Bài toán cấp phát bộ nhớ

Một phần của tài liệu Phát triển công cụ giả lập hệ thống content delivery netwwork (Trang 53 - 54)

CHƯƠNG 5 : BÀI TOÁN TỐI ƯU THIẾT LẬP CDN

5.2 Bài toán cấp phát bộ nhớ

Trong bài tốn này, ta xét đến một hệ thống CDN có N replica servers. Có tổng cộng C nội dung khác nhau. Bài toán này gồm hai hàm mục tiêu. Mục đích chính của bài tốn này là tìm bộ thiết lập tối ưu nhất cấp phát bộ nhớ cho mỗi replica server

nhằm tối thiểu hóa chi phí đầu tư và tối thiểu hóa traffic nội mạng. Việc tối thiểu hóa hàm tương đương với việc tối đa hóa như trong bài tốn tổng qt. Bên cạnh traffic nội mạng, bài tốn này có thể sử dụng bất kì hàm đánh giá hiệu năng CDN. Bài toán sử dụng biến đầu vào , ∀ ∈ {1, … , } là biến số nguyên đại diện cho lượng bộ nhớ được cấp phát tại replica server i. Miền giá trị khả dĩ của

biến đầu vào là Dx. Hàm chi phí đơn giản là tổng bộ nhớ được cấp phát của tồn hệ thống. Do có nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến hàm bên cạnh biến đầu vào, để đơn giản hóa bài tốn, ta có một số giả định giới hạn sau:

 Chỉ có một original server chịu trách nhiệm tạo nội dung. Trong môi trường

thực tế, nhà cung cấp nội dung có thể có nhiều original servers ở các vị trí khác nhau.

 Tất cả replica servers sử dụng giải thuật LRU như giải thuật eviction. Đây là

giải thuật đơn giản, phổ biến và là mặc định của nhiều HTTP framework.  Ràng buộc về cận dưới của hàm cũng được loại bỏ và sẽ xét đến sau.

Việc giải một bài tốn có ràng buộc thường sẽ khó hơn một bài tốn khơng có ràng buộc. Ràng buộc đơn giản ở hàm có thể được sử dụng để lọc tập nghiệm Pareto set thu được sau khi giải xong bài toán.Gọi s là kích thước trung bình của nội dung được u cầu từ người dung. Do bộ nhớ cấp phát cho mỗi máy là số nguyên và ta có thể áp đặt cận trên và dưới nên cho biến đầu vào. Hay nói cách khác ta có ⊂ {0, … , . }.

Một điểm cần lưu ý là việc giải bài toán này với phương pháp brute-force là bất khả thi. Cụ thể hơn, giả sử ta có 4 server trong hệ thống CDN, mỗi server sẽ có 10 giá trị khả dĩ cho biến xi. Vậy tập nghiệm khả dĩ có kích thước là 104. Nếu vét cạn sẽ cần chạy 104 lần bộ giả lập để có thể thu được kết quả tối ưu.

Một phần của tài liệu Phát triển công cụ giả lập hệ thống content delivery netwwork (Trang 53 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)