Nghiên cứu giải pháp lên kế hoạch và phân bổ tài nguyên trong virtua laboratory

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - VÕ LÂM KHANG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP LÊN KẾ HOẠCH VÀ PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN TRONG VIRTUAL LABORATORY Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số: 60 48 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS PHẠM TRẦN VŨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2011 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS PHẠM TRẦN VŨ Cán chấm nhận xét 1: TS TRẦN VĂN HOÀI Cán chấm nhận xét 2: TS TRẦN VIẾT HUÂN Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 07 tháng 09 năm 2011 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS Thoại Nam (CT) TS Trần Văn Hoài TS Trần Viết Huân TS Phạm Trần Vũ TS Nguyễn Đức Cường (TK) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VÕ LÂM KHANG MSHV: 09070446 Ngày, tháng, năm sinh: 24-02-1986 Nơi sinh: Vĩnh Long Chuyên ngành: Khoa học Máy tính Mã số : 60 48 01 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu giải pháp lên kế hoạch phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu đưa giải pháp giảm thời gian chờ khắc phục vấn đề lãng phí dung lượng đĩa lưu trữ ảnh máy ảo gần giống Virtual Laboratory III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 14-02-2011 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 01-07-2011 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS PHẠM TRẦN VŨ Tp HCM, ngày 01 tháng 07 năm 2011 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MƠN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA….……… LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Phạm Trần Vũ, người tận tình hướng dẫn, động viên giúp đỡ nhiều suốt q trình thực luận văn Tơi xin cảm ơn thầy cô khoa Khoa học Kỹ thuật Máy tính trường Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh đóng góp nhiều ý kiến quý báu tạo điều kiện thuận lợi để thực luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình bạn bè, người động viên hỗ trợ nhiều suốt trình học tập nghiên cứu trường Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2011 Người thực Võ Lâm Khang TĨM TẮT Trong mơi trường giáo dục đại học, đặc biệt ngành khoa học máy tính, tập thực hành đem lại hứng thú cho sinh viên, góp phần củng cố lý thuyết giảng dạy, tạo điều kiện cho sinh viên có kinh nghiệm thực tế mơn học Hiện việc quản lý phòng thực hành trường ĐH Bách Khoa gặp nhiều khó khăn tốn nhiều chi phí Giải pháp đưa để khắc phục khó khăn tạo phịng thực hành ảo (Virtual Laboratory) Virtual Laboratory cung cấp tài nguyên tính toán, lưu trữ, phần mềm… dạng dịch vụ tài nguyên ảo phục vụ cho nhu cầu thực hành sinh viên Virtual Laboratory phát triển theo mơ hình Private Cloud dựa theo hệ thống có sẵn Virtual Computing Laboratory Hai vấn đề quan trọng mà phải giải xây dựng hệ thống Virtual Laboratory vấn đề lãng phí dung lượng lưu trữ thời gian đáp ứng hệ thống chậm Mục tiêu đề tài nghiên cứu giải pháp khắc phục vấn đề lãng phí dung lượng lưu trữ thời gian đáp ứng hệ thống phát triển Virtual Laboratory Luận văn tập trung nghiên cứu, đưa giải pháp khắc phục vấn đề lãng phí dung lượng đĩa lưu trữ ảnh máy ảo gần giống Virtual Laboratory Giải pháp tơi trình bày luận văn quy trình tạo đóng gói ảnh máy ảo tự động cho Virtual Laboratory Phần trọng tâm quy trình giải thuật tạo ảnh máy ảo phát triển dựa giải thuật gom cụm liệu đồ thị ABSTRACT In university education, practice in laboratories is very important and useful Laboratory exercises enable students to have practical experiences of courses’ contents However, laboratory management at Ho Chi Minh City University of Technology has difficulties and issues Virtual Laboratory project is set up to seek for solutions to overcome these difficulties Virtual Laboratory is built based on the Private Cloud model and Virtual Computing Laboratory Two problems that I must solve when building Virtual Laboratory are the waiting time for an image to be ready and the waste of storage In this research, I proposes solutions to overcome these problems My research is to improve a virtual machine image packaging process for Virtual Laboratory In this study, I focuses on the core of this process that is the virtual machine image clustering and packing algorithm, based on graphbased clustering methods LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu khoa học tơi Các kết luận văn trung thực chưa khác công bố công trình khác TP Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2011 Người thực Võ Lâm Khang i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC HÌNH iv DANH MỤC BẢNG vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT viii Chương 1: MỞ ĐẦU 1.1 Động nghiên cứu 1.2 Mục tiêu dự án Virtual Laboratory 1.3 Mục tiêu nhiệm vụ luận văn 1.3.1 Mục tiêu đề tài .4 1.3.2 Bài toán cần giải 1.3.3 Phạm vi nghiên cứu – nhiệm vụ luận văn 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Đóng góp nghiên cứu 1.5.1 Về giải thuật .7 1.5.2 Về mục tiêu 1.6 Cấu trúc luận văn Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .10 2.1 Cơng nghệ ảo hóa (Virtualization) 10 2.1.1 Ảo hóa 10 2.1.2 Các kỹ thuật ảo hóa 10 2.1.2.1 Ảo hóa hồn tồn 11 2.1.2.2 Ảo hóa phần (Para-virtualization) .11 2.1.2.3 Ảo hóa với hỗ trợ phần cứng (HAL, HVM) 11 2.1.3 Ưu điểm nhược điểm ảo hóa 12 2.1.3.1 Ưu điểm 12 2.1.3.2 Nhược điểm .13 2.1.4 Các giải pháp ảo hóa 14 2.1.4.1 Xen 14 2.1.4.2 KVM 15 ii 2.1.4.3 VMWare 16 2.1.5 Cơng cụ quản lý tài ngun ảo hóa (Virtual Infrastructure Management) 16 2.1.5.1 OpenNebula 16 2.1.5.2 Eucalyptus 18 2.1.5.3 Nimbus 20 2.2 Cloud Computing 21 2.2.1 Định nghĩa .21 2.2.2 Tính chất Cloud Computing 24 2.2.2.1 Tự phục vụ theo nhu cầu (On-demand self-service) 24 2.2.2.2 Truy xuất diện rộng (Broad network access) 25 2.2.2.3 Dùng chung tài nguyên (Resource pooling) .25 2.2.2.4 Khả co giãn (Rapid elasticity) 26 2.2.2.5 Điều tiết dịch vụ (Measured service) 26 2.2.3 Các mơ hình Cloud Computing .27 2.2.3.1 Mơ hình dịch vụ 27 2.2.3.2 Mơ hình triển khai .29 2.2.4 Lợi ích khó khăn Cloud Computing .33 2.2.4.1 Lợi ích Cloud Computing 33 2.2.4.2 Khó khăn triển khai Cloud Computing .36 2.3 Virtual Computing Laboratory (VCL) 39 2.3.1 Hệ thống VCL 39 2.3.2 Mơ hình hoạt động VCL 40 2.3.3 Nhận xét, đánh giá hệ thống VCL 42 2.3.3.1 Hiện thực kết đạt 42 2.3.3.2 Ưu điểm VCL .43 2.3.3.3 Hạn chế tồn 44 2.4 Gom cụm liệu (Data clustering) 45 Chương 3: GIẢI PHÁP TẠO VÀ ĐÓNG GÓI ẢNH MÁY ẢO TRONG VIRTUAL LABORATORY .47 3.1 Bài toán lên kế hoạch phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory 47 3.2 Quy trình tạo đóng gói ảnh máy ảo tự động Virtual Laboratory .49 iii 3.3 Giải thuật tạo ảnh máy ảo .50 3.4 Đánh giá giải pháp 54 Chương 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ GIẢI THUẬT 58 4.1 Hiện thực 58 4.2 Thử nghiệm 58 4.2.1 Tiêu chí đánh giá .59 4.2.2 Quy trình thử nghiệm .60 4.2.3 Kết thử nghiệm 60 4.2.3.1 Thử nghiệm 60 4.2.3.2 Thử nghiệm 66 4.2.3.3 Thử nghiệm 81 4.3 Thống kê đánh giá kết 100 4.3.1 Thống kê lựa chọn kết 100 4.3.2 Đánh giá kết thử nghiệm .103 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 105 5.1 Kết luận 105 5.2 Hướng phát triển 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO .107 98 Image Img1 2, 6, 12, 16, 17, 19, 24 20 A+7 Image Img2 15, 6, 12, 16, 17, 19, 24 20 A+7 Image Img3 26, 34, 38, 40, 42, 45, 47 20 A+7 Image Img4 26, 34, 37, 40, 45, 47 19 A+6 Image Img5 26, 28, 30, 34, 35, 43, 46 18 A+7 Image Img6 30, 32, 34, 36, 38, 40 17 A+6 Image Img7 26, 28, 35, 37, 38, 40, 41, 43, 48, 49 10 16 A+10 Image Img8 32, 34, 37, 45, 46, 48, 50 15 A+7 Img9 29, 30, 33, 36, 41, 44, 45, 46, 47 14 A+9 Img10 27, 28, 29, 35, 38, 43, 44, 46, 47 13 A+9 Img11 39, 28, 29, 35, 38, 43, 44, 46, 47 13 A+9 Image Image 10 Image 11 99 Image 12 Img12 26, 28, 29, 30, 38, 43, 44, 46, 47 Image 13 Img13 26, 32, 38, 41, 43 11 A+5 Image 14 Img14 28, 31, 36, 37, 45, 48 10 A+6 Image 15 Img15 1, 3, 4, 9, 11, 12, 17, 20, 25 9 A+9 Image 16 Img16 1, 3, 4, 9, 20, 22, 25 A+7 Image 17 Img17 1, 5, 9, 17, 20, 22, 25 7 A+7 Image 18 Img18 26, 28, 42, 43, 48 A+5 Image 19 Img19 3, 6, 14, 19, 20 A+5 Image 20 Img20 3, 16, 17, 18, 22, 25 A+6 Image 21 Img21 2, 1, 10, 13, 16, 18, 19, 24, 25 A+9 Image 22 Img22 15, 1, 10, 13, 16, 18, 19, 24, 25 A+9 Image 23 Img23 1, 6, 7, 8, 13, 14, 16, 19, 21 A+9 Image 24 Img24 6, 14, 16, 23, 24 A+5 12 A+9 100 Image 25 Img25 4, 10, 11, 13, 15, 16, 19, 22 A+8 Số lượng ảnh: 25 ảnh Tổng size: 25 A + 183 Size trung bình ảnh: 25 A + 183 ≈ A + 7,3 25 Size ảnh lớn nhất: Max = A + 10 Size ảnh nhỏ nhất: Min = A + Số lượng node nhân bản: Dup = 183 − 50 = 133 Thời gian thực thi: 0,099 giây 4.3 Thống kê đánh giá kết 4.3.1 Thống kê lựa chọn kết Thử nghiệm Bảng 4-28 Kết thử nghiệm k Kết Số ảnh Tổng size Size max Size Minimize image size 1-a 7A+25 A+5 A+3 A+3,57 12 230,7 Minimize image count 1-b 3A+15 A+6 A+3 A+5 195 1-1 3A+15 A+6 A+3 A+5 195 Size trung Dup bình F 0,1 0,2 101 0,3 0,4 0,5 1-2 4A+16 A+6 A+3 A+4 196 1-3 5A+19 A+5 A+3 A+3,8 207 0,6 0,7 0,8 0,9 Theo bảng kết trên, chọn kết 1-1 kết tốt cho giải thuật hàm mục tiêu có giá trị nhỏ Thử nghiệm Bảng 4-29 Kết thử nghiệm k Kết Số ảnh Tổng size Size max Size Size trung Dup bình Minimize image size 2-a 14 14A+76 A+8 A+3 A+5,4 36 370 Minimize image count 2-b 5A+56 A+20 A+4 A+11,2 16 318 0,1 2-1 5A+56 A+20 A+4 A+11,2 16 318 0,2 2-2 6A+57 A+20 A+4 A+9,5 17 312 0,3 2-3 7A+58 A+17 A+4 A+8,3 18 311 0,4 2-4 8A+60 A+13 A+4 A+7,5 20 315 F 102 0,5 2-5 10 10A+64 A+13 A+4 A+6,4 24 328 0,6 2-6 11 11A+70 A+10 A+4 A+6,4 30 344 2-7 13 13A+73 A+3 A+5,6 33 359 0,7 0,8 A+8 0,9 Theo bảng thống kê trên, kết 2-3 kết tốt thử nghiệm theo hàm mục tiêu đặt Thử nghiệm Bảng 4-30 Kết thử nghiệm k Kết Số ảnh Tổng size Size max Size Size trung bình Dup F Minimize image size 3-a 25 25A+183 A+10 A+5 A+7,3 133 606 Minimize image count 3-b 4A+72 A+24 A+9 A+18 22 392 3-1 4A+72 A+24 A+9 A+18 22 392 0,6 3-2 8A+94 A+24 A+7 A+11,8 44 392 0,7 3-3 18 18A+145 A+12 A+5 A+8 95 505 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 103 0,8 3-4 20 20A+158 A+12 A+5 A+7,9 108 537 0,9 3-5 25 25A+183 A+10 A+5 A+7,3 133 606 Theo bảng kết trên, có hai kết có hàm mục tiêu nhỏ kết 3-1 kết 3-2 Bởi dung lượng ảnh ảnh hưởng lớn đến thời gian đáp ứng hệ thống (thời gian di chuyển load ảnh) Do tơi chọn kết 3-2 cho thử nghiệm có dung lượng trung bình ảnh nhỏ so với kết 3-1 4.3.2 Đánh giá kết thử nghiệm Ưu điểm Xem kết thống kê q trình phân tích chọn kết phần rõ ràng giải thuật cho kết khả quan Trừ thử nghiệm mang tính chất ví dụ, hai thử nghiệm cịn lại kết từ giải thuật tốt nhiều so với hai trường hợp biên Kết chọn theo tiêu chí đặt từ trước hồn tồn thỏa mãn yêu cầu cụ thể hệ thống Kết đạt cân tiêu chí số lượng ảnh, size ảnh số lượng node nhân Nhược điểm Trong thử nghiệm 3, giá trị k biến thiên theo cấp số cộng 0,1 chưa tốt, chưa thể hết kết Nếu đoạn giá trị từ 0,6 đến 0,9 ta cho k thay đổi “chặt” (ví dụ cấp số cộng 0,05 ) thu nhiều kết Tất nhiên thu nhiều kết đồng nghĩa với việc lựa chọn kết khó khăn Việc lựa chọn kết phụ thuộc nhiều tiêu chí yêu cầu cụ thể hệ thống Mặc dù đặt tiêu chí cụ thể từ trước xác định hàm mục tiêu cụ thể nhiên để lựa chọn kết tốt, cân tiêu chí cơng việc khơng dễ dàng Việc xác định hàm mục tiêu cụ thể cho hệ 104 thống khó khăn Cho nên việc lực chọn kết dựa vào hàm mục tiêu đơi mang tính chất “cảm tính” 105 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Phòng thực hành ảo (Virtual Laboratory) xây dựng nhằm khắc phục khó khăn gặp phải mơ hình quản lý phòng thực hành tại trường ĐH Bách Khoa Virtual Laboratory cung cấp tài nguyên tính toán, lưu trữ, phần mềm… dạng dịch vụ tài nguyên ảo phục vụ cho nhu cầu thực hành sinh viên Virtual Laboratory giúp tiết kiệm nhiều chi phí cơng sức quản lý hệ thống Virtual Laboratory phát triển theo mơ hình Private Cloud dựa theo hệ thống có sẵn VCL Nhưng thân VCL tồn nhiều nhược điểm Nhược điểm quan trọng VCL mà phải khắc phục phát triển Virtual Laboratory vấn đề lãng phí dung lượng lưu trữ lưu ảnh máy ảo thời gian đáp ứng hệ thống Nguyên nhân lãng phí dung lượng lưu trữ chiến lược lên kế hoạch quản lý ảnh máy ảo Trong phạm vi luận văn này, tơi tập trung giải tốn lên kế hoạch Virtual Laboratory Nhiệm vụ luận văn đưa giải pháp khắc phục vấn đề lãng phí dung lượng đĩa lưu trữ ảnh máy ảo gần giống Virtual Laboratory Giải pháp tơi trình bày luận văn quy trình tạo đóng gói ảnh máy ảo tự động cho Virtual Laboratory Phần trọng tâm quy trình giải thuật tạo ảnh máy ảo phát triển dựa giải thuật gom cụm liệu đồ thị Trong luận văn tơi trình bày chi tiết giải pháp giải thuật tạo ảnh máy ảo Tơi đánh giá chứng minh lý thuyết giải pháp Qua cho thấy giải pháp tơi giải tốn đặt Đồng thời tơi đóng góp học thuật, đặc điểm khác biệt toán mà tơi giải so với tốn truyền thống Sau đánh giá dựa lý 106 thuyết, thực prototype tiến hành thử nghiệm với tập liệu khác để minh họa chứng minh hiệu giải thuật 5.2 Hướng phát triển Trong phạm vi luận văn, đưa giải pháp cho vấn đề lãng phí dung lượng lưu trữ Bước tơi hồn thiện, tối ưu giải thuật tạo ảnh máy ảo trước thực hồn chỉnh quy trình tạo đóng gói ảnh máy ảo tự động áp dụng cho hệ thống Virtual Laboratory Đồng thời đó, tơi kết hợp thực phần virtual storage vào hệ thống Virtual Laboratory để đáp ứng nhu cầu lưu trữ liệu sinh viên Một hướng phát triển đề tài giải toán thứ hai: toán phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory Bài toán phân bổ tài ngun tốn phân phối ảnh máy ảo vừa tạo phòng thực hành cách hợp lý hiệu Việc phân phối đảm bảo đưa ảnh môn học phòng thực hành theo lịch thực hành, tránh trường hợp sinh viên phải tốn thời gian load ảnh từ cụm khác Mục tiêu lả để giảm thời gian chờ đợi sinh viên load ảnh Hiện có nhiều phương pháp áp dụng cho toán phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory, phương pháp có ưu điểm nhược điểm riêng Hidemoto Nakada cộng sự, [Nak09], nghiên cứu giải pháp ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm) vào việc phân bổ tài nguyên máy ảo (virtual machine) Tơi nhận thấy áp dụng kết nghiên cứu để giải toán phân bổ tài nguyên ảnh máy ảo (virtual machine image) Virtual Laboratory 107 TÀI LIỆU THAM KHẢO [AJD09] Benjamin Anderson, Amy Joines, and Thomas Daniels, Xen worlds: Leveraging virtualization in distance education, In 14th Annual Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education, 2009 [Ama10] Amazon, Security Best Practices, Amazon, January 2010 [And10] Benjamin Robert Anderson, Xen Worlds: Creating a virtual laboratory environment for use in education, A thesis submitted for the degree of Master of Science in Computer Engineering and Information Assurance, Iowa State University, 2010 [Arm+09] Michael Armbrust et al., Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing, Electrical Engineering and Computer Sciences University of California at Berkeley, Technical Report No UCB/EECS-2009-28, February 2009 [AGS11] Raza Ali, Usman Ghani, Aasim Saeed, Data Clustering and Its Applications, http://members.tripod.com/asim_saeed/paper.htm, Retrieved Avril 1, 2011 [Aver+07] Sam Averitt, et al., Virtual Computing Laboratory (VCL), In the proceedings of the International Conference on Virtual Computing Initiative, May 7-8, 2007, IBM Corp., Research Triangle Park, NC, pp 1-16 [AWS10] Amazon Web Service EC2, http://aws.amazon.com/ec2/, Retrieved April 24, 2010 [Bar+09] Bikram Barman, et al., Security Guidance for Critical Areas of Focus in Cloud Computing V2.1, Cloud Security Alliance, December 2009 [BYV08] Rajkumar Buyya, Chee Shin Yeo, and Srikumar Venugopal, MarketOriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities, Keynote Paper, Proceedings of the 10th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC 2008, IEEE CS Press, Los Alamitos, CA, USA), September 25-27, 2008 108 [ChV10] Andrea Chierici, Riccardo Veraldi, A quantitative comparison between xen and kvm, Journal of Physics: Conference Series, Volume 219, Part 4, 2010, doi:10.1088/1742-6596/219/4/042005 [Din+01] Chris H.Q Ding et al., A min-max cut algorithm for graph partitioning and data clustering, Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Data Mining, 2001, pp 107-114 [Euc10] Eucalyptus System, http://www.eucalyptus.com/, Retrieved November 15, 2010 [End+10] Patrícia Takako Endo, et al., A Survey on Open-source Cloud Computing Solutions, White Papers, Universidade Federal de Pernambuco, May 13, 2010 [For10] Forrester Research, http://www.forrester.com/, Retrieved May 10, 2010 [Fos+08] Ian Foster, et al., Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared, Grid Computing Environments Workshop 2008 (GCE '08), November 12-16, 2008, ISBN: 978-1-4244-2860-1 [GAE10] Google App Engine, http://code.google.com/appengine/, Retrieved April 24, 2010 [Hec10] Philipp C Heckel, Hybrid Clouds: Comparing Cloud Toolkits, Seminar Paper: Business Informatics, University of Mannheim, April 2010 [JLG08] Paul T Jaeger, Jimmy Lin, Justin M Grimes, Cloud Computing and Information Policy: Computing in a Policy Cloud?, Journal of Information Technology & Politics, Volume 5, Issue 3, October 2008, pp 269-283 [JMF99] A.K JAIN, M.N MURTY, P.J FLYNN, Data Clustering: A Review, ACM Computing Surveys, Vol 31, No 3, September 1999, pp 264323 [Kat06] Varun Katta, V-NetLab: A Test-bed for Security Experiments, A thesis submitted for the degree of Master of Science in Computer Science, Stony Brook University, May 2006 109 [Kaw+01] Hideya Kawaji et al., A Graph-Based Clustering Method for a Large Set of Sequences Using a Graph Partitioning Algorithm, Genome Informatics 12, 2001, pp 93–102 [KVM10] Kernel-based Virtual Machine, http://www.linuxkvm.org/page/Main_Page, Retrieved November 1, 2010 [MuM09] Marianne C Murphy, Marilyn K McClelland, My Personal Computer Lab: Operating in the “Cloud”, Information Systems Education Journal, Vol.7, No.93, September 21, 2009, ISSN: 1545-679X [Nak07] Jun Nakajima, Hybrid virtualization - the next generation of xenlinux, In Xen Conference Japan 2007, 2007 [Nez09] Hamid R Motahari Nezhad et al., Outsourcing Business to Cloud Computing Services: Opportunities and Challenges, HP Laboratories, HPL-2009-23, July 2009 [Nim10] Nimbus Project, http://www.nimbusproject.org/, Retrieved November 15, 2010 [Nur+09] Daniel Nurmi, et al., The Eucalyptus Open-Source Cloud-Computing System, In Proceedings of the 2009 9th IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGRID '09), Washington, DC, USA, May 18-21, 2009, pp 124-131 ISBN: 978-14244-3935-5 [OpN10] OpenNebula, http://www.opennebula.org/, Retrieved October 9, 2010 [PCW10] PCWorld Vietnam, http://www.pcworld.com.vn/articles/chuyenmuc/an-toan-thong-tin/2010/03/1217893/xu-huong-2-nhay-vao-dammay-ma-khong-co-du/, Retrieved April 24, 2010 [RiR10] John W Rittinghouse, James F Ransome, Cloud Computing Implementation, Management and Security, CRC Press, 2010 [SeT10] Peter Sempolinski, Douglas Thain, A Comparison and Critique of Eucalyptus, OpenNebula and Nimbus, 2nd IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science, Indianapolis, USA, November 30 – December 3, 2010 110 [Sin04] Amit Singh, An Introduction to Virtualization, Kernelthread.com, Written in January 2004, http://www.kernelthread.com/publications/virtualization/, Retrieved October 8, 2010 [SML+08] Borja Sotomayor, Rubén S Montero, Ignacio M Llorente, and Ian Foster, Capacity Leasing in Cloud Systems using the OpenNebula Engine, Workshop on Cloud Computing and its Applications 2008 (CCA08), Chicago, Illinois, USA, October 22-23, 2008 [SML+09] Borja Sotomayor, Rubén S Montero, Ignacio M Llorente, and Ian Foster, An Open Source Solution for Virtual Infrastructure Management in Private and Hybrid Clouds, IEEE Internet Computing, vol 13, no 5, Sep.Oct 2009, pp 14-22 [Sot10] Borja Sotomayor, Provisioning Computational Resources Using Virtual Machines And Leases, A Dissertation Submitted To The Faculty Of The Division Of The Physical Sciences In Candidacy For The Degree Of Doctor Of Philosophy, Department Of Computer Science, University Of Chicago, Chicago, Illinois, August 2010 [Sta+09] Katarina Stanoevska et al., Grid and Cloud Computing: A Business Perspective on Technology, Springer, November 2009, ISBN: 978-3642-0 [Sun09] Sun Microsystems White paper, Introduction to Cloud computing White paper, Sun Microsystems, June 2009 [Sun+08] Changhua Sun et al., Simplifying Service Deployment with Virtual Appliances, IEEE International Conference on Services Computing, Vol 2, 25 July 2008, pp 265 – 272 [Var10] Jinesh Varia, Architecting for the Cloud: Best Practices, Amazon, May 2010 [VCL10] Virtual Computing Laboratory (VCL), http://vcl.ncsu.edu/, Retrieved October 14, 2010 [VMw09] VMware, VMware Virtual Server Consolidation, http://www.vmware.com/solutions/consolidation/, Retrieved October 24, 2010 111 [Vou+08] M Vouk, et al., ‘Powered by VCL’ Using Virtual Computing Laboratory (VCL) Technology to Power Cloud Computing, Proceedings of the 2nd International Conference on Virtual Computing, May 16-17, 2008, Research Triangle Park, NC, pp 1-10 [xCAT] Extreme Cloud Administration Toolkit http://xcat.sourceforge.net/, Retrieved October 14, 2010 [Xen10] Xen, http://www.xen.org/, Retrieved November 1, 2010 [You+10] Andrew J Younge, et al., Efficient Resource Management for Cloud Computing Environments, IEEE International Green Computing Conference (IGCC), Chicago, August 2010 (xCAT), 112 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: VÕ LÂM KHANG Ngày, tháng, năm sinh: 24-02-1986 Nơi sinh: Vĩnh Long Địa liên lạc: 3/85 Thành Thái, Phường 14 Quận 10, TP HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2004 đến năm 2009: Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh, khoa Khoa học Kỹ thuật Máy tính, ngành Cơng nghệ thơng tin Q TRÌNH CƠNG TÁC x ... Máy tính Mã số : 60 48 01 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu giải pháp lên kế hoạch phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu đưa giải pháp giảm thời gian chờ khắc phục vấn... chiến lược lên kế hoạch phân bổ tài nguyên cách hiệu Virtual Laboratory Trong Virtual Laboratory, chiến lược lên kế hoạch nhằm giải vấn đề lãng phí khơng gian lưu trữ Chiến lược lên kế hoạch bước... clustering) 45 Chương 3: GIẢI PHÁP TẠO VÀ ĐÓNG GÓI ẢNH MÁY ẢO TRONG VIRTUAL LABORATORY .47 3.1 Bài toán lên kế hoạch phân bổ tài nguyên Virtual Laboratory 47 3.2 Quy trình tạo