Chương 4 : MÔ PHỎNG NỀN TẢNG PHÂN PHỐI DỊCH VỤ
4.4 Các trường hợp mô phỏng
4.4.2 ưu tiên dịch vụ khác nhau
Các nhà quản trị hệ thống có thể mong muốn đưa ra độ ưu tiên cao hơn cho một dịch vụ nào đó trong nền tảng phân phối dịch vụ. Ví dụ, Dịch vụ 1 biểu diễn lưu lượng ‘đặt hàng’ của một trang web thương mại điện tử, trong khi đó Dịch vụ 2 biểu diễn lưu lượng ‘duyệt web’ tới trang web. Vì lưu lượng ‘đặt hàng’ liên quan trực tiếp tới doanh
thu, trọng số cho lưu lượng đó sẽ được đặt cao hơn. Ta mơ phỏng một tình huống như vậy trong nền tảng phân phối dịch vụ của chúng ta bằng cách đánh trọng số cho Dịch vụ 1 cao hơn 5 lần so với Dịch vụ 2. Bài toán tối ưu trở thành:
max
𝑦≥0[5 ∗ log(𝟏𝑇𝑦1) + log(𝟏𝑇𝑦2)]
với: Hy ≤ c
Tương tự như trong phần trước, ta thay đổi tốc độ lối vào tại các thời điểm t1, t2, t3 và t4 cho mỗi nguồn lưu lượng như đã chỉ ra trong bảng thời điểm t1.
Tại thời điểm t1, khi tất cả tải là 500 yêu cầu trên giây, hệ thống sẽ cấp phát phần tài nguyên lớn hơn cho Dịch vụ 1 so với tài nguyên cho Dịch vụ 2; xảy ra điều này bởi vì lưu lượng Dịch vụ 1 được đặt giá trị ưu tiên cao hơn. Bảng 4.6 biểu diễn tài nguyên được cấp phát theo tỉ lệ cho hai dịch vụ tại thời điểm t1.
Bảng 4. 6: Thông lượng các nút thời điểm t1 (độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) Dịch vụ 1 Dịch vụ 2 Tổng Nút A 333,3336 66,6664 400,0000 Nút B 333,3336 66,6664 400,0000 Nút C 333,3336 66,6664 400,0000 Nút D 333,3336 66,6664 400,0000 Nút E 0 66,6664 66,6664 Nút F 333,3336 0 333,3336 Nút G 333,3336 0 333,3336 Nút H 0 66,6664 66,6664 Nút I 0 66,6664 66,6664
Hình 4. 7: Thơng lượng Dịch vụ theo Đường đi tại thời điểm t1 (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau)
Tại thời điểm t2, tải Dịch vụ 2 giảm xuống còn 200 và 100 cho nguồn III và IV tương ứng. Do đó, tổng cộng tải là 1000 cho dịch vụ 1 và 300 cho Dịch vụ 2. Tối đa có 800 yêu cầu trên giây hỗ trợ cho Dịch vụ 1 (nếu cả hai nhà cung cấp hoạt động hết khả năng), nhưng vì các khách hàng của Dịch vụ 2 đang gửi ít lưu lượng hơn so với tại thời điểm t1, hệ thống cấp phát lượng tài nguyên như tại thời điểm t0. Điều này bởi vì phần tài nguyên cung cấp cho Dịch vụ 2 vẫn cịn nhỏ hơn lưu lượng đề nghị, vì vậy ta khơng thấy bất kỳ thay đổi nào trong việc cấp phát tài nguyên. Cấp phát tài nguyên tại các nút mạng SON tại thời điểm t2 được chỉ ra như trong bảng 4.7.
Bảng 4. 7: Thông lượng các nút thời điểm t2 (độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) Dịch vụ 1 Dịch vụ 2 Tổng Nút A 333,3336 66,6664 400,0000 Nút B 333,3336 66,6664 400,0000 Nút C 333,3336 66,6664 400,0000 Nút D 333,3336 66,6664 400,0000 Nút E 0 66,6664 66,6664 Nút F 333,3336 0 333,3336 Nút G 333,3336 0 333,3336 Nút H 0 66,6664 66,6664 Nút I 0 66,6664 66,6664
Hình 4. 8: Thơng lượng Dịch vụ theo Đường đi tại thời điểm t2 (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau)
Tại thời điểm t3, tải Dịch vụ 2 giữ nguyên 200 và 100 cho nguồn III và IV tương ứng, nhưng Dịch vụ 1 tải giảm xuống còn 300 và 200 cho nguồn I và II tương ứng. Do
đó, nút A bị thắt cổ chai vì nó nhận được 300 u cầu (Dịch vụ 1) + 200 yêu cầu (Dịch vụ 2) trên giây, nhưng nút A chỉ có dung năng là 400 yêu cầu trên giây. Trong trường hợp này, hệ thống cấp phát quá số lớn hơn các đường đi để tận dụng triệt để hơn tài nguyên hệ thống, nhưng vẫn cung cấp sự ưu tiên cho lưu lượng Dịch vụ 1 vì nó mang lại nhiều lợi ích hơn. Cấp phát tài nguyên tại các nút mạng SON tại thời điểm t3 được chỉ ra như trong bảng 4.8.
Bảng 4. 8: Thông lượng các nút thời điểm t3 (độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) Dịch vụ 1 Dịch vụ 2 Tổng Nút A 300.0000 100.0000 400.0000 Nút B 272.1984 122.4451 394.6435 Nút C 273.8944 120.8155 394.7099 Nút D 268.8608 116.9148 385.7755 Nút E 0 100.0000 100.0000 Nút F 240.5458 0 240.5458 Nút G 259.4542 0 259.4542 Nút H 0 108.1081 108.1081 Nút I 0 91.8919 91.8919
Hình 4. 9: Thơng lượng Dịch vụ theo Đường đi tại thời điểm t3 (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau)
Tại thời điểm t4, tải Dịch vụ 2 tăng lên 500 và 500 cho nguồn III và IV, còn Dịch vụ 1 tải giữ nguyên là 300 và 200 cho nguồn I và II. Nút A lại bị thắt cổ chai vì nó nhận 300 yêu cầu trên giây từ Dịch vụ 1 và 500 yêu cầu trên giây từ Dịch vụ 2. Dung năng của nút A là 400 yêu cầu trên giây, vậy nó loại bỏ 400 u cầu trên giây. Vì Dịch vụ 1
có độ ưu tiên cao hơn, nút A sẽ loại bỏ 400 yêu cầu trên giây từ Dịch vụ 2. Cấp phát tài nguyên tại các nút mạng SON tại thời điểm t3 được chỉ ra như trong bảng 4.11.
Bảng 4. 9: Thông lượng các nút thời điểm t4 (độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) Dịch vụ 1 Dịch vụ 2 Tổng Nút A 300.0000 100.0000 400.0000 Nút B 250.0000 150.0000 400.0000 Nút C 250.0000 150.0000 400.0000 Nút D 250.0000 150.0000 400.0000 Nút E 0 150.0000 150.0000 Nút F 250.0000 0 250.0000 Nút G 250.0000 0 250.0000 Nút H 0 150.0000 150.0000 Nút I 0 150.0000 150.0000
Hình 4. 10: Thơng lượng Dịch vụ theo Đường đi tại thời điểm t4 (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau) (Độ ưu tiên dịch vụ khác nhau)
Từ 2 sơ đồ 4.5 và 4.6 ở trên cùng với 2 sơ đồ trong hình 4.3 và 4.4 ở phần trước, ta nhận thấy lưu lượng Dịch vụ 1 rõ ràng được ưu tiên hơn so với lưu lượng Dịch vụ 2 bởi vì nó có độ ưu tiên cao hơn, tức là nó có khả năng tận dụng nhiều tài nguyên hơn trên yêu cầu.
4.5 Kết luận chương
Chương này đã đưa ra một nền tảng phân phối dịch vụ tự trị cho môi trường mạng hướng dịch vụ. Cơ sở của nền tảng là dựa trên phương pháp định tuyến dựa trên nội
dung, tiết kiệm chi phí, giá theo xung đột và có định tuyến tối ưu, điều khiển luồng. Thông qua liên kết trực tiếp với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ, nền tảng phân phối dịch vụ cực đại giá trị tài nguyên IT của mạng.
Từ các kết quả trên ta có thể thấy, lựa chọn độ ưu tiên cho mỗi dịch vụ có ảnh hướng lớn tới sự lựa chọn của nền tảng phân phối dịch vụ.
TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Tổng kết đề tài
Các kết quả chính trong luận văn đạt được như sau:
Trình bày khái niệm mạng hướng dịch vụ như một kiến trúc viễn thông - phần mềm mới nổi và thảo luận các thách thức trong xây dựng các thiết bị mạng hướng dịch vụ cũng như việc kết nối chúng để hình thành một hệ thống mạng đích thực.
Đưa ra một nền tảng phân phối dịch vụ tự trị cho định tuyến tối ưu và điều khiển luồng các yêu cầu dịch vụ tới nhiều nhà cung cấp trong mạng hướng dịch vụ. Nền tảng phân phối dịch vụ tự trị cung cấp một liên kết trực tiếp từ các dịch vụ của doanh nghiệp theo độ ưu tiên trong mạng hướng dịch vụ; luận văn cũng đưa ra các khái niệm về cực đại tiện ích mạng và định tuyến đa đường với lớp dịch vụ.
Giới thiệu các giải pháp công nghệ mạng cung cấp dịch vụ của các hãng trên thế giới và một số ứng dụng triển khai ở Việt Nam của những giải pháp này.
Hướng phát triển đề tài
Bài toán định tuyến tối ưu theo tốc độ nguồn và đường đi:
max 𝑦≥0 ∑ [𝑈𝑠(𝟏𝑇𝑦𝑠) − ∑ 𝑓(𝟏𝑇𝑦𝑠, ᵧ𝑓,𝑧𝑓) 𝑓∈𝐹𝑥 ] s ∈ 𝒮 với: Hy ≤ c
trình bày trong luận văn vẫn chưa đánh giá tồn diện khi có hàm tắc nghẽn
𝑓(𝟏𝑇𝑦𝑠, ᵧ𝑓,𝑧𝑓). Ngồi ra ta có thể thấy rằng, dung năng của tất cả các nút nền tảng phân
phối dịch vụ là cần thiết để tính tốn tốc độ và định tuyến tối ưu cho các yêu cầu dịch vụ. Dung năng được giả định đơn vị là yêu cầu trên giây; tuy nhiên, tổng quát, dung năng của các nút trung gian và nhà cung cấp là không định nghĩa theo yêu cầu trên giây. Ngồi ra, chúng điển hình định nghĩa theo vịng và bộ nhớ CPU có sẵn. Trong những trường hợp cụ thể, việc ghép là cần thiết để chuyển đổi đơn vị giải bài tốn tối ưu này. Kết quả mơ phỏng đạt được trong luận văn mới chỉ dừng ở phần nghiên cứu, kiểm định kết quả của định tuyến đa đường tối ưu tài nguyên mạng. Tuy nhiên, để phân tích, hiểu rõ các kết quả mơ phỏng này thì cần những tính tốn và hiểu biết sâu sắc hơn nữa về q trình xử lý gói tin bên trong thiết bị, khả năng phần cứng của mạng và nhà cung cấp cũng như của người dùng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Lê Nam Thắng, Luận văn thạc sĩ, Nghiên cứu cấu trúc IMS trong mạng thông
tin di động, 12-2009.
[2] KS. Nguyễn Thu Trang, TS. Lê Nhật Thăng,TS. Nguyễn Chấn Hùng, Th.S. Lâm Quang Tùng, Quá trình chuyển đổi từ Softswitch lên IMS.
[3] Phạm Hùng Tiến, Đặng Hoài Đức, Báo cáo SOA, WEB trong Grid Computing [4] Thông tin công nghệ, http://www.thongtincongnghe.com/article/5038.
[5] WEB20.VN, http://web20.vn/tin-tuc-chi-tiet/tin-tuc-chung/web-20-la-gi-.htm.
Tiếng Anh
[6] ATIS, ATIS Service Oriented Networks (SON) Assessment and Work Plan, January 2009.
[7] Boyd, Michael Grant and Stephen, CVX Users’ Guide, August, 2012. [8] M. Chiang, S. H. Low, A. R. Calderbank, and J. C. Doyle, Layering as
Optimization Decomposition: A Mathematical Theory of Network Architectures,
January 2007, p. 255–312.
[9] Cisco, How Cisco IT Uses SONA Framework to Optimize Network Capabilities, 2007
[10] T. Erl, Service-Oriented Architecture: Concepts, Technology, and Design, Prentice Hall PTR, 2005.
[11] M. Group, Service Delivery Platforms and Telecom Web Services, May 2004. [12] J. He, M. Bresler, M. Chiang, and J. Rexford, "Towards Robust Multi-Layer
Traffic Engineering: Optimization of Congestion Control and Routing", June 2007.
[13] Jiantao Wang, Lun Li, Steven H. Low, John C. Doyle, Cross-Layer
Optimization in TCP/IP networks, California Institute of T echnology ,
Pasadena, CA.
[14] M. P. a. G. Mayer, The IMS: IP Multimedia Concepts and Services, Wiley, 2009.
[15] Oracle, SOA Suite Quick Start Guide.
[16] E. Review, Disciplined Convex Programming and CVX.
[17] Robert D. Callaway, Adolfo Rodriguez, Michael Devetsikiotis, and Gennaro Cuomo, Challenges in Service-Oriented Networking, 2006.
[18] Robert D. Callaway, Michael Devetsikiotis, Yannis Viniotis and Adolfo Rodriguez, An Autonomic Service Delivery Platform for Service-Oriented
Network Environments.
[19] [20]
Sakurai, Soichiro Tange and Hisayuki Sekine, Service Delivery Platfrom
Implementing IP Multimedia Subsystem, Kenichi, 2009.
Syed A. Ahson and Mohammad Ilyas, Service Delivery Platforms: Developing
and Deploying Converged Multimedia Services, CRC Press, Taylor & Francis