Tìm hiểu về thuật toán cân bằng tải cho máy ảo trong điện toán đám mây

Đồ án tốt nghiệp đại học Mục lục MỤC LỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH VẼ v DANH MỤC BẢNG BIỂU vi LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I: ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY 1.1 Các khái niệm 1.2 Các dịch vụ đám mây 1.2.1 Dịch vụ phần mềm SaaS 1.2.2 Dịch vụ tảng PaaS 1.2.3 Dịch vụ hạ tầng IaaS 1.2.4 Các dịch vụ đám mây khác 1.2.5 XaaS 10 1.3 Các mơ hình triển khai đám mây 12 1.3.1 Đám mây công cộng 12 1.3.2 Đám mây riêng 13 1.3.3 Đám mây cộng đồng 13 1.3.4 Đám mây lai ghép 13 1.4 Kiến trúc đám mây 14 1.4.1 Kiến trúc điện toán đám mây tham chiếu NIST 14 1.4.2 Kiến trúc tham chiếu điện toán đám mây ITU-T 18 1.5 SDN NFV điện toán đám mây 21 1.6 Kết luận 23 CHƯƠNG II: QUẢN LÝ MÁY ẢO TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY 24 2.1 Ảo hóa mạng 24 2.2 Ảo hóa điện tốn đám mây 25 Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 ii Đồ án tốt nghiệp đại học Mục lục 2.3 Vấn đề đánh giá hiệu hệ thống điện toán đám mây 25 2.3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu 26 2.3.2 Tiêu chí đánh giá 27 2.4 Vấn đề cân tải cho máy ảo điện toán đám mây 27 2.4.2 Các tham số lập lịch cân tải 30 2.4.3.Quản lý tập trung quản lý phân tán 33 2.5 Kết luận 34 3.1 Công nghệ hỗ trợ cân tải 35 3.2 Phương pháp thiết kế thuật toán cân tải máy ảo 35 3.3 Phân loại thuật toán cân tải 38 3.3.1 Thuật toán cân tải tĩnh 38 3.3.2 Thuật toán cân tải động 39 3.3.3 So sánh thuật toán cân tải tĩnh cân tải động 41 3.4 Một số thuật toán cân tải điện toán đám mây 42 3.4.1 Thuật toán Round-Robin 42 3.4.2 Thuật toán lập lịch SJF 44 3.4.3 Thuật toán lập lịch Max-Min 45 3.4.4 Thuật toán định cân tải LBDA 49 3.5 Tham khảo đánh giá hiệu thuật toán 54 3.5.1 Công cụ mô 54 3.5.2 Cấu hình mơ 55 3.6 Kết luận 59 CHƯƠNG IV: TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 iii Đồ án tốt nghiệp đại học API BSS CP CRM CSN CSP CSU IaaS IT IUT-T LBDA NFV NIST OSS PaaS PDA SaaS SDN SJF SLA SQL VM Thuật ngữ viết tắt THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Application Programming Interface Giao diện lập trình ứng dụng Business support systems Hệ thống hỗ trợ kinh doanh Cloud Provider Nhà cung cấp đám mây Customer Relationship Management Quản lý quan hệ khách hàng Cloud Service Partner Đối tác dịch vụ đám mây Cloud Service Provider Nhà cung cấp dịch vụ đám mây Cloud Service User Người dùng dịch vụ đám mây Infrastructure as a Service Dịch vụ hạ tầng Information Technology Công nghệ thông tin International Telecommunication Tiêu chuẩn viễn thông Union - Telecommunication thuộc Tổ chức Viễn thông Standardization Sector quốc tế Load Balancing Decision Algorithm Thuật toán định cân tải Network Functions Virtualization Ảo hóa chức mạng National Institute of Standards and Viện tiêu chuẩn kỹ thuật Technology quốc gia Operational support system Hệ thống hỗ trợ hoạt động Platform as a Service Dịch vụ tảng Personal Digital Assistant Thiết bị kĩ thuật số hỗ trợ nhân Software as a Service Dịch vụ phần mềm Software-Defined Networking Mạng định nghĩa phần mềm Shortest Job First Công việc ngắn trước Service Level Agreements Cam kết chất lượng dịch vụ Structured Query Language Ngơn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc Virtual Machine Máy ảo Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 iv Đồ án tốt nghiệp đại học Danh mục hình vẽ DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các thành phần điện tốn đám mây Hình 1.2: Các mơ hình dịch vụ đám mây Hình 1.3: Các lớp hệ thống đám mây .9 Hình 1.4: Kiến trúc tham chiếu điện toán đám mây NIST .15 Hình 1.5: Tương tác thành phần điện toán đám mây .17 Hình 1.6: Những nhân tố với vai trò chúng hệ sinh thái đám mây 19 Hình 1.7: Kiên trúc tham chiếu điện tốn đám mây IUT-T .20 Hình 1.8: Kiến trúc tham chiếu chức điện toán đám mây ITU_T 23 Hình 2.1: ứng dụng, máy ảo (VM) mối quan hệ với máy chủ lưu trữ trung tâm liệu đám mây .29 Hình 2.2: Một kịch lập lịch cơng việc .30 Hình 2.3: Bộ lập lịch tập trung 33 Hình 2.4: Bộ lập lịch máy ảo VM phân tán 34 Hình 3.1: Mơ hình xử lý nút .39 Hình 3.2: Di chuyển công việc phương án cân tải động 40 Hình 3.3: Kiến trúc thuật tốn Round-Robin 44 Hình 3.4: Lược đồ thời gian chờ xử lý .45 Hình 3.5: Mơ hình hoạt động LBDA 50 Hình 3.6: Trạng thái máy ảo .52 Hình 3.7: Giá trị trung bình makespan .57 Hình 3.8: Giá trị thời gian phản hồi trung bình 57 Hình 3.9 Tổng thời gian thực 58 Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 v Đồ án tốt nghiệp đại học Danh mục bảng biểu DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Các loại dịch vụ đám mây loại lực đám mây 10 Bảng 1.2: So sánh mơ hình triển khai đám mây 14 Bảng 2.1: Khảo sát tham số lập lịch cân tải 30 Bảng 3.1: So sánh thuật toán cân tải tĩnh cân tải động 43 Bảng 3.2: Tiến trình thời gian tương ứng thử nghiệm .45 Bảng 3.3: Kết thử nghiệm 55 Bảng 3.4: So sánh giá trị trung bình makespan 56 Bảng 3.5: So sánh giá trị thời gian phản hồi trung bình 56 Bảng 3.6 So sánh tổng thời gian thực 58 Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 vi Đồ án tốt nghiệp đại học Lời mở đầu LỜI MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, xu hướng chuyển hóa phần tồn hoạt động cơng nghệ thông tin (IT) tổ chức tới sở hạ tầng kết nối Internet phát triển mạnh mẽ biết đến giải pháp điện tốn đám mây doanh nghiệp Bên cạnh đó, người dùng cá nhân sở hữu thiết bị máy tính điện thoại di động sử dụng nhiều dịch vụ điện toán đám mây để lưu liệu, đồng thiết bị, chia sẻ liệu Với phát triển công nghệ nay, máy chủ có khả chứa nhiều máy ảo (VM) với thông số tài nguyên tiềm khác xử lý mức độ khối lượng công việc khác Máy chủ ảo không đồng với khối lượng cơng việc biến đổi khơng thể đốn trước gây cân sử dụng tài nguyên, dẫn đến xuống cấp hiệu suất vi phạm thỏa thuận cấp dịch vụ (SLA) Do đó, quản lý cân tải cho máy ảo vấn đề khơng thể bỏ qua điện tốn đám mây Đề tài đồ án đưa nhìn tổng quan điện tốn đám mây, vấn đề sử dụng cộng nghệ ảo hóa điện tốn đám mây sâu vào phân loại, tìm hiểu thuật toán cân tải cho máy ảo hệ thống điện tốn đám mây Sử dụng kết mơ so sánh thuật tốn mơi đám mây để đánh giá hiệu chúng thuật toán tối ưu Đề tài đồ án gồm bốn phần: Chương I: Điện toán đám mây Chương II: Quản lý máy ảo điện toán đám mây Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải cho máy ảo điện toán đám mây Chương IV: Kết luận Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương I: Điện toán đám mây CHƯƠNG I: ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY • Giới thiệu tổng quan khái niệm điện tốn đám mây • Danh sách định nghĩa dịch vụ đám mây • Danh sách định nghĩa mơ hình triển khai đám mây • So sánh kiến trúc điện tốn đám mây NIST IUT-T • Thảo luận mối quan hệ SDN NFV với điện toán đám mây 1.1 Các khái niệm Trong năm gần đây, xu hướng chuyển hóa phần tồn hoạt động cơng nghệ thơng tin (IT) tổ chức tới sở hạ tầng kết nối Internet phát triển mạnh mẽ biết đến giải pháp điện toán đám mây doanh nghiệp Bên cạnh đó, người dùng cá nhân sở hữu thiết bị máy tính điện thoại di động sử dụng nhiều dịch vụ điện toán đám mây để lưu liệu, đồng thiết bị, chia sẻ liệu NIST định nghĩa điện toán đám mây “NIST SP-800-145”, sau: “ Điện toán đám mây: mơ hình chuyển phát truy nhập mạng theo yêu cầu lúc, nơi, thuận tiện để chia sẻ nguồn tài ngun tính tốn (các mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng dịch vụ) cung cấp phát hành cách nhanh chóng với tương tác cung cấp dịch vụ nỗ lực quản lý tối thiểu Mơ hình đám mây tăng cường khả dụng bao gồm năm đặc điểm bản, ba mơ hình dịch vụ bốn mơ hình triển khai.” Các mơ hình đặc điểm điện tốn đám mây mơ tả hình 1.1 Năm đặc điểm điện toán đám mây tổ chức NIST định nghĩa sau: • Mạng truy cập diện rộng: khả qua mạng truy cập thông qua chế tiêu chuẩn thúc đẩy sử dụng tảng khách hàng khơng đồng (ví dụ: điện thoại di động, máy tính xách tay trợ lý cá nhân kỹ thuật số PDA) dịch vụ phần mềm truyền thống đám mây khác • Tính mềm dẻo: điện toán đám mây cho phép mở rộng hay giảm thiểu tài nguyên theo yêu cầu dịch vụ cụ thể Ví dụ, số lượng tài nguyên máy chủ suốt khoảng thời gian thực nhiệm vụ cụ thể Sau đó, giải phóng tài nguyên hồn thành nhiệm vụ • Dịch vụ đo lường: hệ thống đám mây tự động kiểm soát tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên cách tận dụng khả đo lường mức độ trừu tượng phù hợp với loại dịch vụ (ví dụ: lưu trữ, xử lý, băng thông người dùng hoạt động) Việc sử dụng tài nguyên theo dõi, kiểm sốt báo cáo, cung cấp tính minh bạch cho nhà cung cấp dịch vụ khách hàng sử dụng dịch vụ Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương I: Điện tốn đám mây Hình 1.1: Các thành phần điện tốn đám mây • Dịch vụ tự phục vụ theo yêu cầu: người dùng đơn phương cung cấp khả tính tốn, chẳng hạn máy chủ thời gian lưu trữ cần thiết cách tự động mà không cần tương tác người với nhà cung cấp dịch vụ Bởi dịch vụ theo yêu cầu, tài nguyên phận thường trực sở hạ tầng IT • Phân phối tài nguyên: tài nguyên máy tính nhà cung cấp kết hợp để phục vụ nhiều khách hàng sử dụng mơ hình đa tính năng, với tài nguyên ảo vật lý khác gán phân bổ lại theo nhu cầu người dùng Về bản, điện toán đám mây cung cấp tính kinh tế theo quy mơ, quản lý mạng lưới chuyên nghiệp, quản lý an ninh chuyên nghiệp Những chức thu hút cơng ty lớn nhỏ, quan phủ, cá nhân sử dụng máy tính điện thoại di động Các cá nhân công ty cần trả phí cho khả lưu trữ dịch vụ sử dụng Người dùng, cơng ty nhân, khơng gặp khó khăn thiết lập hệ thống sở liệu, không cần mua lại phần cứng mà họ cần, thực tác vụ bảo trì, lưu liệu chúng phần dịch vụ đám mây Về lý thuyết, lợi lớn khác việc sử dụng điện toán đám mây để lưu trữ liệu chia sẻ nhà cung cấp đám mây đảm bảo an ninh Tuy nhiên, thực tế, khách hàng lúc bảo vệ Đã có số lỗi bảo mật nhà cung cấp đám mây Evernote trở thành Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương I: Điện toán đám mây tiêu điểm vào đầu năm 2013 khuyến cáo tất người dùng họ nên đặt lại mật sau phát xâm nhập hệ thống trái phép Mạng đám mây đề cập đến mạng chức quản lý mạng hoạt động điện toán đám mây Hầu hết giải pháp điện toán đám mây dựa vào mạng Internet, phần sở hạ tầng mạng Một ví dụ mạng đám mây cung cấp mạng lưới có hiệu suất/độ tin cậy cao nhà cung cấp thuê bao Trong trường hợp này, số tất lưu lượng doanh nghiệp đám mây qua mạng Internet sử dụng hạ tầng mạng riêng thuê nhà cung cấp dịch vụ Nhìn chung, mạng đám mây đề cập đến tập hợp khả mạng cần thiết để truy cập vào đám mây, bao gồm việc sử dụng dịch vụ đặc thù Internet, liên kết trung tâm liệu doanh nghiệp tới đám mây, sử dụng tường lửa phương pháp an ninh mạng khác điểm quan trọng để thực sách an ninh truy cập Chúng ta xem lưu trữ đám mây tập hợp điện toán đám mây Về chất, lưu trữ đám mây bao gồm lưu trữ sở liệu ứng dụng sở liệu tổ chức từ xa máy chủ đám mây Lưu trữ đám mây cho phép doanh nghiệp nhỏ người dùng cá nhân tận dụng lợi lưu trữ liệu theo nhu cầu tận dụng lợi loạt ứng dụng sở liệu mà không cần mua, trì, quản lý tài sản lưu trữ 1.2 Các dịch vụ đám mây Phần tập trung vào định nghĩa dịch vụ đám mây, bắt đầu với ba mơ hình dịch vụ định nghĩa NIST: • Dịch vụ phần mềm SaaS • Dịch vụ tảng PaaS • Dịch vụ hạ tầng IaaS Các mơ hình dịch vụ xem mơ hình dịch vụ lồng (hình 1.2) chấp nhận làm mơ hình dịch vụ cho điện toán đám mây 1.2.1 Dịch vụ phần mềm SaaS Như tên gọi, đám mây SaaS cung cấp dịch vụ tới khách hàng dạng phần mềm, ứng dụng cụ thể chạy truy cập đám mây SaaS theo mơ hình quen thuộc dịch vụ web, trường hợp áp dụng cho tài nguyên đám mây SaaS cho phép khách hàng sử dụng ứng dụng nhà cung cấp đám mây chạy hạ tầng đám mây Các ứng dụng truy nhập từ thiết bị khách thông qua giao diện đơn giản trình duyệt web Thay thu thập giấy phép máy tính máy chủ sản phẩm phần mềm chúng sử dụng, doanh nghiệp có chức từ dịch vụ đám mây Người dùng SaaS tránh rắc rối cài đặt phần mềm, trì, nâng cấp, vá lỗi Một số ví dụ dịch vụ phần mềm Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương I: Điện toán đám mây Google Mail, Microsoft 365, Salesforce, Citrix GoToMeeting, Cisco WebEx Hình 1.2: Các mơ hình dịch vụ đám mây Thông thường, thuê bao tới SaaS tổ chức muốn cung cấp cho nhân viên quyền truy cập vào phần mềm văn phòng, điển quản lý tài liệu e-mail Các cá nhân thường sử dụng mơ hình SaaS để có tài nguyên đám mây Các thuê bao thường sử dụng ứng dụng xác định theo nhu cầu Nhà cung cấp đám mây thường cung cấp tính liên quan đến liệu tự động lưu chia sẻ liệu thuê bao Ví dụ dịch vụ SaaS mơ tả sau: • Thanh tốn: dịch vụ ứng dụng để quản lý toán khách hàng dựa việc sử dụng đăng ký sản phẩm dịch vụ • Hợp tác: tảng cung cấp công cụ cho phép người dùng phối hợp làm việc nhóm doanh nghiệp, doanh nghiệp • Quản lý nội dung: dịch vụ quản lý sản xuất truy cập vào nội dung cho ứng dụng web • Quản lý mối quan hệ khách hàng: tảng cho ứng dụng quản lý mối quan hệ khách hàng, từ ứng dụng trung tâm gọi tới hệ thống tự động bán hàng Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây để hồn thành cơng việc i thời gian thực công việc máy ảo j 𝑗 𝐻𝑖 thời gian thực công việc i máy ảo j 𝑇𝑖 𝑗 𝐻𝑖 = (6) 𝑅𝑗 b) Thuật toán lập lịch cơng việc Max-Min Ý tưởng thuật tốn trì bảng trạng thái cơng việc thực bảng trạng thái máy ảo cân tải Bảng trạng thái công việc chủ yếu bao gồm thời gian thực công việc, thời gian hoàn thành, thời gian cập nhật lần cuối Trong đó, bảng trạng thái máy ảo bao gồm cơng việc có máy ảo, tổng thời gian thực cơng việc, trạng thái vòng đời máy ảo thời gian cập nhật lần cuối Khi nhiệm vụ phân bổ đến đợt, trọn công việc với thời gian thực dài (Max) trước tiên, tính tốn ước tính thời gian công việc máy ảo với bảng máy ảo, lựa chọn máy ảo có thời gian hồn thành ngắn (Min), phân bổ công việc tới máy ảo thích hợp Trong đó, cập nhật số lượng công việc tổng thời gian thực công việc máy ảo bảng trạng thái máy ảo Tiến trình xoay vòng tất cơng việc phân bổ • Bảng trạng thái cơng việc: cốt lõi thuật toán dự đoán khối lượng cơng việc máy ảo trì bảng trạng thái công việc bảng trạng thái máy ảo Bảng trạng thái công việc thực đặt 𝑺 Mọi 𝑆𝑖 𝑺 chuỗi trạng thái công việc i 𝑆𝑖 = 〈𝑖𝑑, 𝑣𝑚𝑖𝑑 , 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ, 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑙𝑎𝑠𝑡, 𝑠𝑢𝑏𝑚𝑖𝑡〉 (7) Trong đó, 𝑖𝑑, 𝑣𝑚𝑖𝑑 , 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ, 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝑙𝑎𝑠𝑡, 𝑠𝑢𝑏𝑚𝑖𝑡 số công việc, số máy ảo thực công việc, ước tính thời gian hồn thành cơng việc, ước tính tổng thời gian thực công việc, thời gian cập nhật lần cuối, thời gian công việc tới • Bảng trạng thái máy ảo đặt V Mỗi 𝑉𝑖 V trạng thái máy ảo j Mô tả trạng thái máy ảo biểu diễn theo công thức (8): 𝑉𝑗 = 〈𝑣𝑚𝑖𝑑 , 𝑛𝑢𝑚, 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ, 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠, 𝑙𝑎𝑠𝑡〉 (8) Trong đó, 𝑣𝑚𝑖𝑑 , 𝑛𝑢𝑚, 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ, 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑢𝑠, 𝑙𝑎𝑠𝑡 tương ứng số máy ảo, số lượng công việc thực hiện, tổng thời gian lại cơng việc thực chưa xong, trạng thái vòng đời máy ảo, thời gian cập nhật lần cuối c) Thuật toán cập nhật bảng trạng thái công việc trạng thái máy ảo: Việc cập nhật bảng trạng thái công việc chủ yếu đề cập đến việc xóa cơng việc hoàn thành cập nhật thời gian hoàn thành cơng việc Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 47 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây xử lý 〈𝑆𝑖 , 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ〉 Bảng trạng thái máy ảo đến từ thống kê trạng thái công việc Sau lần bảng trạng thái công việc cập nhật, num length máy ảo tính lại theo bảng trạng thái cơng việc cập nhật Mỗi khoảng thời gian ∆𝑡, khối đại diện thu thập trạng thái công việc máy ảo j gửi trở lại để thiết lập công việc xử lý E công việc hồn thành F Chi tiết thuật tốn cập nhật trạng thái công việc trạng thái máy ảo sau: Bước 1: Xóa cơng việc hồn thành từ 𝑺 theo thiết lập F gửi từ máy ảo j Bước 2: Nếu ∀𝑖 ∈ 𝑬, cơng việc i chưa hồn thành máy ảo Từ thời gian cập nhật công việc lần cuối 𝑆𝑖 𝑙𝑎𝑠𝑡 thời điểm t, có 𝑣𝑗 𝑛𝑢𝑚 công việc thực Xét thời gian nhau, công thức (9) sử dụng để cập nhật thời gian thực công việc công việc i 𝑡 − 𝑆𝑖 𝑙𝑎𝑠𝑡 𝑆𝑖 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ = 𝑆𝑖 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ + (9) 𝑣𝑗 𝑛𝑢𝑚 Nếu 𝑆𝑖 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ > 𝑆𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙, có nghĩa ước tính thời gian thực cơng việc i q ngắn, đó, cần kéo dài tổng thời gian thực hiện: 𝑆𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 1.5 × 𝑆𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Bước 3: công việc i, thời gian cập nhật lần cuối đặt 𝑆𝑖 𝑙𝑎𝑠𝑡 = 𝑡 Bước 4: Sau bước bước kết thúc tất công việc thiết lập E, trạng thái máy ảo ước tính Với 𝑖 ∈ 𝑺, công việc i phân bổ vào máy ảo j, 𝑗 = 𝑆𝑖 𝑣𝑚𝑖𝑑 Trong đó, khởi tạo trạng thái tất máy ảo, 𝑣𝑗 𝑛𝑢𝑚 = 0, 𝑣𝑗 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ = 0, 𝑣𝑗 ∈ 𝑽 Bước 5: Cập nhật trạng thái máy ảo j thiết lập V Thiết lập 𝑣𝑗 𝑙𝑎𝑠𝑡 = 𝑡, 𝑣𝑗 𝑛𝑢𝑚 = 𝑣𝑗 𝑛𝑢𝑚 + 1, 𝑣𝑗 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ = 𝑣𝑗 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ + 𝑆𝑗 𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠ℎ d) Thuật tốn phân bổ cơng việc: Thời gian hồn thành dự kiến: công việc i thực máy ảo j, thời gian hồn thành máy ảo sử dụng thời 𝑗 gian hồn thành dự kiến cơng việc i, kí hiệu 𝐹𝑖 Do trình xử lý công việc tương đương nút, số lượng cơng việc thực num, thời gian lại để thực cho cơng việc chưa hồn thành length thu từ bảng trạng thái máy ảo Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 48 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện toán đám mây Để đơn giản hóa việc tính tốn, số lượng cơng việc thực num tương đương với chiều dài tính 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝑛𝑢𝑚 nút máy ảo Thuật toán Max-Min phương pháp lập kế hoạch hiệu lưới điện toán đám mây Tuy nhiên, bất lợi thấy thuật tốn việc thực cơng việc u cầu thời gian hồn thành dài trước Nếu cơng việc ưu tiên có thời gian hồn thành u cầu lớn đến mức máy ảo định tối ưu thời gian hồn thành nó, cơng việc có mức ưu tiên nhỏ phía sau hàng đợi thêm thời gian đợi để xử lý Nó nguyên nhân dẫn đến tăng thời gian đáp ứng làm giảm tổng thể hiệu tồn hệ thống 3.4.4 Thuật tốn định cân tải LBDA Trong mơi trường điện tốn đám mây có nhiều trung tâm liệu bao gồm nguồn tài nguyên không đồng bao gồm máy chủ máy ảo (VM) Các máy chủ máy ảo có cấu hình khác dung lượng nhớ, băng thông, dung lượng lưu trữ khả xử lý Người dùng gửi yêu cầu cho nhà cung cấp dịch vụ, nhà cung cấp dịch vụ phải phục vụ nhiều người sử dụng để cung cấp kết tốt vào tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên Phân phối nhiệm vụ vào nguồn lực để tránh tải nơi có tài nguyên nạp Mục tiêu việc làm để đạt hài lòng người dùng hài lòng nhà cung cấp cách cân tải tăng mức sử dụng tài nguyên, cách giảm thiểu mức trung bình giá trị makespan thời gian đáp ứng thuật toán LBDA Khác với thuật toán Round-Robin cân tải mà không quan tâm đến lực xử lý máy ảo hay Max-Min sử dụng thời gian u cầu để hồn thành cơng việc làm tiêu chuẩn mức độ ưu tiên phân công công việc, LBDA tập trung cân tải dựa vào trạng thái máy ảo để phân phối công việc cách tối ưu a) Cấu hình Đặt máy ảo 𝑉𝑀 {𝑉𝑀1 , 𝑉𝑀2 , 𝑉𝑀3 , … , 𝑉𝑀𝑚 } Mỗi máy ảo có tham số khác trạng thái 𝑉𝑀, tốc độ thực lệnh giây MIPS Tất máy ảo 𝑉𝑀 không bị gián đoạn, thực cơng việc hồn thành, độc lập Các cơng việc độc lập kí hiệu {𝑇1 , 𝑇2 , 𝑇3 , … , 𝑇𝑛 } Mỗi công việc có thuộc tính khác id, độ dài, thời gian bắt đầu kết thúc Độ dài số lượng lệnh xử lý giây b) Mơ tả thuật tốn Các cơng việc gửi đến phận trung gian, phận trung gian xác định máy ảo 𝑉𝑀 phù hợp dựa số nhiệm vụ đệ trình minh họa hình 3.5, thay đổi trạng thái VM (dưới tải, cân tải, cân tải cao, tải) Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 49 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây Bộ lập lịch: yêu cầu từ người dùng khác đầu vào lập lịch để thực cân tải Cân tải: cân tải định công việc với máy ảo phù hợp xác định từ thông tin thu thập Kiểm tra máy ảo 𝑉𝑀: Kiểm tra trạng thái 𝑉𝑀 cách so sánh khả 𝑉𝑀 sử dụng ba loại ngưỡng tải: ngưỡng trên, ngưỡng, ngưỡng Khả 𝑉𝑀 (𝐶𝑉𝑀 ) tính tốn cơng thức: 𝐶𝑉𝑀 = 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑚 ∗ 𝑃𝑒𝑚𝑖𝑝𝑠 (10) Trong đó: 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑚 số phần tử xử lý phân bổ 𝑉𝑀 𝑃𝑒𝑚𝑖𝑝𝑠 số lệnh xử lý giây Khả 𝑉𝑀 (𝐶𝑉𝑀 )được tính tốn cơng thức: 𝐶𝑉𝑀 = 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑚 ∗ 𝑃𝑒𝑚𝑖𝑝𝑠 (11) Trong đó: 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑚 số phần tử xử lý phân bổ 𝑉𝑀 𝑃𝑒𝑚𝑖𝑝𝑠 số lệnh xử lý giây Tải 𝑉𝑀 (𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ) tính tốn dựa theo cơng thức sau: ∑𝑛𝑗=1 𝑇𝐿𝑗 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 = (12) 𝑛 Trong đó, 𝑇𝐿 chiều dài cơng việc Hình 3.5: Mơ hình hoạt động LBDA Ba ngưỡng chọn dựa tiến trình trước, giới hạn ngưỡng TUL 0.9, giới hạn ngưỡng TFL 0.8, giới hạn ngưỡng TLL 0.2, Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 50 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện tốn đám mây thể hình 3.2, so sánh tải máy ảo với khả máy ảo để cập nhật trạng thái 𝑉𝑀 Trường hợp 1: 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐿𝐿 trạng thái 𝑉𝑀 gán tải Dưới tải trạng thái máy ảo có tải rảnh rỗi cao, cần tiếp nhận thêm cơng việc để tránh lãng phí tài ngun, Trường hợp 2: 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 > 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐿𝐿 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐹𝐿 trạng thái 𝑉𝑀 gán cân tải Cân tải trạng thái máy ảo tiếp nhận đủ số lượng công việc phân phối xử lý, nạp thêm công việc để tối đa tận dụng tài nguyên Trường hợp 3: 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 > 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐹𝐿 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝑈𝐿 trạng thái 𝑉𝑀 gán cân tải cao Cân băng tải cao trạng thái máy phải xử khối lượng công việc lớn, tiếp nhận thêm cơng việc có kích thước nhỏ, thời gian trễ phản hồi xử lý cao Trường hợp 4: 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 > 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝑈𝐿 trạng thái 𝑉𝑀 gán tải Khi thuật toán định máy trạng thái tải, hệ thống không nạp thêm cơng việc vào máy ảo Chọn máy ảo 𝑉𝑀: lựa chọn máy ảo 𝑉𝑀 phù hợp định đưa vào danh sách lợi ích người dùng nhà cung cấp nâng cao sử dụng tài nguyên, cân tải thời gian hồn thành Đầu tiên, tính tốn thời gian hồn thành ước tính (ECT) công việc tất máy ảo có trạng thái tải, ECT tính tốn dựa công thức (13) (14) sau: 𝑇𝐿 𝐸𝑇 = (13) 𝐶𝑉𝑀 𝐸𝐶𝑇 = 𝐸𝑇 + 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 (14) 𝐸𝑇 thời gian thực cơng việc Sau đó, 𝑉𝑀 có thời gian ước tính hồn thành ECT thấp chọn Thứ hai, có nhiều máy ảo có trạng thái tải có thời gian hồn thành ước tính chọn máy ảo có tải dư lớn Lựa chọn tải dư lớn cải thiện việc cân tải bời giảm bớt tải máy ảo có tải thấp tối thiểu xảy tải Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 51 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện tốn đám mây Hình 3.6: Trạng thái máy ảo Thứ ba, tất trạng thái máy ảo cân máy ảo trạng thái cân tải cao sau tác vụ kiểm tra phải đưa vào danh sách để kiểm tra thời gian hồn thành ước tính cơng việc sau: • Ta tính tốn ECT nhỏ tất trạng thái máy ảo 𝑉𝑀 • ECT nhỏ tất trạng thái cân tải cao 𝑉𝑀 bổ sung thêm trễ (ECT + trễ) • Nếu ECT nhỏ trạng thái cân tải 𝑉𝑀 lớn ECT nhỏ 𝑉𝑀 trạng thái cân tải cao cộng trễ cơng việc ánh xạ tới máy ảo có ECT nhỏ nhất, đây, thời gian bắt đầu thực công việc cân tải 𝑉𝑀 cân tải cao 𝑉𝑀 có trạng thái trở trạng thái cân Ngược lại, công việc gửi đến 𝑉𝑀 trạng thái cân với thời gian xử lý tải dư cao có Như đề cập đến giải thuật lập lịch công việc LBDA để né tránh trạng thái q tải máy ảo 𝑉𝑀, ánh xạ cơng việc kèm trễ máy ảo 𝑉𝑀 trạng thái tải cao Cập nhật tải máy ảo dựa công thức (15): 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 = 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 + 𝑇𝐿 (15) Cuối cùng, loại bỏ nhiệm vụ ánh xạ từ danh sách công việc không ghép nối c) Các bước thuật toán Thuật toán định cân tải LBDA Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 52 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây Đầu vào: danh sách công việc chưa ghép nối tài ngun có sẵn Đầu ra: Những cơng việc hoàn thành với thời gian thực nhỏ Thiết lập ban đầu đặc điểm máy ảo VM công việc với chiều dài khác Tính tốn khả máy ảo VM dựa cơng thức (10) Với công việc danh sách công việc : Bước 1: Tính tốn tải máy ảo VM dựa công thức (12) Bước 2: Kiểm tra trạng thái máy ảo: • Nếu 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐿𝐿 → trạng thái VM tải • Nếu 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐿𝐿 && 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐹𝐿 → trạng thái VM cân tải • Nếu 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 > 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝐹𝐿 && 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 ≤ 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝑈𝐿 → trạng thái VM tải cao • Nếu 𝑉𝑀𝑙𝑜𝑎𝑑 > 𝐶𝑉𝑀 ∗ 𝑇𝑈𝐿 → trạng thái VM tải Nếu máy ảo trạng thái tải tính tốn ECT dựa công thức (13) lập đồ nhiệm vụ cho VM có ước tính thời gian hồn thành hơn, có nhiều máy ảo có ECT chọn VM với khả lớn Nếu tất VM cân sau nhiệm vụ ánh xạ vào VM có thời gian ước tính thấp có khả lớn nhất, có Nếu máy ảo trạng thái cân cân cao: a Tính tốn thười gian hồn thành ước tính thấp VM có trạng thái cân tải, có nhiều VM có ECT chọn máy ảo có khả lớn b Tính tốn thời gian ước tính hồn thành thấp máy ảo với cân tải cao trễ Trễ tổng thời gian hoàn thành công việc máy ảo VM trạng thái cân tải cao c Cuối cùng, chọn ECT thấp hai trạng thái cân cân cao máy ảo Tính tốn makespan trung bình, thời gian phản hồi trung bình, tổng thời gian thực d) Các tham số hiệu Một tham số xem xét xây dựng thuật toán lập lịch trình cơng việc Các thơng số đóng vai trò quan trọng vai trò để tăng hiệu suất tổng thể đám mây Mỗi tham số giải thích phần Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 53 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây Makespan: thời gian hoàn thành tất công việc máy ảo Một giải thuật lập lịch tốt cố gắng giảm makespan, xác định công thức (16): 𝑀𝑎𝑘𝑒𝑠𝑝𝑎𝑛 = 𝑚𝑎𝑥 {𝐶𝑇𝑖 } (16) Trong đó, 𝑖 ∈ 𝑉𝑀 Sau đó, tính tốn trung bình makespan xác định theo công thức (17): ∑𝑚 𝑘=1 𝑀𝑎𝑘𝑒𝑠𝑝𝑎𝑛 𝐴𝑣 𝑀𝑎𝑘𝑒𝑠𝑝𝑎𝑛 = (17) 𝑚 Thời gian phản hồi RT: xác định thời gian tìm kiếm tiến trình, bao gồm thời gian để thực công việc hệ thống điện toán đám mây Thời gian phản hồi RT xác định theo công thức (18): 𝑅𝑇𝑗 = 𝐹𝑇𝑗 − 𝑆𝐵𝑗 (18) Trong đó, 𝐹𝑇𝑗 thời gian kết thúc cơng việc, 𝑆𝐵𝑗 thời gian đệ trình cơng việc, sau tính tốn thời gian phản hồi trung bình tất máy ảo: ∑𝑚 𝑘=1 𝐴𝑣 𝑅𝑇𝑘 𝑀 𝐴𝑣 𝑅𝑇 = (19) 𝑚 𝐴𝑣 𝑅𝑇 thời gian phản hồi trung bình máy ảo: ∑𝑛𝑗=1 𝑅𝑇𝑗 𝐴𝑣 𝑅𝑇 = (20) 𝑛 Thời gian thực hiện: xác định thời gian tính từ lúc bắt đầu cơng việc tới hồn thành cơng việc máy ảo Nó xác định theo cơng thức (12): 𝐸𝑥𝑐𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑗 = 𝐹𝑇𝑗 − 𝑆𝑇𝑗 (21) Trong đó, 𝑆𝑇𝑗 thời gian bắt đầu cơng việc 3.5 Tham khảo đánh giá hiệu thuật toán 3.5.1 Công cụ mô Bộ mô sử dụng tất thuật tốn phương án đòi hỏi phải kiểm tra trước áp dụng chúng mơi trường điện tốn đám mây thực Nhưng xây dựng giới thực cho môi trường điện toán đám mây để kiểm tra thuật toán sách đề xuất lãng phí nhiều thời gian tốn mặt tiền bạc Do mơi trường đám mây sách mơ giả lập Bộ mơ có hiệu thuật tốn phát triển với chi phí tiền bạc thời gian thấp Chúng ta sử dụng CloudSim 3.0.3, công cụ CloudSim tảng mô ưa chuộng, tảng mơ môi trường đám mây Trong CloudSim, người dùng đệ trình nhiệm vụ cơng việc Việc phân loại nhiệm vụ người dùng dựa tham số nhớ, băng thông, sử dụng tài nguyên thời gian hồn thành, vv Sau đó, nhiệm vụ Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 54 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện toán đám mây bổ sung sách lập kế hoạch Sau lập kế hoạch, sử dụng CloudSim để định nhiệm vụ người dùng với máy ảo trung tâm liệu thực nhiệm vụ với trợ giúp máy ảo CloudSim thực với việc hỗ trợ java 3.5.2 Cấu hình mơ Các tham số mơ thí nghiệm sau: • Thiết lập máy ảo với 512MB RAM, nhớ 10GB, băng thông 1GB số lượng lệnh giây 300, 500, 700 MIPS • Thiết lập cơng việc với chiều dài khác nhau, kích thước tệp 300MB • Thiết lập cấu hình cho máy chủ 16384MB RAM, nhớ 1000GB Băng thông 10GB 10000MIPS Cung cấp chia sẻ thời gian sử dụng công cụ Cloudsim 3.0.3 để thực việc Các kết makespan trung bình, thời gian đáp ứng trung bình, tổng thời gian thực ghi bảng 3.3 Đánh giá kết hoạt động thuật toán LBDA, Max-Min, SJF Round Robin cách sử dụng công cụ CloudSim Các số liệu kiểm tra giá trị trung bình makespan (thời gian hồn thành nhiệm vụ cuối thực hiện), thời gian đáp ứng trung bình tổng thời gian thực cho tất công việc máy ảo Các thí nghiệm sử dụng 100, 150, 200, 250, 300 cơng việc thực tương ứng 6, 8, 10, 12 14 máy ảo Thử nghiệm 100 công việc máy ảo 150 công việc máy ảo 200 công việc 10 máy ảo 250 công việc 12 máy ảo 300 công việc 14 máy ảo Av.Makespan M.Av.RT Tổng thời gian (ms) (ms) xử lý (ms) 360 277 29246 427 300 48335 430 313 71644 433 326 91165 458 332 112303 Bảng 3.3: Kết thử nghiệm Bảng 3.4, cho thấy kết thực Rõ ràng giá trị trung bình makespan dựa phương pháp tiếp cận LBDA tạo kết tốt thuật toán khác tất thí nghiệm Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 55 Đồ án tốt nghiệp đại học Thí nghiệm 100 cơng việc máy ảo 150 công việc máy ảo 200 công việc 10 máy ảo 250 công việc 12 máy ảo 300 công việc 14 máy ảo Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện toán đám mây Giá trị Makespan trung bình LBDA Max-Min SJF Round (ms) (ms) (ms) Robin (ms) 358 370 418 416 416 438 488 492 430 460 524 501 434 460 522 521 458 488 549 550 Bảng 3.4: So sánh giá trị trung bình makespan Từ hình 3.7, rõ ràng giá trung bình makespan đề xuất LBDA giảm so với thuật toán lại Khi số lượng cơng việc máy ảo tăng, mức độ chênh lệch giá trị makespan rõ ràng Điều có thuật tốn LBDA cân tải chủ yếu tập trung vào yếu tố trạng thái máy ảo để đưa định chuẩn xác Bảng 3.5 hình 3.8 cho thấy kết thời gian đáp ứng trung bình đề xuất LBDA cho kết tốt hơn thuật toán Max-Min, SJF Round Robin Bảng 3.5 cho thấy kết đề xuất LBDA tốt so với thuật toán Max-Min, SJF Round Robin tổng thời gian thực tất nhiệm vụ Điều có nghĩa LBDA thực nhiệm vụ người dùng thời gian sử dụng thay thuật tốn có Thí nghiệm 100 cơng việc máy ảo 150 công việc máy ảo 200 công việc 10 máy ảo 250 công việc 12 máy ảo 300 công việc 14 máy ảo Giá trị thời gian phản hồi trung bình LBDA Max-Min SJF Round (ms) (ms) (ms) Robin (ms) 277 300 340 349 308 356 397 414 320 374 426 500 336 375 424 436 338 462 447 396 Bảng 3.5: So sánh giá trị thời gian phản hồi trung bình Từ hình 3.7, 3.8 3.9, thấy giá trị trung bình makespan, trung bình thời gian đáp ứng tổng số thời gian thực giảm tăng số lượng công việc số lượng máy ảo thuật toán đề xuất LBDA MaxMin, SJF Round Robin Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 56 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện tốn đám mây Hình 3.7: Giá trị trung bình makespan Hình 3.8: Giá trị thời gian phản hồi trung bình Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 57 Đồ án tốt nghiệp đại học Thí nghiệm 100 cơng việc máy ảo 150 công việc máy ảo 200 công việc 10 máy ảo 250 công việc 12 máy ảo 300 công việc 14 máy ảo Chương III: Tìm hiểu thuật tốn cân tải điện toán đám mây Tổng thời gian thực LBDA Max-Min SJF Round (ms) (ms) (ms) Robin (ms) 29456 30107 34224 35150 50683 53504 59609 62124 71676 75308 85304 100302 92008 94126 106418 109407 112956 119570 134135 138785 Bảng 3.6 So sánh tổng thời gian thực Thuật toán Round Robin tập trung phân phối tải công việc luân phiên cho máy ảo mà không quan tâm đến trạng thái chúng Các công việc di trú hay phân bổ lại q trình chạy diện Trong thí nghiệm trên, khả máy ảo chiều dài công việc khác Những máy ảo nạp vào tiến trình ngắn sau xử lý xong phải đợi máy ảo nạp tiến trình dài xử lý nốt cơng việc phân bổ cơng việc Đó ngun nhân mà thời gian phản hồi thực công việc Round Robin cao thuật tốn lại Hình 3.9 Tổng thời gian thực SJF tiến Round Robin chút phân bổ công việc tâm vào chiều dài tiến trình Thời gian phản hồi thực cơng việc SJF thấp Round Robin Tuy nhiên, thí nghiệm, lượng cơng việc Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 58 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải điện toán đám mây tăng cao thay đổi chiều dài liên tục làm cho thuật tốn tính tốn lựa chọn cơng việc ngắn để nạp vào máy ảo gặp nhiều khó khăn, nhiều thời gian thực để đưa định Kết tổng thời gian thực cao hai thuật tốn lại ta thấy Thuật tốn Max-Min có phần trái ngược với SJF Nó sử dụng thuật tốn để tính tốn cơng việc có thời gian ước tính hồn thành dài để nạp vào máy ảo Cùng với đó, trì tính toán khả máy ảo để chọn máy ảo phù hợp để xử lý công việc Tương tự SJF, Max-Min thời gian việc tính tốn cơng việc u cầu thời gian thực dài máy ảo có khả xử lý cơng việc cách tối ưu Thuật toán LBDA tập trung phân chia trạng thái máy ảo cách khác chi tiết với bốn mức độ: tải, tải, tải cao tải Dựa mức độ đó, hệ thống tiến hành phân phối công việc phù hợp Trong môi trường thử nghiệm, khả máy ảo cấu nên việc thu thập thông tin trạng thái tải máy dễ dàng nên việc phân phối tải công việc diễn nhanh chóng chiều dài chúng thay đổi Nếu chiều dài công việc lớn so với khả xử lý, chúng di trú sang xử lý khác để tiếp tục thực Với ưu điểm đó, giá trị thời gian phản hồi thực trung bình ln thấp thuật tốn lại Tất thí nghiệm thuật tốn định cân tải LBDA cải thiện gái trị makespan trung bình, thời gian đáp ứng trung bình tổng thời gian thực so sánh với thuật tốn khác có Ngồi ra, tăng số máy ảo thể cải thiện hiệu nhẹ Với điều này, LBDA cho kết tốt hiệu 3.6 Kết luận Trong mơi trường điện tốn đám mây, có nhiều thách thức, số cân tải Nó có tác động quan trọng hiệu suất Sử dụng tối đa nguồn lực hài lòng người dùng cải thiện cách cân tải tốt Trong thuật toán này, LBDA giải nhiệm vụ vấn đề cân tải cách xem xét khả máy ảo thời gian hoàn thành ước tính cho nhiệm vụ để xếp nhiệm vụ cho máy ảo thích hợp Năm thí nghiệm tiến hành để đánh giá hiệu suất thuật toán So sánh thuật toán LBDA thực với thuật toán Round Robin, SJF Max-Min mơi trường cấu hình Kết mơ cho thấy thuật toán LBDA hoạt động tốt trường hợp so với thuật toán Max-Min, SJF Round Robin với việc giảm giá trị makespan trung bình, thời gian phản hồi trung bình thời gian thực tổng tất máy ảo Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 59 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương IV: Tóm tắt kết luận CHƯƠNG IV: TĨM TẮT VÀ KẾT LUẬN Cơng nghệ điện tốn đám mây ngày phát triển dần phổ biến khắp nơi, từ người dùng Internet cá nhân công ty, tổ chức, tập đồn lớn có nhu cầu sử dụng việc lưu trữ, quản lý, kinh doanh,… Với ba mơ hình dịch vụ dịch vụ phần mềm SaaS, dịch vụ tảng PaaS dịch vụ hạ tầng, với mơ hình dịch vụ mở rộng khác, lợi ích mà đám mây mang lại khơng thể chối cãi Những lợi ích kể đến tiết kiệm chi phí, tiện lợi, an tồn, liên tục bảo mật liệu Nhờ công nghệ tiên tiến nay, tài nguyên máy tính đám mây phân chia thành nhiều thành phần máy ảo để xử lý yêu cầu từ nhiều người dùng khác Do đó, vấn đề cân tải cơng việc cho máy ảo để đảm bảo hiệu hoạt động hệ thống quan trọng Đề tài đồ án náy tìm hiểu số thuật toán cân tải giới thiệu toán LBDA định cân tải dựa trạng thái máy ảo, chứng minh qua thử nghiệm so sánh môi trường tài nguyên đám mây đồng Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 60 Đồ án tốt nghiệp đại học Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO Foundations of Modern Networking_ SDN, NFV, QoE, IoT, and Cloud – William Stallings - Addison - Wesley Professional (2015) v2 Network Virtualization and Software Defined Networking for Clou Computing: A Survey - Raj Jain and Subharthi Paul, Washington University Load balancing in cloud computing systems - Dr Pabitra Mohan Khilar A survey on load balancing algorithms for virtual machines placement in cloud computing - Minxian Xu, Wenhong Tian, Rajkumar Buyya A Survey of Load Balancing in Cloud Computing: Challenges and Algorithms Klaithem Al Nuaimi, Nader Mohamed, Mariam Al Nuaimi and Jameela AlJaroodi College of Information Technology, UAEU Al Ain, United Arab Emirates The study on Load Balancing strategies in distributed computing system - Md Firoj Ali, Rafiqul Zaman Khan (Vol.3, No.2, April 2012), International Journal of Computer Science & Engineering Survey (IJCSES) Max–Min Task Scheduling Algorithm for Load Balance in Cloud Computing Yingchi Mao, Xi Chen and Xiaofang Li Load Balancing in Cloud Computing using Shortest Job First and Round Robin Approach - Shreya Saini, Amninder Kaur Student, Punjabi University Regional Center Assistant Professor, Punjabi University Regional Center Big Data and cloud computing: innovation opportunities and challenges Chaowei Yang, Qunying Huang, Zhenlong Li, Kai Liu & Fei Huc 10 An Efficient Load Balancing Scheme for Cloud Computing - Atyaf Dhari and Khaldun I Arif Nguyễn Hoàng Trung – D13VT8 61 ... tải cho máy ảo vấn đề bỏ qua điện toán đám mây Đề tài đồ án đưa nhìn tổng quan điện toán đám mây, vấn đề sử dụng cộng nghệ ảo hóa điện tốn đám mây sâu vào phân loại, tìm hiểu thuật tốn cân tải cho. .. lý máy ảo điện tốn đám mây Chương III: Tìm hiểu thuật toán cân tải cho máy ảo điện tốn đám mây Chương IV: Kết luận Nguyễn Hồng Trung – D13VT8 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương I: Điện tốn đám mây. .. máy ảo 35 3.3 Phân loại thuật toán cân tải 38 3.3.1 Thuật toán cân tải tĩnh 38 3.3.2 Thuật toán cân tải động 39 3.3.3 So sánh thuật toán cân tải tĩnh cân tải động