KỸ THUẬT DI TRÚ MÁY ẢO TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Header Page 1 of 137.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ HỒNG BÀNG

DƯƠNG CÔNG HIẾU

KỸ THUẬT DI TRÚ MÁY ẢO
TRONG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY
Chuyên ngành

: Khoa Học Máy Tính

Mã số chuyên ngành : 60 48

01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. NGUYỄN HỒNG SƠN

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2014

Footer Page 1 of 137.


Header Page 2 of 137.

CHUẨN Y CỦA HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN
Luận văn tựa đề : “Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây”

công trình được Dương Công Hiếu thực hiện và nộp nhằm thoả một phần yêu cầu tốt
nghiệp thạc sĩ chuyên ngành Khoa Học Máy Tính.

Chủ tịch Hội đồng

Giảng viên hướng dẫn

TS. Bùi Văn Minh

TS. Nguyễn Hồng Sơn

Ngày 03 tháng 09 năm 2014

Trưởng khoa Công nghệ Thông tin
Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông
cơ sở TP. HCM
Ngày 03 tháng 09 năm 2014

Ngày bảo vệ luận văn, Tp. HCM, Ngày 24 tháng 08 năm 2014
Viện Đào Tạo Sau Đại Học

.............................................

Footer Page 2 of 137.


Header Page 3 of 137.
i

LÝ LỊCH CÁ NHÂN

Tôi tên là Dương Công Hiếu sinh ngày 10/04/1984 tại thành phố Hồ Chí Minh.
Tốt nghiệp THPT tại Trường THPT Gò Đen, năm 2003
Quá trình công tác :
Từ 02/2008 đến 03/2014 công tác tại trường Cao đẳng Kinh Tế - Kỹ Thuật Sài Gòn.
Từ 03/2014 đến nay công tác tại trường Cao đẳng Đại Việt Sài Gòn.
Địa chỉ liên lạc : Số nhà 48 Lô 2, ấp 7B, xã Mỹ Yên, huyện Bến Lức, tỉnh Long An.
Điện thoại : 0938 391 888
Email :

Footer Page 3 of 137.


Header Page 4 of 137.
ii

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan rằng luận văn: Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán
Đám Mây là bài nghiên cứu của chính tôi.
Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam
đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố
hay được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác.
Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận
văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định.
Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các
trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác.

TP. HCM, ngày 26 tháng 07 năm 2014
Tác giả luận văn

Dương Công Hiếu

Footer Page 4 of 137.


Header Page 5 of 137.
iii

LỜI CẢM ƠN
Sau hơn mười hai tháng thực hiện đề tài, bên cạnh sự nỗ lực của cá nhân, tôi
còn nhận được sự hỗ trợ nhiệt tình từ thầy hướng dẫn, các đồng nghiệp và bạn bè.
Điều này đã giúp tôi rất nhiều trong việc bắt kịp tiến độ đã đề ra và hoàn thiện hơn
đề tài của mình.
Tôi xin được gửi lời cám ơn chân thành nhất đến thầy TS. Nguyễn Hồng Sơn
- giảng viên hướng dẫn trực tiếp đề tài - là người đã luôn theo dõi sát sao, cung cấp
tài liệu, cũng như góp ý, sửa chữa những sai sót của tôi trong suốt quá trình thực hiện
và tôi cũng xin gửi lời cám ơn chân thành đến:
 Các thầy cô trong khoa sau Đại học, trường Đại học Quốc Tế Hồng Bàng đã
tận tâm giảng dạy trong suốt quá trình học, trang bị cho tôi những kiến thức
nền tảng và khả năng nghiên cứu;
 Các bạn đồng nghiệp đã gánh vác một phần công việc;
 Gia đình và bạn bè thân thiết đã luôn quan tâm, động viên tôi trong những lúc
khó khăn nhất.
Dương Công Hiếu

Footer Page 5 of 137.


Header Page 6 of 137.
iv

TÓM TẮT
Điện toán đám mây cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin theo hướng tiện ích
đến người dùng trên toàn thế giới. Dựa trên một mô hình pay-as- you-go, nó cho
phép lưu trữ các ứng dụng phổ biến từ nhiều người dùng khác nhau. Tuy nhiên,
trung tâm dữ liệu đám mây tiêu thụ một lượng lớn năng lượng điện dẫn đến chi phí
vận hành cao và thải ra lượng lớn khí carbon dioxide (CO2) đối với môi trường. Vì
vậy, chúng ta cần có giải pháp điện toán đám mây xanh không chỉ có thể giảm thiểu
chi phí hoạt động mà còn làm giảm tác động đến môi trường.
Trong đề tài này, trình bày các công nghệ điện toán đám mây; công nghệ ảo
hóa; nguyên lý và mô hình điện toán đám mây; các thuật toán di trú máy ảo trong
điện toán đám mây. Mục đích là để cải thiện việc sử dụng các tài nguyên tính toán
dựa trên QoS và giảm tiêu thụ năng lượng trong các trung tâm dữ liệu. Các kết quả
của đề tài được mô phỏng trong môi trường mô phỏng điện toán đám mây
CloudSim. Kết quả chứng minh rằng mô hình điện toán đám mây có nhiều tiềm năng
lớn vì nó mang lại lợi ích đáng kể cho cả nhà cung cấp tài nguyên đám mây và người
tiêu dùng. Đồng thời, nó cũng chứng minh khả năng cải thiện hiệu quả năng lượng
tiêu thụ cao theo các kịch bản khối lượng công việc động.

Footer Page 6 of 137.


Header Page 7 of 137.
v

ABSTRACT
Cloud computing offers utility-oriented IT services to users worldwide. Based
on a pay-as-you-go model, it allows storage of popular applications from many
different users. However, cloud data centers consume large amounts of electrical
power resulting in high operational costs and emit large amounts of carbon dioxide
(CO2) to the environment. Therefore, we need solutions to green cloud computing

can not only reduce operational costs but also reduce environmental impact.
In this topic, presenting the cloud computing technology; virtualization
technology; principles and cloud computing models; the virtual machine migration
algorithm in cloud computing. The aim is to improve the use of computational
resources based on QoS and reduction of energy consumption in the data center. The
results of the study are modeled in the simulation environment CloudSim cloud. The
results demonstrate that cloud computing model has immense potential as it offers
significant benefits for both resource providers and cloud consumers. At the same
time, it also demonstrated high ability in improving the efficiency of energy
consumption scenarios dynamic workloads.

Footer Page 7 of 137.


Header Page 8 of 137.
vi

MỤC LỤC
LÝ LỊCH CÁ NHÂN ........................................................................................................................... i
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................................ ii
LỜI CẢM ƠN..................................................................................................................................... iii
TÓM TẮT........................................................................................................................................... iv
ABSTRACT..........................................................................................................................................v
MỤC LỤC .......................................................................................................................................... vi
DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................................................... viii
DANH MỤC HÌNH BẢNG ............................................................................................................... ix
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................................................... xi

Chương 1. GIỚI THIỆU ................................................................................................ 1
1.1 Lý do chọn đề tài: ................................................................................................ 1

1.2 Tình hình nghiên cứu gần đây ............................................................................. 3
1.3 Mục tiêu của luận văn ......................................................................................... 6
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 7
1.5 Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................... 7
Chương 2. TỔNG QUAN HỆ THỐNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DI TRÚ MÁY ẢO .... 8
2.1 Tổng quan về điện toán đám mây ....................................................................... 8
2.1.1 Định nghĩa điện toán đám mây ..................................................................... 8
2.1.2 Thiết kế lớp ................................................................................................... 9
2.1.3 Federation đám mây.................................................................................... 11
2.2 Tổng quan về công nghệ ảo hóa ........................................................................ 14
2.2.1 Tổng quan về công nghệ ảo hóa ................................................................. 14
2.2.2 Phân tầng trong kiến trúc ảo hóa ................................................................ 16
2.3 Tổng quan về di trú máy ảo trong điện toán đám mây ..................................... 19
2.3.1 Mục tiêu của di trú: ..................................................................................... 20
2.3.2 Các kỹ thuật di trú máy ảo: ......................................................................... 21
Chương 3. THUẬT TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH DI TRÚ MÁY ẢO ................................... 25
3.1 Giới thiệu ........................................................................................................... 25
3.2 Mô hình hệ thống .............................................................................................. 26

Footer Page 8 of 137.


Header Page 9 of 137.
vii

3.3 Kiến trúc CPU Multi-Core ................................................................................ 28
3.4 Mô hình điện năng............................................................................................. 28
3.5 Chi phí cho di trú máy ảo .................................................................................. 29
3.6 Số liệu vi phạm SLA ......................................................................................... 30
3.7 Các thuật toán trong di trú máy ảo .................................................................... 31

3.7.1 Chọn máy ảo để di trú ................................................................................. 32
3.7.2 Chọn máy chủ vật lý để di trú máy ảo đến ................................................. 34
Chương 4. ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN CHỌN MÁY ẢO ĐỂ DI TRÚ CẢI TIẾN .............. 36
4.1 Giới thiệu ........................................................................................................... 36
4.2 Phân tích ............................................................................................................ 37
4.3 Thuật toán chọn máy ảo để di trú được đề xuất ................................................ 38
Chương 5. MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ THUẬT TOÁN CHỌN MÁY ẢO ĐƯỢC ĐỀ
XUẤT ........................................................................................................................... 40

5.1 Giới thiệu ........................................................................................................... 40
5.2 Mô phỏng .......................................................................................................... 41
5.2.1 Tham số hệ thống ........................................................................................ 41
5.2.2 Các kịch bản mô phỏng và kết quả ............................................................. 43
5.2.3 Phân tích và đánh giá kết quả mô phỏng .................................................... 54
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.......................................................................................... 55

Kết luận .................................................................................................................... 55
Kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo .................................................................... 56

Footer Page 9 of 137.


Header Page 10 of 137.
viii

DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 Tổng quan về hệ thống ..................................................................................2
Hình 2.1 Kiến trúc phân tầng điện toán đám mây .....................................................10
Hình 2.2 Đám mây và mạng federated ......................................................................12
Hình 2.3 Các lớp trong kiến trúc ảo hóa ....................................................................16

Hình 2.4 Kịch bản cân bằng tải và consolidation máy chủ........................................21
Hình 3.1 Di trú máy ảo. .............................................................................................26
Hình 3.2 Mô hình hệ thống ........................................................................................27
Hình 5.1 Biểu đồ so sánh số lượng máy ảo di trú của ba thuật toán ..........................52
Hình 5.2 Biểu đồ so sánh số lượng vi phạm SLA của ba thuật toán .........................53
Hình 5.3 Biểu đồ so sánh điện năng tiêu thụ của ba thuật toán .................................53

Footer Page 10 of 137.


Header Page 11 of 137.
ix

DANH MỤC HÌNH BẢNG
Bảng 2.1 Thời gian trung bình được thực hiện bởi di trú quick ................................ 22
Bảng 3.1 Điện năng tiêu thụ khi chọn server với các mức tải khác nhau .................. 29
Bảng 4.1 Một số kịch bản trên host quá tải ................................................................ 37
Bảng 5.1 Giá trị tham số thiết lập đám mây ............................................................... 42
Bảng 5.2 Giá trị tham số thiết lập cấu hình các host .................................................. 42
Bảng 5.3 Giá trị tham số thiết lập cấu hình các máy ảo ............................................. 43
Bảng 5.4 Kết quả mô phỏng kịch bản 1-Cải tiến. ...................................................... 43
Bảng 5.5 Kết quả mô phỏng kịch bản 1- Minimum Migration Time. ....................... 43
Bảng 5.6 Kết quả mô phỏng kịch bản 1- Random. .................................................... 44
Bảng 5.7 Kết quả mô phỏng kịch bản 1. .................................................................... 44
Bảng 5.8 Kết quả mô phỏng kịch bản 2-Cải tiến. ...................................................... 44
Bảng 5.9 Kết quả mô phỏng kịch bản 2- Minimum Migration Time. ....................... 44
Bảng 5.10 Kết quả mô phỏng kịch bản 2- Random. .................................................. 45
Bảng 5.11 Kết quả mô phỏng kịch bản 2. .................................................................. 45
Bảng 5.12 Kết quả mô phỏng kịch bản 3-Cải tiến. .................................................... 45
Bảng 5.13 Kết quả mô phỏng kịch bản 3- Minimum Migration Time. ..................... 45

Bảng 5.14 Kết quả mô phỏng kịch bản 3- Random. .................................................. 46
Bảng 5.15 Kết quả mô phỏng kịch bản 3. .................................................................. 46
Bảng 5.16 Kết quả mô phỏng kịch bản 4-Cải tiến. .................................................... 46
Bảng 5.17 Kết quả mô phỏng kịch bản 4- Minimum Migration Time. ..................... 46
Bảng 5.18 Kết quả mô phỏng kịch bản 4- Random. .................................................. 47
Bảng 5.19 Kết quả mô phỏng kịch bản 4. .................................................................. 47
Bảng 5.20 Kết quả mô phỏng kịch bản 5-Cải tiến. .................................................... 47
Bảng 5.21 Kết quả mô phỏng kịch bản 5- Minimum Migration Time. ..................... 47
Bảng 5.22 Kết quả mô phỏng kịch bản 5- Random. .................................................. 48
Bảng 5.23 Kết quả mô phỏng kịch bản 5. .................................................................. 48
Bảng 5.24 Kết quả mô phỏng kịch bản 6-Cải tiến. .................................................... 48

Footer Page 11 of 137.


Header Page 12 of 137.
x

Bảng 5.25 Kết quả mô phỏng kịch bản 6- Minimum Migration Time. ..................... 48
Bảng 5.26 Kết quả mô phỏng kịch bản 6- Random. .................................................. 49
Bảng 5.27 Kết quả mô phỏng kịch bản 6. .................................................................. 49
Bảng 5.28 Kết quả mô phỏng kịch bản 7-Cải tiến. .................................................... 49
Bảng 5.29 Kết quả mô phỏng kịch bản 7- Minimum Migration Time. ..................... 49
Bảng 5.30 Kết quả mô phỏng kịch bản 7- Random. .................................................. 50
Bảng 5.31 Kết quả mô phỏng kịch bản 7. .................................................................. 50
Bảng 5.32 Kết quả mô phỏng kịch bản 8-Cải tiến. .................................................... 50
Bảng 5.33 Kết quả mô phỏng kịch bản 8- Minimum Migration Time. ..................... 50
Bảng 5.34 Kết quả mô phỏng kịch bản 8- Random. .................................................. 51
Bảng 5.35 Kết quả mô phỏng kịch bản 8. .................................................................. 51
Bảng 5.36 Số lượng máy ảo di trú. ............................................................................ 51

Bảng 5.37 Số lượng vi phạm SLA. ............................................................................ 51
Bảng 5.38 Điện năng tiêu thụ. .................................................................................... 52

Footer Page 12 of 137.


Header Page 13 of 137.
xi

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

VM

Virtual Machine

Máy ảo

VMM

Virtual Machine Monitor

Phần mềm giám sát máy ảo

KVM

Kernel-based Virtual Machine

SLA

Service-Level Agreement

Thỏa thuận cấp độ dịch vụ

QoS

Quality of Service

Chất lượng dịch vụ

NAS

Network Attached Storage

SAN

Storage Area Network

CO2

Carbon Dioxide

CIS

Cloud Information Service

Dịch vụ thông tin đám mây

IaaS

Infrastructure as a Service

Cơ sở hạ tầng như dịch vụ

PaaS

Platform as a Service

Nền tảng như dịch vụ

SaaS

Software as a Service

MIPS

Millions Instructions Per Second

Phần mềm như dịch vụ
Tính tiền theo thời gian sử
dụng
Triệu chỉ thị trên giây

MI

Millions Instructions

Triệu chỉ thị

PE

Processing Element

Phần tử xử lý

MBFD

Modified Best Fit Decreasing

LLC

Limited Lookahead Control

CDNs

DCD

Content Delivery Networks
Mạng phân phối nội dung
Dynamic Voltage and Frequency
Scaling
Data Carrier Detect

HPC

High Performance Computing

Tính toán hiệu suất cao

OTF

Overload Time Fraction
Performance Degradation due to
Migration

Tỷ lệ thời gian quá tải

pay-as-you-go

DVFS

PDM

Footer Page 13 of 137.

Hiệu suất suy giảm do di trú


Header Page 14 of 137.
xii

DPM

Distributed Power Management

LRU

Least Recently Used

IT Green

Information Technologies Green

Công nghệ thông tin thân
thiện với môi trường
Lõi xử lý của CPU

Core
Amazon EC2

Quản lý năng lượng phân
phối
Sử dụng gần đây nhất

Amazon Elastic Compute Cloud

Nền tảng điện toán đám mây
của Amazon
Nền tảng điện toán đám mây
của Mircrosoft

Microsoft Azure
est

estimated start time

Thời gian bắt đầu dự kiến

eft(p)

Estimated finish time of a task p

Thời gian hoàn thành tác vụ p

cap(i)

Công suất xử lý của các phần
tử xử lý

cores(p)

Số lượng phần tử xử lý được
yêu cầu bởi tác vụ p

Footer Page 14 of 137.


Header Page 15 of 137.
-1-

Chương 1

GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài:
Điện toán đám mây là một mô hình điện toán mới ra đời và đang dần trở
thành mô hình tương lai trong việc cung cấp dịch vụ tính toán cho người dùng. Với

mô hình điện toán này, mọi tiện ích công nghệ đều được cung cấp dưới dạng các
dịch vụ, điều này cho phép người sử dụng truy cập sử dụng các dịch vụ công nghệ
mà không cần quan tâm đến cơ sở hạ tầng mức thấp. Bằng cách kết hợp công nghệ
ảo hóa và di trú máy ảo giúp cho các mức độ tiện ích có thể được nâng cao và giảm
chi phí đáng kể trong khi tốc độ phát triển của các ứng dụng được gia tăng.
Sự gia tăng của điện toán đám mây đã dẫn đến việc thành lập các trung tâm
dữ liệu quy mô lớn trên toàn thế giới có hàng ngàn máy chủ tính toán. Tuy nhiên,
trung tâm dữ liệu đám mây tiêu thụ một lượng lớn năng lượng điện dẫn đến chi phí
vận hành cao và thải ra lượng lớn khí carbon dioxide (CO2) đối với môi trường. Hơn
nữa, lượng khí thải carbon dioxide của ngành công nghiệp công nghệ thông tin hiện
đang ước tính là 2% lượng khí thải toàn cầu, tương đương với lượng khí thải của
ngành công nghiệp hàng không [19] và đáng kể góp phần vào hiệu ứng nhà kính.
Như dự kiến bởi Koomey [24], tiêu thụ năng lượng tại các trung tâm dữ liệu sẽ tiếp
tục phát triển nhanh chóng trừ khi các giải pháp quản lý tài nguyên năng lượng hiệu
quả tiên tiến được phát triển và áp dụng.

Footer Page 15 of 137.


Header Page 16 of 137.
-2-

User

User

VM provisioning

SLA negotiation

User
Application requests

Global resource managers

Consumer, scientific and business applications
Virtual
Machines
and users’
applications

Virtualization layer(VMMs, local resources managers)

Pool of
physical
computer
nodes
Power On

Power Off

Hình 1.1 Tổng quan về hệ thống[3]
Một trong những cách để giải quyết vấn đề hiệu quả năng lượng là tận dụng
khả năng của công nghệ ảo hóa [46]. Công nghệ ảo hóa cho phép các nhà cung cấp
đám mây tạo ra nhiều máy ảo (VM) trên một máy chủ vật lý duy nhất, do đó cải
thiện việc sử dụng các nguồn tài nguyên. Giảm tiêu thụ năng lượng có thể đạt được
bằng cách chuyển các máy chủ nhàn rỗi sang chế độ công suất thấp, do đó loại trừ
tiêu thụ điện năng nhàn rỗi (Hình 1.1). Hơn nữa, bằng cách sử dụng di trú live [9]
các máy ảo có thể được tự động tập hợp với số lượng tối thiểu của các máy chủ vật
lý theo yêu cầu nguồn tài nguyên hiện tại của họ. Tuy nhiên, quản lý hiệu quả nguồn

Footer Page 16 of 137.


Header Page 17 of 137.
-3-

tài nguyên trong đám mây là không dễ dàng vì các ứng dụng dịch vụ hiện tại thường
có khối lượng công việc rất khác nhau gây ra mô hình sử dụng tài nguyên động. Do
đó, tập hợp các máy ảo có thể dẫn đến suy giảm hiệu suất khi một ứng dụng gặp phải
một nhu cầu ngày càng tăng dẫn đến một sự gia tăng bất ngờ của việc sử dụng tài
nguyên. Nếu các yêu cầu tài nguyên của ứng dụng không được thực hiện, các ứng
dụng có thể phải đối mặt với thời gian đáp ứng tăng lên. Đảm bảo chất lượng của
dịch vụ (QoS) xác định thông qua SLAs được thiết lập giữa các nhà cung cấp đám
mây và khách hàng của họ là điều cần thiết cho môi trường điện toán đám mây. Do
đó, các nhà cung cấp đám mây phải đối phó với các vấn đề cân bằng hiệu suất, giảm
thiểu năng lượng tiêu thụ, trong khi vẫn đáp ứng các SLA.
Từ nhu cầu thực tiễn đó, việc nghiên cứu các kỹ thuật chọn máy ảo để di trú
trong điện toán đám mây giúp giải quyết được các vấn đề về nâng cao chất lượng
dịch vụ(QoS), tiết kiệm điện năng tiêu thụ tại các trung tâm dữ liệu.
1.2 Tình hình nghiên cứu gần đây
Một trong những công trình đầu tiên là quản lý điện năng được áp dụng trong
trung tâm dữ liệu ảo hóa, được thực hiện bởi Nathuji và Schwan [35]. Các tác giả đã
đề xuất một kiến trúc cho hệ thống quản lý tài nguyên của trung tâm dữ liệu, nó được
chia thành hai chính sách cục bộ và toàn cục. Ở cấp cục bộ hệ thống đưa ra các chiến
lược quản lý điện năng của hệ điều hành khách. Người quản lý toàn cục nhận thông
tin về phân bổ nguồn tài nguyên hiện tại từ các nhà quản lý cục bộ và áp dụng chính
sách của mình để quyết định vị trí máy ảo cần phải được điều chỉnh. Tuy nhiên, các
tác giả đã không đề xuất một chính sách cụ thể để quản lý tài nguyên tự động ở cấp
độ toàn cục.

Trong [14], Kusic và cộng sự đã xác định các vấn đề quản lý điện năng trong
môi trường không đồng nhất ảo hóa như là tối ưu hóa trình tự và giải quyết nó bằng
cách sử dụng Limited Lookahead Control (LLC). Mục tiêu là để tối đa hóa lợi nhuận
cho nhà cung cấp tài nguyên bằng cách giảm thiểu cả hai vấn đề tiêu thụ điện năng
và vi phạm SLA. Bộ lọc Kalman được áp dụng để ước tính số lượng yêu cầu trong
tương lai để dự đoán trạng thái tương lai của hệ thống và thực hiện tái phân bổ cần
thiết. Tuy nhiên, trái ngược với phương pháp phỏng đoán dựa trên mô hình đề xuất

Footer Page 17 of 137.


Header Page 18 of 137.
-4-

yêu cầu học tập dựa trên mô phỏng cho các điều chỉnh ứng dụng cụ thể, mà không
thể được thực hiện bởi cơ sở hạ tầng như dịch vụ (IaaS) được cung cấp như Amazon
EC2. Hơn nữa, do các mô hình phức tạp nên thời gian thực hiện của bộ điều khiển
tối ưu hóa chỉ đạt đến 30 phút ngay cả đối với 15 máy chủ, nó không phù hợp với
quy mô hệ thống lớn trong thực tế. Ngược lại, cách tiếp cận dựa trên phỏng đoán, mà
không yêu cầu mô phỏng dựa trên học tập trước khi triển khai ứng dụng và cho phép
đạt được hiệu suất cao ngay cả đối với một quy mô lớn.
Trong [40], Srikantaiah và cộng sự đã nghiên cứu các vấn đề về yêu cầu lập
lịch cho nhiều tầng ứng dụng web trong hệ thống không đồng nhất ảo hóa để giảm
thiểu tiêu thụ năng lượng, trong khi đáp ứng yêu cầu thực hiện. Các tác giả đã nghiên
cứu tác động của suy giảm hiệu suất sử dụng cao do các nguồn tài nguyên khác nhau
khi khối lượng công việc được hợp nhất. Để xử lý tối ưu hóa trên nhiều nguồn tài
nguyên, các tác giả đã đề xuất phân tích các vấn đề đóng gói bin đa chiều như một
thuật toán cho việc tập hợp khối lượng công việc. Tuy nhiên, phương pháp đề xuất là
loại khối lượng công việc và phụ thuộc vào ứng dụng. Cardosa et al. [31] đã đề xuất
một cách tiếp cận đối với vấn đề phân bổ năng lượng hiệu quả của máy ảo trong các

môi trường không đồng nhất ảo hóa. Họ đã sử dụng các thông số min, max và tham
số chia sẽ của Xen’s VMM, đại diện cho mức tối thiểu, tối đa và tỷ lệ của CPU phân
bổ cho máy ảo chia sẻ cùng một tài nguyên. Tuy nhiên, cách tiếp cận chỉ phù hợp với
môi trường doanh nghiệp vì nó không hỗ trợ chặt chẽ SLAs và đòi hỏi phải có sự
hiểu biết về các ưu tiên ứng dụng để xác định các tham số chia sẽ. Hạn chế khác là
việc phân bổ các máy ảo là không phù hợp tại thời gian chạy (phân bổ là tĩnh).
Trong [7], Verma và công sự đã trình bày các vấn đề về vị trí động của máy
ảo power-aware của các ứng dụng trong các hệ thống không đồng nhất ảo hóa là tối
ưu hóa liên tục: tại mỗi khung thời gian, vị trí của máy ảo được tối ưu hóa để giảm
thiểu tiêu thụ điện năng và tối đa hóa hiệu suất. Giống như trong [40], các tác giả đã
áp dụng để phân tích cho các vấn đề đóng gói bin với các biến kích thước của bin và
chi phí. Tương tự như [35], di trú live máy ảo được sử dụng để đạt được một vị trí
mới tại mỗi khung thời gian. Các thuật toán đề xuất nhưng không hỗ trợ SLAs: hiệu
suất của các ứng dụng có thể bị suy giảm do sự thay đổi khối lượng công việc. Trong

Footer Page 18 of 137.


Header Page 19 of 137.
-5-

nghiên cứu gần đây [6], Verma và cộng sự đã đề xuất phân chia chiến lược tập hợp
máy ảo ở dạng tĩnh (hàng tháng, hàng năm), bán tĩnh (hàng ngày, hàng tuần) và tập
hợp động (hàng phút, hàng giờ). Các tác giả đã tập trung vào các kỹ thuật tập hợp
tĩnh và bán tĩnh, các loại tập hợp đó dễ dàng được thực hiện trong môi trường doanh
nghiệp. Gandhi và cộng sự. [5] đã điều tra các vấn đề về phân bổ ngân sách năng
lượng có sẵn của các máy chủ trong một khu mà máy chủ ảo hóa không đồng nhất,
trong khi giảm thiểu thời gian đáp ứng trung bình. Để điều tra tác động của các yếu
tố khác nhau về thời gian đáp ứng trung bình, một mô hình lý thuyết hàng đợi đã
được giới thiệu, cho phép dự đoán về thời gian đáp ứng trung bình như một chức

năng của các mối quan hệ power-to-frequency, tỷ lệ xuất hiện, ngân sách điện năng
cao,... Mô hình này được sử dụng để xác định việc phân bổ điện năng tối ưu cho tất
cả các cấu hình không đồng nhất.
Trong [20], [21], Jung và cộng sự đã điều tra các vấn đề về tập hợp động máy
ảo đang chạy nhiều tầng ứng dụng web sử dụng di trú live, trong khi vẫn đáp ứng
yêu cầu SLA. Các yêu cầu SLA được mô hình hóa như ước tính trước thời gian đáp
ứng cho từng loại giao dịch cụ thể cho các ứng dụng web. Một vị trí máy ảo mới
được sinh ra sử dụng đóng gói bin và kỹ thuật tìm kiếm độ chênh lệch. Tuy nhiên,
phương pháp này chỉ có thể được áp dụng cho một thiết lập ứng dụng web duy nhất.
Do đó, không thể được sử dụng cho môi trường IaaS nhiều người thuê. Zhu và cộng
sự [48] đã nghiên cứu một vấn đề tương tự như phân bổ nguồn tài nguyên tự động và
lập kế hoạch công suất. Họ đã đề xuất ba bộ điều khiển riêng mỗi bộ hoạt động ở
quy mô thời gian khác nhau: quy mô thời gian dài nhất (từ giờ đến ngày); quy mô
thời gian ngắn hơn (phút) và quy mô thời gian ngắn nhất (giây). Ba bộ điều khiển đặt
khối lượng công việc tương thích lên các nhóm máy chủ, đáp ứng với điều kiện thay
đổi của tái phân bổ máy ảo và phân bổ nguồn tài nguyên cho các máy ảo trong máy
chủ để đáp ứng các SLA.
Trong [42], Kumar và cộng sự đã đề xuất một cách tiếp cận tập hợp máy ảo
động dựa trên ước tính của sự ổn định xác suất mà tái phân bổ máy ảo được đề xuất
sẽ vẫn có hiệu lực trong một thời gian tương lai. Dự báo nhu cầu nguồn tài nguyên
tương lai của các ứng dụng được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng mật độ xác

Footer Page 19 of 137.


Header Page 20 of 137.
-6-

suất thời gian khác nhau. Vấn đề là các tác giả cho rằng các thông số của phân phối,
chẳng hạn như trung bình và độ lệch tiêu chuẩn. Các tác giả cho rằng việc sử dụng

nguồn tài nguyên sau phân phối là bình thường, trong khi nhiều nghiên cứu [34],
[16], [23] đã chỉ ra rằng sử dụng tài nguyên của ứng dụng phức tạp hơn và không thể
sử dụng được mô hình phân bố xác suất đơn giản. Berral và cộng sự [25] đã nghiên
cứu các vấn đề tập hợp động máy ảo chạy các ứng dụng với thời gian được thiết lập
trong các SLA. Sử dụng kỹ thuật máy học họ đã tối ưu hóa sự kết hợp của tiêu thụ
năng lượng và thực hiện SLA. Phương pháp đề xuất được thiết kế cho môi trường cụ
thể, chẳng hạn như High Performance Computing (HPC), đó là nơi mà các ứng dụng
có những hạn chế về thời hạn. Vì vậy, một cách tiếp cận như vậy là không phù hợp
cho các môi trường với khối lượng công việc khác nhau.
1.3 Mục tiêu của luận văn
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu các kỹ thuật chọn máy ảo để di trú trong
môi trường điện toán đám mây. Các vấn đề cần nghiên cứu trong di trú máy ảo gồm:
 Khi nào di trú máy ảo. (1) di trú máy ảo từ máy chủ bị quá tải để tránh suy
giảm hiệu suất dịch vụ; (2) di trú máy ảo từ máy chủ dưới tải để cải thiện việc
sử dụng các nguồn tài nguyên và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Một quyết
định quan trọng là phải xác định thời gian tốt nhất để di trú máy ảo để giảm
thiểu tiêu thụ năng lượng, trong khi vẫn đáp ứng các ràng buộc về QoS.
 Chọn máy ảo nào để di trú. Một khi quyết định di trú máy ảo từ một máy chủ
được thực hiện, nó là cần thiết để chọn một hoặc nhiều máy ảo từ danh sách
máy ảo được phân bổ cho các máy chủ. Vấn đề là xác định máy ảo nào để di
trú mà có lợi cho hệ thống nhất.
 Nơi để các máy ảo di trú đến. Xác định điểm đến tốt nhất cho các máy ảo
hoặc các máy ảo chọn để di trú đến các máy chủ khác là một khía cạnh thiết
yếu ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ và mức tiêu thụ năng lượng của hệ
thống.
 Khi nào và máy chủ nào được bật/ tắt. Để tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng của
hệ thống và tránh vi phạm các yêu cầu QoS, nó là cần thiết để xác định hiệu
quả khi nào thì các máy chủ nên bị ngừng hoạt động để tiết kiệm năng lượng

Footer Page 20 of 137.

Header Page 21 of 137.
-7-

khi nào thì kích hoạt để xử lý do gia tăng nhu cầu đối với các nguồn tài
nguyên.
Nghiên cứu cài đặt và đánh giá thuật toán chọn máy ảo để di trú dùng bộ thư
viện CloudSim.
Đề xuất thuật toán mới và thực nghiệm qua mô phỏng.
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu công nghệ điện toán đám mây,
Nghiên cứu nguyên lý và mô hình điện toán đám mây,
Nghiên cứu các thuật toán xác định host quá tải, host dưới tải, host cho máy
ảo di trú tới, chọn máy ảo để di trú trong điện toán đám mây.
Nghiên cứu môi trường mô phỏng điện toán đám mây CloudSim, bao gồm các
thành phần cấu thành như: Trung tâm dữ liệu (Datacenter), máy chủ (host), máy ảo
(Virtual machines), ứng dụng (application), người dùng, nguồn tài nguyên tính toán,
thuật toán lập lịch, thuật toán xác định host quá tải, thuật toán xác định host dưới tải,
thuật toán xác định vị trí mới cho máy ảo khi di trú, thuật toán chọn máy ảo để di trú
và các chính sách sắp xếp và cân bằng tải của hệ thống,...
1.5 Phương pháp nghiên cứu
Tiến hành phân tích lý thuyết của các thuật toán di trú máy ảo, kết hợp thực
nghiệm trong môi trường mô hình và mô phỏng điện toán đám mây CloudSim. Từ
những phân tích và thực nghiệm như trên đưa ra thuật toán đề xuất và đánh giá nó.

Footer Page 21 of 137.


Header Page 22 of 137.

-8-

Chương 2

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN
TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DI TRÚ MÁY ẢO
2.1 Tổng quan về điện toán đám mây
2.1.1 Định nghĩa điện toán đám mây
Điện toán đám mây có thể được định nghĩa là "một loại hệ thống song song và
phân phối bao gồm một tập hợp các máy tính được kết nối và ảo hóa được tự động
cấp quyền và trình bày như là một hoặc nhiều tài nguyên máy tính thống nhất dựa
trên các thỏa thuận cấp độ dịch vụ được thiết lập thông qua thương lượng giữa nhà
cung cấp dịch vụ và người tiêu dùng "[36]. Một số ví dụ về cơ sở hạ tầng điện toán
đám mây là Microsoft Azure [13], Amazon EC2, Google App Engine và Aneka [10].
Một ý nghĩa của nền tảng điện toán đám mây là khả năng tự động điều chỉnh
(quy mô tăng hoặc giảm) số lượng tài nguyên được cung cấp cho một ứng dụng để
tham gia vào sự thay đổi theo nhu cầu của người dùng. Khả năng này của các đám
mây là đặc biệt hữu ích cho sự linh hoạt (tự động mở rộng quy mô) các ứng dụng,
chẳng hạn như máy chủ web, phân phối nội dung và các mạng xã hội rất nhạy cảm
với hành vi như vậy.
Các ứng dụng này thường biểu hiện trong thời gian ngắn và có yêu cầu QoS
khác nhau tùy thuộc vào thời gian tới hạn và các mẫu tương tác của người sử dụng
(online/ offline). Do đó, sự phát triển của các kỹ thuật cung cấp tài nguyên động để
đảm bảo rằng các ứng dụng đạt được QoS trong điều kiện thời gian ngắn là cần thiết.
Mặc dù đám mây ngày càng được xem như là nền tảng có thể hỗ trợ cho các
ứng dụng đàn hồi nhưng nó phải đối mặt với những hạn chế nhất định liên quan đến
các vấn đề cốt lõi như quyền sở hữu, quy mô và cục bộ. Ví dụ, một đám mây chỉ có
thể cung cấp một số hạn chế về khả năng lưu trữ (các máy ảo và máy chủ tính toán)
với các dịch vụ ứng dụng tại một trường hợp thời gian nhất định, do đó nhân rộng
khả năng ứng dụng vượt ra ngoài một mức độ nhất định thì nó trở nên phức tạp. Vì

Footer Page 22 of 137.


Header Page 23 of 137.
-9-

vậy, trong những trường hợp mà số lượng yêu cầu vượt quá khả năng của điện toán
đám mây, ứng dụng lưu trữ trong một đám mây có thể thỏa thuận về tổng thể QoS
cung cấp cho người sử dụng. Một giải pháp cho vấn đề này là liên mạng nhiều đám
mây như là một phần của federation và phát triển thế hệ tiếp theo của kỹ thuật cung
cấp động có thể được hưởng lợi từ kiến trúc này. Như federation của các đám mây
phân phối theo địa lý có thể được hình thành dựa trên các thỏa thuận trước đó giữa
họ, để đối phó hiệu quả với sự thay đổi nhu cầu dịch vụ. Cách tiếp cận này cho phép
cung cấp các ứng dụng trên nhiều đám mây là thành viên của federation. Điều này hỗ
trợ hơn nữa trong việc thực hiện hiệu quả sử dụng SLA thông qua di trú trong suốt
trong trường hợp dịch vụ ứng dụng đám mây liên bang.
Một mô hình điện toán đám mây lai là một sự kết hợp của các đám mây riêng
với đám mây công cộng. Đám mây riêng và công cộng chủ yếu khác nhau về các
loại quyền sở hữu và quyền truy cập mà họ hỗ trợ. Truy cập vào các nguồn tài
nguyên điện toán đám mây riêng bị hạn chế cho những người sử dụng thuộc tổ chức
sở hữu các đám mây. Mặt khác, các nguồn tài nguyên điện toán đám mây công cộng
là có sẵn trên Internet cho bất kỳ người sử dụng quan tâm dưới mô hình pay-as-yougo. Do đó, các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các chính phủ đã bắt đầu khám phá dịch
vụ cung cấp theo nhu cầu của đám mây công cộng cùng với cơ sở hạ tầng máy tính
hiện tại của họ (đám mây riêng) để xử lý các sự thay đổi về thời gian trong nhu cầu
dịch vụ của họ. Mô hình này đặc biệt có lợi cho doanh nghiệp nhỏ và các ngân hàng
cần sức mạnh tính toán lớn duy nhất tại một thời điểm cụ thể trong ngày (như xử lý
back-office, phân tích giao dịch). Tuy nhiên, viết phần mềm và phát triển các kỹ
thuật cung cấp ứng dụng cho một số mô hình điện toán đám mây như: công cộng,
riêng tư, lai hoặc federated là một công việc phức tạp. Có một số thách thức quan

trọng liên quan đến cung cấp các ứng dụng trên đám mây: phát hiện dịch vụ, theo
dõi, triển khai các máy ảo và các ứng dụng, cân bằng tải giữa những người dùng.
2.1.2 Thiết kế lớp
Hình 2.1 cho thấy thiết kế lớp của kiến trúc điện toán đám mây. Tài nguyên
đám mây vật lý cùng với khả năng core middleware hình thành cơ sở cho việc cung
cấp IaaS và PaaS. User-level middleware nhằm cung cấp khả năng SaaS. Lớp trên

Footer Page 23 of 137.


Header Page 24 of 137.
- 10 -

cùng tập trung vào các dịch vụ ứng dụng (SaaS) bằng cách sử dụng dịch vụ được
cung cấp bởi các dịch vụ hạ tầng. Dịch vụ PaaS/SaaS thường được phát triển và cung
cấp bởi các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ 3, những người khác nhau từ các nhà cung
cấp IaaS[36].
User level

Apps Hosting Platforms

Core
Middleware
(PaaS)

QoS Negotiation, Admission Control, Pricing, SLA Management,
Monitoring, Execution Management, Metering, Accounting, Billing
Virtual Machine(VM), VM Management and Deployment

Autonomic / Cloud Economy

Cloud programming: environments and tools
Web 2.0 Interfaces, Mashups, Concurrent and Distributed
Programming, Workflows, Libraries, Scripting

Adaptive Management

User - level
Middleware
(SaaS

Cloud applications
Social computing, Enterprise, ISV, Scientific, CDNs,...

Cloud resources

System level
(IaaS)

Hình 2.1 Kiến trúc phân tầng điện toán đám mây[43]
Cloud Application: Lớp này bao gồm các ứng dụng liên quan trực tiếp có sẵn
cho người dùng cuối. Chúng ta xác định người sử dụng cuối là thực thể hoạt động
mà sử dụng các ứng dụng SaaS thông qua Internet. Các ứng dụng này có thể được
cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây (nhà cung cấp SaaS) và truy cập bởi người
dùng cuối cùng hoặc thông qua một mô hình thuê bao hoặc dựa trên mô hình payper-use. Ngoài ra, trong này lớp, người sử dụng triển khai các ứng dụng riêng của
họ. Trong trường hợp trước đây, có những ứng dụng như Salesforce.com mà cung
cấp mô hình kinh doanh trên đám mây (cụ thể là phần mềm quản lý quan hệ khách
hàng) và các mạng xã hội. Gần đây, có e-Science và ứng dụng e-Research và những
mạng Content-Delivery.

Footer Page 24 of 137.


Header Page 25 of 137.
- 11 -

User-level Middleware: Lớp này bao gồm các khung phần mềm như giao
diện Web 2.0 (Ajax, IBM Workplace). Cung cấp những môi trường lập trình và các
công cụ dễ dàng tạo ra, triển khai và thực hiện các ứng dụng trong đám mây. Cuối
cùng, trong lớp này nhiều khung hỗ trợ phát triển các ứng dụng đa lớp, chẳng hạn
như Spring và Hibernate, có thể được triển khai để hỗ trợ các ứng dụng chạy trong
cấp trên.
Core Middleware: Lớp này thực hiện các dịch vụ cấp độ nền tảng cung cấp
các môi trường thời gian chạy cho lưu trữ và quản lý dịch vụ ứng dụng User-Level.
Dịch vụ core ở lớp này bao gồm Dynamic SLA Management, Accounting, Bill, giám
sát và quản lý Execution và Pricing. Ví dụ nổi tiếng về các dịch vụ hoạt động ở lớp
này là Amazon EC2, Google App Engine và Aneka. Các chức năng tiếp xúc bởi lớp
này được truy cập bởi cả hai dịch vụ SaaS (dịch vụ đại diện tại tầng trên cùng có
trong hình 2.1) và IaaS (dịch vụ thể hiện ở lớp dưới cùng nhất trong Hình 2.1). Chức
năng quan trọng mà cần phải được thực hiện ở lớp này bao gồm thông điệp, tìm ra
dịch vụ và cân bằng tải. Các tính năng này thường được thực hiện bởi các nhà cung
cấp đám mây và cung cấp cho các nhà phát triển ứng dụng trả thêm phí. Ví dụ,
Amazon cung cấp cân bằng tải và giám sát dịch vụ (Cloudwatch) cho các nhà phát
triển Amazon EC2/consumers. Tương tự như vậy, các nhà phát triển xây dựng các
ứng dụng trên đám mây Microsoft Azure có thể sử dụng .NET Service Bus để thực
hiện cơ chế chuyển thông điệp.
System Level: Sức mạnh tính toán trong môi trường điện toán đám mây được
cung cấp bởi một tập hợp các trung tâm dữ liệu mà thường cài đặt với hàng trăm đến
hàng ngàn máy chủ [1]. Tại lớp này tồn tại nguồn tài nguyên vật lý lớn (lưu trữ các
máy chủ và máy chủ ứng dụng) về sức mạnh của trung tâm dữ liệu. Các máy chủ

quản lý trong suốt bởi ảo hóa cấp cao nhất [26] dịch vụ và các bộ công cụ cho phép
chia sẻ các khả năng của họ trong trường hợp ảo hóa của máy chủ. Những máy ảo cô
lập với nhau, do đó làm cho hành vi chịu lỗi và ngữ cảnh an ninh cô lập.
2.1.3 Federation đám mây
Các nhà cung cấp điện toán đám mây hiện nay có một số trung tâm dữ liệu tại
các địa điểm địa lý khác nhau trên Internet để tối ưu phục vụ nhu cầu khách hàng

Footer Page 25 of 137.