Nghiên cứu các thuật toán lập lịch trong điện toán đám mây

1

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG





Nguyễn Ngọc Dung


NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN LẬP
LỊCH TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử
Mã số: 60.52.70

Người hướng dẫn khoa học: TS. Lê Nhật Thăng



TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ



HÀ NỘI - 2012

2

MỞ ĐẦU
Điện toán đám mây hiện nay là xu hướng công nghệ

mới đang phát triển mạnh mẽ. Điện toán đám mây cung cấp
khả năng mở rộng tài nguyên ảo tự động thông qua các dịch
vụ Internet để sử dụng theo yêu cầu, và cũng phát triển cao
hơn điện toán phân tán, điện toán song song và điện toán
grid. Ưu điểm chính của điện toán đám mây là có thể giảm
nhanh các chi phí phần cứng và tăng khả năng tính toán và
khả năng lưu trữ, người sử dụng có thể truy cập dịch vụ chất
lượng cao với mức chi phí thấp.
Lập lịch là một phần rất quan trọng trong điện toán
đám mây, nó là một cơ chế sắp xếp các nhiệm vụ người
dùng tới nguồn tài nguyên thích hợp để thực thi. Hiệu quả
của nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của toàn bộ môi
trường điện toán đám mây. Bằng cách sử dụng kỹ thuật ảo
hóa, tất cả các tài nguyên vật lý được ảo hóa và mang lại
nhiều tiện ích cho người sử dụng. Luận văn này đã được xây
dựng với những nội dung chính như sau:
Chương I: Tổng quan về điện toán đám mây
Chương II: Các thuật toán lập lịch
Chương III: Nghiên cứu một số thuật toán lập lịch cụ
thể.


3

CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN
ĐÁM MÂY
Điện toán đám mây là một mô hình trong đó việc sử
dụng máy tính được chuyển dời ra khỏi các máy tính cá
nhân và thậm chí ra khỏi các server ứng dụng doanh nghiệp
và chuyển vào một “đám mây” các máy tính. Một đám mây

là một khu vực server ảo có thể cung cấp các tài nguyên
điện toán khác nhau cho khách hàng. Người sử dụng hệ
thống này chỉ cần quan tâm đến dịch vụ điện toán được yêu
cầu. Dữ liệu và các dịch vụ cung cấp đặt tại các trung tâm
dữ liệu và có thể truy cập từ bất cứ một thiết bị nào có nối
mạng trên toàn thế giới.
Đặc điểm của Điện toán đám mây
Điện toán đám mây có nhiều ưu điểm:
- Tự khôi phục. Trong trường hợp lỗi hỏng ứng dụng,
luôn luôn tồn tại một backup nhanh cho ứng dụng, sẵn sàng
hoạt động mà không gây trì trệ
- Khả năng mở rộng tuyến tính. Môi trường đám
mây cho phép người sử dụng truy cập các tài nguyên
điện toán bổ sung theo yêu cầu đáp ứng với tải ứng
dụng ngày càng tăng.
- Hướng dịch vụ. Các hệ thống được xây dựng biệt
lập với các dịch vụ riêng lẻ khác. Nhiều dịch vụ đơn
lẻ độc lập nhau sẽ được phối hợp lại để tạo thành
4

một dịch vụ. Điều này cho phép tái sử dụng các dịch
vụ.
- Hướng SLA. Các dịch vụ điện toán đám mây có
tính chất đảm bảo SLA sao cho khi hệ thống chịu
nhiều tải, nó sẽ tự động điều chỉnh sao cho phù hợp
với các SLA.
- Ảo hóa. Các ứng dụng trong điện toán đám mây
hoàn toàn được tách biệt từ phần cứng tầng dưới.
Môi trường điện toán đám mây là một trường thực
sự ảo hóa. Một lượng lớn các tài nguyên điện toán có

thể được cung cấp và có tính khả dụng cho các ứng
dụng mới trong vòng vài phút thay vì nhiều ngày hay
nhiều tuần.
- Linh hoạt. Điện toán đám mây phục vụ nhiều dạng
tải tin, từ tải tin nhỏ của một ứng dụng nhỏ đến các
tải tin khổng lồ của một ứng dụng mang tính thương
mại.
- Cung cấp dịch vụ theo yêu cầu. Các đám mây
cung cấp tài nguyên và dịch vụ cho người sử dụng
theo yêu cầu.
- Cung cấp QoS đảm bảo. Môi trường đám mây
cung cấp bởi các đám mây điện toán có thể đảm bảo
QoS cho người sử dụng, ví dụ hiệu năng phần cứng
như băng thông CPU và kích cỡ bộ nhớ.
Các công nghệ được nhắc đến trong Điện toán đám mây:
Map Reduce, một khung phần mềm được phát triển tại
5

Google năm 2003 nhằm hỗ trợ các vận hành máy tính song
song trên một tập dữ liệu lớn, trên nhiều cụm máy tính.
Khung này được lấy từ các chức năng “map” và “reduce”
thường sử dụng trong lập trình chức năng.
GoogleFileSystem là một hệ thống file phân phối có khả
năng mở rộng được phát triển bởi Google, dành cho các ứng
dụng chuyên sâu dữ liệu. Nó được thiết kế để cung cấp truy
cập dữ liệu hiệu quả, tin cậy sử dụng các cụm phần cứng
lớn.
Ưu điểm của điện toán đám mây là khả năng ảo hóa và chia
sẻ tài nguyên giữa các ứng dụng khác nhau nhằm sử dụng
server tốt hơn.

Dịch vụ điện toán đám mây
Mặc dù điện toán đám mây là công nghệ mới, nhưng
đã có nhiều công ty đưa ra các dịch vụ điện toán đám mây.
Các công ty như Amazon, Google, Yahoo, IBM, Microsoft
đều tham gia vào công nghiệp dịch vụ điện toán đám mây.
Amazon là tiên phong với các dịch vụ như EC2 (Elastic
Compute) và S3 (Simple Storage Service).
Các loại đám mây
Các đám mây có thể được phân loại theo phương thức
quản lý và sở hữu, ta có thể phân ra thành Public Clouds,
Private Clouds, Hybrid Clouds và Community Clouds

6









Hình 1. Các loại đám mây
Các mô hình dịch vụ điện toán đám mây
Cơ sở hạ tầng đám mây đóng vai trò dịch vụ (IaaS)
Các khả năng được cung cấp đến khách hàng là việc
cung cấp sự xử lý, lưu trữ, các mạng lưới, và các tài nguyên
điện toán cơ bản trong đó khách hàng có thể triển khai và
chạy phần mềm, có thể bao gồm các hệ thống và các ứng
dụng. Khách hàng không quản lý hoặc điều khiển cơ sở hạ

tầng đám mây tầng dưới nhưng có thể điều khiển hệ thống
vận hành, lưu trữ, các ứng dụng triển khai và điều khiển có
giới hạn một số thành phần mạng (ví dụ host firewall).
Phần mềm đám mây đóng vai trò dịch vụ (SaaS)
Đám mây
công cộng
Đám mây

riêng
Doanh
nghiệp
Đám mây lai
Đám mây

công cộng
Đám mây

riêng
7

Khả năng được cung cấp đến khách hàng là việc sử
dụng các ứng dụng của các nhà cung cấp chạy trên cơ sở hạ
tầng đám mây. Các ứng dụng có thể truy cập được từ nhiều
thiết bị khác nhau thông qua một giao diện khách hàng
chẳng hạn như một web browser (ví dụ email trên cơ sở
web). Khách hàng không quản lý hoặc điều khiển cơ sở hạ
tầng tầng dưới bao gồm mạng, server, hệ thống vận hành,
lưu trữ hoặc thậm chí các khả năng ứng dụng đơn lẻ,…
Nền tảng đám mây đóng vai trò dịch vụ (PaaS)
Khả năng được cung cấp đến khách hàng là triển khai

trên cơ sở hạ tầng đám mây các ứng dụng khách hàng có
hoặc khách hàng tạo nên sử dụng các ngôn ngữ lập trình và
các công cụ hỗ trợ bởi nhà cung cấp. Khách hàng không
quản lý hay điều khiển cơ sở hạ tầng tầng dưới bao gồm
mạng, server, hệ thống vận hành, lưu trữ hoặc thậm chí các
khả năng ứng dụng đơn lẻ,…
Lập lịch
Các thuật toán lập lịch trong các hệ thống phân bố
đóng góp vai trò trong việc dàn trải tải trên các bộ xử lý và
tối đa hoá sự sử dụng trong khi tối thiểu hoá thời gian thực
thi nhiệm vụ tổng thể. Lập lịch nhiệm vụ đóng vai trò chủ
chốt để cải thiện các hệ thống tin cậy và linh hoạt. Mục đích
chính là để lập lịch các nhiệm vụ cho các tài nguyên thích
ứng phù hợp với thời gian, bao gồm tìm ra một tuần tự hợp
lý trong đó các nhiệm vụ có thể được thi hành.
8

CHƯƠNG II. CÁC THUẬT TOÁN LẬP LỊCH
Một số thuật toán lập lịch truyền thống
Genetic Algorithm - Thuật toán di truyền
Các thuật toán Genetic là các kỹ thuật phân bố dựa
trên cơ chế chọn lựa tự nhiên và di truyền học. Các thuật
toán di truyền là một phân loại cụ thể của thuật toán tiến hoá
có mục đích tìm ra phương án để tối ưu hoá vấn đề, chúng
được mã hoá theo chuỗi nhị phân và sử dụng tính đột biến
hoặc trao đổi đoạn để chỉnh sửa mật độ qua các thế hệ.
Trong toán học, vấn đề tối ưu hoá tìm kiếm để tối thiểu hoá
hoặc tối đa hoá một chức năng bằng cách chọn các giá trị
thích hợp cho các biến số. Các thuật toán di truyền bắt
nguồn từ khảo sát sự tiến hoá sinh học và dựa trên các hoạt

động di truyền trên gen, ví dụ như sự đột biến làm thay đổi
giá trị của một gen, và sự trao đổi đoạn tạo ra các nhiễm sắc
thể mới thừa kế các đặc điểm cũ từ hai nhiễm sắc thể bố mẹ.
Các hoạt động này được áp dụng cùng với thuyết tiến hoá
của Darwin, rằng các cá nhân thích nghi hơn với môi trường
sẽ tồn tại, và sẽ sản sinh, tái tạo tối đa hoá các mã gen trong
thế hệ con cái, với những đặc điểm tương đồng và sẽ thích
nghi tốt hơn với môi trường sống. Cơ chế di truyền là một
phương thức linh động cho phép với cùng một vấn đề, các
cá nhân biểu diễn khác nhau, các thuật toán thực thi khác
nhau để chọn ra đột biến.

9

Thuật toán 1: GAMapper
public void map(IntWritable deme_id, Chromosome individual,
outputCollector<IntWritable, Chromosome> output,
reporter reporter) throws I0Exeption {
deme= demeParser.getDeme (deme_id.net()) ;
individual.fitness = fitnessFunction(deme_id, individual);
migration(individual, output);
output.collect(deme_id, individual);
}
private Boolean migration (Chromosome individual,
outputCollector<IntWritable, Chromosome> output)
throws I0Exception {
boolean migrated = false;
for (Map.Entry<Integer, Double> neighbor:
deme.neighbors.entrySet())
{

double r = Math.random();
if (r <neighbor.getValue()) {
output.collect (new IntWritable (neighbor.getKey()), individual);
}
}
return migrated;
}
Thuật toán 2: GAReducer
public void reduce(IntWritable deme_id, Interator<Chromosome> values,

outputCollector<Intwritable, Chromosome> output,
Reporter reporter)
throws I0Exception {
deme= demeParser.getDeme (deme_id.get());
demePopulation.clear();
matingPool.clear();
while (values.hasNext()) {
demePopulation.add(value.next()) ;
}
10

selection();
crossover();
mutation();
for (Chromosome offspring : matingPool)
output.collect(deme_id, offspring);
}
Các thuật toán MCT (Thời gian hoàn thành sớm nhất) và
MET (Thời gian thực thi sớm nhất)
Có hai loại phương thức sắp xếp, immediate mode và

batch mode. Immediate mode xét đến sự thay đổi mức độ và
sự thu hút nhiệm vụ theo nhiều cách khác nhau đối với các
máy khác nhau, và các thời điểm sẵn sàng của máy. Phương
thức Batch mode động xem xét các yếu tố này, cũng như các
nhiệm vụ đang đợi để được thực hiện. Phương thức
Minimum completion time (MCT) gán mỗi nhiệm vụ cho
máy đưa ra thời gian hoàn thành sớm nhất. Phương thức
Minimum execution time (MET) gán mỗi nhiệm vụ cho máy
thực hiện tính toán nhiệm vụ đó trong thời gian thực thi nhỏ
nhất.






11

CHƯƠNG III. NGHIÊN CỨU MỘT SỐ
THUẬT TOÁN LẬP LỊCH
Thuật toán lập lịch nhiệm vụ dựa trên Cân bằng tải
trong Điện toán đám mây
Tải của máy ảo được xét đến được thể hiện qua thời
gian thực thi dự đoán của nhiệm vụ chạy trên máy ảo, gọi là
Vl
i
. Và tải của host được biểu diễn bởi tải trung bình của
máy ảo chạy trên nó, gọi là HL
i
, ta có 


=
∑





trong
đó n là số máy ảo chạy trên host.
Từ HL
i
, giá trị tải trung bình avgl và giá trị đánh giá
cân bằng tải B của môi trường điện toán đám mây có thể
định nghĩa như sau:


=
∑









(3.1)


=

∑
(


−

)







(3.2)
Trong các phương trình trên, số host là m, giá trị B
càng nhỏ thì cân bằng tải càng tốt và giá trị B càng lớn thì
cân bằng tải kém hơn.
Các bước thuật toán:
12

Bước 1. Theo mô hình tài nguyên host, tạo tập tài nguyên
host  =
{
ℎ

,ℎ


,…,ℎ

}
và xếp theo thứ tự từ dưới lên
theo công suất xử lý.
Bước 2. Theo mô hình nhiệm vụ, tạo tập nhiệm vụ  =
{


,

,…,

}
. Trong quá trình này, bộ lập lịch mức thứ
nhất tạo mô tả máy ảo theo các đặc tính của nhiệm vụ, cung
cấp thông tin cấu hình cho việc gán tài nguyên và tạo máy
ảo.
Bước 3. Theo mô tả máy ảo của Nhiệm vụ 

∈ , chọn một
tài nguyên host h
j
có thể đạt được tài nguyên yêu cầu và tải
là nhỏ nhất. Nếu host tồn tại, tạo máy ảo và gán tài nguyên
yêu cầu cho nó, sau đó cập nhật tài nguyên khả dụng hFcap
của Host h
j
, nếu không nhiệm vụ t

i
sẽ xuống cuối hàng đợi
nhiệm vụ và chờ lập lịch tiếp theo.
Bước 4. Nếu yêu cầu tài nguyên của nhiệm vụ t
i
giảm đi, thì
giải phóng tài nguyên thừa mà máy ảo đó chiếm giữ, và cập
nhật tài nguyên khả dụng giữ bởi host.
Bước 6. Nếu nhiệm vụ t
i
đã được hoàn thành, thì huỷ máy
ảo của nhiệm vụ t
i
và giải phóng tài nguyên được chiếm giữ
cho các nhiệm vụ chưa được thực thi khác.
Bước 7. Tính giá trị đánh giá cân bằng tải B trong môi
trường hiện tại, nếu B lớn hơn ngưỡng giá trị B
0
, điều này
chỉ ra trạng thái cân bằng tải kém đi, thì chọn một máy ảo
với tải nhẹ hơn và chuyển nó đến host mà có thể đạt được
yêu cầu tài nguyên với tải nhẹ nhất.
13

Bước 8. Lặp lại bước 3 đến 7 cho đến khi mọi nhiệm vụ
được hoàn thành.
Trong thuật toán trên, máy ảo được lập lịch cho host
có tải nhẹ nhất trong mỗi lần thực hiện. Ưu điểm là để tránh
quá tải cho host giữ nhiều tài nguyên hơn. Nếu máy ảo hiện
thời được lập lịch cho một host, khi lượng tính toán tăng lên,

dẫn đến tải của máy ảo nặng gây mất cân bằng tải, thì hoạt
động di chuyển động được sử dụng, giữ cân bằng tải trong
môi trường hiện tại.

Hình 2. Sự sử dụng tài nguyên
Lập lịch nhiệm vụ trong điện toán đám mây dựa
trên thuật toán GA cải tiến
Phần này sẽ nghiên cứu thuật toán lập lịch GA cải
tiến, trong đó các phương pháp lập lịch Min-Min và Max-
Min được sát nhập trong một thuật toán GA tiêu chuẩn. Các
kỹ thuật Min-Min, Max-Min và Genetic được phân tích
14

trong hiệu năng cuối cùng của thuật toán GA tiêu chuẩn và
có sự so sánh với GA cải tiến.
M
0

M
1

M
2
M
3

T
0

200 250 220 300

T
1

150 170 190 160
T
2

300 320 180 360
T
3

400 380 350 310
T
4

100 120 140 160
T
5

220 250 280 200
Bảng 1. Các tham số thời gian
GA hoạt động theo cách như sau:
1. Begin
2. Tạo quần thể với các phương án ngẫu nhiên
3. Ước lượng mỗi phương án
4. Lặp lại cho đến khi (điều kiện hoàn thành được
thỏa mãn)
a. Chọn bố mẹ
b. Phối hợp lại các đôi bố mẹ
c. Đánh giá ứng viên mới

d. Chọn cá thể cho thế hệ tiếp theo;
5. End
Thuật toán di truyền cải tiến
1. Begin
2. Tìm phương thức bởi Min-Min và Max-Min
3. Tạo quần thể từ kết quả bước 2
4. Đánh giá mỗi ứng viên
15

5. Lặp lại cho đến (điều kiện hoàn thành)
a. Chọn bố mẹ
b. Phối hợp lại các đôi bố mẹ
c. Đánh giá ứng viên mới
d. Chọn cá thể cho thế hệ tiếp theo;
6. End
Mô phỏng và kết quả
Chúng ta sử dụng bộ công cụ mô phỏng Cloudsim để
kiểm tra hiệu năng của thuật toán cải tiến và thuật toán di
truyền tiêu chuẩn. Chúng ta xem các Máy ảo là tài nguyên
và các đám mây Cloudlet là nhiệm vụ/công việc. Trong
trường hợp thứ nhất ta cố định số máy ảo và thay đổi số
cloudlet, trong trường hợp thứ hai ta cố định số cloudlet và
thay đổi số máy ảo. Makespan mà thuật toán đưa ra được chỉ
ra trong bảng.
Trong trường hợp thứ nhất, chúng ta cố định số máy
ảo là 10 và thay đổi số cloudlet từ 10 đến 40 với độ chênh
lệch là 10. Chúng ta chạy mỗi thuật toán 10 lần.
Bảng 2. Cố định máy ảo và thay đổi Cloudlet
Số máy
ảo: 10

Biến đổi Cloudlet
10 20 30 40
Phương
thức sử
Thuật
toán cải
8 26.1 60.9 113.5
16

dụng tiến
Thuật
toán tiêu
chuẩn
12.4 44.7 86.5 146.8
Biểu đồ hiệu năng:


Hình 3. Biểu đồ makespan cho trường hợp cố định
máy ảo
Trong trường hợp thứ hai, ta cố định số cloudlet là 40 và
thay đổi số máy ảo từ 10 đến 40 với độ chênh lệch là 10. Ta
sẽ chạy thuật toán 10 lần.




17


Bảng 3. Cố định Cloudlet và thay đổi máy ảo

Số
cloudlet:
10
Biến đổi số máy ảo
10 20 30 40
Phương
thức sử
dụng
Thuật
toán cải
tiến
113.5 33.2 17.1 10
Thuật
toán tiêu
chuẩn
146.8 84.7 54 44.8
Biểu đồ hiệu năng:

Hình 3.5 Biểu đồ makespan cho trường hợp cố
định Cloudlet
Các mô hình lập lịch cho IaaS theo yêu cầu
18

Xét một server farm với L server vật lý. Mỗi host vật
lý có tài nguyên (C
l
, M
l
), l=1,…,L trong đó C
l

là số đơn vị
dung lượng CPU và M
l
là lượng bộ nhớ khả dụng cho việc
gán các server ảo. Sự tiêu thụ năng lượng và sự thải hơi
nóng lần lượt được định nghĩa là W
l
và H
l
đối với một server
vật lý ∈ {,…,} . Giả sử tổng dung lượng lưu trữ D là khả
dụng.
Trong server farm, N loại máy ảo được cấp cho khách
hàng. Một máy ảo loại  ∈
{
1,…,
}
được cấp cho c
n
đơn vị
dung lượng CPU, m
n
bộ nhớ (ví dụ đo bằng megabyte) và d
n

dung lượng đĩa. Chúng ta giả sử rằng 

≤ 

≤ ⋯ ≤ 


.
Ta định nghĩa 

, = 1,…, là tốc độ đến của khách hàng
những người yêu cầu các máy ảo loại n với thời gian chờ
phân bố theo hàm mũ 1/

.
Gọi 
,
(

)
, = 1,…,, =1,…, là số máy ảo loại n
được cấp cho các khách hàng trên một server vật lý l tại thời
điểm t. Chúng ta có thể viết công thức liên quan đến giới
hạn tài nguyên của một server  ∈
{
1,…,
}
như sau:



,







≤



(3.4)



,






≤



(3.5)
19





,











≤


(3.6)

Hệ thống được mô tả bởi chuỗi Markov thời gian liên
tục Υ =

X

(
t
)
,…,X

(
t
)

trong đó X
l

(t) = (X
l,1
(t),…,X
l,N
(t))
. Không gian trạng thái Θ của chuỗi Markov thời gian liên
tục có thể được định nghĩa dựa vào phương trình:
Θ =

:0 ≤
,
∈ 

ớ  = 1,…,; =1,…,
Trong đó vector x = (x
1
, …, x
l
, …, x
L
) và x
l
= (x
l,1
,…, x
l,N
), l
= 1, …, L bao gồm những giá trị cụ thể của

X


(
t
)
,…,X

(
t
)

và X
l
(t) = (X
l,1
(t),…,X
l,N
(t))
Xác suất trạng thái ổn định được định nghĩa là:



=
lim

→
∞
Pr

(



(

)
=


,
…
,


(

)
=


)

Ta định nghĩa các vector số nguyên sau:



,






=



,

,
…
,


,

−
1
,
…
,


,






,



=



,

,
…
,


,

+
1
,
…
,


,


,

=
1
,
…
,


;

=
1
,
…
,


Có hai loại chuyển tiếp giữa các trạng thái của chuỗi
Markov Υ: loại chuyển tiếp đầu tiên là do việc đến của các
yêu cầu và khi có một yêu cầu cụ thể đến, quyết định gán
20

yêu cầu cho máy m phụ thuộc vào mô hình gán cụ thể, do
đó, việc gán này tạo ra một chuyển tiếp.
Sự đến của một máy ảo loại n khi hệ thống ở trạng thái
 ∈ Θ tương ứng với sự chuyển tiếp từ trạng thái
(x
1
,…,x
l
,…,x
L
) sang trạng thái (

,…,
,


,…,

) l = 1,…L
với tốc độ 


- Nếu (
1
,…,
,
+
,…,

) ∈ Θ và 

−
∑

,




là lớn nhất trong số 

−
∑

,





, = 1,…, khi mô hình dung
lượng tự do nhiều nhất (MF) được áp dụng.
Chú ý rằng l là chỉ số lớn nhất trong trường hợp có nhiều
server có cùng dung ượng CPU free lớn nhất bằng 

−
∑

,





- Nếu (
1
,…,
,
+
,…,

) ∈ Θ và 

−
∑

,






là nhỏ nhất trong 

−
∑

,




, = 1,…,
khi mô hình dung lượng tự do tối thiểu (LF)
được áp dụng.
Chú ý rằng l là chỉ số lớn nhất trong trường hợp có nhiều
server có dung lượng CPU free nhỏ nhất bằng 

−
∑

,




.

- Nếu (
1
,…,
,
+
,…,

) ∈ Θ và


,…,
,

,…,

 ∉ Θ∀ =  + 1,…,
21

Một khách hàng gán một máy ảo loại n, 1 ≤  ≤  trong
host l, 1 ≤  ≤ 
Bỏ qua việc sử dụng VM tương ứng với sự chuyển tiếp từ
trạng thái (x
1
,…,x
l
,…,x
L
)∈ Θ sang trạng thái
(


,…,
,

,…,

) với tốc độ 
,


nếu
.(

,…,
,

,…,

) ∈ Θ
Ma trận tốc độ chuyển tiếp tốc độ có thể dễ dàng được thiết
lập với các quy tắc trên nếu không gian trạng thái Θ được
sắp xếp theo dạng từ vựng và các trạng thái được đánh số
theo thứ tự từ vựng. Sử dụng kỹ thuật tiêu chuẩn ta có thể có
được xác suất trạng thái bền vững p
x

 Đo hiệu năng
Một số thông số đo hiệu năng cơ bản được định nghĩa như
sau:
- Xác suất blocking của các yêu cầu cho các máy
ảo loại k được biểu diễn như sau:



=




∈



Trong đó tập con  của Θ bao gồm các trạng thái sao
cho không có sự cấp phát máy ảo loại k đang đến nào là có
thể xảy ra.

22



a b


c d
Hình 3.7 Minh hoạ một server farm với 6 server,


= .; 

= .

a) Xác suất blocking của máy ảo loại 1; b) Xác suất
blocking máy ảo loại 2
c) Tiêu thụ năng lượng; d) Toả
nhiệt


23


KẾT LUẬN
Luận văn đã nghiên cứu tổng quan về Điện toán đám
mây, một phương thức mang lại hiệu năng điện toán cao,
bởi trong điện toán đám mây, mọi tiện ích IT được cung cấp
cho người sử dụng như một dịch vụ. Ba loại dịch vụ chính
được cung cấp bởi đám mây là IaaS, cung cấp cho người sử
dụng cơ sở hạ tầng như hệ thống lưu trữ và tài nguyên tính
toán; PaaS cung cấp nền tảng cho khách hàng do đó họ có
thể xây dựng các ứng dụng trên nền tảng đó; SaaS cung cấp
phần mềm cho người sử dụng, vì thế người sử dụng không
cần phần mềm trên chính máy của họ mà dùng trực tiếp trên
đám mây. Các dịch vụ của đám mây được cung cấp qua
Internet. Điện toán đám mây có nhiều lợi ích: tiết kiệm chi
phí vì không cần cài đặt ban đầu nhiều tài nguyên, có tính
linh động và khả năng mở rộng. Người dùng có thể tăng
hoặc giảm số dịch vụ theo yêu cầu. Chi phí bảo trì rẻ vì mọi
tài nguyên được quản lý bởi nhà cung cấp Đám mây.
Trong môi trường đám mây, lập lịch là một phần rất
quan trọng, là một cơ chế sắp xếp các nhiệm vụ người dùng
tới nguồn tài nguyên thích hợp để thực thi. Hiệu quả của nó
ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của toàn bộ môi trường

điện toán đám mây. Bằng cách sử dụng kỹ thuật ảo hóa, tất
cả các tài nguyên vật lý được ảo hóa và trong suốt đối với
người sử dụng. Luận văn đã thực hiện tìm hiểu một số thuật
24

toán lập lịch truyền thống như GA, FCFS và nghiên cứu các
thuật toán mới như GA cải tiến, thuật toán dựa trên cân bằng
tải… và đưa ra những so sánh, nhận xét qua mô phỏng thực
tế.
Tôi xin gửi lời chân thành cảm ơn đến TS. Lê
Nhật Thăng đã tận tình giúp đỡ tôi thực hiện luận văn
này. Do có sự hạn chế về thời gian nên bản luận văn
không tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận
được sự góp ý của các thầy cô và các bạn.