Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu các thuật toán cân bằng tải trên điện toán đám mây (Luận văn thạc sĩ)
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - CAO TRUNG TÍN NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TỐN CÂN BẰNG TẢI TRÊN ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY Chun ngành: HỆ THỐNG THƠNG TIN Mã số: 8480104 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HCM – 2018 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PSG.TS Trần Công Hùng 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 năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt CC Cloud Computing Điện toán đám mây IaaS Infrastructure as a Service Dịch vụ sở hạ tầng PaaS Platform as a Service Dịch vụ tảng SaaS Software as a Service Dịch vụ phần mềm UB UserBase Cơ sở người dùng DC Data Center Trung tâm liệu DCC Data Center Controller Bộ điểu khiển trung tâm liệu VM Virtual Machine Máy ảo VMLB Virtual Machine Load Balancer Trình cân tải máy ảo CNTT Cơng nghệ thơng tin MỞ ĐẦU Điện tốn đám mây (CC) mơ hình sử dụng cơng nghệ máy tính phát triển dựa Internet Trong mơ hình này, cung cấp tất khả liên quan tới công nghệ thông tin dạng “dịch vụ” thông qua mạng Internet cho phép người dùng truy cập sử dụng chúng thông qua nhà cung cấp dịch vụ đám mây Ưu điểm điện tốn đám mây (CC) giảm chi phí đầu tư ban đầu, tăng khả xử lý-tính tốn khả linh hoạt lưu trữ Với ưu điểm vượt trội đó, nay, điện tốn đám mây (CC) trở nên phổ biến giới Điều mang lại nhiều thách thức cho tổ chức, nhà cung cấp dịch vụ đám mây Trong đó, việc cải thiện thời gian phản hồi cho yêu cầu người dùng điện toán đám mây (CC) vấn đề quan trọng Với tăng trưởng bùng nổ Internet nay, việc trao đổi liệu tổ chức doanh nghiệp cần kịp thời nhanh chóng, cân tải điện tốn đám mây trở thành lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhà nghiên cứu khắp giới Đặc biệt cân tải trung tâm liệu đám mây (DC) Cân tải điện toán đám mây kỹ thuật phân phối khối lượng cơng việc đồng hai nhiều máy tính, kết nối mạng, CPU, ổ cứng, tài nguyên to lớn phân tán mạng Internet Có nhiều phương pháp cách tiếp cận khác để giải cân tải mơi trường điện tốn đám mây, thuật tốn cải thiện thời gian đáp ứng hệ thống nhà khoa học tập trung nghiên cứu chủ yếu Luận văn tập trung nghiên cứu thuật toán cân tải phổ biến hệ thống “đám mây” cụ thể thuật toán Round Robin thuật toán Throttled, dựa kết đạt phân tích đưa mặt hạn chế thuật tốn, từ đề xuất thuật toán cải tiến dựa thuật toán Throttled để cải thiện thời gian phản hồi trung tâm liệu (DC) cải thiện hiệu suất cho hệ thống đám mây Luận văn mô thuật toán đề xuất với hai thuật toán Round Robin Throttled công cụ mô Cloud Analyst Kết thực nghiệm cho thấy với thuật toán đề xuất thời gian phản hồi thời gian xử lý hệ thống cải thiện Bố cục luận văn gồm chương: - Chương 1: Cơ sở lý thuyết: Giới thiệu tổng quan điện toán đám mây chế cân tải, mục tiêu việc cân tải điện toán đám mây Tham khảo đánh giá số cơng trình nghiên cứu nhà khoa học nước nghiên cứu vấn đề cân tải điện toán đám mây - Chương 2: Các thuật toán tiêu biểu phương án đề xuất: tập trung phân tích đánh giá hai thuật toán Round Robin Throttled Đề xuất thuật toán cải tiến dựa thuật toán Throttled - Chương 3: Mô đánh giá: giới thiệu công cụ mô Cloud Analyst Mô đánh giá kết ba thuật toán - Chương 4: Kết luận: Trình bày cơng việc thực được, điểm hạn chế luận văn, hướng nghiên cứu mở rộng luận văn CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Tổng quan điện toán đám mây (Cloud Computing): Khái niệm điện toán đám mây (Cloud Computing) xuất vào năm 2007 nhiều tổ chức tiếng định nghĩa theo nhiều cách khác (hình 1.1) Ví dụ như: - Theo Viện Tiêu chuẩn Công nghệ Mỹ (NIST – National Institute of Standards & Technology) định nghĩa điện toán đám mây sau: “Điện tốn đám mây mơ hình mạng cho phép người dùng truy cập dễ dàng vào hệ thống mạng đồng nhất, theo nhu cầu đến kho tài ngun điện tốn dùng chung (ví dụ: mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng dịch vụ), tài nguyên cung cấp thu hồi cách nhanh chóng với yêu cầu tối thiểu quản lý hay can thiệp từ phía nhà cung cấp dịch vụ.” - Tổ chức An Ninh Mạng Thông Tin Châu Âu (ENISA) định nghĩa: “Điện toán đám mây mơ hình cung cấp dịch vụ theo u cầu, thường triển khai cơng nghệ ảo hóa cơng nghệ điện tốn phân tán.” - Theo hãng Gartner định nghĩa: “Điện toán đám mây kiểu tính tốn lực CNTT có khả mở rộng lớn cung cấp dạng dịch vụ qua mạng Internet đến nhiều khách hàng bên ngồi.” - Theo hãng Forrester Research định nghĩa điện toán đám mây là: “Một kho tài nguyên sở hạ tầng ảo hóa, có khả mở rộng cao quản lý, hỗ trợ ứng dụng khách hàng cuối tính tiền theo mức độ sử dụng.” Hình 1.1: Mơ hình điện tốn đám mây Nhìn chung, ta hiểu đơn giản điện toán đám mây giải pháp mang tính dịch vụ cho phép cung cấp tài nguyên CNTT có khả biến đổi linh hoạt theo nhu cầu người dùng “ Đám mây” thuật ngữ ẩn dụ đươc hiểu tài nguyên CNTT có sẵn internet, người dùng truy cập tới tài ngun mà khơng cần quan tâm tới cơng nghệ hạ tầng bên 1.1.1 Đặc điểm chung điện toán đám mây - Khả truy cập rộng lớn (Broad network access): Người dùng sử dụng thiết bị có kết nối internet như: computer, laptop, thiết bị di động truy cập vào dịch vụ điện toán đám mây - Tự cấp dịch vụ theo nhu cầu (On-demand self-service): Người dùng cấp tài nguyên theo nhu cầu cách tự động, không cần can thiệp từ nhà cung cấp dịch vụ - Khơng phụ thuộc vị trí địa lý (Location independent resource pooling): Tài nguyên dịch vụ điện toán đám mây điều phối chia sẻ linh hoạt Người dùng điều khiển vị trí tài nguyên (nhưng với số dịch vụ nâng cao nhà cung cấp cho phép người dùng làm điều đó) - Tính co giãn nhanh (Rapid elasticity): Tài nguyên dịch vụ “đám mây” cấp phát thu hồi cách nhanh chóng, linh hoạt có khả thay đổi tài nguyên tăng lên giảm xuống theo nhu cầu sử dụng - Dịch vụ đo lường (Measured service): Các hệ thống điện tốn đám mây có khả tự điều khiển, tinh chỉnh giám sát, đo lường tài nguyên 1.1.2 Các mơ hình triển khai Các mơ hình triển khai điện tốn đám mây chia làm loại (hình 1.2): Hình 1.2: Các loại mơ hình triển khai - Đám mây riêng tư (Private cloud): dịch vụ điện toán đám mây cung cấp công ty, doanh nghiệp công ty, doanh nghiệp trực tiếp vận hành quản lý Đối tượng sử dụng nội công ty, doanh nghiệp bảo vệ sau tường lửa - Đám mây công cộng (Public cloud) dịch vụ điện toán đám mây cung cấp cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp cung cấp dịch vụ CNTT, nhằm phục vụ cho mục đích cơng cộng Đám mây cơng cộng mơ hình triển khai phổ biến Khác với đám mây riêng tư, đối tượng sử dụng tất cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp bên ngồi kết nối thơng qua internet… - Đám mây hỗn hợp (Hybrid cloud): Là kết hợp đám mây riêng tư đám mây cơng cộng Nó liên kết đám mây riêng tư đám mây công cộng qua hệ thống mã hóa để đảm bảo linh động cho việc chuyển liệu sử dụng ứng dụng Mơ hình triển khai đám mây doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu cần độ bảo mật mức cao không muốn chịu mức phí việc lưu trữ tất liệu đám mây riêng tư - Đám mây cộng đồng (Community): liên kết nhiều công ty, doanh nghiệp với Các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ ứng dụng để phục vụ công việc Đối tượng sử dụng doanh nghiệp tham gia mơ hình triển khai sử dụng dịch vụ mơ hình cung cấp 1.1.3 Các mơ hình dịch vụ Có loại mơ hình dịch vụ điện tốn đám mây (Hình 1.3): Hình 1.3: Mơ hình dịch vụ điện tốn đám mây - Dịch vụ sở hạ tầng (IaaS): nhà cung cấp triển khai hạ tầng phần cứng ( máy ảo (VM), network, vùng lưu trữ…) hệ thống phân tán cung cấp dịch vụ cho người dùng Người dùng biết thông tin hạ tầng thực tế bên “đám mây” họ có tồn quyền quản lý sử dụng tài ngun mà họ cung cấp, yêu cầu mở rộng tài nguyên Ví dụ: Amazon EC2/S3, Elastra (Beta 2.0 2/2009), Nirvanix, AppNexus - Dịch vụ tảng (PaaS): cung cấp cách thức, tính cần thiết cho việc xây dựng ứng dụng tảng Có dạng hạ tầng xây dựng phổ biến hạ tầng trao đổi thông tin ứng dụng (middleware) nên tảng ứng dụng (application server) với công cụ ngơn ngữ lập trình định để xây dựng ứng dụng Người dùng triển khai ứng dụng mà khơng cần quan tâm đến chi phí hay thơng số phần cứng phần mềm bên Ví dụ: Google App Engine, Openshilt, Salesforce, Microsoft Azure,… 24 Hình 4.3: Quy trình thực mơ [12] 4.2 Thiết lập mơ Luận văn giả lập mơ có sở người dùng (UB) tương ứng với khu vực có múi định hầu hết người dùng sử dụng ứng dụng vào buổi tối khoảng tiếng sau làm Và giả định khoảng phút, người dùng gửi yêu cầu online:[12] 25 Bảng 1: Thơng số cấu hình Cơ sở người dùng (UB) User Base Region Time Zone Peak Hour Simulataneous Simulataneous Online Users Online Users During Peak During Off- Hrs Peak Hrs UB1 GMT - 6.00 13:00-15:00 400,000 40,000 UB2 GMT – 4.00 15:00 – 17:00 100,000 10,000 UB3 GMT + 1.00 20:00 – 22:00 300,000 30,000 UB4 GMT + 6.00 01:00 – 03:00 150,000 15,000 UB5 GMT + 2.00 21:00 – 23:00 50,000 5,000 UB6 GMT +10.00 09:00 – 11:00 80,000 8,000 Trong có thông số: - Peak Hour: khoảng thời gian cao điểm truy cập - Simulataneous Online Users During Peak Hrs: số lượng người dùng truy cập thời gian cao điểm - Simulataneous Online Users During Off-Peak Hrs: số lượng người dùng truy cập thời gian thấp điểm Các thông số thông số đầu vào chương trình (tham khảo từ báo tham khảo số [12]) cấu hình tab Cấu hình (Main Configuration) lớp Cấu hình mơ (Configure Simulation) Ngồi tab cấu hình thơng số máy ảo (VM) Bảng 2: Thơng số cấu hình máy ảo (VM) 26 Vm Image Size 10000 VM Memory 1024 Mb VM Bandwidth 1000 Về chi phí lưu trữ, luận văn giả định kế hoạch định giá theo bảng 4.3 [12]: Cost per VM per hour (1024Mb, $0.10 100MIPS) Cost per 1Gb of data transfer (from/to $0.10 Internet) Memory Cost per seconds $0.05 Storage Cost per seconds $0.10 Về cấu hình Trung tâm liệu (DC), cấu hình với thông số sau [12]: Bảng 3: Thông số cấu hình Trung tâm liệu (DC) Kiến trúc X86 Hệ điều hành Linux Màn hình máy ảo (VMM) Xen Số lượng máy chủ vật lý (Host) 20 Dung lượng RAM máy 2048 Mb Dung lượng lưu trữ máy 100000 Mb Băng thông máy 10000 Số lượng vi xử lý máy Tốc độ xử lý máy 1000 MIPS Chính sách phân bổ máy ảo Time Shared 27 Ngồi số thông số nâng cao áp dụng q trình mơ Trong có sách thực cân tải hệ thống trình mơ phỏng: - User Grouping Factor: Thông số thể cho trình mơ biết có người dùng xem nhóm để tạo lưu lượng truy cập Số lượng đưa sữ dụng số lượng yêu cầu đại diện cho Internet Cloudlet - Request Grouping Factor: Thông số thể cho trình mơ biết có yêu cầu coi đơn vị để xử lý Nghĩa nhiều yêu cầu nhóm lại với gán cho máy ảo (VM) đơn lẻ - Executable Instruction Length per Request: Đây tham số ảnh hưởng đến thời gian thực yêu cầu Bảng 4: Thông số nâng cao ( Advanced) User Grouping Factor in User Bases 1000 Request Grouping Factor in User Bases 100 Executable Instruction Length per Request 250 Byte - Load balancing policy: sách cân tải áp dụng cho trung tâm liệu việc phân bổ yêu cầu tới máy ảo Ở đây, luận văn mô lần tương ứng với sách khác Cụ thể: - Lần thứ 1: áp dụng sách Round Robin (chính sách có sẵn trình mơ phỏng) - Lần thứ 2: áp dụng sách Throtlled - Lần thứ 3: áp dụng sách với thuật tốn đề suất tơi Throtlled cải tiến 28 Các thông số độ trễ khu vực băng thông khu vực lớp cấu hình đặc tính Interner (Configure Internet Characteristics) luận văn giữ nguyên mặc định ban đầu: Bảng 5: Giá trị độ trễ khu vực (ms) Region/ 0Region 25 100 150 250 250 100 100 25 250 500 350 200 150 250 25 150 150 200 250 500 150 25 500 500 250 350 150 500 25 500 100 200 200 500 500 25 Bảng 6: Giá trị băng thông khu vực (Mbps) Region/ 0Region 2000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 800 1000 1000 1000 1000 1000 1000 2500 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1500 1000 1000 1000 1000 1000 1000 500 1000 1000 1000 1000 1000 1000 2000 Sau cấu hình xong thơng số cần thiết cho q trình mơ nhấn Run Simulation để thực mơ 29 Hình 4.4: Q trình thực mơ Hình 4.5: Kết thúc mơ 30 4.3 Kết phân tích Kết phân tích so sánh thơng số chính: - Số lần máy ảo khơng sẵn sàng - Thời gian trung bình phản hồi hệ thống đám mây - Thời gian xử lý trung tâm liệu (Data Center) Trường hợp 1: Mô với số lượng 20 máy ảo (VM) Bảng 7: Số lần máy ảo (VM) phân bố để xử lý yêu cầu đến ID VM Round robin Throttled Throttled cải tiến 6532 7959 7978 6532 3820 3810 6532 3623 3623 6531 3509 3523 6531 3814 3799 6531 3616 3616 6531 3540 3540 6531 3578 3578 6531 3664 3665 6531 3388 3389 10 6531 3547 3547 11 6531 3357 3365 12 6531 3435 3435 31 13 6531 3300 3300 14 6531 3267 3268 15 6531 3230 3230 16 6531 3252 3253 17 6531 3155 3155 18 6531 3134 3134 19 6531 3102 3101 57333 Tất máy ảo không sẵn sàng (-1) Với kết Bảng 7, thuật toán Round Robin yêu cầu phân phối đồng máy ảo (VM) nên khơng có tình trạng máy ảo khơng sẵn sàng Còn thuật tốn Throtlled, việc dò tìm máy ảo bảng mục trạng thái theo phương thức duyệt từ đầu bảng đến cuối bảng, số lần máy ảo trạng thái không sẵn sàng nhiều dẫn đến yêu cầu phải xếp hàng đợi chờ xử lý lớn Trong với thuật toán Throttled cải tiến, với việc sử dụng hai bảng mục trạng thái (Available Busy), hệ thống cần phân phối yêu cầu đến máy ảo (VM) sẵn sàng nằm bảng mục Available mà không cần phải dò tìm chúng Điều giúp hạn chế số lượng yêu cầu phải xếp hàng đợi hệ thống, giúp cải thiện thời gian xử lý trung tâm liệu (Data Center) 32 Bảng 8: Kết mơ trường hợp Thuật tốn Thời gian phản hồi trung bình Thời gian xử lý trung tâm (ms) liệu (ms) Round Robin 559.15 327.59 Throttled 402.66 173.10 Throttled cải tiến 402.63 173.04 Kết mô trường hợp 600 559.15 500 402.66 400 402.63 327.59 300 173.1 200 173.04 100 Round Robin Throttled thời gian phản hồi trung bình Throttled cải tiến thời gian xữ lý Data Center Hình 4.6: Kết mơ trường hợp Với biểu đồ hình 4.6, thấy thuật toán Round Robin việc phân phối yêu cầu tới máy ảo (VM) luân phiên theo vòng tròn mà khơng có sàng lọc tình trạng máy ảo (VM) dẫn đến thời gian xử lý Data Center thời gian phản hồi hệ thống đến sở người dùng (UB) cao nhiều so với thuật tốn lại Đối với thuật tốn lại, thuật tốn Throttled cải tiến có thời gian xử lý Data Center thời gian phản hồi hệ thống thấp thuật tốn Throttled, dù 33 Do đó, trường hợp tăng số lượng máy ảo (VM) lên 50 máy với thông số để so sánh lần Trường hợp 2: Mô với số lượng 50 máy ảo (VM) Bảng 9: Số lần máy ảo (VM) phân bố để xử lý yêu cầu đến ID VM Round robin Throttled Throttled cải tiến 2614 11432 11432 2614 1416 1416 2614 1309 1309 2613 1210 1210 2613 1386 1386 2613 1258 1258 2613 1235 1234 2613 1272 1272 2613 1471 1471 2613 1137 1137 10 2613 1486 1486 11 2613 1349 1349 12 2613 1438 1438 13 2613 1208 1209 14 2613 1268 1268 15 2613 1157 1157 16 2613 1241 1241 17 2613 1236 1236 34 18 2613 1091 1091 19 2613 9137 9110 20 2613 1175 1204 21 2613 1087 1087 22 2613 1158 1158 23 2613 1019 1019 24 2613 1243 1242 25 2613 1154 1154 26 2613 1121 1120 27 2613 1047 1047 28 2613 1249 1249 29 2613 1104 1104 30 2613 998 998 31 2613 996 996 32 2613 1110 1109 33 2613 1033 1032 34 2613 1011 1012 35 2613 993 993 36 2613 1045 1045 37 2613 995 995 38 2613 966 966 39 2613 8455 8454 40 2613 1038 1038 41 2613 944 945 42 2613 967 967 43 2613 942 943 35 44 2613 965 965 45 2613 911 910 46 2613 917 917 47 2613 897 897 48 2613 893 893 49 2613 872 872 48611 Tất máy ảo không sẵn sàng (-1) Kết từ bảng cho thấy thuật toán Throttled cải tiến thuật tốn Round Robin có số lần máy ảo không sẵn sàng Trong thuật toán Throttled nhiều Bảng 10: Kết mơ trường hợp Thuật tốn Thời gian phản hồi trung bình Thời gian xử lý trung tâm (ms) liệu (ms) Round Robin 1189.81 954.16 Throttled 773.70 542.10 Throttled cải tiến 773.37 541.63 36 Kết mô trường hợp 1400 1200 1189.81 954.16 1000 773.7 800 773.37 542.1 600 541.8 400 200 Round Robin Throttled thời gian phản hồi trung bình Throttled cải tiến thời gian xữ lý Data Center Hình 4.7: Kết mơ trường hợp Từ biểu đồ hình 4.7, thấy thời gian xử lý Data Center thời gian phản hồi trung bình thuật tốn Throttled cải tiến giảm nhiều thuật toán Throttled số lượng máy ảo (VM) tăng lên Kết luận: Từ kết thực nghiệm mô hai trường hợp Nó giúp thấy với thuật tốn Throttled cải tiến số lượng u cầu phải xếp hàng đợi giảm tuyệt đối, thời gian xử lý Trung tâm liệu (DC) thời gian phản hồi hệ thống cải thiện so với thuật tốn lại Điều đồng nghĩa thuật tốn Throttled cải tiến có khả cân tải tốt thuật toán Throttled Round Robin 37 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN Quá trình nghiên cứu thực luận văn “Nghiên cứu thuật toán cân tải điện toán đám mây”, luận văn tập trung nghiên cứu thuật toán cân tải phổ biến mơi trường điện tốn đám mây nay, từ phân tích đề xuất thuật toán cải tiến dựa thuật toán có sẵn nhằm cải thiện khả cân tải so với thuật tốn cũ, hồn thành mục tiêu sau: - Nghiên cứu tổng quan điện tốn đám mây Các mơ hình điện tốn đám mây khai thác sử dụng - Nghiên cứu tổng quan kỹ thuật cân tải điện toán đám mây thuật toán cân tải phổ biến mơi trường điện tốn đám mây - Nghiên cứu phương pháp tiếp cận điện tốn đám mây thơng qua cơng cụ mơ điện tốn đám mây Cloud Analyst Cài đặt mơ thực nghiệm thuật toán cân tải cụ thể thuật toán Round Robin thuật toán Throttled Các kết từ việc mơ phân tích so sánh để đưa mặt hạn chế thuật tốn Từ đó, đề xuất thuật tốn cải tiến khắc phục mặt hạn chế - Kết đạt từ thuật toán đề xuất đáp ứng mục tiêu hạn chế số lần máy ảo (VM) không sẵn sàng điều giúp giảm số lượng yêu cầu đến phải xếp hàng chờ xử lý, cải thiện thời gian xử lý thời gian phản hồi hệ thống điện toán đám mây so với hai thuật toán cũ Điều đồng nghĩa với thuật toán đề xuất, hiệu điện toán đám mây cải thiện so với hai thuật toán Round Robin Throttled - Thuật tốn đề xuất hồn tồn ứng dụng vào thực tiễn Hạn chế luận văn: 38 - Hiệu điện toán đám mây sử dụng thuật toán đề xuất chưa cải thiện nhiều so với thuật toán cũ Throttled - Luận văn thực mô cân tải với Trung tâm liệu (Data Center) - Do thời gian giới hạn, việc tìm nguồn liệu thơng số mơ tin cậy hạn chế Luận văn chưa thể mơ thuật tốn cải tiến với trường hợp khác để đánh giá hiệu suất thuật toán cải tiến - Do điều kiện hạn chế nên chưa áp dụng vào môi trường thực tế ... quan điện toán đám mây chế cân tải, mục tiêu việc cân tải điện toán đám mây Tham khảo đánh giá số cơng trình nghiên cứu nhà khoa học nước nghiên cứu vấn đề cân tải điện toán đám mây - Chương 2: Các. .. nhanh chóng, cân tải điện tốn đám mây trở thành lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhà nghiên cứu khắp giới Đặc biệt cân tải trung tâm liệu đám mây (DC) Cân tải điện toán đám mây kỹ thuật phân phối... thơng số điện tốn đám mây giúp cải thiện hiệu suất cân tải điện tốn đám mây 13 CHƯƠNG CÁC THUẬT TỐN TIÊU BIỂU VÀ PHƯƠNG ÁN ĐỀ XUẤT 3.1 Các thuật toán tiêu biểu Thuật toán Round Robin Thuật toán