(Luận văn) nghiên cứu ứng dụng công nghệ điện toán đám mây để phân tích dữ liệu lớn trong mạng thông tin di động
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.54 MB, 124 trang )
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN
HỒ QUỐC TRUNG
an
lu
n
va
p
ie
gh
tn
to
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY ĐỂ PHÂN TÍCH
w
do
DỮ LIỆU LỚN TRONG MẠNG THƠNG TIN DI ĐỘNG
d
oa
nl
fu
an
v
an
lu
oi
m
ll
LUẬN VĂN THẠC SĨ: KỸ THUẬT VIỄN THƠNG
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
Bình Định - Năm 2019
n
va
a
th
c
si
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN
HỒ QUỐC TRUNG
an
lu
n
va
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY ĐỂ PHÂN TÍCH
p
ie
gh
tn
to
DỮ LIỆU LỚN TRONG MẠNG THƠNG TIN DI ĐỘNG
d
oa
nl
w
do
Chun nghành: Kỹ Thuật Viễn Thông
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
Mã số: 8520208
nh
at
Người hướng dẫn: TS. HUỲNH CÔNG TÚ
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu ứng dụng điện tốn đám mây
để phân tích Dữ liệu lớn trong mạng thông tin di động” là do tôi tự tìm hiểu
và nghiên cứu và hồn thành dưới sự hướng dẫn của TS. Huỳnh Cơng Tú
Tơi xin chịu hồn toàn trách nhiệm về lời cam đoan này.
Quy Nhơn, Ngày
tháng
năm 2019
an
lu
Học viên
n
va
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành đề tài luận văn thạc sĩ hồn chỉnh, ngồi sự cố gắng của bản
thân cịn có sự hướng dẫn nhiệt tình của q Thầy Cơ cũng như sự động viên ủng
hộ của gia đình và bạn bè trong suốt thời gian học tập nghiên cứu và thực hiện
luận văn thạc sĩ.
Tôi xin chân thành bày tỏ lịng biết ơn đến thầy TS. Huỳnh Cơng Tú, người
đã tận tình hướng dẩn, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tơi hồn thành
luận văn này. Xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến quý Thầy Cô Trường Đại
lu
an
học Quy Nhơn và quý Thầy Cô đã giảng dạy tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi
va
n
học tập, nghiên cứu thực hiện đề tài luận văn tốt nghiệp này. Tôi xin chân thành
gh
tn
to
cảm ơn quý Thầy Cơ phản biện đã đóng góp ý kiến, hướng dẩn cho bài luận văn
được hồn chỉnh.
p
ie
Cuối cùng tơi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, các anh chị và các bạn
w
do
đồng nghiệp luôn bên tôi, động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập,
d
oa
nl
nghiên cứu và thực hiện đề tài luận văn cuối khóa này.
v
an
lu
Bình Định, ngày
tháng
năm 2019
Học viên thực hiện
oi
m
ll
fu
an
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ............................................................................................................ 1
1. Lý do chọn đề tài: ............................................................................................ 1
2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu đề tài ........................................................ 2
3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu ................................................................... 5
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.................................................................... 5
5. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 5
an
lu
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 6
va
1.1 Điện toán đám mây........................................................................................ 6
n
1.2 Kiến trúc và đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây ................................. 8
1.2.2 Đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây ........................................... 9
p
ie
gh
tn
to
1.2.1 Kiến trúc điện tốn đám mây .............................................................. 8
w
do
1.3 Mơ hình và hoạt động điện toán đám mây ................................................... 11
d
oa
nl
1.3.1 Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS) ............................................... 12
1.3.2Nền tảng như một dịch vụ (Paas) ....................................................... 13
v
an
lu
1.3.3 Phần mềm như một dịch vụ (SaaS) ................................................... 14
fu
an
1.4 Mơ hình triển khai điển tốn đám mây ........................................................ 15
m
ll
1.4.1 Đám mây cơng cộng (Public Cloud) ................................................. 15
oi
1.4.2 Đám mây doanh nghiệp (Private Cloud) ........................................... 17
nh
1.4.3 Đám mây lai (Hybrid Cloud) ............................................................ 17
at
z
1.4.4 Đám mây cộng đồng (Community Cloud) ........................................ 18
z
@
1.5 Tổng quan Dữ liệu lớn................................................................................. 18
gm
1.6 Nguồn tạo ra dữ liệu lớn và các dạng dữ liệu ............................................. 23
ai
om
l.c
CHƯƠNG II: CÁC NỀN TẢNG CƠNG NGHỆ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ
VẤN ĐỀ BẢO MẬT......................................................................................... 28
Lu
an
2.1. Công nghệ tiền xử lý dữ liệu lớn ................................................................ 28
n
va
2.1.1 Tích hợp ........................................................................................... 28
a
th
c
si
2.1.2 Làm sạch ......................................................................................... 29
2.1.3 Loại bỏ dữ liệu dư thừa .................................................................... 29
2.2. Phân tích dữ liệu lớn ................................................................................... 30
2.3 Một số bộ cơng cụ phân tích dữ liệu lớn ...................................................... 31
2.3.1 Kiến trúc Apache Hadoop ................................................................. 31
2.3.3 Kiến trúc Spark ................................................................................ 42
2.4 Ứng dụng điện toán đám mây phân tích dữ liệu lớn ..................................... 57
2.4.1Trình điều khiển doanh nghiệp: ......................................................... 57
lu
an
2.4.2 Phân tích dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ (Daaas) ............................... 59
n
va
2.4.3 Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ DAaaS ............... 60
gh
tn
to
2.4.5 Hạn chế của phân tích Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ DAaaS ........... 65
2.3. Vấn đề bảo mật ........................................................................................... 66
p
ie
CHƯƠNG III: CÁC NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY . 73
w
do
3.1 Dịch vụ web của Amazon (AWS)................................................................ 74
d
oa
nl
3.2 Microsoft Azure ......................................................................................... 79
v
an
lu
3.3 Nền tảng đám mây của Google (GCP) ......................................................... 84
CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
fu
an
LỚN TRONG MẠNG THƠNG TIN DI ĐỘNG ............................................... 91
m
ll
4.1 Nguồn dữ liệu trong mạng thông tin di động ............................................... 91
oi
4.2 Các trường hợp ứng dụng Dữ liệu lớn trong Viễn thơng .............................. 99
nh
at
4.3 Ứng dụng điện tốn đám mây để phân tích dữ liệu lớn ................................ 99
z
z
4.3.1 Thiết lập Google Cloud và Môi trường truy vấn lớn ......................... 99
@
gm
4.3.2 Nghiên cứu trường hợp thực tế ....................................................... 101
l.c
ai
KẾT LUẬN ..................................................................................................... 106
om
1. Những đóng góp của luận văn ..................................................................... 106
an
Lu
2. Hướng phát triển của luận văn: .................................................................... 106
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 107
n
va
a
th
c
si
DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
Viết tắt
Diễn giải
Dịch nghĩa
Application Program Interface
Giao diện chương trình ứng dụng
Amazon Web Services
Dịch vụ Web Amazon
Big Data
Dữ liệu lớn
AaaS
Analytics as a service
Phân tích dưới dạng dịch vụ
BdaaS
Big Data as a Service
Dữ liệu lớn như một dịch vụ
BI
Business Intelligence
Kinh doanh thơng minh
CC
Cloud Computing
Điện tốn đám mây
Central Processing Unit
Đơn vị xử lý trung tâm
Comma Separated Values
Giá trị phân cách bằng dấu phẩy
API
AWS
BD
an
lu
n
va
p
ie
gh
tn
to
CPU
DR
d
oa
nl
w
do
CSV
Phục hồi thảm họa
Elastic Compute Cloud
Đám mây điện toán đàn hồi
EMR
Elastic Map Reduce
Bản đồ đàn hồi giảm
ETL
Extract, Transform, Load
GCP
Google Cloud Platform
GPU
Graphics Processing Unit
HDD
Hard Disk Drive
IaaS
Infrastructure as a Service
MS
Microsoft
Tập đồn Microsoft
AMS
Microsoft Azure
Điện tốn đám mây của Azure
NIST
National Institute of Standards
EC2
fu
an
v
an
lu
Disaster Recovery
m
ll
Trích xuất, chuyển đổi, tải
oi
Nền tải đám mây của Google
nh
at
Đơn vị xử lý đồ họa
z
z
@
Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ
om
l.c
ai
gm
an
Lu
Viện tiêu chuẩn và công nghệ
n
va
and Technology
Ổ đĩa cứng
a
th
c
si
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
Opex
Operational Expenditure
Chi phí hoặt động
PaaS
Platform as a Service
Nền tảng là một dịch vụ
RAM
Random Access Memory
Bộ nhớ truy cập tạm thời
ERP
Hệ thống hoạch định nguồn lực
Enterprise Resource Planning
RDBMS
Doanh nghiệp
Relational Database
Hệ thống quản lý quan hệ dữ liệu
Management Systems
an
lu
S3
Dịch vụ lưu trữ đơn giản
SaaS
Software as a Service
Phần mềm như một dịch vụ
TED
Technology Entertainment
Cơng nghệ giải trí
AWS
Amazon Web Services
Dịch vụ Web của Amazon
Virtual Machine
Máy ảo
n
va
Simple Storage Service
p
ie
gh
tn
to
VM
w
do
MIT
Massachusetts Institute of
d
oa
nl
Viện công nghệ Massachusetts
Technology
Virtual Server
Máy chủ ảo
Dynamic computing resources
Nguồn tài ngun tính tốn động
Cloud Provider
Nhà cung cấp đám mây
CCo
Cloud Consumer
Người tiêu dùng đám mây
CCa
Cloud Carrier
CB
Cloud Broker
CA
Cloud Auditor
oi
m
ll
CP
fu
an
DCR
v
an
lu
VS
nh
at
Nhà vận chuyển đám mây
z
z
Nhà môi giới đám mây
@
ai
gm
Kiểm toán viên đám mây
Platform as a Service
Nền tảng như một dịch vụ
IaaS
Infrastructure as a service
Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ
SaaS
Software as a Service
Phần mềm như một dịch vụ
om
l.c
PaaS
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
VLAN
an
lu
Mạng cục bộ ảo
ROI
Return on Investment
Hoàn vốn đầu tư
GAE
Google App Engine
Máy ứng dụng Google
PuC
Public Cloud
Đám mây công cộng
PrC
Private Cloud
Đám mây doanh nghiệp
HC
Hybrid Cloud
Đám mây lai
CC
Community Cloud
Đám mây công cộng
DBMS
Database Management system
Hệ quản lý cơ sở dữ liệu
ERP
Enterprise Resource Planning
Hệ thống hoạch định nguồn lực
LHC
Large Hadron Conllider
Máy gia tốc hạt lớn
HD
Hight Definition
Truyền hình độ nét cao
SAS
Scandinavian Arlines System
Hệ thống kinh doanh hàng không
RFID
Radio Frequency Identification Công nghệ nhận dạng qua tần số
n
va
Virtual Local area network
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
vô tuyến
v
an
lu
Near - Field Communications
ELT
Extract Transform Load
Giao thức kết nối tầm gần
fu
an
NFC
Trích xuất chuyển đổi tải
m
ll
Hadoop Distributed File System Hệ thống tệp phân tán Hadoop
YARN
RM
Yet-Another-ResourceNegotiator
Resource Manager
AM
Application Master
NN
Node Manager
Trình quản lý nút
KB
Kilobyte
1 KB = 1024 Byte
MB
Megabyte
1 MG = 1024 KB
oi
HDFS
nh
Bộ phận quản lý tài nguyên khác
at
z
z
Quản lý tài nguyên
@
om
l.c
ai
gm
Ứng dụng quản lý
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
GB
Gigabyte
1 GB = 1024 MB
TB
Terabyte
1 TG = 1024 GB
PB
Betabyte
1 PG = 1024 TG
EB
Exabyte
1 EB = 1024 PG
RDBMS
RDD
Resilient Distributed DataSet
Bộ phận dữ liệu phân tán đàn hồi
SQL
Structured Query Language
Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc
API
Application Programming
Interface
Machine Learning
Giao diện lập trình ứng dụng
Directed Acyclic Graph
Đồ thị theo chu kỳ có hướng
MapReduce
Mơ hình ứng dụng thu nhỏ
an
lu
SIMR
Relational
Hệ quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ
Database Management System
Spark In MapReduce
Spark trong MapReduce
n
va
p
ie
gh
tn
to
ML
DAG
DAaaS
d
oa
nl
w
do
MR
Thư viện máy học
Phân tích dữ liệu lớn dưới dạng
Data Analytics as Service
v
an
lu
SaaS
dịch vụ
Software As A Service
fu
an
Phần mềm như một dịch vụ
Business Intelligence
IoT
Internet of Thing
IP
Internet Protocol
Kinh doanh thông minh
m
ll
BI
oi
Internet của vạn vật
nh
at
Giao thức Internet
z
Hệ thống ngăn ngừa xâm nhập
Intrusion Prevention Systems
TDS
Intrusion Detection Systems
AWS
Amazon Web Service
Dịch vụ Web của Amazon
GCP
Google Cloud Platform
Điện toán đám mây của Google
IAM
Identily and AccessManagement Quản lý nhận dạng và truy cập
z
TPS
@
om
l.c
ai
gm
Hệ thống phát hiện xâm nhập
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
an
lu
Call Detail Record
Bản ghi chi tiết cuộc gọi
HLR
Home Location Register
Nơi đăng ký dữ liệu tại chổ
CRM
Customer relationship
Hệ Thống thông tin quan hệ
management
khách hàng
XDR
Extended Data Record
Bản ghi dữ liệu mở rộng
RBS
Radio Base Station
Trạm gốc vô tuyến
IPDR
Internet Protocol Dtail Record
Bản ghi giao thức Internet
BSS
Business Support System
Hệ thống hổ trợ bán hàng
OSS
Operating Support System
Hệ thống hổ trợ điều hành
SON
Self-organizing network
Mạng tự tổ chức, vân hành
n
va
CDR
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
an
lu
n
va
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1. 1 Kiến trúc điện tốn đám mây .............................................................. 8
Hình 1. 2 Mơ hình 3 lớp dịch vụ điện tốn đám mây ......................................... 12
Hình 1. 3 Mơ hình triển khai điện tốn đám mây .............................................. 17
Hình 1. 4 Sự tăng trưởng và lưu trữ thơng tin dữ liệu lớn trên tồn cầu ............ 20
Hình 1. 5 Mơ hình “5Vs” của Big Data – Nguồn Internet ................................. 21
Hình 1. 6 Hoạt động của người dùng Wikipedia được mơ hình hóa và với kích
thước hàng Terabyte, đây cũng là một dạng Dữ liệu lớn ................................... 25
lu
an
Hình 2. 1: Hệ sinh thái của Apache Hadoop v1.x .............................................. 32
va
n
Hình 2. 2: Hệ sinh thái của Apache Hadoop v2.x .............................................. 33
gh
tn
to
Hình 2. 3: Các dịch vụ bên trong một hệ thống HDFS phiên bản 1.x ................ 36
Hình 2. 4 : Các dịch vụ bên trong một hệ thống HDFS phiên bản 2.x ............... 38
p
ie
Hình 2. 5: Các dịch vụ bên trong một hệ thống Apache Hadoop phiên bản 2.x . 40
w
do
Hình 2. 6: Mơ hình MapRecude thế hệ thứ 2 ..................................................... 41
d
oa
nl
Hình 2. 7 Mơ hình Spark được xây dựng trên nền tảng Hadoop ........................ 44
v
an
lu
Hình 2. 8: Kiến trúc thành phần lõi Apache Spark ............................................ 46
Hình 2. 9 Khung hoặt động tương tác trên MapReduce ..................................... 49
fu
an
Hình 2. 10. Chia sẻ dữ liệu bằng Spark RDD ................................................... 50
m
ll
Hình 2. 11Hoạt động tương tác trên Spark RDD ............................................... 51
oi
nh
Hình 2. 12 Hoạt động truy vấn trong RDD ....................................................... 51
at
Hình 2. 13. So sánh Spark với Hadoop MapReduce. ......................................... 54
z
z
Hình 2. 14. Thống kê số lượng ứng dụng dử dụng Spark. .................................. 55
@
gm
Hình 2. 15. Đóng góp của Spark trong lĩnh vực phân tích Big Data .................. 56
l.c
ai
Hình 2. 16. Các đối tác của Spark ..................................................................... 56
om
Hình 2. 17- Dữ liệu lớn và đám mây xen kẽ ....................................................... 58
an
Lu
Hình 2. 18 Phân tích Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ là sự kết hợp giữa phân tích
n
va
dữ liệu lớn và đám mây ..................................................................................... 60
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
Hình 2. 19 Phân tích dữ liệu theo xu hướng dịch vụ ......................................... 63
Hình 3. 1 Các nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây .................................. 73
Hình 3. 2 Bản đồ các khu vực Azure của Microsoft, trải rộng trên toàn cầu; sự
gần gũi với một trung tâm dữ liệu rất quan trọng đối với khách hàng đám mây.
.......................................................................................................................... 84
Hình 3. 3 Nền tảng đám mây của Google cung cấp một loạt các công cụ và được
coi là đặc biệt mạnh về phân tích dữ liệu. ......................................................... 89
Hình 4. 1 Các thơng tin thơng dụng trong log file của mạng lưới ..................... 92
lu
an
Hình 4. 2. Các thơng tin có trong bản ghi chi tiết cuộc gọi ............................... 93
n
va
Hình 4. 3. Tập dữ liệu mẫu của Wikipedia trên BigQuery ............................... 101
gh
tn
to
Hình 4. 4. Quá trình tạo một bộ dữ liệu mới. ................................................... 103
Hình 4. 5. Tạo một tập dữ liệu trong BigQuery ............................................... 104
p
ie
Hình 4. 6. Tải tệp lên BigQuery Datwarhouse. ................................................ 104
w
do
Hình 4. 7. Bảng truy vấn trên BigQuery Datwarhouse trên Bộ dữ liệu đã tạo . 105
d
oa
nl
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3. 1 - Các tính năng và chi phí cho dịch vụ AWS phổ biến ................................. 76
Bảng 3. 2- Các tính năng và chi phí của các dịch vụ phổ biến của Microsoft.............. 81
Bảng 3. 3- Các tính năng và chi phí của Dịch vụ đám mây phổ biến của Google ........ 87
Bảng 4. 1: Loại dữ liệu thu thập được bằng MobiTrack từ thiết bị cầm tay ................ 95
Bảng 4. 2: Nguồn dữ liệu tiềm năng cho các nhà khai thác mạng viễn thông .............. 96
an
lu
n
va
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
oi
m
ll
fu
an
v
an
lu
nh
at
z
z
@
om
l.c
ai
gm
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-1-
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài:
Trong những năm gần đây, với sự tiến bộ về công nghệ, khoa học kỹ thuật,
nhu cầu trao đổi thông tin, dữ liệu của con người ngày càng cao và đa dạng. Hoạt
động thông tin hằng ngày trong tất cả các lĩnh vực kinh tế xã hội đang tạo ra một
lượng dữ liệu khổng lồ, có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng và vơ cùng phức tạp.
Có rất nhiều nguồn tạo ra dữ liệu ở rất nhiều các lĩnh vực: Các công ty lưu trữ
an
lu
thông tin của khách hàng, các hệ thống lưu trữ nhật ký trong quá trình hoạt động
vận hành, các mạng cảm biến thu thập dữ liệu từ môi trường, dữ liệu từ người
va
n
dùng chia sẻ lên các trang mạng xã hội…vv .Lượng dữ liệu này đang tăng lên với
gh
tn
to
tốc độ nhanh chóng, ngày càng vượt quá khả năng của các ứng dụng dữ liệu truyền
thống, chúng ta gọi là “Big Data” hay “Dữ liệu lớn”. Với những ưu điểm và tác
p
ie
w
do
động mạnh mẽ của Dữ liệu lớn và các ứng dụng liên quan, Dữ liệu lớn đang được
xem như một yếu tố quyết định đến sự phát triển cũng như mang lại những lợi thế
d
oa
nl
cạnh tranh của các tổ chức. Trong lĩnh vực Viễn thông, Dữ liệu lớn ngày càng trở
v
an
lu
nên quan trọng và có giá trị. Với sự gia tăng nhanh chóng của các thiết bị kết nối
mạng và các ứng dụng nghĩa là sẽ có một lượng dữ liệu đang được thu thập nhiều
fu
an
hơn bao giờ hết. Tất cả điều này đã dẫn đến một sự bùng nổ của dữ liệu đang tạo
m
ll
ra những cơ hội mới cho kinh doanh và khoa học.
oi
nh
Việc kết hợp giữa Dữ liệu lớn, điện toán đám mây và các thuật tốn, kỹ
at
z
thuật mới trong biểu thị thơng tin làm cho hoạt động phân tích hội tụ – tiến hành
z
@
phân tích trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trở nên khả thi. Những kỹ thuật
gm
mới hỗ trợ vận chuyển và quản lý dữ liệu này cũng cho phép phát triển phân tích
ai
om
l.c
như một dịch vụ (AaaS) dựa trên nền tảng đám mây. Nhiều nền tảng Phân tích dữ
liệu lớn đang áp dụng cơng nghệ điện tốn đám mây cho phép các doanh nghiệp
Lu
an
khả năng xử lý các dữ liệu từ có cấu trúc đến cả khơng có cấu trúc.Với mục đích
n
va
nghiên cứu ứng dụng cơng nghệ điện tốn đám mây cho việc phân tích Dữ liệu
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-2-
lớn nhằm đưa đến những ứng dụng mới trong thực tiễn, đặc biệt phục vụ trong
lĩnh vực Viễn thông tôi đã chọn đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng điện tốn đám mây
để phân tích Dữ liệu lớn trong mạng Thơng tin di động”.
2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu đề tài
Big data hay Dữ liệu lớn là một lượng dữ liệu có khối lượng cỡ exabytes
(1018) và hơn nữa [1]. Theo Wikipedia Dữ liệu lớn là tập hợp những bộ dữ liệu rất
lớn, rất phức tạp, khó khăn trong việc xử lý với các công cụ quản lý dữ liệu và ứng
dụng xử lý dữ liệu truyền thống. Những thách thức bao gồm thu thập, lưu trữ, tìm
lu
an
kiếm, chia sẻ, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa [2]. Theo Sam Madden từ
va
n
học viện Massachusetts Institute of Technology (MIT) Dữ liệu lớn nghĩa là những
gh
tn
to
dữ liệu rất lớn, tăng rất nhanh và rất khó phân tích với các cơng cụ xử lý dữ liệu
hiện có [3]. Theo nghiên cứu của McKinsey Global Institude, Dữ liệu lớn (Big
p
ie
data) là một thuật ngữ chỉ những bộ dữ liệu có kích thước rất lớn mà kích cỡ của
w
do
nó nằm ngồi khả năng của những ứng dụng cơ sở dữ liệu truyền thống trong việc
d
oa
nl
thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích [4].
v
an
lu
Theo Gartnet [5] Dữ liệu lớn là một tập hợp dữ liệu có khối lượng rất lớn,
fu
an
tăng với tốc độ nhanh và đa dạng. Yêu cầu cần có một mơ hình xử lý tiến bộ và
hiệu quả về chi phí để rút trích thơng tin và hỗ trợ ra quyết định.
m
ll
oi
Có rất nhiều định nghĩa về Dữ liệu lớn được đề cập trong các báo cáo khoa
nh
học của nhiều nhà nghiên cứu. Và tựu chung lại, nội dung của các định nghĩa đều
at
z
thể hiện rằng Dữ liệu lớn là một thuật ngữ chỉ những tập dữ liệu không lồ thu thập
z
@
được từ rất nhiều các lĩnh vực. Lượng dữ liệu này có khối lượng rất lớn, tăng
gm
ai
trưởng nhanh và rất đa dạng mà việc phân tích, trích xuất thơng tin khó khăn, nằm
om
l.c
ngồi khả năng của các ứng dụng quản lý và xử lý dữ liệu truyền thống [6,7,8].
an
các cơng cụ riêng là :
Lu
Để xử lý, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này nhanh chóng cần có hệ thống
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-3-
+
Kiến trúc Apache Hadoop
+
Kiến Trúc Apache Spark
+ Công nghệ điện tốn đám mây
Cuộc cách mạng cơng nghệ lần thứ tư hay cịn gọi cơng nghệ 4.0 đang diễn
ra mạnh mẻ tại Việt Nam cũng như trên toàn cầu. Cơng nghệ 4.0 tập trung chính
vào các cơng nghệ chính như điện toán đám mây, Dữ liệu lớn, Internet của vạn
vật, trí tuệ nhân tạo, mạng thực tế ảo …vv. Trong đó, cơng nghệ điện tốn đám
lu
mây là “ Nền tảng chính ”, là “ Cơ sở hạ tầng ” cung cấp, quản lý, lưu trữ, xử lý,
an
phân phối, truyền dẩn khối lượng tài nguyên, dữ liệu khổng lồ cho các cơng nghệ
va
n
4.0 khác.
gh
tn
to
Dịch vụ điện tốn đám mây là các nguồn điện toán khổng lồ chứa các tài
p
ie
nguyên phần mềm, các dịch vụ, các ứng dụng…vv nằm trên các mấy chủ ảo (đám
w
do
mây) trên Internet thay vì cài đặt trên các máy tính ở gia đình hay trong văn phòng
d
oa
nl
để mọi người kết nối và sử dụng mổi khi cần. Khi sử dụng dịch vụ điện toán đám
mây doanh nghiệp và người sử dụng không phải lo và mua cơ sở hạ tầng, công
v
an
lu
nghệ thông tin mà chỉ việc tập trung kinh doanh vào lĩnh vực của mình bởi đã có
fu
an
người khác lo cơ sở hạ tầng và cơng nghệ thông tin thay cho họ.
m
ll
Việc ứng dụng công nghệ điện tốn đám mây để phân tích, xử lý, lưu trữ
oi
Dữ liệu lớn đang rất được quan tâm và ưu chuộng hiện nay. Khi Dữ liệu lớn và
nh
at
công nghệ đám mây hội tụ, đan xen, kết hợp sẻ tạo ra một lựa chọn tốt nhất cho
z
phân tích một khối lượng dữ liệu khổng lồ, không đồng nhất mà doanh nghiệp
z
@
không thể xử lý.
gm
l.c
ai
Xu hướng ứng dụng điện toán đám mây vào phân tích Dữ liệu lớn sẻ mang
om
lại rất nhiều lợi ích như giảm chi phí cho doanh nghiệp; tốc độ xử lý và đưa ra
an
vụ mới đáp ứng nhu cầu; tăng cường bảo mật…vv.
Lu
quyết định chính xác; nguồn dữ liệu tạo ra càng có giá trị; các sản phẩm và dịch
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-4-
Đặc biệt là áp dụng các công cụ, các quy trình thơng minh giám cho giám
sát, bảo mật, bảo vệ dữ liệu khi được lưu trữ trên điện tốn đám mây.
- Có 3 nhà cung cấp đám mây điện toán hàng đầu cho các doanh nghiệp lựa
chọn:
+ Dịch vụ web của Amazon (AWS)
+ Microsoft Azure
+ Nền tảng đám mây của Google (GCP)
lu
an
Tất cả các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn đều cho dùng thử
va
n
miễn phí để khám phá các dịch vụ đám mây của họ trong khoảng thời gian cho
Để chọn lựa dịch vụ điện toán đám mây của AWS, Microsoft Azure hay
p
ie
gh
tn
to
phép với các tài nguyên hạn chế.
w
do
Nền tảng đám mây của Google cho phù hợp các doanh nghiệp nên cân nhắc dựa
d
oa
nl
theo quy mô hoạt động của công ty, số lượng người dùng, ngân sách cho việc
quản lý dữ liệu, cơ sở hạ tầng, công nghệ thông tin để lựa chọn nhà cung cấp
v
an
lu
điện toán đám mây phù hợp.
fu
an
Điện toán đám mây của AWS là lựa chon đúng đắn cho các doanh nghiệp
m
ll
lớn. Microsoft Azure phù hợp, tiện lợi cho các doanh nghiệp đang sử dụng các
oi
nh
phần mềm của Microsoft. Nền tảng đám mây của Google đảm bảo chi phí, các
at
z
dịch vụ phân tích Dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo cho các doanh nghiệp nhỏ.
z
@
gm
Trong bài luận văn em có sử dụng Nền tảng đám mây của Google để phân
l.c
ai
tích Dữ liệu lớn, chạy Demo và cho kết quả. Bằng các ứng dụng miễn phí tạo tài
om
khoản trên Nền tảng đám mây của Google, đăng nhập vào Bảng điều khiển, tải
vào mảng thông tin di động.
an
Lu
xuống, tải lên một số dữ liệu có sẵn, truy vấn, chạy Demo để cho kết quả ứng dụng
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-5-
3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu
- Nghiên cứu ứng dụng điện toán đám mây để phân tích BigData nhằm khai
thác, trích xuất thơng tin có giá trị phục vụ ứng dụng trong lĩnh vực viễn thông.
- Tìm hiểu vấn đề bảo mật trên điện tốn đám mây khi lưu trữ Dữ liệu lớn.
Các mục tiêu cụ thể là:
+ Khám phá tiềm năng to lớn trong lĩnh vực phân tích Dữ liệu lớn, đặc biệt
là các ứng dụng trong ngành Viễn thơng.
+ Tìm hiểu cơng nghệ điện tốn đám mây và ứng dụng trong Viễn thơng.
lu
an
+ Phân tích mối quan hệ giữa điện tốn đám mây và Dữ liệu lớn, nắm được
n
va
chuỗi giá trị trong lĩnh vực phân tích Dữ liệu lớn.
gh
tn
to
+ Ứng dụng cơng nghệ điện tốn đám mây của Google để phân tích Dữ liệu
lớn trong mạng thông tin di động.
p
ie
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
w
do
- Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ điện tốn đám mây và phân tích Dữ liệu
d
oa
nl
lớn.
v
an
lu
- Phạm vi nghiên cứu: Trong lĩnh vực Mạng thông tin di động tại Việt Nam.
5. Phương pháp nghiên cứu
fu
an
- Phân tích tài liệu, số liệu thu thập được về các vấn đề liên quan đến Dữ
m
ll
liệu lớn và ứng dụng. Từ đó có cái nhìn tổng quan và đầy đủ, đánh giá được các
oi
nh
tiến bộ của công nghệ trong lĩnh vực xử lý Dữ liệu lớn.
at
- Khảo sát số liệu và thông số của các tổ chức chuẩn hóa.
z
z
- Xây dựng các mơ hình và ứng dụng phân tích dữ liệu trên điện toán đám
@
om
l.c
ai
gm
mây.
an
Lu
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-6-
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN
1.1 Điện toán đám mây
Điện toán đám mây đã và đang châm ngòi một cuộc cách mạng trong cách
cung cấp thông tin và dịch vụ của các tổ chức. Điện toán đám mây là một giải
pháp tồn diện cung cấp cơng nghệ thơng tin như một dịch vụ. Nó là giải pháp
điện tốn dựa trên mạng thơng tin tồn cầu (Web). Khái niệm điện tốn đám mây
có thể được diễn giải một cách đơn giản: các nguồn điện toán khổng lồ như phần
mềm, dịch vụ và các ứng dụng sẽ nằm tại các máy chủ ảo (đám mây)
lu
an
trên mạng thơng tin tồn cầu thay vì trong máy tính gia đình và văn phịng (trên
va
n
mặt đất) để mọi người kết nối và sử dụng mỗi khi họ cần.
gh
tn
to
Với các dịch vụ sẵn có trên mạng thơng tin tồn cầu (Internet), doanh
nghiệp khơng phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy tính cũng
p
ie
như phần mềm. Họ chỉ cần tập trung vào kinh doanh lĩnh vực riêng của mình bởi
w
do
đã có người khác lo cơ sở hạ tầng và công nghệ thông tin thay họ. Google, theo lẽ
d
oa
nl
tự nhiên, nằm trong số những hãng ủng hộ điện tốn máy chủ ảo tích cực nhất bởi
v
an
lu
hoạt động kinh doanh của họ dựa trên việc phân phối các máy chủ ảo (virtual
server). Đa số người dùng mạng thơng tin tồn cầu (Internet) đã tiếp cận những
fu
an
dịch vụ đám mây phổ thông như e-mail, album ảnh và bản đồ số. Ở đó cung cấp
oi
m
ll
tài nguyên chia sẻ giống như dòng điện được phân phối trên lưới điện. Các máy
nh
tính trong đám mây được cấu hình để làm việc cùng nhau và các ứng dụng khác
at
nhau sử dụng sức mạnh điện toán tập hợp, cứ như thể là chúng đang chạy trên một
z
z
hệ thống duy nhất.
@
gm
Linh hoạt của điện toán đám mây là một chức năng phân phát tài nguyên
l.c
ai
linh hoạt theo yêu cầu. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng các tài
om
nguyên tích lũy của hệ thống, phủ nhận sự cần thiết phải chỉ định phần cứng cụ
an
Lu
thể cho một nhiệm vụ. Trước khi có điện tốn đám mây, các trang thơng tin tồn
cầu và các ứng dụng dựa trên máy chủ đã được thi hành trên một hệ thống cụ thể.
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-7-
Với sự ra đời của điện toán đám mây, các tài nguyên được sử dụng như một máy
tính gộp ảo. Cấu hình hợp nhất này cung cấp một mơi trường mà ở đó các ứng
dụng thực hiện một cách độc lập mà không quan tâm đến bất kỳ cấu hình cụ thể
nào.
Điện tốn đám mây có các đặc tính như sau:
Sử dụng các tài ngun tính tốn động (Dynamic computing resources): Các
tài nguyên được cấp phát cho doanh nghiệp đúng như những gì doanh nghiệp
muốn một cách tức thời. Thay vì việc doanh nghiệp phải tính tốn xem có nên
lu
an
mở rộng hay khơng, phải đầu tư bao nhiêu máy chủ thì nay doanh nghiệp chỉ cần
n
va
yêu cầu "Hey, đám mây, chúng tôi cần thêm tài nguyên tương đương với 1 CPU
gh
tn
to
3.0 GHz, 128GB RAM…" và đám mây sẽ tự tìm kiếm tài nguyên rỗi để cung cấp
cho bạn.
p
ie
Giảm chi phí: Doanh nghiệp sẽ có khả năng cắt giảm chi phí để mua bán,
w
do
cài đặt và bảo trì tài nguyên. Rõ ràng thay vì việc phải cử một chuyên gia đi mua
d
oa
nl
máy chủ, cài đặt máy chủ, bảo trì máy chủ thì nay bạn chẳng cần phải làm gì ngồi
v
an
lu
việc xác định chính xác tài ngun mình cần và yêu cầu.
Giảm độ phức tạp trong cơ cấu của doanh nghiệp: doanh nghiệp sản xuất
fu
an
hàng hóa mà lại phải có cả một chuyên gia IT để vận hành, bảo trì máy chủ thì q
oi
m
ll
tốn kém. Nếu khốn ngồi được q trình này thì doanh nghiệp sẽ chỉ tập trung
at
trong cơ cấu.
nh
vào việc sản xuất hàng hóa chuyên mơn của mình và giảm bớt được độ phức tạp
z
z
Tăng khả năng sử dụng tài ngun tính tốn: Một trong những câu hỏi đau
@
gm
đầu của việc đầu tư tài ngun (ví dụ máy chủ) là bao lâu thì nó sẽ hết khấu hao,
l.c
ai
đầu tư như thế có lãi hay khơng, có bị lỗi thời về cơng nghệ hay khơng. Khi sử
om
dụng tài nguyên trên đám mây thì doanh nghiệp khơng cịn phải quan tâm tới điều
an
Lu
này nữa.
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-8-
1.2 Kiến trúc và đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây
1.2.1 Kiến trúc điện toán đám mây
Kiến trúc đám mây bao gồm năm thành phần riêng biệt phối hợp với nhau
để cung cấp các dịch vụ theo u cầu.
an
lu
n
va
p
ie
gh
tn
to
d
oa
nl
w
do
m
ll
fu
an
v
an
lu
oi
Hình 1. 1 Kiến trúc điện tốn đám mây
nh
at
z
Hình 1.1 được lấy từ Kiến trúc tham chiếu điện tốn đám mây của Viện
z
@
Tiêu chuẩn và Cơng nghệ (NIST) [4]. Kiến trúc điện toán đám mây gồm năm
gm
l.c
ai
thành phần chinh: nhà cung cấp đám mây (Cloud Provider), người tiêu dùng đám
om
mây (cloud consumer), nhà vận chuyển đám mây (cloud carrier), nhà môi giới
an
a) Nhà cung cấp đám mây
Lu
đám mây (Cloud Broker) và kiểm toán viên đám mây (cloud auditor).
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-9-
Nhà cung cấp đám mây là các tổ chức cung cấp dịch vụ đám mây. Nhà cung
cấp điện tốn đám mây có quyền kiểm sốt cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và
quản lý các sự cố kỹ thuật nếu có kế hoạch hoặc khơng có kế hoạch. Nhà cung cấp
điện toán đám mây cũng đảm bảo đạt được các thỏa thuận cấp độ dịch vụ như đã
được thỏa thuận.
b) Người tiêu dùng đám mây
Người tiêu dùng trên đám mây là một người hoặc một tổ chức sử dụng
(các) dịch vụ đám mây và có thỏa thuận với nhà cung cấp đám mây hoặc nhà
lu
an
môi giới đám mây.
n
va
c) Nhà vận chuyển đám mây
gh
tn
to
Các nhà mạng đám mây là các công ty mạng và viễn thông, đảm bảo rằng
các dịch vụ từ nhà cung cấp đám mây có sẵn cho người tiêu dùng đám mây. Nhà
p
ie
vận chuyển dịch vụ đám mây phối hợp chặt chẽ với nhà cung cấp đám mây để
w
do
đáp ứng các thỏa thuận như mong đợi .
d
oa
nl
d) Môi giới đám mây
v
an
lu
Các nhà môi giới đám mây là các công ty bên thứ ba, hợp tác chặt chẽ với
cả nhà cung cấp đám mây và người tiêu dùng trên đám mây. Nói chung, đây là các
fu
an
cơng ty tư vấn và vì vậy họ có thể dễ dàng bán các giải pháp đám mây đa dạng
m
ll
cho khách hàng hiện tại cũng như cho khách hàng mới.
oi
e) Kiểm toán viên đám mây
nh
at
Kiểm toán viên đám mây là các bên thứ ba chuyên đánh giá độc lập các dịch
z
z
vụ đám mây được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây. Kiểm tốn viên đám
@
gm
mây có thể kiểm tốn các lĩnh vực khác nhau như bảo mật, quyền riêng tư, hiệu
l.c
ai
suất, cấp phép, hoạt động và các lĩnh vực khác để làm nổi bật các lỗ hổng chống
an
a) Tính tự phục vụ theo nhu cầu
Lu
1.2.2 Đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây
om
lại các hoạt động khác nhau và các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu.
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
C.vT.Bg.Jy.Lj.Tai lieu. Luan vT.Bg.Jy.Lj. van. Luan an.vT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.LjvT.Bg.Jy.Lj. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an.Tai lieu. Luan van. Luan an. Do an
-10-
Đặc tính kỹ thuật của điện tốn đám mây cho phép khách hàng đơn phương
thiết lập yêu cầu nguồn lực nhằm đáp ứng yêu cầu của hệ thống như: Thời gian sử
dụng Server, dung lượng lưu trữ, cũng như là khả năng đáp ứng các tương tác lớn
của hệ thống ra bên ngồi.
b) Truy cập diện rộng
Điện tốn đám mây cung cấp các dịch vụ chạy trên môi trường mạng thơng
tin tồn cầu (Internet) do vậy khách hàng chỉ cần kết nối được với mạng thơng tin
tồn cầu (Internet) là có thể sử dụng được dịch vụ. Các thiết bị truy xuất thơng tin
lu
an
khơng u cầu cấu hình cao như : Mobile phone, Laptop và PDAs…
n
va
c) Dùng chung tài nguyên và độc lập vị trí
gh
tn
to
Tài nguyên của nhà cung cấp dịch vụ được dùng chung, phục vụ cho nhiều
người dùng dựa trên mơ hình “multi-tenant”. Mơ hình này cho phép tài nguyên
p
ie
phần cứng và tài nguyên ảo hóa sẽ được cấp pháp động dựa vào nhu cầu của người
w
do
dùng. Khi nhu cầu người dùng giảm xuống hoặc tăng nên thì tài nguyên sẽ được
d
oa
nl
trưng dụng để phục vụ yêu cầu.
v
an
lu
Người sử dụng không cần quan tâm tới việc điều khiển hoặc khơng cần phải
biết chính xác vị trí của các tài nguyên sẽ được cung cấp. Ví dụ : Tài nguyên sẽ
m
ll
máy ảo.
fu
an
được cung cấp bao gồm: Tài nguyên lưu trữ, xử lý, bộ nhớ, băng thông mạng và
oi
d) Khả năng co giãn nhanh chóng
nh
at
Khả năng này cho phép tự động mở rộng hoặc thu nhỏ hệ thống tùy theo
z
z
nhu cầu của người sử dụng một cách nhanh chóng. Khi nhu cầu tăng, hệ thống sẽ
@
l.c
ai
tự động giảm bớt tài nguyên.
gm
tự động mở rộng bằng cách thêm tài nguyên vào. Khi nhu cầu giảm, hệ thống sẽ
om
Khả năng co giãn giúp cho nhà cung cấp sử dụng tài nguyên hiệu quả, tận
an
Lu
dụng triệt để tài nguyên dư thừa, phục vụ được nhiều khách hàng. Đối với người
n
va
a
th
c
si
@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn
