6. http://gridengine.sunsource.net/
4.4.Nhận xét những phương pháp hiện tại:
Mặc dù các phương pháp mô tả ở trên có thể đáp ứng rất tốt một hay nhiều hơn trong bốn mục tiêu đề ra ở trên, nhưng không có một giải pháp nào có thể đáp ứng được tất cả (Hình 5: Bảng tổng kết về các phương pháp). Hầu hết các giải pháp này đều có thiếu sót như nhau, đó là chỉ tập trung vào cung cấp một chứ không đầy đủ tất cả trường hợp sử dụng tài nguyên ảo.
Như đã nói ở trên, đặc biệt trong trường hợp best-effort và advance reservation, mỗi loại đều có cách đánh giá hiệu quả mâu thuẫn lẫn nhau. Do đó, các giải pháp nổi bật đều chỉ hướng đến hỗ trợ một trường hợp sử dụng và đã hỗ trợ rất tốt. Trong một số trường hợp, việc cung cấp mô hình tổng quát có thể tự ngăn cản hỗ trợ nhiều trường hợp; ví dụ giải pháp dựa trên trung tâm dữ liệu như đám mây không cho phép khách hàng xác định những ràng buộc có hiệu lực ngoại trừ loại hiệu lực tức thì. Trong trường hợp khác, mặc dù kiến trúc hệ thống có thể hỗ trợ đa trường hợp sử dụng, như trình lập lịch công việc khối có thể hỗ trợ cả best-effort và advance reservation, nhưng việc tận dụng tài nguyên lại gây trở ngại khi kết hợp vào thực tế.
Điều này làm nảy sinh ra câu hỏi liệu việc phát triển một hệ thống có khả năng hỗ trợ một mô hình cho thuê với mục đích tổng quát thì có ý nghĩa gì không?
Mặc dù việc chuyên môn hóa tạo ra nhiều giải pháp ấn tượng (cả trong thực nghiệm và sản xuất) nhưng lại gây thiệt hại cho các yêu cầu tài nguyên khắc khe hơn như lập lịch hợp tác trên đa tài nguyên (27), (45), (46), ứng dụng điện toán khẩn cấp
(47), ứng dụng gồm nhiều luồng tác vụ độc lập có thể được thực thi hiệu quả hơn bằng phương pháp đa lập lịch (44), (48), và đám mây cung cấp dịch vụ như trong dự án Reservoir (49), yêu cầu đặt chỗ các tài nguyên đám mây tại các thời điểm xác định để đáp ứng những thỏa thuận mức dịch vụ và những yêu cầu công suất tối đa.
Hình 5: Bảng tổng kết về các phương pháp
Mỗi cột tương ứng với mỗi mục tiêu đã đề ra ở phần trên, cột MT2 được chia thêm thành 4 cột nhỏ đại diện cho 4 loại tài nguyên mà mỗi giải pháp cung cấp: Phần cứng (HW), Phần mềm (SW), Best-effort (BF) và Advance reservation (AR). Dấu có nghĩa giải pháp đáp ứng được mục tiêu đó, dấu có nghĩa chưa đáp ứng được, còn dấu có nghĩa giải pháp không ứng dụng được trong mục tiêu đó (như trường hợp giải pháp dùng VM không ứng dụng được để giải quyết MT4).
Một giải pháp có thể đáp ứng tất cả các mục tiêu đã nêu ở trên phải hỗ trợ rộng rãi tất cả các trường hợp sử dụng tài nguyên trong khi cho phép nhà cung cấp duy trì hỗ trợ các khách hàng hiện hành. Tuy nhiên, việc này lại làm nảy sinh các vấn đề sau:
1. Lợi nhuận và bất lợi trong việc cho thuê tài nguyên mục đích tổng quát là gì?
Trong bài tìm hiểu này, chúng ta sẽ khảo sát vấn đề trên cụ thể trong trường hợp cấp phát tài nguyên sử dụng VM trong một kiến trúc. Mặc dù các phần ở trên đã đề cập đến việc cho thuê tài nguyên dùng VM nhưng hầu hết các phương pháp đều dùng mô hình tài nguyên cơ bản mà không chú ý đến chi phí triển khai cũng như chạy VM, và ngay cả khi chi phí triển khai được tính đến khi lập lịch như trong hệ thống Nishimura và Yamasaki thì cũng chỉ tập trung vào hiệu quả tức thì và không có hỗ trợ kết hợp nhiều loại cho thuê khác nhau. Do đó, chúng ta phải đề cập đến một vấn đề tiếp theo nữa:
2. Phải điều khiển và giảm bớt các loại chi phí khác nhau khi sử dụng VM trong kỹ thuật cấp phát tài nguyên như thế nào?
Phần tiếp theo của đề tài này sẽ tìm hiểu một hệ thống mới, được tác tả Bojar Stomayor15, đại học Chicago, Illinois giới thiệu năm 2010, để giải quyết 1 phần các vấn đề đó.
CHƯƠNG 5: