THÔNG TIN TÀI LIỆU
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Đề tài: THUẬT TOÁN NHÚNG CHUỖI MẠNG ẢO TRÊN NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN BIÊN – ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Sinh viên thực hiện: NGUYỄN TIẾN MẠNH – CB190171 Lớp 2019B Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS NGUYỄN TÀI HƯNG PGS.TS NGUYỄN HỮU THANH Hà Nội, 4-2021 LỜI NĨI ĐẦU Ngày nay, cơng nghệ điện toán đám mây lên dần cho thấy quan trọng nhiều mục đích thương mại Trung tâm liệu, thành phần quan điện toán đám mây, nhà cung cấp dịch vụ sử dụng nhằm cung cấp tài nguyên cho người sử dụng Trong mơ hình điện tốn đám mây truyền thống, nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây thường xây dựng trung tâm liệu cho riêng sở hạ tầng để triển khai cung cấp dịch vụ điện toán đám mây Sự tăng lên nhà cung cấp dịch vụ, đặt yêu cầu cần có giải pháp tối ưu hóa tài nguyên tiết kiệm chi phí đầu tư chi phí vận hành Để giải vấn đề trên, có nhiều giải pháp để xuất, nghiên cứu phát triển Trong đó, Ảo hóa trung tâm liệu, dụng tảng công nghệ Mạng Định Nghĩa Bằng Phần Mềm dựa ảo hóa mạng cho phép tạo nhiều chuỗi dịch vụ mạng ảo tách hạ tầng vật lý Việc tạo chuỗi dịch vụ mạng ảo hạ tầng vật lý mang lại ưu điểm tiết kiệm chi phí đầu tư, tiết kiệm lượng tính mềm dẻo chuỗi dịch vụ mạng ảo Tuy nhiên, thách thức lớn ảo hóa mạng trung tâm liệu vấn đề nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo Vấn đề biết đến tốn khơng tìm lời giải tối ưu Vì lý đó, nghiên cứu hầy hết tập trung vào việc nâng cao tỉ lệ thành công tiết kiệm tài nguyên mạng Do đó, em xin đề xuất đề tài “Thuật tốn nhúng ch̃i dịch vụ mạng ảo tảng điện toán biên – điện toán đám mây” Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Tài Hưng, PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh tận tình hướng dẫn bảo thời gian làm đề tài Ngoài em xin chân thành cảm ơn thành viên Future Internet Lab đặc biệt bạn nhóm Network Function Virtualization giúp đỡ em q trình hồn thành đề tài Sinh viên thực Nguyễn Tiến Mạnh MỤC LỤC CHƯƠN G LỜI NÓI ĐẦU MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH BẢNG BIỂU DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CHƯƠNG PHẦN MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Hướng triển khai đề tài CHƯƠNG ẢO HÓA CHUỖI DỊCH VỤ MẠNG 2.1 Vấn đề tiêu thụ lượng mạng Internet 2.2 Công nghệ mạng định nghĩa phần mềm 2.2.1 Tổng quan công nghệ mạng định nghĩa phần mềm 2.2.2 Kiến trúc công nghệ mạng định nghĩa phần mềm 2.3 Cơng nghệ ảo hóa chức mạng 12 2.3.1 Cơ sở lý thuyết 12 2.3.2 Ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng sử dụng tảng mạng định nghĩa phần mềm 16 2.4 Nền tảng công nghệ sử dụng 18 2.4.1 Công nghệ sử dụng mạng kết nối 18 2.4.2 Kiến trúc hệ thống mạng trung tâm liệu 19 2.4.3 Dịch chuyển máy ảo hợp máy chủ 23 2.5 Ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng thời gian thực 24 2.6 Khó khăn tốn tiết kiệm lương ảo chuỗi dịch vụ mạng 26 2.7 So sánh trung tâm liệu phân tán tập trung 27 2.8 Kết luận 28 CHƯƠNG TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM TÀI NGUN TRONG ẢO HĨA CH̃I DỊCH VỤ MẠNG 29 3.1 Mơ hình sở hạ tầng trung tâm liệu 29 3.1.1 Mơ hình hóa hệ thống trung tâm liệu 29 3.1.2 Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo 29 3.1.3 Mơ hình hóa ràng buộc 30 3.2 Mơ hình hóa lượng thiết bị trung tâm liệu 31 3.2.1 Mô hình hóa lượng thiết bị mạng 31 3.2.2 Mơ hình lượng máy chủ vật lý 33 3.3 Mơ hình hóa vấn đề hiệu sử dụng lượng 33 3.4 Thuật toán nhận thức lượng ảo hóa trung tâm liệu 34 3.4.1 Những giải pháp 34 3.4.2 Chiến lược ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng 35 3.4.3 Thuật tốn ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng (HRE-SFC) 36 3.5 Kết luận 40 CHƯƠNG MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ 41 4.1 Xây dựng hệ thống mô đánh giá 41 4.2 Kịch mô 43 4.3 Kết đạt 44 4.3.1 Ảnh hưởng phân mảnh tài nguyên tới tối ưu tài nguyên lượng 44 4.3.2 Hiệu sử dụng tài nguyên 45 4.3.3 Hiệu sử dụng lượng 47 4.3.4 Độ phức tạp 49 4.3.5 Kết luận 50 CHƯƠNG KẾT LUẬN 52 5.1 Kết luận 52 5.2 Định hướng phát triển 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO 53 BẢNG ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ 59 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1 Kiến trúc mạng SDN Hình Kiến trúc SDN Hình Bộ điều khiển OpenFlow switch Hình Nhúng u cầu ch̃i dịch vụ mạng ảo lên trung tâm liệu vật lý 17 Hình Kiến trúc hệ thống mạng trung tâm liệu [23] 19 Hình Kiến trúc hệ thống mạng trung tâm liệu Three-tier [24] 20 Hình Mơ hình Fat-tree 21 Hình Hình Trung tâm liệu Fat-Tree 22 Hình Nhúng ch̃i dịch vụ mạng tĩnh 24 Hình 10 Nhúng chuỗi dịch vụ mạng động 24 Hình 11 Tỉ lệ lượng tiêu thụ trung tâm liệu nhận thức lượng 26 Hình Mối quan hệ lượng tiêu thụ tài nguyên sử dụng mạng 32 Hình 2 Thuật toán HRE-SFC 37 Hình Hệ thống mô đánh giá 41 Hình Kịch mô trung tâm liệu phân tán 42 Hình 3 Kịch mô trung tâm liệu tập trung 42 Hình Biến động việc sử dụng tài nguyên 45 Hình Tương quan Khả sử dụng tài nguyên Tải đầu vào 46 Hình Tỉ lệ chấp nhận chuỗi dịch vụ mạng ảo 47 Hình Năng lượng tiêu thụ 48 Hình Năng lượng tiêu thụ chuỗi dịch vụ mạng ảo 49 Bảng So sánh độ phức tạp 50 DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 1 Số lượng người sử dụng Internet toàn giới [6] Bảng Mơ hình lượng tiêu thụ máy chủ vật lý 43 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt SDN Software Defined Networking Mạng định nghĩa phần mềm IaaS Infrastructure as a Service Dịch vụ sở hạ tầng SaaS Software as a Service Dịch vụ phần mềm PaaS Platform as a Service Dịch vụ tảng VNFG Virtual Network Function Graph Thuật tốn nhúng ch̃i dịch vụ mạng VNF-CC Virtual Network Function Chain Thành phần chuỗi mạng ảo Composition VNF-GE Virtual Network Function Graph Nhúng chuỗi mạng ảo Embeding CPU Center Processing Unit Đơn vị xử lí trung tâm VDC Virtual Data Center Trung tâm liệu ảo SFC Service Function Chaining Ch̃i dịch vụ mạng NFV Network Function Virtualization Ảo hóa chức mạng RAM Random Access Memory Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên MANO Management and Orchestration Khối quản lý điều hành tập trung IP Internet Protocal Địa mạng MAC Medial Access Control Address Địa truy cập mạng ETSI European Telecommunications Viện Tiêu chuẩn Viễn thông Standards Institute châu Âu Application Programming Giao diện lập trình ứng dụng API Interface BFS Breath-First-Search Duyệt theo chiều rộng SLA Service Level Agreement Cam kết chất lượng dịch vụ VNR Virtual Networ Request Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo VLiM Virtual Link Mapping Ánh xạ liên kết mạng VM Virtual Machine Máy ảo VNoM Virtual Node Mapping Ánh xạ node mạng ảo CHƯƠNG PHẦN MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Ngày nay, điện toán đám mây cho thấy quan trọng nhiều mục đích kinh doanh cung cấp dịch vụ sở hạ tầng, cung cấp dịch vụ tảng, cung cấp dịch vụ phần mềm Một thành phần quan trọng điện toán đám mây trung tâm liệu, nhà cung cấp dịch vụ dùng để cung cấp tài ngun dịch vụ Trong mơ hình điện toán đám mây truyền thống, nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây thường xây dựng trung tâm liệu riêng họ sở hạ tầng để triển khai cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây Ngồi mơ hình Mạng lưới dịch vụ [3], nhà cung cấp dịch vụ tách thành hai vai trị mới, Nhà cung cấp hạ tầng mạng triển khai trì sở hạ tầng mạng nhà cung cấp dịch vụ chịu trách nhiệm triển khai dịch vụ đầu cưới Trong mơ hình này, nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây sử dụng trung tâm liệu thuộc nhà cung cấp sở hạ tầng bên thứ ba Trong khứ tại, ảo hóa trung tâm liệu vào hoạt động, khái niệm ảo hóa mạng cho phép tạo nhiều ch̃i dịch vụ mạng ảo tách biệt sở hạ tầng trung tâm liệu vật lý Điều mang lại lợi ích sau: - Tiết kiệm chi phí: VDC cho phép cắt giảm chi phí đầu tư chi phí vận hành Nhà cung cấp dịch vụ đám mây chia sẻ trung tâm liệu vật lý nhà cung cấp thứ ba - Tính mềm dẻo, hiệu sử dụng lượng tính linh hoạt: ch̃i dịch vụ mạng ảo cung cấp dựa yêu cầu dịch vụ, khả mở rộng, thời gian sống tài ngun cần thiết Ch̃i dịch vụ mạng ảo co giãn, mở rộng thu hẹp mặt tài ngun sử dụng lầm mơ hình định giá trả theo thời gian nhằm giúp người dùng thuê mạng máy tính cá nhân hóa nguyên giúp thêm máy chủ vật lý khác trống tài nguyên giúp tăng tỉ lệ chấp nhận khả sử dụng tài nguyên trở lại Hình Biến động việc sử dụng tài nguyên Khi đó, q trình tái phân bổ tài ngun cho ch̃i dịch vụ mạng ảo mang lại nhiều lợi ích khả sử dụng tài nguyên Do xếp lại máy ảo phục vụ lại cách hợp lý, yêu cầu đến hệ thống tìm vị trí máy chủ phù hợp nâng cao tỉ lệ chấp nhận khả sử dụng tài nguyên 4.3.2 Hiệu sử dụng tài nguyên 4.3.2.1 Đánh giá khả sử dụng tài nguyên Hiệu sử dụng tài nguyên ước tính cách sử dụng tài nguyên hệ thống Khả sử dụng tài nguyên số lượng máy ảo phục vụ tổng tài nguyên trung tâm liệu vật lý Kết thể hình 3.3, tăng tải đầu vào, hiệu sử dụng tài nguyên tăng tới giá trị cụ thể đạt giá trị bão hòa 45 Hình Tương quan Khả sử dụng tài nguyên Tải đầu vào Kết hình thể hiện, với ngưỡng tải đầu vào, thuật tốn đề xuất (HRE-SFC remap) có khả tối ưu tài nguyên sử dụng Tại điểm tải đầu vào 70%, thuật toán VNFG cho kết xấp xỉ 35% Cùng với đó, thuật tốn VNFG cho tỉ lệ sử dụng tài nguyên vào khoảng 33% 4.3.2.2 Đánh giá khả phục vụ yêu cầu Để thấy rõ khả tói ưu tài nguyên thuật toán đề xuất, em đánh giá với tham số khác tỉ lệ chấp nhận chuỗi dịch vụ mạng ảo chấp nhận máy ảo Tỉ lệ chấp nhận ch̃i dịch vụ mạng ảo tính số trung tâm hệ thống phục vụ khoảng thời gian mô chia cho tổng số chuỗi dịch vụ mạng ảo yêu cầu tới hệ thống Với giá trị tải đầu vào 70%, thuật toán VNFG cho kết 52% Trong thuật toán đề xuất HRE-SFC + remap cho kết tốt vào khoảng 60% 46 Hình Tỉ lệ chấp nhận ch̃i dịch vụ mạng ảo 4.3.3 Hiệu sử dụng lượng Tổng lượng tiêu thụ trung tâm liệu vật lý được thể hình 3.6 Với tải đầu vào tăng, máy chủ thiết bị mạng trung tâm liệu bật để đáp ứng yêu cầu tới, lượng tiêu thụ tăng theo Khi tăng tải đầu vào đến tải cao so với khả đáp ứng trung tâm vật lý, lượng tiêu thụ thuật toán Xét điểm khả sử dụng tài nguyên 30%, lượng tiêu thị thuật toán so sánh VNFG 62000W thuật tốn đề xuất HRE-SFC HRE-SFC + remap cho kết 57000W 59000W Qua cho thấy thuật tốn đề xuất tiết kiệm lượng tiêu thụ Để có nhìn tổng qt hơn, em tính tốn lượng tiêu thụ chuỗi dịch vụ mạng ảo tính tốn dưa tổng lượng tiêu thụ trung tâm liệu vật lý chia cho số ch̃i dịch vụ mạng ảo phục vụ Hình thể kết Khi tăng tải đầu vào hệ thống, lượng tiêu thụ cho mỗi chuỗi dịch vụ mạng ảo tăng, 47 nhiên thuật toán đề xuất cho lượng tiêu thụ trung bình ch̃i dịch vụ mạng ảo thấp VNFG Ngoài ra, thuật toán đề xuất giảm lượng tiêu thụ chậm, Hình Năng lượng tiêu thụ 48 Hình Năng lượng tiêu thụ chuỗi dịch vụ mạng ảo 4.3.4 Độ phức tạp Số lần dịch chuyển trung bình cho mỡi chiến lược mỡi tải khác sử dụng để tính tốn độ phức tạp Bởi số lần dịch chuyển máy ảo tới máy chủ vật lý khác cần thời gian để thực hiện, số lượng lớn máy ảo dịch chuyển làm giảm hiệu cách đáng kể Bảng thể số lượng dịch chuyển mà thuật toán HRESFC+remap thực 49 Bảng So sánh độ phức tạp Với trung tâm liệu FatTree phụ thuộc vào tham số k, với c thể số VNF SFC l thể số liên kết SFC Khi đó, ta có độ phức tạp thuật toán VNF k 5k c Graph Embedding l 2k Khi đó, độ phức tạp Mapping k 9k cl thuật tốn SFC Embedding tính 4.3.5 Kết luận Từ ràng buộc mơ hình cụ thể Chương II chứng minh công cụ mô Luận văn thảo luận ưu nhược điểm mơ hình trung tâm liệu tập trung phân tán Cơ chế nhúng chuỗi dịch vụ mạng đề xuất kịch có yêu cầu đến rời khỏi hệ thống cách liên tục theo thời gian thực Kết thử nghiệm cho thấy giải pháp đề xuất nâng cao lượng tiêu thụ hiệu tài nguyên so với thuật toán so sánh Qua rút kết luận sau: 50 - Việc triển khai trung tâm liệu phân tán đặt gần nút biên mơ hình mạng cải thiện đáng kể khả sử dụng tài nguyên hệ thống Với tài nguyên hệ thống, điều mang lại nhiều ý nghĩa - Mơ hình trung tâm liệu phân tán mang lại hiệu lượng máy chủ đặt tập trung, chiến lược chống phân mảnh ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng dễ dàng giúp tiết kiệm lượng hơn, đồng thời cải thiện độ phức tạp - Thuật toán đề xuất kết hợp với chiến lược tái phân bổ hệ thống giúp tối ưu mặt tài nguyên lượng tiêu thụ tốt thuật toán so sánh 51 CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Trong nội dung luận văn, em đề xuất giải pháp, mơ hình mơ tốn tái phân bổ tài nguyên từ giúp nâng cao tỉ lệ phục vụ yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo giảm thiểu lượng tiêu thụ Cùng với đó, luận văn đưa đánh giá so sánh hai mơ hình mạng liệu tập trung phân tán Đồng thời xây dựng hệ thống giúp mơ đánh giá thuật tốn đề xuất Tuy nhiên mơ hình tốn dừng mức xem xét hai tham số tỉ lệ chấp nhận lượng tiêu thụ mà chưa tính đến tham số quan khác trễ hay tỉ lệ gói 5.2 Định hướng phát triển Mặc dù toán sử dụng lượng hiệu cho trung tâm liệu thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu, nhiên nhiều khó khăn nhằm thực cơng nghệ đưa vào thương mại hóa Do đó, hướng phát triển đề tài tương lại: - Sử dụng tảng giúp nâng cao khả tối ưu lượng cho trung tâm liệu Một tảng dần thuyết phục OpenStack giúp kiểm soát tài nguyên mạng, nhớ có khả lưu trữ lớn cho trung tâm liệu Phần mềm quản lý thông qua điểm khiển giao tiếp với lớp sử dụng giao thức riêng OpenStack bao gồm điều khiển mạng định nghĩa phần mềm – OpenDayLight quản lý tính toán dịch chuyển máy ảo - Pháit triển ảo hóa mạng ảo hóa trung tâm liệu nhằm tính tốn tham số khác mạng độ trễ tỉ lệ gói Trong tương lại, dịch vụ Internet với đặc tính chúng đưa vào khối điều khiển nhúng vào hệ thống Dựa vào yêu cầu dịch vụ mà người sử dụng mong muốn tính tốn thơng số phù hợp thời gian 52 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Amokrane, M F Zhani, R Langar, R Boutaba, G Pujolle, "Greenhead:Virtual data center embedding across distributed infrastructures", IEEE Transactions on Cloud Computing (1) (2013) 36-49 [2] C Guo, G Lu, H J Wang, S Yang, C Kong, P Sun, W Wu, Y Zhang, "SecondNet: A data center network virtualization architecture with band- width guarantee", Proceedings of the 6th International COnference, Co-NEXT ’10, ACM, New York, NY, USA [3] P Costa, M Migliavacca, P Pietzuch, A L Wolf, "NaaS: Network-as-aService in the cloud", the 2nd USENIX Workshop on Hot Topics in Management of Internet, Cloud, and Enterprise Networks and Services, USENIX, San Jose, CA, 2012 [4] R Bolla, R Bruschi, F Davoli, F Cucchietti, "Energy efficiency in the future internet: A survey of existing approaches and trends in energy-aware fixed network infrastructures", IEEE Communications Surveys Tutorials 13 (2) (2011) 223-244 [5] H T Nguyen, N N Pham, T H Truong, N T Tran, M D Nguyen, V G Nguyen, T H Nguyen, Q T Ngo, D Hock, C Schwartz, "Modeling and experimenting combined smart sleep and power scaling algorithms in energy-aware data center networks", Simulation Modelling Practice and Theory 39 (2013) 20-40 [6] "Usage and Population Statistics," [Online] Available: http://www.internetworldstats.com/stats.htm [7] Global Action Plan, An Inefficient Truth, Global Action Plan Report, october 2007 [Online] Available: http://globalactionplan.org.uk [8] "Gartner Says Data Centers Account for 23 per cent of Global ICT CO2 Emissions," [Online] Available: http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=530912 [9] Huu Thanh Nguyen, Anh Vu Vu , Duc Lam Nguyen, Van Huynh Nguyen, Manh Nam Tran, Quynh Thu Ngo, Thu-Huong Truong, Tai Hung Nguyen, Thomas 53 Magedanz, A generalized resource allocation framework in support of multi-layer virtual network embedding based on SDN, Computer Networks, vol 92, pp 251-269, 2015 [10] K Greene, "MIT Tech Review 10 Breakthrough Technologies: Software-defined Networking," 2009 [Online] Available: http://www2.technologyreview.com/article/412194/tr10-software-definednetworking [11] Foundation, O N., "O N Foundation, "Software-Defined Networking: The New Norm for Networks,", Open Networking Foundation, April 13, 2012 [12] A Al-Shabibi, M D Leenheer, M Gerolay, A Koshibe, W Snow, and G Parulka, "OpenVirteX: A Network Hypervisor," 2014 [Online] Available: http://ovx.onlab.us/wp-content/uploads/2014/04/ovx-ons14.pdf [13] A Al-Shabibi, M De Leenheer, M Gerola, A Koshibe, G Parulkar, E Salvadori, and B Snow, OpenVirteX: Make your virtual SDNs programmable, Proceedings of the Third Workshop on Hot Topics in Software Defined Networking, ser HotSDN ’14 New York, NY, USA: ACM, p 25–30, 2014 [14] S Ghorbani and B Godfrey, Towards correct network virtualization, Proceedings of the Third Workshop on Hot Topics in Software Defined Networking, ser HotSDN ’14 New York, NY, USA: ACM, p 109–114, 2014 [15] A Markiewicz, P N Tran, and A Timm-Giel, Energy consumption optimization for software defined networks considering dynamic trafic, Cloud Networking (CloudNet), 2014 IEEE 3rd International Conference on, p 155–160, Oct 2014 [16] N McKeown et al, OpenFlow: Enabling innovation in campus networks, SIGCOMM Comput Commun Rev, vol 38, no 2, p 69–74, 2008 [17] "Open Networking Foundation (ONF)," [Online] Available: https://www.opennetworking.org/images/stories/downloads/sdn-resources/whitepapers/wp-sdn-newnorm.pdf 54 [18] Gude, N., Koponen, T., Pettit, J., Pfaff, B., Casado, M., McKeown, N., & Shenker, S, "NOX: Towards an Operating System for Networks," , ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 3, pp 105-111, 2008 [19] h about-pox/, "POX," [Online] Available: http://www.noxrepo.org/pox/ about-pox/ [20] D Erickson, "Beacon Home, [Online] Available: https://openflow.stanford.edu/display/Beacon/Home [21] "Floodlight," [Online] Available: http://floodlight.openflowhub.org [22] "The OpenDaylight Platform," OpenDaylight, [Online] Available: https://www.opendaylight.org/ [23] W Xia, P Zhao, Y Wen and H Xie, A Survey on Data Center Networking (DCN): Infrastructure and Operations, IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 19, no 1, pp 640-656, Firstquarter 2017 [24] D Kliazovich, P Bouvry, S.U Khan, "GreenCloud: a packet-level simulator for energy-aware cloud computing data centers", Journal of Supercomputing, vol 62, no 3, p 1263–1283, 2012 [25] K Bilal, S Khan, L Zhang, H Li, K Hayat, S Madani, N Min-Allah, L Wang, D Chen, M Iqbal, C Xu, and A Zomaya , "Quantitative Comparisons of the State of the Art Data Center Architectures", Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol 25, no 12, pp 1771-1783, 2013 [26] C E Leiserson, "Fat-trees: universal networks for hardware-efficient supercomputing", IEEE Transactions on Computers, vol 100, no 10, pp 892-901, 1985 [27] M Al-Fares, A Loukissas, and A Vahdat, "A scalable, commodity data center network architecture", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 4, p 63–74, 2008 55 [28] Andreyev., A., "Introducing data center fabric, the next-generation facebook data center network," [Online] Available: https://code.facebook.com/posts/360346274145943/ [29] A Singh, J Ong, A Agarwal, G Anderson, A Armistead, R Bannon, S Boving, G Desai, B Felderman, P Germano et al, "Jupiter rising: A decade of clos topologies and centralized control in google’s datacenter network", Conference on Special Interest Group on Data Communication, 2015 [30] C Guo, H Wu, K Tan, L Shi, Y Zhang, and S Lu, "Dcell: a scalable and faulttolerant network structure for data centers", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 4, p 75–86, 2008 [31] C Guo, G Lu, D Li, H Wu, X Zhang, Y Shi, C Tian, Y Zhang, and S Lu, "Bcube: a high performance, server-centric network architecture for modular data centers", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 39, no 4, p 63–74, 2009 [32] A Singla, C.-Y Hong, L Popa, P B Godfrey, "Jellyfish: Networking data centers randomly", The 9th USENIX Conference on Networked Systems Design and Implementation, CA, USA, 2012 [33] H Goudarzi, M PedramH Goudarzi, M Pedram, "Energy-efficient virtual machine replication and placement in a cloud computing system,", IEEE Fifth International Conference on Cloud Computing, Honolulu, HI, USA, 2012 [34] F Farahnakian, P Liljeberg, J Plosila, "Energy-efficient virtual machines consolidation in cloud data centers using reinforcement learning,", 22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing, Torino, Italy, 2014 [35] A Beloglazov, R Buyya, Y C Lee, A Y Zomaya, "A taxonomy and survey of energy-efficient data centers and cloud computing systems,", Advances in Computers 82 (2011) 47 – 111, pp 47-111, 2011 56 [36] Boutaba, N M K Chowdhury and R, "A survey of network virtualization,", Computer Networks, vol 54, no 5, p 862 – 876, 2010 [37] Chowdhury, N M M K., & Boutaba, R, "Network virtualization: state of the art and research challenges,", IEEE Communications Magazine, vol 47, no 7, pp 20-26, 2009 [38] Khan, A., Zugenmaier, A., Jurca, D., & Kellerer, W.,, "Network virtualization: a hypervisor for the Internet?,", IEEE Communications Magazine, vol 50, no 1, p 136–143, 2012 [39] Zhang, Q., Zhani, M F., Jabri, M., & Boutaba, R, "Venice: Reliable virtual data center embedding in clouds.,", In Proceedings - IEEE INFOCOM, Toronto, ON, Canada, 2014 [40] Zhani, M F M., Zhang, Q., Simon, G., & Boutaba, R., "VDC Planner : Dynamic Migration-Aware Virtual Data Center Embedding for Clouds,", IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management, Ghent, Belgium, 2013 [41] M P Gilesh, S D M Kumar, L Jacob and U Bellur, "Towards a Complete Virtual Data Center Embedding Algorithm Using Hybrid Strategy,", 2017 IEEE 37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), Atlanta, GA, 2017, pp 2616-2617 [42] Pham Ngoc, N., Nguyen Huu, T., Vu Quang, T., Tran Hoang, V., Truong Thu, H., Tran-Gia, P., & Schwartz, C, "A new power profiling method and power scaling mechanism for energy-aware NetFPGA gigabit router.,", Computer Networks, vol 78, p 4–25, 2015 [43] "Applications, Linking Infrastructure and Ofelia," OpenFlow in Europe, [Online] Available: http://www.fp7-ofelia.eu 57 [44] J Case, M Fedor, M Schoffstall and D J., "RFC 1157 - A Simple Network Management Protocol (SNMP)," [Online] Available: https://tools.ietf.org/html/rfc1157 [45] V De Maio, R Prodan, S Benedict, G Kecskemeti,, "Modelling energy consumption of network transfers and virtual machine migration, Modelling energy consumption, Future Generation Computer Systems, vol 56, p 388–406, 2016 [46] A Desai, R Oza, P Sharma, and B Patel,, "Hypervisor : A Survey on Concepts and Taxonomy,", no 3, vol 3, pp 222 - 225, 2013 [47] Yoonseon Han, Jian Li, Jae-Yoon Chung, Jae-Hyoung Yoo, & Hong, J W.-K.,, "SAVE: Energy-aware Virtual Data Center embedding and Traffic Engineering using SDN,", In Proceedings of the 2015 1st IEEE Conference on Network Softwarization (NetSoft), London, UK, 2015 [48] T M Nam, N V Huynh, L Q Dai and N H Thanh, "An Energy-Aware Embedding Algorithm for Virtual Data Centers,", 2016 28th International Teletraffic Congress (ITC 28), Würzburg, Germany, 2016, pp 18-25 [49] "Mininet," [Online] Available: http://mininet.org/ [50] Zhani, M F M., Zhang, Q., Simon, G., & Boutaba, R., "VDC Planner : Dynamic Migration-Aware Virtual Data Center Embedding for Clouds,", IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management, Ghent, Belgium, 2013 58 BẢNG ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ Thuật ngữ Ý nghĩa Switch Bộ chuyển mạch Router Bộ định tuyến Map Nhúng Node Các thiết bị switch, router Embedding Nhúng Heuristic Kỹ thuật dựa kinh nghiệm để giải vấn đề Meta-heuristic Dạng Heuristic tổng quát 59 ... ảo Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo Yêu cầu máy ảo Yêu cầu liên kết ảo t1 t2 Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng Yêu cầu máy ảo Yêu cầu liên kết ảo t3 Nhúng yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo t Hình Nhúng. .. cao tỉ lệ thành công tiết kiệm tài nguyên mạng Do đó, em xin đề xuất đề tài ? ?Thuật tốn nhúng ch̃i dịch vụ mạng ảo tảng điện toán biên – điện toán đám mây? ?? Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn... máy ảo không tập trung nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo bao gồm nhóm yêu cầu máy ảo thời điểm 23 2.5 Ảo hóa ch̃i dịch vụ mạng thời gian thực Đến Đến Đến Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo Yêu cầu máy ảo
Ngày đăng: 10/12/2021, 19:32
Xem thêm: