NGHIÊN CỨU PHÒNG CHỐNG BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin khẳng định tất cả các kết quả nghiên cứu được trình bày trong
luận án là của riêng tác giả, không sao chép từ bất kỳ một công trình nào khác.
Nếu có điều gì không trung thực, tác giả xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.
Tác giả

Nguyễn Hà Huy Cường


MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT

ii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

iv

DANH MỤC HÌNH ẢNH
DANH MỤC BẢNG
MỞ ĐẦU

v
vii
1

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ PHÒNG CHỐNG BẾ TẮC TRONG
CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ THỐNG
MÁY CHỦ ẢO

8

1.1. HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO VÀ NHỮNG ĐẶC TRƯNG CƠ BẢN

8

1.1.1. Khái niệm về hệ thống máy chủ ảo . . . . . . . . . . . . .

8

1.1.2. Các phương pháp cung cấp tài nguyên . . . . . . . . . . . 10
1.2. BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN . . . . . . . . . . . 23
1.3. GIẢI QUYẾT BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN
CỦA HỆ ĐIỀU HÀNH VÀ HỆ PHÂN TÁN . . . . . . . . . . . . 25
1.3.1. Giải quyết bế tắc trong hệ điều hành . . . . . . . . . . . . 25
1.3.2. Giải quyết bế tắc trong hệ thống phân tán . . . . . . . . . 26
1.4. CÁC VẤN ĐỀ TỒN TẠI VÀ TIẾP CẬN CỦA LUẬN ÁN . . . . 33
1.4.1. Tiếp cận Heuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1.4.2. Tiếp cận Mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
1.4.3. Tiếp cận phân tích hiệu suất cung cấp tài nguyên cho hệ
thống máy chủ ảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
1.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37


Chương 2. MÔ HÌNH CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN
GIẢI QUYẾT BẾ TẮC CHO HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO
KHÔNG THUẦN NHẤT

39

2.1. MÔ HÌNH CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN . . . . . . . 39
2.1.1. Mô hình cung cấp tài nguyên P-out-of-Q . . . . . . . . . . 39
2.1.2. Mô hình cung cấp tài nguyên phân tán M VM-out-of-1PM

42

2.1.3. Mô hình cung cấp tài nguyên phân tán M VM-out-of-N
PM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.2.

MÔ HÌNH CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO HỆ THỐNG MÁY
CHỦ ẢO DỰA TRÊN NỀN TẢNG PHÂN TÁN KHÔNG THUẦN
NHẤT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

2.3.

CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN . . . . . . . . . . . . . 51
2.3.1. Khái niệm chương trình phân tán . . . . . . . . . . . . . . 52
2.3.2. Khái niệm tiến trình thực thi phân tán . . . . . . . . . . . 52
2.3.3. Mô hình truyền thông phân tán . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.3.4. Trạng thái toàn cục của hệ thống phân tán . . . . . . . . . 55

2.4. GIẢI PHÁP CUNG CẤP TÀI NGUYÊN TẠI LỚP HẠ TẦNG
NỀN TẢNG PHÂN TÁN KHÔNG THUẦN NHẤT . . . . . . . . 57
2.4.1. Giải pháp cung cấp tài nguyên cho lớp hạ tầng dịch vụ IaaS 57
2.4.2. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
2.5. GIẢI PHÁP CUNG CẤP TÀI NGUYÊN CHO MÁY CHỦ ẢO
TẠI CÁC TRUNG TÂM DỮ LIỆU . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
2.5.1. Giải pháp cung cấp tài nguyên tại các trung tâm dữ liệu . 62

2.5.2. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
2.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
Chương 3. GIẢI PHÁP PHÒNG CHỐNG BẾ TẮC TRONG CUNG
CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ THỐNG MÁY
CHỦ ẢO KHÔNG THUẦN NHẤT

70


3.1. THUẬT TOÁN CẢI TIẾN SONG SONG PHÁT HIỆN BẾ TẮC
TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ THỐNG
MÁY CHỦ ẢO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.1.1. Thuật toán cải tiến song song phát hiện bế tắc PDDA . . 71
3.1.2. Kiểm chứng thuật toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1.3. Đánh giá độ phức tạp của thuật toán PDDA cải tiến . . . 75
3.1.4. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.2. THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN VÀ TRÁNH BẾ TẮC CHO HỆ
THỐNG MÁY CHỦ ẢO PHÂN TÁN KHÔNG THUẦN NHẤT . 78
3.2.1. Phân tích bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.2.2. Đồ thị Wait – For – Graph (WFG) . . . . . . . . . . . . . 79
3.2.3. Thuật toán phát hiện bế tắc tìm kiếm hai chiều dựa trên
đồ thị tranh chấp WFG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.2.4. Kiểm chứng thuật toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.2.5. Thuật toán 3.3 tránh bế tắc trong cung cấp tài nguyên
trên nền tảng phân tán cho hệ thống máy chủ ảo không
thuần nhất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.2.6. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.3.

THUẬT TOÁN NGĂN CHẶN BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP

TÀI NGUYÊN CHO MÔ HÌNH M VM-out-of-1 PM . . . . . . . 86
3.3.1. Phân tích bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.3.2. Giải pháp kỹ thuật ngăn chặn bế tắc trong cung cấp tài
nguyên theo mô hình M VM-out-of-1 PM . . . . . . . . . 87
3.3.3. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

3.4. THUẬT TOÁN NGĂN CHẶN BẾ TẮC TRONG CUNG CẤP
TÀI NGUYÊN CHO MÔ HÌNH M VM-out-of-N PM . . . . . . . 96
3.4.1. Phân tích bài toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
3.4.2. Thuật toán phát hiện và ngăn chặn bế tắc sử dụng kỹ
thuật cung cấp tài nguyên phân nhóm . . . . . . . . . . . 99


i

3.4.3. Kiểm chứng thuật toán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
3.4.4. Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
KẾT LUẬN

104

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

105

TÀI LIỆU THAM KHẢO

107

ii

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT

Ký hiệu Tiếng Anh

Tiếng Việt

ALS

Adaptive List Scheduling

Lập lịch theo danh sách thích nghi

AMMS

Adaptive Min-Min Scheduling

Lập lịch Min-Min thích nghi

BA

Banker’s Algorithm

Thuật toán Banker

CP

Core Processor

Lõi vi xử lí

CPU

Central Processing Unit

Bộ xử lí trung tâm

CSP

Cloud Service Providers

Cung cấp dịch vụ đám mây

COD

Cluster-On-Demand

Cụm máy tính theo yêu cầu

DA

Deadlock Avoidance

Tránh bế tắc

DC

Data Center

Trung tâm dữ liệu

DD

Deadlock Detection

Phát hiện bế tắc

DDU

Deadlock Detection Unit

Thành phần phát hiện bế tắc

DP

Deadlock Prevention

Ngăn chặn bế tắc

EC2

Elastic Computing Cloud

Điện toán đám mây co giãn

FIFO

First In, First Out

Cơ chế vào trước, ra trước

FMS

Flexible Manufacturing Systems

Hệ thống sản xuất linh hoạt

GA

Genetic Algorithm

Thuật toán di truyền

HDD

Hard Disk Drive

Ổ đĩa cứng

IGA

Interactive Genetic Algorithm

Thuật toán di truyền tương tác

IaaS

Infrastructure as a Service

Hạ tầng như là dịch vụ

IP

Internet Protocol

Giao thức Internet

IO

Input Output

Ngõ vào ngõ ra

IS

Interger Scheduler

Bộ lập lịch số nguyên

ISP

Internet Service Provider

Nhà cung cấp dịch vụ Internet

LSA

List Scheduling Algorithm

Thuật toán lập lịch theo danh sách

PDDA

Parallel Deadlock Detection Algorithm

Thuật toán song song phát hiện bế tắc


iii
PBA

Parallel Banker’s Algorithm

Thuật toán Banker song song

PM

Physical Machine

Máy vật lý

MDR

Multicast Distributed Routing

Định tuyến phân tán đa chiều

MMSA

Min-Min Scheduling Algorithm

Thuật toán lập lịch Min-Min

MIMO

Multiple-input and Multiple-output

Đa ngõ vào và đa ngõ ra

NA

Node Agent

Nút tác tử

RAM

Random Access Memory

Bộ nhớ truy xuất ngẫu nhiên

RAG

Resource Allocation Graph

Đồ thị cung cấp tài nguyên

RTTs

Round Trip Times

Thời gian trễ trọn vòng

SLA

Service Level Agreement

Thỏa thuận cấp độ dịch vụ

SLO

Service Level Objective

Mục tiêu cấp độ dịch vụ

SMP

Symmetric Multiprocessing

Đa xử lý đối xứng

VM

Virtual Machine

Máy ảo

VMM

Virtual Machine Monitor

Giám sát máy ảo

WFG

Wait - For Graph

Đồ thị tranh chấp


iv

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

Ký hiệu

Ý nghĩa

G

Nhóm người sử dụng

D

Trung tâm dữ liệu (Data Center)

S

Máy chủ ảo tại trung tâm dữ liệu

Uβ

Số lượng người sử dụng trong nhóm

Ci

Khả năng tài nguyên của trung tâm dữ liệu DCi

Cp

Khả năng yêu cầu tài nguyên tạo máy ảo tới trung tâm dữ liệu

Rgi

Hàm mục tiêu phụ thuộc giữa nhóm với trung tâm dữ liệu

j(CP U )

Số lượng tài nguyên CPU yêu cầu để tạo máy chủ ảo V Si

j(RAM )

Số lượng tài nguyên RAM yêu cầu để tạo máy chủ ảo V Si

xi

j(HDD)

Số lượng tài nguyên HDD yêu cầu để tạo máy chủ ảo V Si

CjCP U ,CjRAM ,CjHDD

Khả năng tài nguyên tối đa CPU, RAM, HDD

rjCP U ,rjRAM ,rjHDD

Tài nguyên CPU, RAM, HDD cung cấp

UIaaS

Tài nguyên hiệu quả tại lớp hạ tầng dịch vụ

cttg1

Trạng thái của tiến trình Pi với cttg1 ∈ {out, trying, in}

ti

Thời gian của tiến trình Pi khi vào miền găng

li

Thời gian logic của tiến trình Pi

wfi

Đánh dấu các tiến trình mà tiến trình Pi đang đợi được cấp phép

pdi

Đánh dấu thông điệp được cấp phép của tiến trình Pi

bli

Xác nhận True, False khi tiến trình Pi nhận thông điệp

xi

xi


v

DANH MỤC HÌNH ẢNH

0.1

Thống kê của Hiệp hội ĐTĐM châu Á (CloudAsia) năm 2016. . .

1

1.1

Cấu trúc tổng quát hệ thống máy chủ ảo . . . . . . . . . . . . . . 10

1.2

Mô hình 5 lớp trong kiến trúc điện toán đám mây . . . . . . . . . 11

1.3

Ví dụ bế tắc trong cung cấp tài nguyên máy chủ ảo. . . . . . . . . 24

1.4

Tình huống cung cấp tài nguyên gặp bế tắc . . . . . . . . . . . . . 25

2.1

Đồ thị tranh chấp WFG trước và sau khi sử dụng thuật toán phát
hiện bế tắc Kshemkalyani-Singhal [6]. . . . . . . . . . . . . . . . . 41

2.2

Mô hình cung cấp tài nguyên phân tán M -out-of-1PM. . . . . . . 42

2.3

Mô hình cung cấp tài nguyên phân tán M VM-out-of-N PM. . . 46

2.4

Mô hình hệ thống cung cấp tài nguyên phân tán không thuần nhất. 49

2.5

Đồ thị hệ thống cung cấp tài nguyên không thuần nhất. . . . . . . 50

2.6

Đồ thị miêu tả truyền thông điệp giữa ba tiến trình. . . . . . . . . 53

2.7

Đồ thị miêu tả việc trao đổi các thông điệp giữa các tiến trình. . . 57

2.8

Mạng cung cấp tài nguyên máy chủ ảo. . . . . . . . . . . . . . . . 63

2.9

Cung cấp tài nguyên máy chủ ảo tại trung tâm dữ liệu (a). . . . . 66

2.10 Cung cấp tài nguyên máy chủ ảo tại trung tâm dữ liệu (b). . . . . 67
3.1

Sơ đồ thuật toán cải tiến PDDA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

3.2

Đồ thị cung cấp tài nguyên (RAG). . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

3.3

Bước giảm các phần tử của ma trận Cij khi duyệt theo hàng và
cột lần thứ nhất.

3.4

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

Bước giảm các phần tử của ma trận Cij khi duyệt theo hàng và
cột lần thứ ba. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

3.5

So sánh tối ưu thời gian của thuật toán PDDA và thuật toán
PDDA cải tiến. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77


vi

3.6

Ví dụ đồ thị hệ thống tranh chấp tài nguyên WFG đơn giản . . . 79

3.7

Sơ đồ thuật toán cải tiến Two - Way . . . . . . . . . . . . . . . . 80

3.8

Chu trình tìm được khi sử dụng thuật toán Two - Way. . . . . . . 83

3.9

So sánh hiệu quả khi áp dụng thuật toán cải tiến phát hiện bế tắc

PDDA và Two - Way. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

3.10 So sánh thời gian đáp ứng yêu cầu của thuật RRAA và thuật toán
PDA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
3.11 Cung cấp tài nguyên nhiều (M) VM máy chủ ảo trên nhiều máy
chủ vật lý (N) PM phân tán. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
3.12 Giải pháp lựa chọn theo nhóm dịch vụ. . . . . . . . . . . . . . . . 98
3.13 Tính toán phân loại nhóm sau khi phân tách theo nhóm phù hợp. . 102
3.14 Biểu đồ đánh giá thuật toán PDDA cải tiến và tối ưu theo nhóm
người dùng so sánh theo thời gian đáp ứng yêu cầu. . . . . . . . . 102


vii

DANH MỤC BẢNG

1.1

Bảng thống kê các thuật toán phát hiện bế tắc . . . . . . . . . . . 30

1.2

So sánh các thuật toán phát hiện bế tắc . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.1

Bảng số liệu kết quả mô phỏng với yêu cầu tạo 7 máy chủ ảo. . . 60

2.2

Bảng số liệu kết quả mô phỏng với yêu cầu tạo 9 máy chủ ảo. . . 60

2.3

Bảng số liệu kết quả mô phỏng với yêu cầu tạo 10 máy chủ ảo. . . 61

2.4

So sánh các thuật toán phát hiện bế tắc dựa vào trạng thái toàn cục. 68

3.1

So sánh thuật toán PDDA và PDDA cải tiến . . . . . . . . . . . . 77

3.2

Bảng dữ liệu đầu ra sử dụng thuật toán tìm kiếm hai chiều Two Way. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

3.3

Bảng số liệu đầu ra sử dụng thuật toán yêu cầu tài nguyên thuần
nhất (RRAA) (9). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

3.4

Bảng số liệu đầu ra sử dụng thuật toán yêu cầu tài nguyên không
thuần nhất (RRAA) (9). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

3.5

Bảng số liệu đầu ra sử dụng thuật toán ngăn chặn bế tắc (PDA)
(9). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

3.6

Bảng thông kê số liệu so sánh hiệu quả giữa hai thuật toán. . . . . 95

3.7

Thống kê dữ liệu sau khi gộp nhóm. . . . . . . . . . . . . . . . . . 101


1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của Luận án
Vấn đề cung cấp tài nguyên trong các hệ thống tính toán phân tán quy mô lớn
như tính toán lưới, tính toán đám mây đã được nghiên cứu vài thập kỷ gần đây
[1] [2] [6] [54]. Trong năm 2016 [16], theo đánh giá của Hiệp hội Điện toán Đám
mây châu Á (CloudAsia) vấn đề cung cấp tài nguyên, một dịch vụ quan trọng
trong điện toán đám mây trở thành yêu cầu chủ yếu trong các ứng dụng khoa
học công nghệ và công nghiệp. Trong bảng số liệu thống kê năm 2016 [16] chỉ số
sẵn sàng về dịch vụ điện toán đám mây của Việt Nam đứng thứ 14 so với các
nước trong châu Á. HongKong có bước nhảy vọt khi vượt qua Japan và xếp đầu
bảng xếp hạng, tăng 4 điểm, trong khi đó Japan bị giảm đi 4 điểm.

Hình 0.1 Thống kê của Hiệp hội ĐTĐM châu Á (CloudAsia) năm 2016.

Có thể thấy các giải pháp cung cấp tài nguyên chủ yếu tập trung vào các kỹ

thuật, đáp ứng yêu cầu của dịch vụ, ít chú trọng đến vấn đề độ tin cậy của kỹ
thuật được đề xuất [10].
Trong các kịch bản cung cấp tài nguyên, hầu hết các dịch vụ cơ sở hạ tầng
sử dụng các chính sách rất đơn giản như: giao ngay lập tức (immediately) hoặc


2

dựa trên các tiêu chí hiệu quả tốt nhất (best – effect) [10] [13] [14] [51]. Trong
phương pháp cung cấp tài nguyên theo kiểu giao ngay lập tức, nếu hạ tầng dịch
vụ có đủ tài nguyên thì cung cấp ngay, còn không thì thông báo từ chối. Phương
pháp cung cấp tài nguyên dựa vào tiêu chí hiệu quả tốt nhất dựa vào các yêu cầu
đặt trong hàng đợi, thông thường phục vụ theo cơ chế vào trước ra trước FIFO
(First In, First Out). Có thể thấy rằng cho đến nay vẫn chưa có một phương
pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên điện toán đám mây nào đáp ứng một cách
đầy đủ các yêu cầu tài nguyên, do nguyên nhân nguồn tài nguyên tại một thời
điểm thường hữu hạn. Ngoài ra, trong một số trường hợp, yêu cầu tài nguyên chỉ
mang tính tạm thời. Ví dụ, một nhà khoa học có thể yêu cầu một số lượng lớn
các máy tính để chạy chương trình mô phỏng chỉ trong vài giờ và sau đó không
sử dụng đến nó nữa; một giảng viên đại học có thể cần một cụm các máy tính
phục vụ cho sinh viên thí nghiệm, khoảng vài lần trong một tuần, với một cấu
hình tài nguyên phần cứng nhất định. Ở trường hợp khác, công ty viễn thông
cần một cơ sở hạ tầng để tiến hành cung cấp tài nguyên cho một số cụm tính
toán dữ liệu theo yêu cầu, nhưng nhu cầu bổ sung tài nguyên cho lớp cơ sở hạ
tầng hướng dịch vụ IaaS (Infrastructure as a Service) này không thể dự kiến
được, vì còn phải phụ thuộc vào tình trạng truy cập yêu cầu sử dụng tài nguyên
tính toán tại các trạm trong cụm. Điều này đòi hỏi các dịch vụ cơ sở hạ tầng cần
có nguồn tài nguyên luôn luôn sẵn sàng phục vụ khi có yêu cầu. Những trường
hợp yêu cầu sử dụng tài nguyên tạm thời ở trên làm nảy sinh vấn đề cần nghiên
cứu các giải pháp cấp phát tài nguyên một cách hiệu quả.

Trong các nghiên cứu trước đây, các phương pháp cung cấp tài nguyên thường
chỉ áp dụng cho trường hợp sử dụng cụ thể. Khi đánh giá về mức độ hiệu quả
của hệ thống cung cấp tài nguyên, các nghiên cứu chủ yếu dựa vào thời gian chờ
trong hàng đợi, băng thông, tốc độ truy cập hay tổng thời gian của một tiến
trình đợi trước khi thực thi.
Hệ thống máy chủ ảo được tạo ra từ các trung tâm dữ liệu DC (Data Center ).
Các trung tâm dữ liệu được thiết lập từ hàng trăm máy chủ vật lí (gọi là dịch
vụ cơ sở hạ tầng). Tài nguyên vật lí của máy chủ thường là: bộ xử lí trung tâm


3

CPU (Central Processing Unit), bộ nhớ RAM (Random Access Memory), ổ đĩa
cứng HDD (Hard Disk Drive), gọi là tài nguyên phần cứng. Ngoài ra, các nguồn
tài nguyên khác cũng có thể được xem xét như các trình ứng dụng, các gói phần
mềm và cơ sở dữ liệu, gọi tài nguyên mềm. Việc tạo lập các chính sách cung cấp
tài nguyên, đáp ứng các yêu cầu tài nguyên từ phía người sử dụng phụ thuộc vào
khả năng của các lõi vi xử lí CP (Core Proccessor ) và bộ xử lí trung tâm CPU
của máy chủ vật lí. Tại các trung tâm dữ liệu, các máy chủ ảo được tạo ra trên
cơ sở trừu tượng hóa tài nguyên của các máy chủ vật lí, cho phép triển khai dịch
vụ ảo hóa. Tuy nhiên, để khắc phục vấn đề thiếu thốn tài nguyên, giảm độ trễ
trên đám mây và khả năng cải thiện hiệu suất mạng, các máy chủ ảo (theo yêu
cầu của các nhóm người sử dụng) phải được tạo ra ở trung tâm dữ liệu thích
hợp. Các nghiên cứu [10] [13] [14], chỉ ra rằng sự chậm trễ trong cung cấp tài
nguyên có thể làm cho lưu lượng biến động. Do vậy, trong trường hợp xấu nhất
sẽ gây ra sự mất ổn định của môi trường điện toán đám mây.
Thêm vào đó, sử dụng hệ thống máy chủ vật lí sẽ tốn kém chi phí về vận
hành, không tiết kiệm điện năng, tăng chi phí về nhân sự quản lí hệ thống. Giá
cả hợp lý khi cung cấp dịch vụ máy chủ ảo cho thấy xu hướng người sử dụng
chuyển sang sử dụng hệ thống máy chủ ảo tăng lên nhanh chóng.

Để thực hiện và đáp ứng được điều này, nhiều nghiên cứu đã đề xuất các cách
tiếp cận khác nhau, nhằm phát triển của công nghệ ảo hóa như trong các nghiên
cứu [10] [13] [14] [50] [51] [53] [54] [55]. Trong các nghiên cứu [14] [53] [54] [55],
nhiều vấn đề khác nhau trong cung cấp tài nguyên ảo hóa được trình bày. Tuy
nhiên, trong các nghiên cứu này mới chỉ trung chủ yếu vào cải tiến các thuật
toán lập lịch, sử dụng các mô hình cung cấp tài nguyên đơn giản, chưa đề cập
tới các vấn đề khác như: tương tranh và bế tắc trong cung cấp tài nguyên trong
môi trường điện toán đám mây.
Phòng chống bế tắc trong quá trình cung cấp tài nguyên được quan tâm nhiều
trong hệ điều hành [25], hệ thống phân tán [6]. Trong môi trường điện toán đám
mây, yêu cầu tài nguyên phục vụ cho các nhu cầu của khách hàng ngày một
tăng. Khách hàng được phép chia sẻ các nguồn tài nguyên thông qua hạ tầng


4

dịch vụ, dưới sự giám sát điều khiển của phần mềm hypervisor. Mỗi khách hàng
có cách thức hoạt động và độ ưu tiên sử dụng tài nguyên cụ thể. Tuy nhiên, các
tiến trình trong môi trường phân tán thường không thuần nhất và hoạt động rất
phức tạp, tương tranh nhau về nguồn tài nguyên.
Đây chính là một trong những nguyên nhân trực tiếp làm cho hệ thống bị bế
tắc. Bế tắc xảy ra khi một bộ phận tiến trình bị khóa cứng (blocking) đợi cung
cấp nguồn tài nguyên chia sẻ, trong khi đó nguồn tài nguyên này đang được cung
cấp cho tiến trình khác sử dụng. Vì vậy, yêu cầu sử dụng tài nguyên sẽ không
bao giờ được phục vụ, dẫn đến phải đợi vô hạn. Có thể nói, vấn đề chồng chéo,
xung đột, tương tranh tài nguyên phát sinh trong mọi hệ thống cung cấp tài
nguyên, đặc biệt trong môi trường điện toán đám mây. Bế tắc trong cung cấp
tài nguyên là một vấn đề cơ bản, thường xuyên được quan tâm nghiên cứu giải
quyết: phòng chống bế tắc trong hệ điều hành, phát hiên bế tắc trong hệ phân
tán.

Bế tắc là một vấn đề khó khăn nhất trong thiết kế và duy trì hoạt động của
máy chủ ảo. Giải quyết bế tắc sẽ giúp cung cấp tài nguyên một cách hiệu quả,
không tốn thời gian quay vòng lặp, khả năng sẵn sàng và đảm bảo độ tin cậy
của hệ thống. Vấn đề này có thể được giải quyết ở các cấp độ khác nhau trong
hệ thống máy chủ ảo như: thiết kế, lập lịch, lập kế hoạch và kiểm soát. Luận án
sẽ quan tâm đi sâu giải quyết các vấn đề: phát hiện, phòng chống bế tắc trong
cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo giai đoạn lập lịch và
kiểm soát tiến trình cung cấp tài nguyên hạ tầng như một dịch vụ.
2. Mục tiêu nghiên cứu của Luận án
Luận án hướng tới nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật phòng chống bế tắc
trong cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo một cách hiệu quả
và hỗ trợ giải quyết sự cố bế tắc một cách nhanh chóng kịp thời. Luận án sử dụng
mô hình cung cấp tài nguyên không thuần nhất dựa trên mô hình P-out-of-Q
trong hệ phân tán.
- Đưa ra được khung lý thuyết tương đối hoàn chỉnh về cung cấp tài nguyên


5

phân tán cho hệ thống máy chủ ảo không thuần nhất.
- Giải quyết bài toán phát hiện, phòng chống bế tắc trong cung cấp tài
nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo không thuần nhất.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của Luận án
Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu giải pháp kỹ thuật phòng chống bế tắc
trong cung cấp tài nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo. Để giải quyết vấn
đề luận án tiến hành nghiên cứu các mô hình cung cấp tài nguyên, từ đây quy về
bài toán quy hoạch tuyến tính để làm giảm độ trễ gói dữ liệu trong cung cấp tài
nguyên cho hệ thống máy chủ ảo phân tán không thuần nhất. Đối tượng được
phân thành các vấn đề chính sau đây:
- Kiểm soát máy ảo, bao gồm giám sát và ngăn chặn các sự cố, chẩn đoán

sự cố và cứu hộ khẩn cấp máy chủ vật lí.
- Đánh giá độ tin cậy, xác định khả năng sẵn sàng phục vụ trong cung cấp
tài nguyên.
- Phát hiện và phòng chống được các bế tắc trong cung cấp tài nguyên.
Phạm vi nghiên cứu:
1. Nghiên cứu mô hình cung cấp tài nguyên đã được sử dụng trong cung cấp
tài nguyên môi trường điện toán đám mây.
2. Xây dựng mô hình cung cấp tài nguyên tối ưu giải quyết được các vấn đề
tranh chấp, bế tắc trong cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo nền
tảng không thuần nhất và nền tảng phân tán không thuần nhất.
3. Đề xuất thuật toán cải tiến phát hiện bế tắc và thuật toán ngăn chặn trong
cung cấp tài nguyên cho hệ thống máy chủ ảo nền tảng phân tán không
thuần nhất.
4. Phương pháp nghiên cứu


6

Phương pháp nghiên cứu chính của luận án là:
- Phương pháp nghiên cứu là khảo sát, phân tích đánh giá các nghiên cứu
đã có từ đó đề xuất cách tiếp cận giải quyết vấn đề.
- Nghiên cứu các mô hình tối ưu cung cấp tài nguyên, từ mô hình cung cấp
tài nguyên qui về bài toán qui hoạch tuyến tính để làm giảm độ trễ gói dữ
liệu trong hệ thống máy chủ ảo.
- Phương pháp giải quyết vấn đề dựa trên lý thuyết đồ thị, đồ thị cung cấp
tài nguyên là đồ thị có hướng.
- Kết quả đánh giá luận án dựa vào phương pháp mô phỏng trên phần mềm
mã nguồn mở CloudSim, sử dụng ngôn ngữ Java để lập trình thuật toán.
- Các kết quả được kiểm chứng và công bố trên các tạp chí, hội nghị có phản
biện độc lập.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Các kết quả nghiên cứu của luận án có ý nghĩa khoa học và thực tiễn được
thể hiện như sau:
- Luận án đang giải quyết vấn đề ngăn chặn bế tắc trong cung cấp tài nguyên
phân tán cho hệ thống máy chủ ảo nền tảng không thuần nhất và nền tảng
phân tán không thuần nhất đây là vấn đề đang rất thời sự, có ý nghĩa khoa
học và thực tiễn.
- Luận án đề xuất thuật toán cải tiến song song phát hiện bế tắc trong cung
cấp tài nguyên máy chủ ảo phân tán không thuần nhất có giá trị khoa học
và tính ứng dụng cao mang lại hiệu đáp ứng nhanh chóng cho người dùng
và tiết kiệm được thời gian chi phí .
- Luận án đề xuất thuật toán ngăn chặn bế tắc theo mô hình cung cấp tài
nguyên M VM-out-of-1 PM và mô hình cung cấp tài nguyên M VM-outof-N PM có tính khoa học và tính ứng dụng rất cao.


7

6. Cấu trúc luận án
Luận án bao gồm: Phần mở đầu, nội dung gồm ba chương và phần kết luận.
Chương 1: trình bày tổng quan về phòng chống bế tắc trong cung cấp tài
nguyên phân tán cho hệ thống máy chủ ảo. Nội dung cụ thể của chương bao gồm:
khái niệm hệ thống máy chủ ảo, tổng quan các công trình nghiên cứu ứng với
các phương pháp cung cấp tài nguyên hiện nay, tóm tắt các hướng tiếp cận khác
nhau cho việc nghiên cứu cung cấp tài nguyên. Tiếp đến, trình bày khái niệm và
tính chất cơ bản của bế tắc, phát hiện bế tắc, phòng tránh bế tắc, ngăn chặn bế
tắc trong hệ điều hành, hệ thống phân tán v.v... Cuối chương đưa ra đánh giá
các công trình nghiên cứu và đề xuất hướng tiếp cận thực hiện của luận án.
Chương 2: trình bày mô hình cung cấp tài nguyên phân tán giải quyết bài
toán bế tắc trong hệ thống phân tán máy chủ ảo không thuần nhất. Dựa trên
mô hình cung cấp tài nguyên tổng quát nhất trong hệ phân tán P-out-of-Q, luận

án đưa ra mô hình cung cấp tài nguyên M VM-out-of-1 PM, mô hình M VMout-of-N PM trong đó VM là máy ảo và PM là máy vật lí và mô hình cung cấp
tài nguyên không thuần nhất. Trong chương, mô hình toán cung cấp tài nguyên
tối ưu dựa trên tiếp cận tối ưu tài nguyên và thời gian tránh lặp vòng cũng được
trình bày.
Chương 3: trình bày đề xuất, thuật toán cải tiến song song phát hiện bế tắc
(PDDA) trong cung cấp tài nguyên máy chủ ảo không thuần nhất, thuật toán
ngăn chặn bế tắc trong các mô hình cung cấp tài nguyên đề xuất ở chương 2 và
phân tích đánh giá kết quả mô phỏng.
Các kết quả chính của luận án được báo cáo và thảo luận tại các hội nghị,
hội thảo khoa học; được đánh số và tham chiếu theo quy cách (1) -> (9) (trang
105 tới 106). Trong đó kết quả công bố (5), (6), (7), (8) đã được đánh chỉ số theo
Scopus và hai kết quả (5), (7) đã được cập nhật là các kỷ yếu (ISI ).
Các tài liệu tham khảo của luận án được đánh số và tham chiếu theo quy
cách [xyz] được nêu trong các trang 107 - 114.


8

Chương 1
TỔNG QUAN VỀ PHÒNG CHỐNG BẾ TẮC TRONG
CUNG CẤP TÀI NGUYÊN PHÂN TÁN CHO HỆ
THỐNG MÁY CHỦ ẢO

1.1.

HỆ THỐNG MÁY CHỦ ẢO VÀ NHỮNG ĐẶC TRƯNG
CƠ BẢN

1.1.1.

Khái niệm về hệ thống máy chủ ảo

Hệ thống tính toán phân tán đã có sự thay đổi từ mô hình máy tính lớn đến
mô hình máy khách - chủ. Ngày nay, người sử dụng khai thác các ứng dụng của
điện toán với tài nguyên tính toán hoặc dữ liệu được đặt trong môi trường đám
mây. Dịch vụ cơ sở hạ tầng trong điện toán đám mây sẽ cung cấp tài nguyên
máy chủ ảo, được thiết lập dựa trên các trung tâm dữ liệu DC. Trung tâm dữ
liệu được xây dựng từ một hay nhiều máy chủ vật lý phân tán. Khi đó, mạng
viễn thông giữ vai trò phương tiện trao đổi thông tin, là phương tiện chia sẻ tài
nguyên, là môi trường để các chương trình truy cập dữ liệu từ xa và thông tin
thông báo. Nhiệm vụ của mạng viễn thông là truyền thông tin nhanh, chính xác,
có chất lượng. Xu hướng hiện nay xây dựng lớp dịch vụ hạ tầng có tính năng
vượt trội và khả năng mở rộng linh hoạt, khả năng phục hồi an ninh và tránh
tắc nghẽn mạng. Phương pháp cung cấp tài nguyên sử dụng công nghệ ảo hóa,
cho phép tập hợp và khai thác các nguồn tài nguyên vật lí một cách linh hoạt.
Máy chủ ảo, ngày càng trở nên phổ biến kể từ khi VMware GSX Server ra
mắt [60]. Các máy chủ ảo được thiết lập thông qua lớp hạ tầng dịch vụ, dưới sự
điều khiển của hypervisor. Hypervisor là phần mềm chịu trách nhiệm chạy nhiều
máy ảo, thực hiện việc liên lạc trực tiếp với nền tảng phần cứng vật lí phía dưới,
quản lý và cung cấp tài nguyên cho các máy ảo chạy các hệ điều hành khác nhau


9

nằm trên nó. Đối với các máy chủ ảo, được cung cấp tài nguyên từ máy chủ vật
lí các thành phần tài nguyên ảo này phụ thuộc vào nhu cầu của người sử dụng.
Máy chủ ảo hoạt động hoàn toàn giống như một máy chủ vật lí truyền thống,
trong đó người sử dụng được toàn quyền quản trị máy chủ ảo với quyền quản
trị cao nhất, đảm bảo tính bảo mật cao. Có thể dùng máy chủ ảo để thiết lập
máy chủ Web, máy chủ Mail cũng như các máy chủ ứng dụng khác và có thể cài

đặt riêng theo nhu cầu cũng như dễ dàng chia sẽ dữ liệu, truyền dữ liệu. Các
nhà cung cấp dịch vụ ISP (Internet Service Provider ) sẽ cung cấp dịch vụ máy
chủ ảo, quản lí không gian lưu trữ, duy trì hoạt động, tạo thêm hoặc loại bỏ bớt
khách hàng khi sử dụng một máy chủ ảo, công ty hay cá nhân có thể quản lý
các thư mục tập tin riêng của họ. Người sử dụng có thể bổ sung tên miền, không
cần thông qua nhà cung cấp dịch vụ ISP, cũng như quản lý các bản ghi, phân
tích thống kê và duy trì hoạt động, thay đổi mật khẩu. Ngoài ra, người sử dụng
máy chủ ảo không cần quản lý các khía cạnh phần cứng của một máy chủ, tuy
họ phải trả chi trả phí thuê dịch vụ và phí đường truyền Internet.
Hệ thống máy chủ ảo trong môi trường điện toán đám mây ra đời dựa trên
nền tảng của các hệ thống tính toán như: tính toán phân tán, tính toán song
song và tính toán lưới. Ngoài cơ chế chia sẻ tài nguyên như hệ thống phân tán,
máy chủ ảo cho phép đảm bảo độ bảo mật cho các máy chủ vật lí, tách biệt với
các vùng ảo hóa khác nhau, chạy hệ điều hành riêng và hoạt động độc lập. Hệ
thống tính toán này như là một sự kết hợp của công nghệ máy tính với dịch
vụ phát triển trong môi trường truyền thông. Tập các máy chủ ảo có thể chạy
trên một hoặc nhiều máy chủ vật lí, trên cơ sở chương trình hypervisor cung cấp
chương trình dịch vụ chạy máy chủ ảo. Có thể nói cho đến hiện tại các nhà cung
cấp dịch vụ của VMware hay Microsoft Virtual Server đã cung cấp giải pháp tin
cậy và thông minh trong quản lý tài nguyên điện toán đám mây.
Về cơ bản, điện toán đám mây được chia ra thành năm lớp riêng biệt, có tác
động qua lại lẫn nhau:
- Lớp máy chủ vật lý bao gồm: phần cứng, phần mềm và phần hypervisor,
được thiết kế và xây dựng đặc biệt để cung cấp các dịch vụ của đám mây.


10

Hình 1.1 Cấu trúc tổng quát hệ thống máy chủ ảo

- Lớp hạ tầng dịch vụ cung cấp hạ tầng máy tính, trong môi trường nền ảo
hóa.
- Lớp nền tảng, cung cấp nền tảng cho điện toán và các giải pháp của dịch
vụ, chi phối đến cấu trúc lớp hạ tầng dịch vụ của “đám mây” và là điểm
tựa cho lớp ứng dụng, cho phép các ứng dụng hoạt động trên nền tảng đó.
- Lớp ứng dụng, làm nhiệm vụ phân phối phần mềm như một dịch vụ thông
qua Internet.
- Lớp khách hàng, thông qua trình duyệt web khách hàng có thể truy cập,
sử dụng các ứng dụng và dịch vụ điện toán đám mây.

1.1.2.

Các phương pháp cung cấp tài nguyên

Cung cấp tài nguyên được đánh giá là một trong những vấn đề rất quan trọng
trong nghiên cứu triển khai, khảo sát, phân tích thiết kế và xây dựng hệ thống
điều hành và các hệ tính toán phân tán.


11

Hình 1.2 Mô hình 5 lớp trong kiến trúc điện toán đám mây

Ban đầu, các nhà chuyên môn tập trung nghiên cứu các giải pháp cho vấn
đề cung cấp tài nguyên, dựa trên đó các hệ thống máy tính mainframe chính
thức sử dụng để chia sẻ tài nguyên cho nhiều người sử dụng. Phương pháp cấp
phát tài nguyên trong hệ điều hành và hệ thống tính toán phân tán là một trong
những vấn đề thực tế, kinh điển nhất trong khoa học máy tính, với rất nhiều
nghiên cứu, nhằm đưa ra giải pháp tối ưu nhất.

1.1.2.1. Phương pháp dựa trên máy ảo
Máy ảo được xem là phương tiện thích hợp trong việc quản lý cung cấp tài
nguyên do khả năng cấp phát tài nguyên cứng, tài nguyên mềm và tiện ích sử
dụng. Trong kiến trúc cung cấp tài nguyên dựa trên máy ảo VM-based (Virtual
Machine - based ), tất cả các tài nguyên phần cứng được gộp chung lại thành lớp
hạ tầng dịch vụ, để cung cấp và chia sẻ tài nguyên. Vì vậy, người sử dụng (có
nhu cầu sử dụng các ứng dụng ảo hóa) có thể truy cập vào lớp (IaaS) để yêu
cầu các tài nguyên, đáp ứng các cấp độ dịch vụ ứng dụng. Cơ chế quản lý tài
nguyên trong kiến trúc (VM-based) có đặc tính đa ngõ vào và đa ngõ ra MIMO
(Multiple-input and Multiple-output), trong đó có 3 mức điều khiển: điều khiển
bộ vi xử lý (CPU), điều khiển bộ nhớ (RAM) và điều khiển thiết bị vào ra (I/O).


12

Mục đích là điều tiết việc sử dụng các nguồn tài nguyên ảo hóa, sao cho các ứng
dụng đạt được mục tiêu cấp độ dịch vụ SLO (Service Level Objective) bằng cách
sử dụng cơ chế điều khiển đầu vào cho các máy ảo yêu cầu tài nguyên bộ vi xử
lý (CPU), bộ nhớ (RAM) và thiết bị vào ra (I/O). Tác giả Walsh và đồng sự [48]
đề xuất một kiến trúc hai lớp sử dụng các chức năng tiện ích, thông qua trong
bối cảnh cung cấp tài nguyên tự động và tự trị. Nó bao gồm hai hoạt động: tác
tử (agent) thực hiện tính toán tại các nút cục bộ và sau đó gửi thông điệp tới các
nút trong toàn hệ để tiến hành việc nắm thông tin và lấy quyền điều khiển toàn
bộ hệ thống. Trách nhiệm của các tác tử cục bộ là tính toán lượng tài nguyên,
xác định khối lượng công việc và phạm vi của các nguồn tài nguyên hiện có.
Công việc điều khiển toàn hệ thống đòi hỏi phải chính xác cấu hình gần tối ưu
các nguồn tài nguyên, dựa trên các thông tin có được thông qua các tính toán
cục bộ. Nghiên cứu của [31] [48] dựa trên kiến trúc tính toán phân tán, với kết
quả thực nghiệm cung cấp tài nguyên tại trung tâm dữ liệu, đã thể hiện được
đầy đủ chức năng tiện ích và cung cấp bộ số liệu tin cậy, cùng các yếu tố phục

vụ cho việc tính toán tối ưu khai thác các tài nguyên trong môi trường không
thuần nhất. Dựa trên các chức năng tiện ích từ các bộ chương trình quản lý ứng
dụng [48], các dữ liệu thực nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả và phù hợp thực
tế. Kết quả thực nghiệm được thực hiện trên cụm máy chủ ảo Linux. Đây là một
framework nghiên cứu tối ưu trong hệ thống tự trị tính toán phân tán [48].
Trong [4], đề xuất giải pháp dựa trên máy ảo (VM-based) quản lý theo kiểu
thích nghi các nguồn tài nguyên được ảo hóa trong điện toán đám mây. Kiến
trúc dựa trên máy ảo cho phép cung cấp thông tin tài nguyên trừu tượng giữa
các ứng dụng khác nhau, chạy trong hệ thống tài nguyên ảo và cung cấp tài
nguyên tự động cho các ứng dụng. Các ứng dụng được cung cấp tài nguyên dựa
trên yêu cầu tiết kiệm và tối ưu để đạt được (SLO). Vấn đề quan trọng đặt ra
là khi sử dụng tiếp cận dựa trên máy ảo, làm thế nào cung cấp tài nguyên cho
các ứng dụng và đáp ứng yêu cầu tối ưu thời gian phục vụ dựa trên khối lượng
công việc.
Yazir và cộng sự [53] sử dụng bộ điều khiển thích nghi để điều chỉnh tự động


13

việc sử dụng tài nguyên ảo hóa, nhằm đạt được mức độ hài lòng dịch vụ ứng
dụng trong môi trường điện toán đám mây. Phân tích và đánh giá về mô hình
điều khiển được đề xuất bởi [53] cho thấy các mô hình điều khiển này có thể
cung cấp nguồn tài nguyên một cách hợp lý, đáp ứng được yêu cầu tài nguyên,
thay đổi tùy theo các ứng dụng khác nhau trên các máy ảo trong hệ thống tài
nguyên ảo, đảm bảo đạt được (SLO). Yazir đề xuất thuật toán cung cấp tài
nguyên thích nghi cho hệ thống điện toán đám mây với chính sách dành quyền
ưu tiên cho tác vụ đăng ký trước [53], dựa trên thông tin cập nhật nhu cầu công
việc thực tế. Thuật toán lập lịch theo danh sách thích nghi LSA (List Scheduling
Algorithm) và thuật toán lập lịch thích nghi MMSA (Min-Min Adaptive MinMin Scheduling) có thể sử dụng để lập lịch công việc cung cấp tài nguyên tĩnh
cho các tác vụ. Các thủ tục thích nghi trực tuyến được sử dụng nhằm cung cấp

tài nguyên tĩnh có tính đến tính liên tục của tần suất.
Việc cung cấp tài nguyên tự động dựa trên nền tảng phân tán máy chủ ảo
hỗ trợ nhiều tiêu chí quyết định trong điện toán đám mây được trình bày trong
các nghiên cứu [48] [53]. Nghiên cứu của tác giả Yazir [53] có hai đóng góp quan
trọng: Thứ nhất, cấu trúc quản lý tài nguyên phân tán gắn với các tác vụ độc
lập. Thứ hai, sử dụng phương pháp Promethee, phương thức hỗ trợ dựa trên
các tiêu chí đưa ra trước. Dựa vào các tiêu chí này, nút tác tử NA (Node Agent)
thực hiện cấu hình các máy ảo thông qua kiểm tra phân tích các tiêu chí quyết
định. Cách tiếp cận này được cho là khả thi, phù hợp với các trung tâm dữ liệu
lớn, mang lại hiệu quả, tin cậy hơn so với phương pháp nghiên cứu khác trong
hệ tập trung.
Nút tác tử trong chu kỳ hoạt động thông qua các tác vụ trong 3 bước như
sau:
Bước 1 Cấp phát các máy ảo VM (Virtual Machine) trong máy vật lý PM (Physical
Machine) phù hợp, kiểm tra các máy vật lý có đủ khả năng chạy máy ảo
và sau đó, giao máy ảo cho máy vật lý.
Bước 2 Giám sát máy ảo VMM (Virtual Machine Monitor ) kiểm tra, xem xét trạng


14

thái sử dụng tài nguyên được cung cấp bởi các máy vật lý.
Bước 3 Điều phối máy ảo. Nếu ở máy vật lý cục bộ không đủ khả năng cung cấp,
máy ảo VM sẽ di chuyển sang một máy vật lý PM khác trong cùng hệ
thống và tiến trình lặp lại, quay về bước 2.
Trong [43], đưa ra cơ chế cung cấp tài nguyên ở lớp ứng dụng, thay vì ánh
xạ các tài nguyên vật lý như nguồn tài nguyên ảo, nhằm cung phát tài nguyên
tốt nhất trong môi trường điện toán đám mây. Qiang [43] đề xuất lược đồ cung
cấp tài nguyên đa chiều tự động và giải pháp giảm trách nhiệm cho nút tác tử
(NA). Mô hình cung cấp tài nguyên này áp dụng thuật toán Two-Stage để giải

quyết các vấn đề hạn chế trong tính toán [43].
Các nghiên cứu [8] [43] [48] [53] xem tài nguyên và tiến trình làm việc theo
kiểu một chiều và không sử dụng nguồn dữ liệu thực sự trong đám mây nhằm
nâng cao tiện ích các nguồn tài nguyên ở trung tâm dữ liệu. Trong [43], đề xuất
thuật toán định tuyến phân tán đa chiều MDRA (Multicast Distributed Routing
Algorithm), nhằm giải quyết vấn đề đa chiều trong cung cấp tài nguyên. Phân
tích các kết quả thử nghiệm cho thấy, thuật toán đề xuất MDRA cho phép tiết
kiệm tài nguyên và tăng cường sử dụng tài nguyên cũng như chức năng các nút
làm việc trung tâm. Ngoài ra, các thuật toán đề xuất liên quan đến nút làm việc
trung tâm còn cho phép tiết kiệm năng lượng, khi các nhu cầu của người sử dụng
ngày càng tăng lên.
Trong [42], đưa ra nhận định các nhà cung cấp điện toán đám mây vẫn chưa
đảm bảo thời gian đáp ứng một cách thỏa đáng cho các ứng dụng chạy máy chủ
Web, được lưu trữ trên đám mây, do mô hình mạng hiện tại có nhiều thay đổi,
không thể dự đoán trước. Một vấn đề khác nữa là cấu trúc đa lớp trong các ứng
dụng Web rất phức tạp, vì thế luôn luôn tạo ra các điều kiện phức tạp và các
vướng mắc, cần được giải quyết một cách tự động, nên không thể đáp ứng được
các yêu cầu, tuy là có thể giảm thiểu tắc nghẽn với điều kiện đưa thêm vào nhiều
máy ảo trên đám mây. Theo hướng nghiên cứu này, [42] tập trung chủ yếu vào
việc kích hoạt đám mây, nhằm cung cấp nhiều lớp ứng dụng đảm bảo thời gian