Nghiên cứu một số giải pháp định tuyến trong tô pô mạng liên kết hiệu năng cao và công cụ đánh giá

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM HÀ NỘI – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ Ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 9480103 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN KHANH VĂN TS PHẠM ĐĂNG HẢI HÀ NỘI – 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận án “Nghiên cứu số giải pháp định tuyến tô-pô mạng liên kết hiệu cao cơng cụ đánh giá” cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn tập thể hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án trung thực chưa tác giả khác công bố cơng trình Việc tham khảo nguồn tài liệu thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo theo quy định Hà Nội, ngày … tháng … năm 2021 TẬP THỂ HƯỚNG DẪN PGS.TS NGUYỄN KHANH VĂN TS PHẠM ĐĂNG HẢI NGHIÊN CỨU SINH KIỀU THÀNH CHUNG LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin trân trọng cảm ơn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Phịng Đào tạo, Viện Cơng nghệ thơng tin Truyền thông, thầy cô bạn, thành viên Sedic-Lab, tạo điều kiện thuận lợi đóng góp nhiều ý kiến q báu giúp tơi hồn thành luận án Đặc biệt, xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến hai Thầy hướng dẫn khoa học, PGS.TS Nguyễn Khanh Văn TS Phạm Đăng Hải hết lòng hướng dẫn, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình thực luận án Đồng thời, xin cảm ơn PGS.TS Michihiro Koibuchi, TS Ikki Fujiwara, TS Trương Thảo Nguyên, National Institute of Informatics – Nhật Bản tạo điều kiện giúp đỡ q trình học tập, nghiên cứu Tơi xin cảm ơn gia đình người thân ln bên tơi, ủng hộ động viên tơi suốt q trình nghiên cứu Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày … tháng … năm 2021 Nghiên cứu sinh Kiều Thành Chung MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 14 1.1 Cơ sở lý thuyết 14 1.1.1 Tô-pô mạng (Network topology) 14 1.1.2 Giới thiệu giải thuật định tuyến 17 1.1.3 Hiệu tô-pô mạng liên kết 22 1.1.4 Mô đánh giá hiệu tô-pô mạng 26 1.2 Giới thiệu toán nghiên cứu liên quan 27 1.2.1 Bài toán nghiên cứu 27 1.2.2 Tình hình nghiên cứu 33 1.2.3 Các nghiên cứu liên quan 35 1.3 Tóm tắt chương 41 CHƯƠNG 2: ĐỊNH TUYẾN RÚT GỌN CHO MƠ HÌNH MẠNG NGẪU NHIÊN 42 2.1 Tơ-pơ mạng ngẫu nhiên thuật tốn định tuyến rút gọn 42 2.1.1 Tô-pô mạng ngẫu nhiên 42 2.1.2 Cơ chế định tuyến phân tán tra bảng 43 2.1.3 Thuật toán định tuyến rút gọn TZ [35] 44 2.2 Định tuyến khai thác cầu nối vùng 45 2.2.1 Ý tưởng xây dựng thuật toán định tuyến CORRA 46 2.2.2 Xây dựng bảng định tuyến 48 2.2.3 Kỹ thuật địa hóa 50 2.2.4 Đánh giá lý thuyết 53 2.2.5 Đánh giá thực nghiệm 54 2.3 Định tuyến khai thác nút đại diện chế tuyển chọn nút đại diện 59 2.3.1 Xây dựng phương thức lựa chọn nút đại diện dựa vị trí 60 2.3.2 Đánh giá thực nghiệm 63 2.4 Xây dựng chế tuyển chọn nút đại diện 67 2.4.1 Tuyển chọn nút đại diện 67 2.4.2 Cơ chế tuyển chọn nút đại diện 68 2.4.3 Thực nghiệm đánh giá chế tuyển chọn nút đại diện 74 2.5 Tóm tắt Chương 78 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT 79 3.1 Kiến trúc tổng quan công cụ mô SSiNET 79 3.1.1 Ý tưởng SSiNET 79 3.1.2 Kiến trúc mô-đun chức giao diện 81 3.1.3 Thiết kế chi tiết kỹ thuật 84 3.1.4 Thiết kế chi tiết gói cơng cụ phần mềm 87 3.1.5 Xây dựng chế kỹ thuật 91 3.2 Đánh giá thực nghiệm 93 3.2.1 Đánh giá kích thước bảng định tuyến 94 3.2.2 Đánh giá độ trễ truyền tin 94 3.2.3 Đánh giá thời gian thực thi 95 3.2.4 So sánh kết đánh giá SSiNET Omnet++ 96 3.2.5 Đánh giá thông lượng thông lượng cực đại 96 3.2.6 Đánh giá theo phương pháp xấp xỉ 98 3.3 Ứng dụng cơng cụ SSiNET việc xây dựng mơ hình tơ-pơ lai cho DC cỡ vừa, tiết kiệm chi phí đáp ứng không gian mở 99 3.3.1 Kiến trúc Bus-RSN 100 3.3.2 Giải pháp định tuyến 103 3.3.3 Đánh giá thực nghiệm 105 3.4 Tóm tắt chương 111 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 113 4.1 Kết luận 113 4.2 Hướng phát triển nghiên cứu 114 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 115 TÀI LIỆU THAM KHẢO 116 PHỤ LỤC 123 Định tuyến phân cấp mạng ngẫu nhiên chuẩn tắc 123 1.1 HR-SW: Định tuyến phân cấp mơ hình đồ thị giới nhỏ 123 1.2 Kỹ thuật địa định tuyến phân cấp 124 1.3 Thực thi định tuyến HR-SW 125 1.4 Đánh giá hiệu tô-pô mạng 126 1.5 Kết luận 128 Các thuật toán định tuyến khai thác cầu nối 128 DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Kí hiệu Nghĩa tiếng Anh ARPL Average Routing Path Length CORRA Compact Routing for RAndom inter-connection topologies DC DES DOR Data Center Discrete Event Simulation Dimension-Order Routing GLCR Geographic Landmark-based Compact Routing HPC ICT MRPL 10 NSC 11 12 13 14 15 High-performance Computing Informatiom Communication Technology Maximum Routing Path Length Nghĩa tiếng Việt Trung bình chiều dài đường định tuyến Định tuyến rút gọn dựa liên kết ngẫu nhiên cầu nối vùng nút mạng xa Trung tâm liệu Mô kiện rời rạc Định tuyến ưu tiên theo chiều Định tuyến rút gọn dựa nút đại diện cho vùng nút mạng Tính tốn hiệu cao Cơng nghệ Thông tin Truyền thông Chiều dài đường định tuyến lớn (đường kính mạng) Network Structure and Cấu hình cấu trúc mạng Configuration RSN Random Shortcut Network Mạng ngẫu nhiên RTS Routing Table Size Kích thước bảng định tuyến SPR Shortest Path Routing Định tuyến đường ngắn Tổ chức đánh giá xếp hạng hệ TOP500 https://www.top500.org/ thống mạng máy tính Hierarchical Rouing on Small- Định tuyến phân cấp đồ thị HR-SW World giới nhỏ DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Tổ chức ghi bảng định tuyến thuật toán CORRA 51 Bảng 2.2: Tổng hợp số khái niệm sử dụng giải pháp GLCR 61 Bảng 3.1: Đường kính mạng theo tỉ lệ xấp xỉ 98 Bảng 3.2: Độ trễ trung bình tồn mạng theo tỉ lệ xấp xỉ 98 Bảng 3.3: Thời gian thực thi tính tốn theo phương pháp xấp xỉ 99 Bảng 3.4: Định nghĩa số kí hiệu sử dụng BUS-RSN 104 Bảng 3.5: Các ký hiệu hình minh họa thực nghiệm 105 Bảng 3.6: Tổng cáp trường hợp khoảng cách vùng khác 111 DANH MỤC CÁC THUẬT TOÁN Algo.01-TZ: Lựa chọn nút đại diện Thorup Zwick 45 Algo.02-RTC: Xây dựng bảng định tuyến – Routing Table Construction (RTC) 49 Algo.03-GLCR: Lựa chọn nút đại diện 60 Algo.04-GLCR: Điều chỉnh lựa chọn nút đại diện – AdjustLandmarkSet 62 Algo.05-GLCR: Lựa chọn nút đại diện – 𝑁𝑒𝑤𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒(𝑊, 𝑏) 63 Algo.06-IJDST: Loại bỏ nút đại diện yếu 𝛼 − 𝐿𝑆 68 Algo.07-IJDST: Lựa chọn nút đại diện 𝛼 − 𝐿𝑆 69 Algo.08-IJDST: Lựa chọn nút đại diện 𝛽 − 𝐿𝑆 73 Algo.09-Bus-RSN: Xây dựng tô-pô Bus-RSN 101 Algo.10-Bus-RSN: Thuật toán định tuyến HRA (alpha-1 HRA) 104 Algo.11-GLCR: Tính tốn 𝐶(𝑢) giải pháp GLCR 128 Algo.12-GLCR: Tính 𝐵𝑙 𝑝𝑒𝑟(𝐵𝑙) cho nút đại diện 𝑙 ∈ 𝐿 129 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Mạng liên kết (Interconnection Network) 14 Hình 1.2: Các ứng dụng mạng [9] 15 Hình 1.3: Các dạng tơ-pơ mạng 15 Hình 1.4: Mạng trực tiếp gián tiếp 17 Hình 1.5: Ví dụ định tuyến mạng kết 2D-Torus [8] 18 Hình 1.6: Định tuyến thích ứng tô-pô RING 8-nút 20 Hình 1.7: Ví dụ tắc nghẽn Wormhole switching 22 Hình 1.8: Độ trễ gói tin kênh truyền 23 Hình 1.9: Tương quan băng thông thông lượng 24 Hình 1.10: Tương quan độ trễ lưu lượng liệu yêu cầu 24 Hình 1.11: Tương quan thông lượng lưu lượng liệu yêu cầu 26 Hình 1.12: Mơ hình mơ 27 Hình 1.13: Tổ chức bảng định tuyến nút mạng 31 Hình 2.1: Tô-pô sở dạng lưới 𝐺 43 Hình 2.2: Tạo tô-pô mạng ngẫu nhiên 𝐺′ từ tô-pô sở dạng lưới 𝐺 43 Hình 2.3: Cách tiếp cận định tuyến dựa nút đại diện Thorup Zwick 44 Hình 2.4: Xây dựng tơ-pơ ngẫu nhiên cho thuật tốn CORRA 46 Hình 2.5: Hàng xóm 𝑢 gửi 𝑠 thơng tin cầu 𝑏𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒1 47 Hình 2.6: Nút 𝑠 lưu thơng tin 𝑏𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒2 từ hàng xóm 𝑢 mà nằm khoảng 𝛿 𝑠 47 Hình 2.7: Ví dụ việc xây dựng ghi bảng định tuyến 50 Hình 2.8: Ví dụ thực thi định tuyến thơng qua nhãn tọa độ nút mạng 52 Hình 9: Thực thi định tuyến thơng qua định danh nút mạng 52 Hình 2.10: Mơ hình mở rộng, sử dụng 𝑘-grid liên kết 54 Hình 2.11: Tác động giá trị 𝛿 𝑅𝑇𝑆 54 Hình 2.12: Trung bình kích thước bảng định tuyến 55 Hình 2.13: Đánh giá đường kính mạng 56 Hình 2.14: Trung bình chiều dài đường định tuyến (𝐴𝑅𝑃𝐿) 57 Hình 2.15: Trung bình độ trễ truyền tin 57 Hình 2.16: 𝐴𝑅𝑃𝐿 tơ-pơ mạng có kích thước lớn 58 Hình 2.17: Trung bình độ trễ truyền tin tơ-pơ mạng có kích thước lớn 58 Hình 2.18: Lựa chọn nút đại diện khơng mong đợi thuật tốn TZ [35] 59 Hình 2.19: Minh họa điều chỉnh vị trí nút đại diện 63 Hình 2.20: Tương quan 𝑅𝑇𝑆 lớn kích thước 𝑀 lớn 64 Hình 2.21: Khảo sát 𝑅𝑇𝑆 tối đa khích thước tập nút đại diện 65 Hình 2.22: Tương quan 𝐴𝑅𝑃𝐿 kích thước cụm lớn 66 Hình 2.23: Tương quan 𝐴𝑅𝑃𝐿 với 𝑅𝑇𝑆 lớn 66 Hình 2.24: 𝑅𝑇𝑆 GLCR với TZ-original tơ-pơ mạng có kích thước lớn 66 Hình 2.25: Phân bố nút đại diện đồ thị dạng lưới 73 Hình 2.26: Tương quan số lượng nút đại diện với kích thước cụm lớn tơ-pơ mạng có 1.024 nút 75 Hình 2.27: Tương quan kích thước mạng 𝑚𝑖𝑛𝑅𝑇𝑆 75 Hình 2.28: Tương quan số lượng nút đại diện với kích thước lớn cụm mạng có kích thước lớn 76 Hình 2.29: Tương quan số lượng nút đại diện với 𝐴𝑅𝑃𝐿 78 Hình 3.1: Mơ tả cấu trúc nút mạng 80 Hình 3.2: Sơ đồ thiết kế tổng quan 82 Hình 3.3: Lưu đồ tạo tơ-pơ mạng 84 Hình 3.4: Sơ đồ thiết kế chi tiết 85 Hình 3.5: Lưu đồ định định tuyến 86 Hình 3.6: Thiết kế kỹ thuật chi tiết SSiNET 86 Hình 3.7: Thiết kế lớp Graph, RoutingAlgorithm TopoExperiment 87 Hình 3.8: Thiết kế gói graph routing 88 Hình 3.9: Thiết kế thành phần vật lý mạng 89 Hình 3.10: Thiết kế nhóm thực nghiệm mơ 89 Hình 3.11: Thiết kế gói thực nghiệm mơ zeroload weightedload 90 Hình 3.12: Lớp thực nghiệm đánh giá hiệu tơ-pơ mạng dựa mơ 90 Hình 3.13: Tiến trình hoạt động mơ 91 Hình 3.14: Ví dụ quản lý kiện rời rạc 91 Hình 3.15: Ví dụ đường mạng có chiều dài m hop 93 Hình 3.16: Tính tốn kích thước bảng định tuyến 94 Hình 3.17: Độ trễ truyền tin mạng 95 Hình 3.18: So sánh thời gian thực thi SSiNET NS3 95 Hình 3.19: So sánh đánh giá thơng lượng mạng SSiNET Omnet++ 96 Hình 3.20: Đánh giá thông lượng mạng công cụ SSiNET 97 Hình 3.21: Thơng lượng cực đại 97 Hình 3.22: (a)–Bus nút; (b)–RSN 4x4 tạo liên kết lưới liên kết ngẫu nhiên 100 Hình 3.23: Mơ hình tơ-pơ Bus-RSN 100 Hình 3.24: Mơ hình chi tiết Bus-RSN 101 Hình 3.25: RSN chia thành khối, chọn nút trục tạo đường trục 102 Hình 3.26: Chi tiết nút thường nút trục 102 Hình 3.27: Đánh giá tham số hiệu tô-pô mạng theo kịch 106 Hình 3.28: Đánh giá tham số hiệu tô-pô mạng theo kịch 107 Hình 3.29: Tổng chiều dài cáp tổng chi phí triển khai kết nối theo kịch 109 Hình 3.30: Tổng chiều dài cáp tổng chi phí triển khai kết nối theo kịch 110 Hình 5.1: Ví dụ định tuyến HR-SW 123 Hình 5.2: Địa hóa phân cấp bảng định tuyến 124 Hình 5.3: Tương quan 𝐴𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 mạng 4.096 nút 126 Hình 5.4: Tương quan đường kính mạng 𝑅𝑇𝑆 mạng 4.096 nút 126 Hình 5.5: Đường kính mạng 𝑅𝑇𝑆 tô-pô mạng 8.192 nút 127 Hình 5.6: 𝐴𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 tơ-pơ mạng 8.192 nút 128 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1] KIEU, Thanh-Chung; (2016) An interconnection network exploiting trade-off between routing table size and path length In: 2016 Fourth International Symposium on Computing and Networking (CANDAR) IEEE, 2016 p 666-670 2379-1896/16 © 2016 IEEE, DOI 10.1109/CANDAR.2016.41 Electronic ISSN: 2379-1896 [CT2] THANH, Chung Kieu; (2017) An efficient compact routing scheme for interconnection topologies based on the random model In: Proceedings of the Eighth International Symposium on Information and Communication Technology 2017 p 189-196 ACM https://doi.org/10.1145/3155133.3155186 ISBN 978-1-4503-5328-1/17/12 [CT3] NGUYEN, Chi-Hieu; KIEU, Chung T.; VAN NGUYEN, Khanh (2019) Efficient Landmark-Based Compact Routing for Random Interconnection Topologies In: 2019 IEEERIVF International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) IEEE, 2019 p 1-6 INSPEC Accession Number: 18673683 Publisher: IEEE ISSN: 2162-786X DOI: 10.1109/RIVF.2019.8713674 [CT4] CHUNG, Kiều Thành; THÀNH, Nguyễn Tiến; VĂN, Nguyễn Khanh (2019) Một tiếp cận thiết kế công cụ phần mềm đánh giá hiệu mạng liên kết kích thước lớn Chuyên san Các cơng trình Nghiên cứu Phát triển Công nghệ thông tin Truyền thông, 2019 DOI: 10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n1.889 [CT5] NGUYEN, Chi-Hieu; KIEU, Chung T.; NGUYEN, Khanh-Van (2020) Improved Compact Routing Schemes for Random Interconnects International Journal of Distributed Systems and Technologies (IJDST), 2020, 11.3: 89-109 ISSN: 1947-3532|EISSN: 1947-3540 DOI: 10.4018/IJDST.2020070105 [CT6] KIEU, Chung Thanh; Vu, Quang Son; Dang, Hai Pham; Nguyen Khanh-Van (2020); Bus-RSN: Giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng lai cho trung tâm liệu cỡ vừa, tiết kiệm chi phí đáp ứng khơng gian mở Chun san Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng Công nghệ thông tin Truyền thông, 2020, 20-34 ISSN: 1859-3526 https://doi.org/10.32913/mic-ict-research-vn.v2020.n1.922 115 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Shin, J Y., Wong, B., & Sirer, E G., "Small-world datacenters.," In Proceedings of the 2nd ACM Symposium on Cloud Computing, p 2, 2011, October [2] Al-Fares, M., Loukissas, A., & Vahdat, A., "A scalable, commodity data center network architecture .," In ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 4, pp 63-74, 2008, August [3] Singla, A., Hong, C Y., Popa, L., & Godfrey, P B., "Jellyfish: Networking data centers randomly.," In Presented as part of the 9th {USENIX} Symposium on Networked Systems Design and Implementation ({NSDI} 12), pp 225-238, 2012 [4] ISSARIYAKUL, Teerawat; HOSSAIN, Ekram, "Introduction to network simulator (NS2)," Introduction to network simulator NS2 Springer, Boston, MA, pp 1-18, 2009 [5] Wong D, Seow KT, Foh CH, Kanagavelu R., "Towards reproducible performance studies of datacenter network architectures using an open-source simulation approach.," In 2013 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), pp 1373-1378, 2013 Dec [6] H CASANOVA, "Simgrid: A toolkit for the simulation of application scheduling," Proceedings First IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid, pp 430-437, 2001 [7] A VARGA, "OMNeT++ http://www omnetpp org," IEEE Network Interactive, 2002 16.4 [8] Dally, W., & Towles, B., principles and practices of interconnection networks, morgan kaufmann publishers inc, 2003 [9] T M Pinkston and J Duato, "Appendix E of Computer Architecture: A Quantitative Approach," in 4th ed., Elsevier Publishers, 2006 [10] M Koibuchi, I Fujiwara, H Matsutani, and H Casanova, "“Layout-conscious random topologies for hpc off-chip interconnects”," 19th International Conference on High-Performance Computer Architecture (HPCA), p XX, Feb 2013 [11] Watts, D J., & Strogatz, S H., "Collective dynamics of ‘small-world’networks.," nature, pp 393(6684), 440., 1998 [12] J Duato, S Yalamanchili and L Ni, "Interconnection Networks An Engineering Approach," San Francisco: Morgan Kaufmann, 2003 [13] J M DURÁN, "What is a Simulation Model?," Minds and Machines, vol 30.3, pp 301-323., 2020 116 [14] Lv, Y., Fan, J., Hsu, D F., & Lin, C K., “Structure connectivity and substructure connectivity of k-ary n-cube networks,” Information Sciences, vol 433, pp 115124, 2018 [15] P Coteus, "“Packaging the Blue Gene/L supercomputer"," IBM Journal of Research and Development, vol 49, no 2/3, pp 213-248, Mar/May 2005 [16] Strohmaier, E., Meuer, H W., Dongarra, J., & Simon, H D, “The top500 list and progress in high-performance computing,” Computer, vol 48, no 11, pp 42-49, 2015 [17] Bell, G., Bailey, D H., Dongarra, J., Karp, A H., & Walsh, K, “A look back on 30 years of the Gordon Bell Prize,” International Journal of High Performance Computing Applications, vol 31, no 6, pp 469-484, 2017 [18] "CrayXT5 Supercomputer," [Online] Available: http://www.cray.com/ [19] Farrington, N., Porter, G., Radhakrishnan, S., Bazzaz, H H., Subramanya, V., Fainman, Y., & Vahdat, A., "Helios: a hybrid electrical/optical switch architecture for modular data centers.," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 41, no 4, pp 339-350, 2011 [20] Guo, C., Lu, G., Li, D., Wu, H., Zhang, X., Shi, Y., & Lu, S., "BCube: a high performance, server-centric network architecture for modular data centers," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 39, no 4, pp 63-74, 2009 [21] Guo, C., Wu, H., Tan, K., Shi, L., Zhang, Y., & Lu, S., "Dcell: a scalable and faulttolerant network structure for data centers.," In ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 4, pp 75-86, 2008, August [22] Gyarmati, L., & Trinh, T A., "Scafida: A scale-free network inspired data center architecture.," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 40, no 5, pp 4-12, 2010 [23] A Greenberg, J R Hamilton, N Jain, S Kandula, C Kim,P Lahiri, D A Maltz, P Patel, and S Sengupta, "VL2: a scalable and flexible data center network.," SIGCOMM, 2009 [24] A SHPINER, "Dragonfly+: Low cost topology for scaling datacenters.," 2017 IEEE 3rd International Workshop on High-Performance Interconnection Networks in the Exascale and Big-Data Era (HiPINEB)., pp 1-8., 2017 [25] FUJIWARA, Ikki, "Skywalk: A topology for HPC networks with low-delay switches.," In: 2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium IEEE, pp 263-272, 2014 [26] Y XIA, “A tale of two topologies: Exploring convertible data center network architectures with flat-tree,” In Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication., pp 295-308., 2017 117 [27] Y Yu and C Qian, "Space shuffle: A scalable, flexible, and high-bandwidth data center network," 2014 IEEE 22nd International Conference on Network Protocols, pp 13-24, 2014 [28] Y DENG, "Optimal low-latency network topologies for cluster performance enhancement," The Journal of Supercomputing, vol 76.12, pp 9558-9584., 2020 [29] Ghorbani, S., Yang, Z., Godfrey, P B., Ganjali, Y., & Firoozshahian, A, “Drill: Micro load balancing for low-latency data center networks.,” In: Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication , pp 225-238, 2017 [30] M BESTA, "Slim noc: A low-diameter on-chip network topology for high energy efficiency and scalability," ACM SIGPLAN Notices, vol 53.2, pp 43-55, 2018 [31] Handley, M., Raiciu, C., Agache, A., Voinescu, A., Moore, A W., Antichi, G., & Wójcik, M., “Re-architecting datacenter networks and stacks for low latency and high performance,” In: Proceedings of the Conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication, pp 29-42, 2017 [32] Y CUI, “Diamond: Nesting the data center network with wireless rings in 3-d space,” IEEE/ACM Transactions On Networking, vol 26, no 1, pp 145-160, 2017 [33] Koibuchi, M., Matsutani, H., Hsu, H.A., & Casanova, H., "A case for random shortcut topologies for hpc interconnects," in Proc of the 39th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2012 [34] Cowen, L J., "Compact routing with minimum stretch," Journal of Algorithms, vol 38, no 1, p 170–183, 2001 [35] M Thorup and U Zwick, "“Compact routing schemes"," Proceedings of the thirteenth annual ACM symposium on Parallel algorithms and architectures ACM, pp 1-10, 2001 [36] A VARGA, “OMNeT++,” Modeling and tools for network simulation, Springer, Berlin, Heidelberg, pp 35-59, 2010 [37] VARGA, András; HORNIG, Rudolf, “An overview of the OMNeT++ simulation environment,” Proceedings of the 1st international conference on Simulation tools and techniques for communications, networks and systems & workshops, pp 1-10, 2008 [38] Kim, J., Dally, J.W., Scott, S., & Abts, D., "Technology-Driven, Highly-Scalable Dragonfly Topology," in Proc of the International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2008 [39] Dongarra, J J., Meuer, H W., & Strohmaier, E., “TOP500 supercomputer sites,” Supercomputer, vol 13, pp 89-111, 1997 118 [40] Strohmaier, E., Meuer, H W., Dongarra, J., & Simon, H D., “The top500 list and progress in high-performance computing,” Computer, vol 48, no 11, pp 42-49, 2015 [41] Larrea, V G V., Joubert, W., Brim, M J., Budiardja, R D., Maxwell, D., Ezell, M., & Tharrington, A., “Scaling the summit: deploying the world’s fastest supercomputer,” International Conference on High Performance Computing Springer, Cham, pp 330-351, 2019 [42] J Dongarra, “Report on the Fujitsu Fugaku system,” University of TennesseeKnoxville Innovative Computing Laboratory, Tech Rep ICLUT-20-06, 2020 [43] Stunkel, C B., Graham, R L., Shainer, G., Kagan, M., Sharkawi, S S., Rosenburg, B., & Chochia, G A., “The high-speed networks of the Summit and Sierra supercomputers,” BM Journal of Research and Development, 2020 [44] Fu, H., Liao, J., Yang, J., Wang, L., Song, Z., Huang, X., & Yang, G, “The Sunway TaihuLight supercomputer: system and applications,” Science China Information Sciences, vol 59, no 7, pp 1-16, 2016 [45] Yang, X J., Liao, X K., Lu, K., Hu, Q F., Song, J Q., & Su, J S, “The TianHe1A supercomputer: its hardware and software,” Journal of computer science and technology, vol 26, no 3, pp 344-351, 2011 [46] Kleinberg, J., "The small-world phenomenon: An algorithmic perspective 991776.," Cornell computer science technical report., 2000 [47] O Lysne, L Pedro, M Koibuchi, T Rokicki, & C Sancho, "“A Survey and Evaluation of Topology Agnostic Deterministic Routing Algorithms”," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, pp 1-20, 2011 [48] Jouraku, M Koibuchi & H Amano, "“An effective design of deadlock-free routing algorithms based on 2d turn model for irregular networks”," Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, vol 18(3), p 320–333, 2007 [49] TURNER, W Pitt; SEADER, John H.; BRILL, Kenneth G., "Industry standard tier classifications define site infrastructure performance," 2005 [50] Benito, M., Vallejo, E., & Beivide, R., "On the use of commodity ethernet technology in exascale hpc systems," in In High Performance Computing (HiPC) 2015 IEEE 22nd International Conference on, 2015 [51] Gavoille, C., & Gengler, M., "Space-efficiency for routing schemes of stretch factor three," Journal of Parallel and Distributed Computing, p 61(5): 679–687, 2001 [52] D AGUIRRE-GUERRERO, "WMGR: A generic and compact routing scheme for data center networks.," IEEE/ACM Transactions on Networking,, vol 26.1, pp 356-369, 2017 119 [53] RÄCKE, Harald; SCHMID, Stefan, “Compact oblivious routing,” arXiv preprint arXiv:1812.09887, 2018 [54] L Kleinrock and F Kamoun, "Hierarchical routing for large networks performance evaluation and optimization," Computer Networks (1976), vol 1, no 3, pp 155174, 1977 [55] Dmitri Krioukov, Kevin Fall, Arthur Brady, et al., "On compact routing for the Internet," ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 37, no 3, pp 41-52, 2007 [56] Teh, M Y., Wilke, J J., Bergman, K., & Rumley, S, “Design space exploration of the dragonfly topology,” International Conference on High Performance Computing Springer, Cham, pp 57-74, 2017 [57] M Enachescu, M Wang, and A Goel, "Reducing Maximum Stretch in Compact Routing," INFOCOM 2008 27th IEEE International Conference on Computer Communications, Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, pp 336-340, 2008 [58] JUBAIR, M.; MUNIYANDI, R., “NS2 simulator to evaluate the effective of nodes number and simulation time on the reactive routing protocols in MANET,” nternational Journal of Applied Engineering Research, vol 11, no 23, pp 1139411399, 2016 [59] SALUJA, Ms Avneet Kaur; DARG, Ms Sweta A, “A Detailed Analogy of Network Simulators NS1, NS2, NS3 and NS4,” International Journal on Future Revolution in Computer Science & Communication Engineering, vol 3, no 12, pp 291-295, 2017 [60] Wu, H., Lu, G., Li, D., Guo, C., & Zhang, Y., "MDCube: a high performance network structure for modular data center interconnection," In Proceedings of the 5th international conference on Emerging networking experiments and technologies, pp 25-36, 2009, December [61] Lebiednik, Brian and Mangal, Aman and Tiwari, Niharika, "A survey and evaluation of data center network topologies," arXiv preprint arXiv:1605.01701, 2016 [62] I Fujiwara, M Koibuchi, H Matsutani, and H Casanova, "Skywalk: A topology for hpc networks with low-delay switches," 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IEEE), pp 263-272, 2014 [63] Guo, D., Chen, T., Li, D., Liu, Y., Liu, X., & Chen, G., "BCN: Expansible network structures for data centers using hierarchical compound graphs.," Proceedings IEEE INFOCOM, pp 61-65, 2011 [64] Luo, L., Guo, D., Li, W., Zhang, T., Xie, J., & Zhou, X, "Compound Graph Based Hybrid Data Center," Frontiers of Computer Science, vol 9, no 6, pp 860-874, 2015 December 120 [65] VIERTEL, Santiago; VIGNATTI, Andre Luıs., "Compact routing schemes in complex networks.," São Paulo School of Advanced Science on Algorithms, Combinatorics and Optimization, Institude of Mathematics and Statitics University of São Paulo, July, 2016 [66] VIERTEL, Santiago; VIGNATTI, André Luís, “Labeling Algorithm and Compact Routing Scheme for a Small World Network Model,” arXiv preprint arXiv:1806.01469, 2018 [67] CASTAÑEDA, Armando; LEFÉVRE, Jonas; TREHAN, Amitabh., "Fully compact routing in low memory self-healing trees.," Proceedings of the 21st International Conference on Distributed Computing and Networking., pp 1-10, 2020 [68] C Basso, J L Calvignac, G T Davis, and P C Patel, "Longest prefix match lookup using hash function," U.S Patent No 7,702,630, Apr 20 2010 [69] Kay, N S., & Marsono, M N, “Ternary content addressable memory for longest prefix matching based on random access memory on field programmable gate array,” Telkomnika, vol 17, no 4, pp 1882-1889, 2019 [70] AURENHAMMER, Franz; KLEIN, Rolf, "Voronoi Diagrams," in Handbook of computational geometry, 2000, pp 201-290 [71] PAGIAMTZIS, Kostas; SHEIKHOLESLAMI, Ali., "Content-addressable memory (CAM) circuits and architectures: A tutorial and survey.," IEEE journal of solid-state circuits, vol 41, no 3, pp 712-727, 2006 [72] H LIU, "Routing table compaction in ternary CAM," IEEE Micro, doi: 10.1109/40.988690, vol 22, no 1, pp 58-64, 2002 [73] J Mudigonda, P Yalagandula and J C Mogul, "Taming the Flying Cable Monster: A topology Design and Optimization Framework for Data-Center Network," in USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC'11), 2011 [74] Greenberg, S., Mills, E., Tschudi, B., Rumsey, P., & Myatt, B, “Best practices for data centers: Lessons learned from benchmarking 22 data centers,” Proceedings of the ACEEE Summer Study on Energy Efficiency in Buildings in Asilomar, CA ACEEE, vol 3, pp 76-87, August, 2006 [75] Sondur, S., Ray, M., Biswas, J., & Kant, K., “Implementing data center network energy management capabilities in ns3,” 2017 Eighth International Green and Sustainable Computing Conference (IGSC) IEEE, pp 1-8, 2017 [76] Rizvi, A S M., Toha, T R., Lunar, M M R., Adnan, M A., & Al Islam, A A, “Cooling energy integration in simgrid,” 2017 International Conference on Networking, Systems and Security (NSysS) IEEE, pp 132-137, 2017 121 [77] DAYARATHNA, Miyuru; WEN, Yonggang; FAN, Rui, “Data center energy consumption modeling: A survey,” EEE Communications Surveys & Tutorials, vol 18, no 1, pp 732-794, 2015 [78] POESS, Meikel; NAMBIAR, Raghunath Othayoth, “Energy cost, the key challenge of today's data centers: a power consumption analysis of TPC-C results,” Proceedings of the VLDB Endowment, vol 1, no 2, pp 1229-1240, 2008 [79] J MOY, "OSPF version 2.," 1998 [Online] Available: https://www.hjp.at/doc/rfc/rfc2178.html [80] J T MOY, OSPF: anatomy of an Internet routing protocol Addison-Wesley Professional, 1998 [81] D SIDHU, “Open shortest path first (OSPF) routing protocol simulation,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review,vol 23, no 4, pp 53-62, 1993 [82] Rego, A., Sendra, S., Jimenez, J M., & Lloret, J., “OSPF routing protocol performance in Software Defined Networks,” In: 2017 Fourth International Conference on Software Defined Systems (SDS), pp 131-136, 2017 [83] Faizian, P., Mollah, M A., Yuan, X., Alzaid, Z., Pakin, S., & Lang, M, “Random Regular Graph and Generalized De Bruijn Graph with k-Shortest Path Routing,” EEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol 29, no 1, pp 144-155, 2017 122 PHỤ LỤC Định tuyến phân cấp mạng ngẫu nhiên chuẩn tắc 1.1 HR-SW: Định tuyến phân cấp mơ hình đồ thị giới nhỏ Trong phần mơ tả thuật tốn định tuyến phân cấp mơ hình mạng smallworld (SW) Kleinberg [46] Ý tưởng định tuyến phân cấp dựa phân vùng mạng thành cụm kỹ thuật chuyển tiếp gói tin thiết bị switch SW-𝐺 dựa đồ thị hình lưới 𝑁 nút mạng xếp thành 𝑋-hàng, 𝑌cột Giả sử, thiết bị switch kết nối tới 𝑚 số host (máy chủ) Mạng 𝐺 phân chia thành lưới nhỏ 𝑎 × 𝑏 switches,…, lưới xem cụm Bây giờ, mạng xem mạng Small-world, cấu thành cụm với 𝑋 𝑌 kích thước 𝑐 = × , cụm thứ 𝑖 xem đồ thị 𝐶𝑖 Cụm 𝐶𝑖 𝐶𝑗 𝑎 𝑏 gọi kết nối với tồn liên kết mà kết nối thiết bị switch 𝐶𝑖 tới thiết bị switch 𝐶𝑗 , thông thường, liên kết liên kết ngẫu nhiên Theo cách phân vùng để tạo định tuyến cặp thiết bị switch 𝑠 𝑑 Nếu switch nguồn 𝑠 đích 𝑡 thuộc cụm 𝐶, gói tin định tuyến qua đường ngắn đồ thị 𝐶 NCS sử dụng kí hiệu 𝑅(𝑠; 𝑑), biểu diễn đường định tuyến nội cụm Định tuyến liên vùng cụm 𝐶𝑠 𝐶𝑑 , bao gồm pha: Pha tìm đường ngắn cụm đồ thị 𝐺; với cụm trung gian đường định tuyến liên vùng thay với định tuyến nội cụm pha thứ C1 S1 d1 S2 C2 u3 u1 v1 u2 v2 d2 C3 C4 v3 Hình 5.1: Ví dụ định tuyến HR-SW Khơng tính tổng qt, giả sử 𝐶𝑠 → 𝐶𝑖 → ⋯ → 𝐶𝑑 , 𝑖 ∈ (1, 𝑘 ) biểu diễn (𝑘 + 1) hop đường cụm Định tuyến kết hợp đoạn định tuyến trung gian 𝑅(𝑠; 𝑢1 )||(𝑢1 ; 𝑣1 )||𝑅(𝑣1 ; 𝑢2 )|| … ||𝑅(𝑣𝑘 ; 𝑑), với (𝑢𝑖 ; 𝑣𝑖 ) liên kết mà kết nối cụm 𝐶𝑖−1 với cụm 𝐶𝑖 Chú ý rằng, có nhiều cặp liên kết (𝑢𝑖 ; 𝑣𝑖 ) toàn mạng Trong 19 19 Hop: khoảng kết nối cụm với 123 trường hợp này, lựa chọn khéo léo thiết bị switch 𝑢𝑖 gần với thiết bị switch để đạt chiều dài đường ngắn nhất, ví dụ, ban đầu 𝑠 𝑣𝑖−1 cụm 𝐶𝑖−1 Hình 5.1 minh họa ví dụ định tuyến phân cấp với đường liên kết nội vùng 𝑠1 𝑡1 liên kết liên vùng 𝑠2 𝑡2 Gói tin định tuyến từ 𝑠1 tới 𝑑1 nội vùng 𝐶1 qua đường định tuyến ngắn 𝑅(𝑠1 , 𝑑1 ) Ví dụ, định tuyến 𝑠2 𝑑2 𝑅(𝑠2 ; 𝑢1 )||(𝑢1 ; 𝑣1 )||𝑅(𝑣1 ; 𝑢2 )||(𝑢2 ; 𝑣2 )||𝑅(𝑣2 ; 𝑑2 ) Trong trường hợp này, liên kết (𝑢1 ; 𝑣1 ) mà kết nối 𝐶2 tới 𝐶3 chọn thay cho (𝑢3 ; 𝑣3 ) 𝑢1 gần 𝑠2 𝑢3 1.2 Kỹ thuật địa định tuyến phân cấp Giả định rằng, thiết bị switch kết nối tới 𝑚 máy chủ Và mạng 𝐺 phân chia thành 𝑐 cụm có kích thước nhau, cụm có chứa 𝑘 = 𝑁/𝑐 thiết bị switch Địa hóa phân cấp thiết kế để hỗ trợ cho kỹ thuật tra cứu tương thích tiền tố dài triển khai kỹ thuật TCAM [72] Mỗi thiết bị switch lưu tồn thơng tin máy chủ (hosts) mà kết nối trực tiếp tới thơng tin thiết bị switch cụm Bên cạnh đó, tất thiết bị switch cụm khác gom lại lưu trữ thông tin ghi bảng định tuyến Do đó, địa host trở thành kết hợp định danh host (ℎ𝑜𝑠𝑡 𝐼𝐷: host identifier), định danh switch (𝑠𝑤𝑖𝑡𝑐ℎ 𝐼𝐷) mà host kết nối tới, định danh cụm (𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 𝐼𝐷) Kỹ thuật đánh địa địi hỏi kích thước nhớ cấu trúc Hình 5.2a Dễ dàng tính tốn kích thước bảng định tuyến 𝑅𝑇 = (𝑐 − 1) + (𝑘 − 1) + 𝑚 𝑅𝑇 = 𝑐 + 𝑁/𝑐 + 𝑚 − tổ chức minh họa Hình 5.2-b Địa thơng thường Switch ID (log(n) bits) Host ID (log(m) bits) Địa phân cấp Cluster ID (log(c)bits) Switch ID (log(k)bits) Host ID (log(m)bits) a) Địa phân cấp host cần log(𝑛 × 𝑚) bits STT Thơng tin địa Cổng 11 10 00 m-host kết nối … switch m 11 10 11 m+1 11 00 XX … (k-1) switch cụm m+k-1 11 01 XX k+m 00 XX XX Kết nối tới (c-1) cụm … khác k+m+c-2 10 XX XX b) bảng định tuyến switch với 𝑘 + 𝑚 + 𝑐 − Hình 5.2: Địa hóa phân cấp bảng định tuyến 124 Công thức 𝑅𝑇𝑆 (số lượng ghi bảng định tuyến) phụ thuộc vào số lượng cụm 𝑐 (tương tự với kích thước cụm 𝑁/𝑐) Do vậy, cân nhắc vấn đề làm để phân chia mạng Chúng ta phân tích đánh đổi 𝑅𝑇𝑆, 𝐴𝑅𝑃𝐿 số lượng cụm phần thực nghiệm 1.3 Thực thi định tuyến HR-SW Khi thực định tuyến nút nguồn (𝑆) đích (𝐷):  𝑆 𝐷 nằm cụm (𝑆 𝐷 có 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟_𝑖𝑑) thực định tuyến nội cụm (sử dụng liên kết lưới cụm);  𝑆 𝐷 khơng nằm cụm thực định tuyến liên cụm cách sử dụng liên kết ngẫu nhiên Định tuyến liên cụm thực theo hai pha: pha tìm đường ngắn cụm; sau đó, với cụm trung gian đường định tuyến liên cụm thay định tuyến nội cụm pha thứ hai Việc phân chia mạng thành cụm khác nhằm mục đích tạo cấu trúc địa dạng phân cấp, tức nút mạng cụm có chung địa 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟_𝑖𝑑 Các nút mạng cụm lưu thành địa đại diện cụm Ví dụ, nút 𝑆 cụm 𝐴 có liên kết ngẫu nhiên đến nút 𝐷 cụm 𝐵 Nút 𝐷 thông tin tới nút 𝑆 địa cụm 𝐵 (𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟_𝑖𝑑 B), nút 𝑆 thông tin đến nút mạng cụm 𝐴 đường 𝑆 tới 𝐷 Thông tin định tuyến lưu trữ nút 𝑆 địa cụm 𝐵 thông tin nút tới 𝐷 Thông tin định tuyến lưu trữ nút cụm 𝐴 (cùng với 𝑆) bao gồm địa cụm 𝐵 thông tin nút tới 𝑆 Tức nút mạng khác cụm 𝐴 định tuyến đến nút mạng cụm 𝐵 thông qua nút 𝑆 𝐷 Do đó, HR-SW khơng tiến hành định tuyến cụm thực định tuyến mà địa nút đích 𝐷 tra cứu bảng định tuyến 𝑆 để tìm xác (nếu tồn địa nút 𝐷 bảng định tuyến đó, tìm địa cụm tương ứng với nút t để xác định cổng cho nút mạng 𝑆 Về mặt ý tưởng, thuật toán HR-SW sử dụng định tuyến phân cấp thuật toán khai thác đường ngắn (Open Shortest Path First – OSPF [79, 80, 81, 82] Tuy nhiên, mơ hình OSPF sử dụng định tuyến bao gồm định tuyến lõi (Backbone Router), định tuyến biên (Border Router), định tuyến đến vùng khác (mà sử dụng giao thức định tuyến khác với OSPF), định tuyến nội vùng (Internal Routers) điều không sử dụng HR-SW Cả cách tiếp cận HR-SW OSPF phân chia thành cách khu vực (area), nhiên cách lưu trữ thông tin định tuyến khác Theo OSPF, nút mạng bên vùng lưu liệu trạng thái liên kết (link state) vùng chứa mà khơng cần quan tâm đến tồn mạng Định tuyến vùng thực thông qua các định tuyến biên, OSPF, khác với cách định tuyến trực tiếp vùng thông qua việc khai thác liên kết ngẫu nhiên chúng, HR-SW Dựa cách tổ chức địa HR-SW trình bày trên, áp dụng đánh địa IP cho nút mạng theo cách phân cấp OSPF Trong nút mạng có 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟_𝑖𝑑 mã hóa thành địa mạng (network id) 125 1.4 Đánh giá hiệu tô-pô mạng 1.4.1 Lựa chọn kích thước phân cụm Mục tiêu việc phân tích hướng tới việc đánh giá tác động số lượng cluster tới 𝑅𝑇𝑆 𝐴𝑅𝑃𝐿 HR-SW Trong thực nghiệm sử dụng bổ sung 𝑝 = liên kết ngẫu nhiên nút với thành phần phân cụm (clustering exponent) 𝑞 = 1,6 Các thiết bị switch kết nối tới số host, áp dụng cơng thức để tính tốn 𝑅𝑇𝑆 khơng bao gồm số lượng host kết nối tới switch Giá trị 𝑅𝑇𝑆 tính theo cơng thức 𝑅𝑇 = 𝑐 + 𝑁/𝑐 − 𝑅𝑇 đạt giá trị nhỏ 𝑐 tiến tới giá trị 𝑁 1⁄2 Do đó, kích thước cụm thay đổi từ tới 32 kích thước mạng từ 1.024 tới 8.192 switches Trường hợp số lượng cụm 1, việc áp dụng thuật tốn SPR Khi đó, thiết bị switch lưu trữ thơng tin tồn mạng Hình 5.3: Tương quan 𝐴𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 mạng 4.096 nút Hình 5.4: Tương quan đường kính mạng 𝑅𝑇𝑆 mạng 4.096 nút Hình 5.3 giá trị trung bình Hình 5.4 giá trị lớn chiều dài đường định tuyến thuật tốn định tuyến phân cấp HR-SW mạng có kích thước 4.096 nút mạng Chiều dài đường định tuyến ngắn 𝑅𝑇𝑆 xem tốt hơnKhi số lượng cụm tăng lên, 𝐴𝑅𝑃𝐿 dài Ví dụ, số lượng cụm 16, 𝐴𝑅𝑃𝐿 tăng 31% 46% tương ứng so sánh với trường hợp cụm (trường hợp áp dụng SPR) Đối với đường kính mạng, giá trị tăng 88% 163% tương ứng Các kết Hình 5.4 126 phản ánh đánh đổi việc giảm chi phí (𝑅𝑇𝑆) hi sinh hiệu tơ-pơ mạng (t 𝐴𝑅𝑃𝐿) Ngồi ra, việc tỉ lệ tăng chiều dài đường định tuyến (tương tự với tỉ lệ giảm 𝑅𝑇𝑆) trở nên chậm số lượng cụm tăng lên Do đó, NCS định chọn số lượng cụm 16 so sánh HR-SW thuật toán định tuyến rút gọn 1.4.2 So sánh kết HR-SW với thuật toán định tuyến rút gọn (TZ) Trong thực nghiệm, NCS so sánh đề xuất HR-SW thuật tốn định tuyến rút gọn tơ-pơ mạng hệ thống HPC (High Performance Computer) định tuyến phân cấp Torus Dragonfly [50] với yếu tố stretch-1 (được biểu diễn Shortest-3-D-Torus Shortest-Dragonfly [38], tương ứng) NCS lựa chọn đề xuất thuật toán định tuyến rút gọn phổ quát (biểu diễn kí hiệu TZ) NCS Thorup & Zwick [35], mạng ngẫu nhiên mạng giới nhỏ (SW: Small-world Network biểu diễn TZ-Random TZ-SW) Theo tiêu chí 𝑅𝑇𝑆 tất kịch định tuyến rút gọn phân cấp đánh giá (bao gồm HR-SW) đòi hỏi bảng định tuyến 𝑅𝑇 kịch định tuyến chia mạng thành cụm Tuy nhiên, định tuyến rút gọn TZ [35] dựa nút đại diện20, khơng áp dụng thuộc tính tương đồng kích thước cụm, áp dụng cho thiết bị switch mạng Internet Để áp dụng thuật toán TZ cho mạng ngẫu nhiên HPC, NCS sử dụng 𝑅𝑇𝑆 lớn thiết bị switch thực nghiệm NCS tính toán chiều dài đường định tuyến lớn (𝑀𝑅𝑃𝐿) hay cịn gọi đường kính mạng) để so sánh trường hợp tồi kích thước mạng khác từ 1.024 đến 8.192 nút mạng minh họa Hình 5.5 Hình 5.5: Đường kính mạng 𝑅𝑇𝑆 tô-pô mạng 8.192 nút Sự so sánh 𝐴𝑅𝑃𝐿 trình bày Hình 5.6 Giá trị 𝑀𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 nhỏ xem tốt Trong hầu hết kích thước mạng, Dragonfly [50] đạt 𝑀𝑅𝑃𝐿 ngắn nhất, đó, 3-D Torus lại đạt giá trị dài Tuy nhiên, việc thực thi định tuyến rút gọn 3-D Torus lại đạt 𝑅𝑇𝑆 nhỏ HR-SW, TZ-Random TZ-SW đạt giá trị 𝑀𝑅𝑃𝐿 thấp 3-D Torus có 𝑅𝑇𝑆 lớn HR-SW có 𝑀𝑅𝑃𝐿 thấp 34,4% 20 Nút đại diện (Landmark-based): dựa nút đại diện cho tập nút khác mạng 127 𝐴𝑅𝑃𝐿 thấp 43,4% so với 3-D Torus mạng có 8.192 nút Tuy nhiên, so sánh với TZ-Random, HR-SW có 𝑀𝑅𝑃𝐿 𝐴𝑅𝑃𝐿 dài 𝑅𝑇𝑆 tốt 30% Khi kích thước mạng tăng lên 3-D Torus trì 𝑅𝑇𝑆 nhỏ, nhiên 𝐴𝑅𝑃𝐿 tăng lên đáng kể Ngược lại, Dragonfly TZ-Random trì tốt giá trị 𝐴𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 tăng lên đáng kể Trong đó, đề xuất HR-SW, thú vị trì 𝐴𝑅𝑃𝐿 tương tự so sánh với TZ-Random, tỉ lệ tăng 𝑅𝑇𝑆 thấp Do đó, NCS cho rằng, đề xuất HR-SW đạt đánh đổi tốt 𝑅𝑇𝑆 𝐴𝑅𝑃𝐿 Hình 5.6: 𝐴𝑅𝑃𝐿 𝑅𝑇𝑆 tô-pô mạng 8.192 nút 1.5 Kết luận Định tuyến HR-SW không thực theo đường tối thiểu, nhiên, 𝐴𝑅𝑃𝐿 đề xuất đạt ngắn so sánh với tô-pô mạng khác Các kết cho thấy 𝐴𝑅𝑃𝐿 giảm theo hàm lô-ga-rit 𝑅𝑇𝑆 lớn tăng lên Khi số lượng cụm tăng lên, 𝑅𝑇𝑆 giảm đáng kể Ví dụ, mạng 8.192 nút, 𝑅𝑇𝑆 4.098 528 cho trường hợp 16 cụm tương ứng Số lượng cụm lớn 𝐴𝑅𝑃𝐿 dài Ví dụ, với 4.096 nút mạng, với 16 cụm, 𝐴𝑅𝑃𝐿 tăng 31% 46% tương ứng so sánh với cụm Các tính chất khác so với tơ-pơ mạng thuật toán định tuyến biết Các thuật tốn định tuyến khai thác cầu nối Algo.11-GLCR: Tính toán 𝐶(𝑢) giải pháp GLCR 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 𝐶(𝑢) ← ∅ For all 𝑣 ∈ 𝑉 𝑑[𝑣] = −1 End for Queue 𝑄 ← {𝑢} 𝑑[𝑢] ← While 𝑄 ≠ ∅ Pop 𝑣 from 𝑄 Add 𝑣 to 𝐶(𝑢) For all 𝑤 ∈ 𝑎𝑑𝑗(𝑣) 128 11: 12: If 𝑑[𝑤] = −1 then 𝑑[𝑤] = 𝑑[𝑣] + d w   d v   13: 14: 15: 16: 17: 18: If 𝑑[𝑤] < 𝑑(𝐿, 𝑤) then Add 𝑤 to 𝑄 End if End if End for End while Algo.12-GLCR: Tính 𝐵𝑙 𝑝𝑒𝑟(𝐵𝑙 ) cho nút đại diện 𝑙 ∈ 𝐿 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 20: 21: 22: 23: 24: 25: 26: 27: 28: 29: 30: 31: 32: 𝐿′ ← 𝐿 For all 𝑙 ∈ 𝐿′ Queue 𝑄[𝑙] ← {𝑙} 𝐵𝑙 ← ∅ 𝑝𝑒𝑟(𝐵𝑙 ) ← ∅ End for For 𝑣 ∈ 𝑉 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑡𝑒𝑑[𝑣] ← 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 End for While 𝐿′ ≠ ∅ For all 𝑙 ∈ 𝐿′ 𝑄′ ← ∅ While 𝑄[𝑙] ≠ ∅ Pop 𝑢 from 𝑄[𝑙] Add 𝑢 to 𝐵𝑙 For all 𝑣 ∈ 𝑎𝑑𝑗(𝑢) If not 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑡𝑒𝑑[𝑣] then 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑡𝑒𝑑[𝑣] ← 𝑡𝑟𝑢𝑒 Add 𝑣 to 𝑄 ′ End if End for If nothing is added to 𝑄 ′ then Add 𝑢 to 𝑝𝑒𝑟(𝐵𝑙 ) End if End while If 𝑄 ′ ≠ ∅ then Add all 𝑄 ′ to 𝑄[𝑙] Else Remove 𝑙 from 𝐿′ End if End for End while 129 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Kiều Thành Chung NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỊNH TUYẾN TRONG TÔ-PÔ MẠNG LIÊN KẾT HIỆU NĂNG CAO VÀ CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ Ngành: Kỹ... dung luận án ? ?Nghiên cứu số giải pháp định tuyến tô- pô mạng liên kết hiệu cao công cụ đánh giá? ?? công trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn tập thể hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án trung... toán định tuyến Một giải pháp tô- pô mạng bao gồm thành phần: tơ-pơ mạng thuật tốn định tuyến Do đó, kịch đánh giá xác định tơ-pơ mạng giải thuật định tuyến yếu tố đầu vào để thực mơ CƠNG CỤ MƠ