fit Tuy nhiên, so với First fit thuật tốn BFD cho kết xếp tốt xét mặt tỷ lệ tài nguyên lại, tức phần tài nguyên lại xếp tiếp máy ảo khác vào cần - Tập liệu thời khóa biểu thực tế với yêu cầu cấu hình máy ảo liệu lấy ngẫu nhiên Các loại tài nguyên lấy ngẫu nhiên đoạn [10%,50%] thấy khả đáp ứng với nhu cầu khác tài ngun tính tốn Sử dụng cách so sánh trên, tơi chạy thử nghiệm ba thuật tốn với mười tập liệu ngẫu nhiên, sau so sánh số 23 máy trung bình buổi mà thuật tốn cần dùng Kết so sánh cho thấy thuật toán BFD có số máy vật lý tốt so với Round Robin First fit 4.4 Kết luận chương Bằng việc kết hợp heuristic Norm-based Greedy L2 với thuật toán xử lý tài nguyên theo thời khóa biểu sử dụng máy ảo, toán đặt giải Bốn loại tài nguyên thường dùng việc cấp phát mô theo vector đa chiều cho ta thấy khả mở rộng số loại tài nguyên toán thực tế Về mặt cải tiến, so hai thuật toán thường dùng giải pháp cấp phát máy ảo, thuật toán BFD sử dụng số máy vật lý cụ thể 21.67% so với thuật toán Round robin 1.4% so với thuật tốn First fit Đây tiền đề để phát triển thuật toán tốt Việc xây dựng ứng dụng bên tương tác với OpenStack giải pháp linh động hiệu Nó cho phép ta cập nhật ứng dụng cách nhanh chóng mà khơng ảnh hưởng đến hệ thống hoạt động cần nâng cấp hệ thống lên phiên 24 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Giải pháp Cấp phát tài nguyên theo thời khoá biểu OpenStack giúp giải toán cấp phát tài nguyên, máy ảo quan công tác với ưu điểm: - Tiết kiệm tài ngun tính tốn - Tiết kiệm chi phí đầu tư máy chủ vật lý - Tự động hoá việc bật, tắt máy ảo theo thời khoá biểu - Nâng cao hiệu sử dụng - Giảm tải cho người quản trị hệ thống Với xu hướng điện toán đám mây ngày phát triển, giải pháp khả thi để triển khai trung tâm liệu trường đại học, viện nghiên cứu, nơi có nhu cầu sử dụng nguồn tài ngun tính tốn, cần phân bố cấp phát hợp lý Giải pháp có hướng phát triển thêm nội dung sau: - Đánh giá với số liệu thực tế lớn để kiểm chứng kết - Xem xét khả di dời để dồn máy ảo rải rác nhiều máy vật lý dựa vào khả di dời OpenStack - Xử lý đa dạng nhu cầu sử dụng tài nguyên tính tốn: theo thời khóa biểu cố định, thời khóa biểu có thay đổi đột xuất, mơn học sử dụng máy ảo lâu dài, môn học sử dụng tài nguyên thay đổi theo thời gian ... THỐNG CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN DỰA TRÊN OPENSTACK Đề xuất thuật toán cấp phát tài nguyên theo thời khóa 4.1 biểu 4.1.1 - Phát biểu tốn Đầu vào: • Thời khóa biểu sử dụng máy ảo, máy ảo bao gồm: thời. .. cầu cấp phát tài nguyên tính tốn trung tâm liệu Tơi định chọn thuật tốn này, kết hợp với yếu tố thời khóa biểu sử dụng máy ảo để xây dựng Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu OpenStack. .. học Chính vậy, chọn đề tài "Giải pháp cấp phát tài nguyên theo thời khóa biểu OpenStack" để đáp ứng nhu cầu học thực thực hành, làm đồ án sinh viên cho tài nguyên cấp phát hiệu quả, nhanh chóng