Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây

DỊCH VỤ VIẾT THUÊ ĐỀ TÀI TRỌN GÓI ZALO TELEGRAM : 0934.536.149
TẢI FLIE TÀI LIỆU – TRANGLUANVAN.COM
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 2023

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 2023 Trưởng khoa Công nghệ Thông tin
Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông
cơ sở TP. HCM
Ngày 03 tháng 09 năm 2023
Ngày bảo vệ luận văn, Tp. HCM, Ngày 24 tháng 08 năm 2023
Viện Đào Tạo Sau Đại Học
.............................................

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 03/2023 công tác tại trường Cao đẳng Kinh Tế - Kỹ Thuật Sài
Gòn.
Từ 03/2023 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 : monitorconghieu@yahoo.com

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 2023
Tác giả luận văn
Dương Công Hiếu

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

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.

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.

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
1.1Lý do chọn đề tài: ................................................................................................ 1
1.2Tình hình nghiên cứu gần đây ............................................................................. 3
1.3 Mục tiêu của luận văn ......................................................................................... 6
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 7
1.5Phương 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

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

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

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

x
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

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 Phần mềm như dịch vụ
pay-as-you-go
Tính tiền theo thời gian sử
dụng
MIPS Millions Instructions Per Second 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 Content Delivery Networks Mạng phân phối nội dung
DVFS
Dynamic Voltage and Frequency
Scaling
DCD Data Carrier Detect
HPC High Performance Computing Tính toán hiệu suất cao
OTF Overload Time Fraction Tỷ lệ thời gian quá tải
PDM
Performance Degradation due to
Hiệu suất suy giảm do di trú
Migration

xii
DPM Distributed Power Management
LRU Least Recently Used
IT Green Information Technologies Green
Core
Amazon EC2 Amazon Elastic Compute Cloud
Microsoft Azure
est estimated start time
eft(p) Estimated finish time of a task p
cap(i)
cores(p)
Quản lý năng lượng phân
phối
Sử dụng gần đây nhất
Công nghệ thông tin thân
thiện với môi trường
Lõi xử lý của CPU
Nền tảng điện toán đám mây
của Amazon
Nền tảng điện toán đám mây
của Mircrosoft
Thời gian bắt đầu dự kiến
Thời gian hoàn thành tác vụ p
Công suất xử lý của các phần
tử xử lý
Số lượng phần tử xử lý được
yêu cầu bởi tác vụ p

- 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.

- 2 -
Virtual
Machines
and users’
applications
Pool of
physical
computer
nodes
User User User
VM provisioning SLA negotiation Application requests
Global resource managers
Consumer, scientific and business applications
Virtualization layer(VMMs, local resources managers)
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

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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.

- 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

- 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-you-go.
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

-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
User - level
Middleware
(SaaS
Core
Middleware
(PaaS)
System level
(IaaS)
Cloud applications
Social computing, Enterprise, ISV, Scientific, CDNs,...
Cloud programming: environments and tools Web 2.0
Interfaces, Mashups, Concurrent and Distributed
Programming, Workflows, Libraries, Scripting
Apps Hosting Platforms
QoS Negotiation, Admission Control, Pricing, SLA Management,
Monitoring, Execution Management, Metering, Accounting, Billing
Virtual Machine(VM), VM Management and Deployment
Cloud resources
Adaptive
Management
Autonomic
/
Cloud
Economy
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 pay-per-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.

-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

-12-
trên toàn thế giới. Tuy nhiên, các hệ thống hiện tại không hỗ trợ cơ chế và chính sách
phối hợp động load-shredding(băm nhỏ tải) trong những trung tâm dữ liệu khác nhau
để xác định vị trí tối ưu cho lưu trữ dịch vụ ứng dụng để đạt được mức độ QoS hợp
lý. Hơn nữa, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây là không thể dự đoán địa
lý phân phối của người dùng cuối tiêu thụ dịch vụ của họ, do đó sự phối hợp tải phải
xảy ra tự động và phân phối dịch vụ phải thay đổi để đáp ứng với những thay đổi
trong hành vi tải. Hình 2.2 mô tả một kiến trúc điện toán đám mây như vậy bao gồm
người tiêu dùng dịch vụ (các nhà cung cấp SaaS) brokering và các nhà cung cấp kết
hợp dịch vụ để hỗ trợ hướng tiện ích(utility-driven) kết nối mạng của các đám mây
[37] cung cấp ứng dụng và di chuyển khối lượng công việc.
User Compute Cloud
User
Cloud Broker N Cloud Coordinator
Cloud Broker 1 Publish Offers
Negotiate/Bid
Request
Directory
Capacity
Bank
Cloud Coordinator Auctioneer
Enterprise Cloud Exchange
Resource
(CEx)
(Proxy)
Cluster(VM Pool)
VM Pool node
Manager VM VM
Pool node Pool node
VM VM VM
VM VM
Storage Cloud
Cloud Coordinator
Enterprise IT Consumer
Compute Cloud
Storage Cloud
Hình 2.2 Đám mây và mạng federated[38]
Quản trị Federated liên mạng phân phối các đám mây đem lại hiệu suất và lợi
ích tài chính như: (i) cải thiện khả năng của các nhà cung cấp SaaS trong việc đáp
ứng các mức QoS cho khách hàng và cung cấp dịch vụ được cải thiện bằng cách tối
ưu hóa vị trí và quy mô dịch vụ, (ii) tăng cường xử lý tải cao điểm(peak-load) và khả
năng mở rộng hệ thống động của mỗi đám mây thành viên bằng cách cho phép họ có
được tự động thêm các nguồn tài nguyên từ federation. Điều này giải phóng các nhà

-13-
cung cấp đám mây từ nhu cầu thiết lập một trung tâm dữ liệu mới trong tất cả các vị
trí và (iii) thích ứng với hư hỏng như thiên tai tự nhiên và bảo trì hệ thống thường
xuyên là linh hoạt hơn cho các nhà cung cấp bằng cách di chuyển trong suốt các dịch
vụ của họ cho đám mây ở vùng khác trong liên đoàn, do đó tránh vi phạm SLA và
phải bồi thường vi ước. Do đó, federation của các đám mây không chỉ đảm bảo tính
liên tục kinh doanh mà còn tăng mức độ tin cậy của các nhà cung cấp đám mây tham
gia.
Một trong những thành phần quan trọng của kiến trúc được trình bày trong
hình 2.2 là Cloud Coordinator(điều phối viên). Thành phần này là khởi tạo bởi mỗi
đám mây trong hệ thống có trách nhiệm là để thực hiện các hoạt động quan trọng sau
đây: (i) xuất các dịch vụ điện toán đám mây, cả cơ sở hạ tầng và cấp nền tảng, đến
federation, (ii) theo dõi tải trên các nguồn tài nguyên đám mây (máy ảo, dịch vụ điện
toán) và tiến hành đàm phán với các nhà cung cấp đám mây khác trong federation để
xử lý tải cao đột ngột trong nhu cầu nguồn tài nguyên điện toán đám mây tại cục bộ
và (iii) giám sát thực hiện các ứng dụng trên vòng đời của nó và giám sát thỏa thuận
SLAs được giao. Các nhà môi giới(brokers) đám mây đại diện cho các nhà cung cấp
SaaS xác định các nhà cung cấp dịch vụ đám mây phù hợp thông qua Cloud
Exchange. Hơn nữa, Cloud brokers cũng có thể thương lượng với Cloud tương ứng
điều phối viên(Coordinators) cho phân bổ nguồn lực đáp ứng nhu cầu lưu trữ của
QoS hoặc được lưu trữ các ứng dụng SaaS. Cloud Exchange (CEx) hoạt động như
một nhà sản xuất thị trường bằng cách gom lại dịch vụ điện toán đám mây (IaaS) và
các nhà cung cấp SaaS. CEx tập hợp các đòi hỏi cơ sở hạ tầng từ Cloud broker và
đánh giá chúng dựa vào các nguồn cung cấp có sẵn hiện tại được xuất bản bởi các
Cloud Coordinators.
Các ứng dụng có thể được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng liên đám mây nói trên
bao gồm mạng xã hội như Facebook và MySpace, và Content Delivery Networks
(CDNs). Các trang web mạng xã hội phục vụ nội dung động cho hàng triệu người sử
dụng, mà truy cập và tương tác mô hình rất khó dự đoán. Nhìn chung, các trang web
mạng xã hội được xây dựng sử dụng các ứng dụng web nhiều tầng như WebSphere
và những lớp ổn định như quan hệ cơ sở dữ liệu MySQL. Thông thường, mỗi thành

-14-
phần sẽ chạy trong một máy ảo khác nhau, có thể được lưu trữ trong trung tâm dữ
liệu thuộc sở hữu của các nhà cung cấp điện toán đám mây khác nhau. Ngoài ra, mỗi
plug-in phát triển có quyền tự do lựa chọn nhà cung cấp điện toán đám mây cung cấp
các dịch vụ phù hợp hơn để chạy plug-in. Kết quả, một mạng xã hội điển hình ứng
dụng web được hình thành bởi hàng trăm dịch vụ khác nhau, có thể được tổ chức bởi
hàng chục trung tâm dữ liệu hướng đám mây(Cloud-oriented)trên toàn thế giới. Bất
cứ khi nào có sự khác biệt ở vị trí thời gian và không gian của khối lượng công việc
(mô hình sử dụng), mỗi thành phần ứng dụng phải mở rộng động để cung cấp chất
lượng tốt cho người dùng trãi nghiệm.
Các nhà khoa học cũng có thể tận dụng lợi thế của cơ chế như vậy bằng cách
sử dụng các nguồn tài nguyên đám mây để làm đoàn bẩy cho các ứng dụng high-
throughput e-Science của họ, chẳng hạn như mô phỏng Monte-Carlo và Medical
Image Registration. Trong kịch bản này, những đám mây có thể được tăng cường để
các nguồn tài nguyên cở bản hiện có dựa trên cluster và grid đáp ứng thời hạn nghiên
cứu và các sự kiện quan trọng.
2.2 Tổng quan về công nghệ ảo hóa
2.2.1 Tổng quan về công nghệ ảo hóa
Ảo hóa đã cách mạng hóa công nghệ trung tâm dữ liệu thông qua một tập hợp
các kỹ thuật và các công cụ tạo điều kiện thuận lợi cho việc cung cấp và quản lý
động trung tâm dữ liệu của cơ sở hạ tầng (IaaS). Ảo hóa có thể được định nghĩa là sự
trừu tượng hóa các tài nguyên máy tính. Cho phép tách biệt riêng người sử dụng và
ứng dụng về những đặc tính phần cứng chuyên biệt của các hệ thống mà họ sử dụng
để thực hiện các công việc của máy tính.
Ảo hóa là một bước tiến mạnh mẽ cho việc tối ưu hóa việc triển khai xây
dựng một cách hiệu quả nguồn tài nguyên hệ thống bằng cách tách rời mối liên kết
vốn có giữa phần cứng, phần mềm, dữ liệu, đường truyền, lưu trữ thành từng phần
riêng biệt.
Ở mức đơn giản nhất, ảo hóa cho phép bạn sử dụng ít nhất một máy tính hoạt
động trong nhiều môi trường khác nhau trên một phần cứng duy nhất.

-15-
Công nghệ ảo hóa có thể cải thiện việc sử dụng tài nguyên máy chủ và làm
giảm điện năng tiêu thụ ở các trung tâm dữ liệu. Ảo hóa đưa ra một lớp trừu tượng
giữa hệ điều hành và phần cứng. Tài nguyên vật lý có thể được tách thành một số
phần logic được gọi là máy ảo. Mỗi máy ảo có thể chứa một hệ điều hành riêng tạo
cho người dùng một cái nhìn của một nguồn tài nguyên vật lý chuyên dụng và đảm
bảo hiệu suất.
Ảo hóa cho phép tạo ra một số máy ảo trên một máy chủ vật lý và do đó, làm
giảm số lượng phần cứng được sử dụng và cải thiện việc sử dụng các nguồn tài
nguyên. Khái niệm này bắt nguồn từ hệ điều hành máy tính lớn của IBM những năm
1960, nhưng đã được thương mại hóa cho các máy tính tương thích x86 chỉ trong
những năm 1990. Một số công ty thương mại và các dự án mã nguồn mở cung cấp
các gói phần mềm cho phép chuyển đổi sang máy tính ảo. Tập đoàn Intel và AMD
cũng đã xây dựng được cải tiến ảo hóa độc quyền cho tập lệnh của dòng vi xử lý x86
để hỗ trợ ảo hóa hardware-assisted.
Trong số những lợi ích của ảo hóa là cải thiện lỗi và cô lập hiệu suất giữa các
ứng dụng chia sẻ các nút tính toán tương tự (một máy ảo được xem như là một
nguồn tài nguyên dành riêng cho người sử dụng), khả năng tương đối dễ dàng di trú
máy ảo từ một máy chủ vật lý khác sử dụng di trú live hoặc offline. Khả năng di trú
máy ảo tại thời gian chạy cho phép các kỹ thuật tiết kiệm năng lượng hợp nhất máy
ảo động áp dụng ở cấp trung tâm dữ liệu.
Sự gia tăng của ảo hóa có tiềm năng để đẩy mạnh việc mở rộng của các khái
niệm về thiết bị đầu cuối máy chủ và máy trạm thin, mà cũng đã được sử dụng trong
thực hành IT Green. Trong khái niệm này, nhiều người dùng kết nối với một máy
chủ trung tâm qua mạng sử dụng máy trạm thin. Trong khi tất cả các máy tính theo
yêu cầu của người sử dụng được thực hiện trên máy chủ vật lý chia sẻ, từ quan điểm
người dùng, sự tương tác cũng tương tự như với một nguồn tài nguyên máy tính
chuyên dụng. Về vấn đề tiêu thụ năng lượng, lợi thế của máy trạm thin là tiêu thụ
năng lượng ít hơn đáng kể so với một máy trạm thông thường. Máy trạm thin bắt đầu
đạt được phù hợp với việc áp dụng các phần mềm như một dịch vụ (SaaS), đó là một
trong những mô hình dịch vụ của điện toán đám mây hoặc Virtual Desktop

-16-
Infrastructures(VDI) thúc đẩy bởi các nhà cung cấp phần mềm ảo hóa như VMware
View, Citrix Xen - Desktop, và Oracle Virtual Desktop Infrastructure.
2.2.2 Phân tầng trong kiến trúc ảo hóa
Nạp công Nạp công Nạp công Nạp công
việc 1 việc 2 việc 3 việc N
Hệ điều hành máy ảo Hệ điều hành máy ảo Hệ điều hành máy ảo Hệ điều hành máy ảo
TẦNG ẢO HÓA(VMM HOẶC HYPERISOR)
TẦNG VẬT LÝ MÁY CHỦ
Hình 2.3 Các lớp trong kiến trúc ảo hóa
Lớp ảo hóa nằm giữa phần cứng và hệ điều hành được thực hiện bởi một
Virtual Machine Monitor (VMM). VMM kiểm soát đối với tài nguyên multiplexing
và quản lý việc phân bổ nguồn tài nguyên vật lý cho các máy ảo. Có hai cách thức
mà một VMM có thể tham gia trong quản lý năng lượng:
1. Một VMM có thể hoạt động như một hệ điều hành power-aware: giám sát
hiệu suất hệ thống tổng thể và phù hợp áp dụng DVFS hoặc một vài kỹ thuật DCD
cho các thành phần hệ thống.
2. Một VMM có thể tận dụng các chính sách quản lý điện năng áp dụng các
hệ điều hành khách bằng cách sử dụng kiến thức ở cấp ứng dụng và bản đồ quản lý
điện năng do hệ điều hành của máy ảo khác nhau trên thực tế thay đổi trong trạng
thái điện năng hoặc tiến hành giới hạn điện năng toàn hệ thống bằng phương pháp
phối hợp.
Phần dưới đây trình bày về ba trong những giải pháp công nghệ ảo hóa phổ
biến nhất: Xen hypervisor, VMware và Kernel-based (KVM). Tất cả các hệ thống
đều hỗ trợ quản lý điện năng. Stoess và cộng sự [25], đề xuất một phương pháp sử

-17-
dụng cả hai điều khiển điện năng toàn hệ thống và fine-grained application-specific
quản lý điện được thực hiện bởi hệ điều hành khách.
- The Xen Hypervisor
Xen hypervisor là một công nghệ ảo hóa mã nguồn mở nó được hợp tác và
phát triển bởi cộng đồng Xen và các kỹ sư đến từ hơn 20 trung tâm dữ liệu của các
nhà cung cấp giải pháp sáng tạo [33]. Xen được cấp phép theo GNU General Public
License (GPL2) và có sẵn miễn phí trong cả hai định dạng là đối tượng và nguồn.
Xen hỗ trợ cho quản lý điện năng cũng tương tự như những gì được cung cấp bởi
Linux theo yêu cầu của bộ điều khiển. Xen hỗ trợ ACPI P-states được cài đặt trong
trình điều khiển cpufreq [18]. Hệ thống định kỳ đo mức độ sử dụng CPU, xác định P-
state thích hợp và các vấn đề platform-dependent để tạo ra sự thay đổi trong trạng
thái điện năng phần cứng. Tương tự như vậy với hệ thống con quản lý điện năng
Linux, Xen có bốn bộ điều khiển:
 Ondemand - lựa chọn tốt nhất P-state theo yêu cầu nguồn tài nguyên hiện tại.

 Userspace - thiết lập tần số CPU do người sử dụng.

 Performance- đặt đồng hồ tần số cao nhất.

 Powersave - đặt đồng hồ tần số thấp nhất.
Ngoài ra P-State, Xen cũng kết hợp sự hỗ trợ cho C-states (trạng thái CPU)
[18]. Khi một CPU vật lý không có bất kỳ nhiệm vụ nào được giao, nó được chuyển
sang C-state . Khi một yêu cầu mới đến, CPU được chuyển trở lại trạng thái hoạt
động. Vấn đề là để xác định C-state vào: nhiều C-state cung cấp tiết kiệm năng lượng
cao hơn chi phí của một quá trình chuyển đổi độ trễ cao hơn. Tại thời điểm này, Xen
theo mặc định chuyển CPU vào C- state đầu tiên, cung cấp độ chậm trễ chuyển ngắn
nhất. Tuy nhiên, người sử dụng có thể chỉ định một C- state vào. Khi đó CPU sẽ bật
khi nhận được tải, nó luôn luôn nhận được sự bất lợi về hiệu quả, tương ứng với thời
gian chờ chính sách DCD cố định.
Ngoài P- state và C- state, Xen cũng hỗ trợ di trú máy ảo offline và live, có
thể được thừa hưởng bởi power-aware động, các thuật toán tập hợp máy ảo. Di trú
máy ảo được sử dụng để di chuyển một máy ảo giữa các máy chủ vật lý. Di trú

-18-
offline di chuyển một máy ảo từ một máy chủ khác bằng cách ngưng, sao chép nội
dung bộ nhớ của máy ảo, và sau đó nối lại các máy ảo trên máy chủ đích. Di trú live
cho phép chuyển một máy ảo mà không có sự trì hoãn. Từ phía người sử dụng di trú
như vậy nên không dễ nhận thấy sự gián đoạn của dịch vụ họ đang dùng. Để thực
hiện một di trú live, cả hai máy chủ phải chạy Xen và các máy chủ đích phải có đủ
nguồn tài nguyên (ví dụ như dung lượng bộ nhớ) để chứa các máy ảo sau khi di trú.
Ở máy chủ đích Xen bắt đầu một trường hợp máy ảo mới hình thành một container
cho máy ảo để được di trú. Xen theo chu kỳ sao chép các trang bộ nhớ đến đích, liên
tục làm mới các trang đã được cập nhật trên máy nguồn. Khi mà các trang bộ nhớ
không còn sửa đổi, nó dừng lại và sao chép các trang bộ nhớ còn lại. Một khi quá
trình được hoàn thành và máy ảo mới được bắt đầu.
Để giảm thiểu chi phí di trú, các máy chủ thường được kết nối với một
Network Attached Storage (NAS) hoặc giải pháp lưu trữ tương tự, trong đó loại bỏ
được sự cần thiết phải sao chép nội dung đĩa. Giai đoạn cuối cùng của việc di trú live
(ví dụ, khi cả hai trường hợp bị đình chỉ) thường mất khoảng 50 mili giây. Thông
qua thí nghiệm của mình trên một thử nghiệm Xen, Lefe`vre và Orgerie [29] đã chỉ
ra rằng máy ảo di trú live có một tác động đáng kể đến mức tiêu thụ năng lượng.
Công nghệ di trú live đã tạo điều kiện để phát triển giữ gìn năng lượng mà phương
pháp tiếp cận là tập hợp máy ảo động được đưa ra bởi các nhà nghiên cứu trên toàn
thế giới.
- Kernel-based Virtual Machine (KVM)
KVM là phần mềm ảo hóa mã nguồn mở thực hiện như một môđun của kernel
Linux [4]. Theo mô hình này, Linux hoạt động như một máy tính ảo, trong khi tất cả
các máy ảo đều thường xuyên bị quản lý xử lý bởi bộ lập lịch Linux. Cách tiếp cận
này làm giảm sự phức tạp của việc thực hiện hypervisor, như lập lịch và quản lý bộ
nhớ được xử lý bởi kernel Linux.
KVM hỗ trợ S4 (ngủ đông) và S3 (ngủ/ đứng ) states điện năng. S4 không cần
bất kỳ sự hỗ trợ cụ thể từ KVM : trên ngủ đông, hệ điều hành khách dumps trạng
thái bộ nhớ vào một đĩa cứng và bắt đầu cung cấp năng lượng ra khỏi máy tính.
Hypervisor chuyển tín hiệu này vào termination quá trình thích hợp. Trên khởi động

-19-
kế tiếp, hệ điều hành đọc trạng thái bộ nhớ lưu từ đĩa, tiếp tục từ chế độ Hibernate và
khởi tạo lại tất cả các thiết bị. Trong trạng thái S3, bộ nhớ được giữ cung cấp điện
năng và do đó các nội dung không cần phải được lưu vào đĩa. Tuy nhiên, hệ điều
hành khách phải lưu lại trạng thái của các thiết bị, như họ cần phải được phục hồi
trên tiếp tục. Trong quá trình khởi động kế tiếp, BIOS cần công nhận trạng thái S3
thay vì khởi tạo các thiết bị trực tiếp vào sự phục hồi của các trạng thái thiết bị lưu.
Do đó, BIOS phải có hỗ trợ đặc biệt hoặc hành vi như vậy.
- Vmware
VMware ESX Server và VMware ESXi là giải pháp ảo hóa cấp doanh nghiệp
được cung cấp bởi Vmware. Nó hỗ trợ quản lý điện năng cấp máy chủ với DVFS. Hệ
thống giám sát việc sử dụng CPU và liên tục áp dụng thích hợp ACPI P-states [44].
VMware VMotion và VMware Distributed Resource Scheduler(DRS) là hai dịch vụ
khác có hoạt động kết hợp với ESX Server và ESXi. VMware VMotion cho phép di
trú live các máy ảo giữa các máy chủ vật lý, có thể bắt đầu lập trình hoặc bằng tay
bởi các nhà quản trị hệ thống. VMware DRS giám sát sử dụng tài nguyên trong một
pool của các máy chủ vật lý và sử dụng VMotion liên tục cân bằng lại máy ảo theo
khối lượng công việc hiện tại và chính sách cân bằng tải.
VMware DRS có một hệ thống phụ gọi là VMware Distributed Power
Management (DPM) để giảm điện năng tiêu thụ bởi một pool của các máy chủ vật lý
bằng cách tự động tắt máy chủ khi không có tải. Các máy chủ được cung cấp trở lại
khi có nhu cầu gia tăng đối với các nguồn tài nguyên. VMware DPM sử dụng di trú
live để phân bổ lại máy ảo và giữ số lượng tối thiểu của các máy chủ vật lý. VMware
ESX Server và VMware ESXi được sử dụng miễn phí, trong khi các thành phần khác
của cơ sở hạ tầng VMware điều có giấy phép thương mại.
2.3 Tổng quan về di trú máy ảo trong điện toán đám mây
Di trú máy ảo cho phép di chuyển các máy ảo từ máy chủ vật lý này sang máy
chủ vật lý khác, nhưng vẫn đảm bảo không có bất kì sự gián đoạn nào hay cảm nhận
thời gian downtime trong những phiên kết nối truy cập.

-20-
2.3.1 Mục tiêu của di trú:
Di trú máy ảo chủ yếu là để thực hiện quản lý tài nguyên động và tiết kiệm
điện năng tiêu thụ tại các trung tâm dữ liệu điện toán đám mây. Mục tiêu chính của
nó như sau:
- Cân bằng tải:
Điều này làm giảm sự bất bình đẳng về mức độ sử dụng nguồn tài nguyên trên
tất cả các máy chủ trong trung tâm dữ liệu. Nó giúp tránh được tình trạng một số
máy chủ không bị quá tải sử dụng và một số máy chủ khác lại dưới tải sử dụng trong
khi công suất còn lại của máy chủ không bị quá tải đủ cho máy chủ dưới tải dùng. Di
trú live có thể được sử dụng để cân bằng hệ thống. Tải của hệ thống tổng thể có thể
được cân đối bằng cách di trú các máy ảo từ các máy chủ quá tải đến các máy chủ có
tải thấp.
- Consolidation máy chủ:
Để giảm sự mở rộng máy chủ trong trung tâm dữ liệu, các thuật toán
consolidation máy chủ được yêu cầu. Các thuật toán này là công nghệ tự động đóng
gói máy ảo với mục tiêu là cố gắng để đóng gói càng nhiều máy ảo càng tốt trên một
máy chủ để cải thiện sử dụng tài nguyên hệ thống và những máy chủ sử dụng dưới
tải có thể được tắt đi. Consolidation máy chủ sẽ làm giảm điện năng tiêu thụ và do
đó làm giảm chi phí hoạt động tổng thể cho các trung tâm dữ liệu. Di trú các máy ảo
có thể đạt được điều này. Dựa trên các điều kiện về tải, máy chủ dưới tải sử dung và
máy chủ quá tải sử dụng được xác định khi đó di trú máy ảo được kích hoạt để đóng
gói chặt chẽ các máy ảo để tăng sử dụng tài nguyên tổng thể trên tất cả các máy chủ
và giải phóng tài nguyên máy chủ nếu có thể.
- Hotspot & Coldspot mitigation:
Việc phát hiện các hotspots và coldspots luôn dựa trên ngưỡng được thiết lập
bởi các chủ sở hữu các trung tâm dữ liệu hoặc dựa trên các thỏa thuận mức độ dịch
vụ(SLA) theo quy định của khách hàng. Thông thường, một giá trị sử dụng tài
nguyên cao hơn gần tối đa được thiết lập như các ngưỡng trên và giá trị sử dụng tài
nguyên rất thấp được thiết lập như là ngưỡng dưới. Các máy chủ có giá trị sử dụng

-21-
tài nguyên vượt quá ngưỡng trên được cho là đã hình thành hotspots và có giá trị sử
dụng dưới ngưỡng thấp hơn được cho là có hình thành coldspots. Những điều kiện
này vốn đã được quan tâm trong việc consolidation máy chủ và thuật toán cân bằng
tải nêu trên.
load
balancing
Node 1 Node 2 Node 3 Node 1 Node 2 Node 3
consolidatio
Node 1 Node 2 Node 3
Hình 2.4 Kịch bản cân bằng tải và consolidation máy chủ[2].
Hình 2.4 cho thấy hai điều kiện: cân bằng tải và consolidation các máy ảo dựa trên
di trú. Trong trường hợp đầu tiên, một trong hai mục tiêu là để phân phối tải trọng
đồng đều giữa các máy chủ, hoặc một máy ảo cần nhiều nguồn tài nguyên hơn và do
đó được chuyển đến một máy chủ khác. Với việc consolidation máy chủ, máy ảo
được di trú sang máy chủ khác để giảm sự mở rộng máy chủ.
2.3.2 Các kỹ thuật di trú máy ảo:
Kỹ thuật di trú quick
Di trú quick là di trú các máy ảo giữa các máy chủ vật lý khác nhau trong
cluster và thời gian di chuyển phụ thuộc vào số lượng bộ nhớ được gán cho máy ảo
cùng với kết nối mạng giữa các máy chủ vật lý và lưu trữ chia sẻ. Máy ảo với số
lượng bộ nhớ lớn nhưng với kết nối mạng chậm sẽ mất nhiều thời gian để hoàn thành
di trú so với các máy ảo khác có số lượng bộ nhớ ít hơn trên mạng nhanh hơn. Di trú
với thời gian nhiều hơn 15-20 giây có thể không được xem xét như là khả thi trong

-22-
một vài môi trường do người truy cập phải đối mặt với sự gián đoạn trong thời gian
đó. Chúng ta có thể nhìn thấy trong bảng dưới đây thời gian trung bình được thực
hiện bởi di trú quick để di chuyển một máy ảo từ máy chủ vật lý này sang máy chủ
vật lý khác khi có kích thước bộ nhớ khác nhau.
VM Memory 1 GbE iCSI 2Gb FC 4 Gb FC
512 MB ~8 giây ~4 giây ~2 giây
1 GB ~16 giây ~8 giây ~4 giây
8 GB ~2 phút ~64 giây ~32 giây
Bảng 2.1 Thời gian trung bình được thực hiện bởi di trú quick[49]
Khi quá trình di trú quick được bắt đầu, một máy ảo được đặt trong trạng thái
Saved. Trong trạng thái Saved, một máy ảo được phát hành và đặt bộ nhớ của nó
trên máy chủ nguồn và lưu trữ các nội dung của các trang bộ nhớ của nó vào đĩa. Khi
giai đoạn này đã được hoàn thành thì máy chủ đích sẽ tiếp quản quyền sở hữu máy
ảo đó và cho trở lại hoạt động. Đặt máy ảo trong trạng thái Saved là khía cạnh tiêu
tốn hầu hết thời gian của di trú.
Kỹ thuật di trú máy ảo này có những hạn chế sau:
 Sinh ra thời gian chết.

 Tổng thời gian di trú phụ thuộc vào kích thướt bộ nhớ máy ảo.

 Làm gián đoạn hoạt động của dịch vụ.

 Chỉ di trú trên cluster.

 Sử dụng kho lưu trữ chia sẻ để cho phép cả hai máy chủ nguồn và đích truy
cập vào khu vực lưu trữ.

Kỹ thuật di trú live
Di trú live các máy ảo cho phép một quản trị viên máy chủ di chuyển một máy
ảo đang chạy giữa các máy vật lý khác nhau mà không cần ngắt kết nối với khách
hàng. Tổng thời gian di trú và thời gian chết là hai hoạt động quan trọng mà các
khách hàng của một dịch vụ máy ảo quan tâm nhiều nhất, vì họ lo ngại về suy

-23-
giảm dịch vụ và thời gian mà các dịch vụ là hoàn toàn không có. Khi một máy ảo
đang di trú, điều quan trọng là việc chuyển giao này xảy ra một cách cân bằng giữa
các yêu cầu của cả hai giảm thiểu thời gian chết và tổng thời gian di trú.
Ban đầu, cách tiếp cận pure stop-and-copy [11] đã được sử dụng cho việc di
trú máy ảo. Điều này liên quan đến việc ngăn chặn các máy ảo gốc, sao chép tất cả
các trang bộ nhớ đến đích, và sau đó bắt đầu máy ảo mới. Điều này có lợi thế về sự
đơn giản nhưng thời gian chết dịch vụ là tỷ lệ thuận với số lượng bộ nhớ vật lý cấp
phát cho máy ảo. Điều này có thể dẫn đến sự gián đoạn không thể chấp nhận nếu các
máy ảo đang chạy một dịch vụ live.
Một lựa chọn khác là cách tiếp cận post-copy [9], [12], trong đó một pha ngắn
stop-and-copy chuyển cấu trúc dữ liệu cần thiết đến đích. VM đích sau đó được bắt
đầu, và các trang khác được chuyển giao trên mạng theo yêu cầu. Kết quả là thời
gian chết ngắn hơn nhiều, nhưng sinh tổng thời gian di trú dài hơn, và trong thực tế,
hiệu quả sau khi di trú có khả năng là không thể chấp nhận suy thoái cho đến khi một
bộ đáng kể của các trang đã được sự cố trên. Cho đến thời điểm này, các máy ảo sẽ
lỗi trên một tỷ lệ cao của các truy cập bộ nhớ của nó, mỗi người trong số này tạo ra
một chuyển giao đồng bộ trên mạng.
Pre-copy [8], [41] di trú lặp đi lặp lại bản sao các trang bộ nhớ từ máy chủ
nguồn đến máy chủ đích, mà không bao giờ dừng lại việc thực hiện của các máy ảo
đang được di trú. Lặp đi lặp lại bản chất của thuật toán là do các trang web được truy
cập liên tục, tức là các trang bộ nhớ được sửa đổi trong máy chủ nguồn. Do đó, phải
chuyển lại tất cả các trang bộ nhớ đã sửa đổi từ máy chủ nguồn cho máy chủ đích.
Nếu tỷ lệ điều chỉnh của trang bộ nhớ là rất cao, thời gian di chuyển sẽ tăng lên một
giá trị rất cao. Nhưng lợi thế của phương pháp này là tất cả các điều chỉnh được cung
cấp lại cho các máy chủ đích. Nó có thể được kích hoạt bất cứ lúc nào. Mỗi máy ảo
sẽ có một số (hy vọng nhỏ) thiết lập các trang mà nó cập nhật rất thường xuyên và do
đó mà là ứng cử viên yếu cho di trú pre-copy.
Trong các phương pháp khác, đó là một sửa đổi của tiếp cận pre-copy [17],
một khuôn khổ được xây dựng bao gồm pha pre-processing trong pre-copy truyền
thống dựa trên di trú live sao cho lượng dữ liệu truyền là giảm. Cho tiền xử

-24-
lý(preprocessing), họ đề xuất giải thuật dự đoán tập công việc. Áp dụng các thuật
toán đưa ra mà kết hợp LRU (Least Recently Used) cache với thuật toán cây splay,
hệ thống có thể làm giảm số lượng chuyển trang bộ nhớ.
Trong một cách tiếp cận để tối ưu hóa di trú live máy ảo [22] dựa trên thuật
toán pre-copy, nén bộ nhớ được sử dụng. Hiệu suất di trú máy ảo được cải thiện rất
nhiều bằng cách cắt giảm số lượng dữ liệu được chuyển giao. Một thuật toán nén
được thiết kế cho di trú live. Trong các máy chủ nguồn, dữ liệu được chuyển giao
trong mỗi vòng đầu tiên được nén bởi thuật toán. Khi đến máy chủ đích, dữ liệu nén
sẽ được giải nén. Thời gian nén là nút cổ chai thực hiện bổ sung thêm chi phí được
giới thiệu bởi các hoạt động nén. Nếu chi phí nén cao hơn thì di trú live máy ảo sẽ
không nhận được bất kỳ lợi ích nào từ nó.

-25-
Chương 3
THUẬT TOÁN RA QUYẾT ĐỊNH
DI TRÚ MÁY ẢO
3.1 Giới thiệu
Di trú máy ảo trong môi trường điện toán đám mây là quá trình di chuyển các
máy ảo từ một máy chủ vật lý này sang một máy chủ vật lý khác nhưng vẫn đảm bảo
không có bất kì sự gián đoạn nào hay cảm nhận thời gian downtime trong những
phiên kết nối truy cập của người sử dụng. Trong quá trình di trú máy ảo, các dịch vụ
vẫn đang chạy trong các máy ảo, do đó nó đòi hỏi thời gian tối thiểu của tổng số máy
ảo di trú vì có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy, giảm thời gian chết để tránh sự suy giảm
chất lượng của dịch vụ.
Di trú máy ảo được sử dụng trong các lĩnh vực sau đây của điện toán đám
mây:
1) Quản lý điện năng tiêu thụ
2) Cân bằng tải trọng
3) Consolidation máy chủ
4) Nâng cao chất lượng dịch vụ
5) Bảo trì chủ động
Consolidation máy chủ là quá trình tập hợp số lượng máy ảo vào một máy chủ
vật lý. Việc consolidation máy chủ là hữu ích trong việc tiêu thụ năng lượng của trung
tâm dữ liệu. Bảo trì chủ động bằng cách di trú các máy ảo từ máy chủ vật lý cần bảo trì
vào máy chủ vật lý mới. Nó cũng được sử dụng để cân bằng tải, mà trong đó công việc
được chia sẻ giữa các máy tính để tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn tài nguyên sẵn có
của CPU. Nó cũng được sử dụng trong trường hợp quản lý tài nguyên.

-26-
Bước 1
Bước 2
Bước 3
Bước 4
VM VM VM
Node 1
VM VM VM VM
Node 1
VM VM VM VM
Node 1
VM VM VM VM
Node 1
VM
Node 2
VM
Node 2
Node 2
Offine node
Hình 3.1 Di trú máy ảo[39].
Hình 3.1 trên cho thấy di trú máy ảo. Ban đầu ba máy ảo làm việc trên node 1
và một máy ảo làm việc trên node 2. Di trú máy ảo cho phép di trú máy ảo từ nút 2
đến nút 1. Di trú máy ảo liên quan chủ yếu đến hai số liệu hiệu suất là:
 Tổng thời gian di trú: Nó được định nghĩa là tổng thời gian thực hiện để di trú
một máy ảo từ máy chủ của nó(máy nguồn) đến máy chủ mục tiêu(máy địch).

 Thời gian chết: Thời gian chết được định nghĩa là thời gian mà các dịch vụ
không có sẵn cho người sử dụng.
3.2 Mô hình hệ thống
Mục tiêu của hệ thống là một môi trường IaaS, đại diện bởi một trung tâm dữ
liệu quy mô lớn bao gồm N nút vật lý không đồng nhất. Mỗi nút i được đặc trưng bởi
hiệu suất của CPU được định nghĩa trong triệu lệnh mỗi giây (MIPS), lượng RAM và
băng thông mạng. Các máy chủ không có gắn lưu trữ trực tiếp, trong khi lưu trữ
được cung cấp bởi một Attached Storage Network (NAS) hoặc Storage Area
Network (SAN) để cho phép di trú máy ảo.
Nhiều người dùng độc lập gửi yêu cầu cung cấp m máy ảo không đồng nhất
đặc trưng bởi các yêu cầu về sức mạnh xử lý theo quy định tại MIPS, số lượng RAM
và băng thông mạng. Thực tế là các máy ảo được người sử dụng sở hữu và quản lý

-27-
độc lập có nghĩa là khối lượng công việc được tạo ra bằng cách tập hợp các máy ảo
trên một nút vật lý duy nhất là hỗn hợp. Khối lượng công việc hỗn hợp được hình
thành bằng cách kết hợp các loại khác nhau của các ứng dụng, chẳng hạn như HPC
và các ứng dụng web, trong đó sử dụng các nguồn tài nguyên cùng một lúc. Người
sử dụng thiết lập SLAs với nhà cung cấp nguồn tài nguyên để chính thức hóa các yêu
cầu QoS. Các nhà cung cấp trả một mức phạt trong trường hợp vi phạm SLA.
1
User
2
Local Manager 4
5
5
VM 1 VM 2 ...
Golobal Manager
3
3 2
4
VMM Local Manager
5 5
5
VM M ... VM 1 VM 2 ...
VMM
5
VM M
Physical node 1 Physical node N
Hình 3.2 Mô hình hệ thống[3]
Như đã đề cập trước đó, cách tiếp cận consolidation VM động được chia
thành 4 vấn đề như sau:
a. Xác định máy chủ dưới tải sử dụng.
b. Xác định máy chủ quá tải sử dụng.
c. Lựa chọn máy ảo để di trú.
d. Vị trí mới cho máy ảo di trú.
Tách các vấn đề cải thiện khả năng mở rộng của hệ thống. Do đó, vấn đề xác
định các máy chủ dưới tải/quá tải và thuật toán chọn máy ảo, vị trí máy ảo được thực
hiện tại cục bộ của mỗi máy chủ tính toán. Sau đó lớp phần mềm của hệ thống được
phân tầng quản lý bao gồm cục bộ và toàn cục (hình 3.2). Quản lý cục bộ cư trú trên
mỗi nút như một mô-đun của VMM. Mục tiêu là giám sát liên tục việc sử dụng CPU
của máy chủ và xác định điều kiện máy chủ trên tải và dưới tải.

-28-
Trong trường hợp một tình trạng máy chủ quá tải, phần mềm quản lý cục bộ
đang chạy trên máy chủ quá tải bắt đầu các thuật toán chọn VM để xác định VM nào
cần để di trú để giảm tải từ máy chủ. Phần mềm quản lý toàn cục nằm trên nút chủ và
thu thập thông tin từ các phần mềm quản lý cục bộ để duy trì cái nhìn tổng thể về sử
dụng nguồn lực của hệ thống. Dựa trên các quyết định của phần mềm quản lý cục bộ
về các vấn đề về lệnh di trú máy ảo, phần mềm quản lý toàn cục để tối ưu hóa các vị
trí máy ảo. VMMS thực hiện di trú thực sự của máy ảo cũng như những thay đổi
trong mô hình điện năng của các máy chủ.
3.3 Kiến trúc CPU Multi-Core
Giả sử rằng các máy chủ vật lý được trang bị CPU đa lõi. Một CPU đa lõi với
n lõi có m MIPS được mô phỏng như một CPU lõi đơn với tổng công suất n × m
MIPS. Điều này là hợp lý vì các ứng dụng, cũng như các máy ảo không bị ràng buộc
bởi lõi xử lý và có thể được thực hiện trên một core bất kỳ sử dụng một thuật toán
lập lịch time-shared. Giới hạn duy nhất là năng lực của từng lõi CPU ảo được phân
bổ cho một máy ảo phải nhỏ hoặc bằng năng lực của một lõi CPU vật lý. Lý do là
nếu khả năng của CPU cần thiết cho một lõi CPU ảo cao hơn so với khả năng của
một lõi vật lý duy nhất, khi đó một máy ảo phải được thực hiện trên nhiều hơn một
lõi vật lý. Như vậy máy ảo phải thực hiện song song trên nhiều máy chủ vật lý. Tuy
nhiên, song song tự động của máy ảo với một CPU ảo không được giả định.
3.4 Mô hình điện năng
Tiêu thụ điện năng của các máy chủ tính toán trong các trung tâm dữ liệu lớn
được xác định bởi CPU, bộ nhớ, đĩa lưu trữ, nguồn điện và hệ thống làm mát [28].
Những nghiên cứu gần đây [47], [14] đã chỉ ra rằng tiêu thụ điện năng của các máy
chủ có thể được mô tả chính xác bởi mối quan hệ tuyến tính giữa điện năng tiêu thụ
và sử dụng CPU, ngay cả khi DVFS được áp dụng. Lý do nằm ở hạn chế số lượng
của trạng thái có thể được thiết lập với tần số và điện áp của CPU và thực tế là điện
áp và tỉ lệ tăng tốc không áp dụng cho các thành phần hệ thống khác, chẳng hạn như
bộ nhớ và giao diện mạng.

-29-
Tuy nhiên, do sự gia tăng của các CPU đa lõi và ảo hóa, máy chủ hiện đại
thường được trang bị với số lượng lớn bộ nhớ, nó bắt đầu chiếm ưu thế về tiêu thụ
điện năng của một máy chủ [28]. Thực tế này kết hợp với những khó khăn của mô
hình tiêu thụ điện năng của CPU đa lõi hiện đại làm cho việc xây dựng mô hình phân
tích chính xác một vấn đề nghiên cứu phức tạp. Do đó, thay vì sử dụng một mô hình
phân tích điện năng tiêu thụ bởi một máy chủ, thì đề tài này sử dụng dữ liệu tiêu thụ
điện năng thực tế được cung cấp bởi các kết quả của SPECpower benchmark.
Hai cấu hình máy chủ với CPU dual-core được công bố vào tháng 2 năm 2011
đã được lựa chọn: HP ProLiant ML110 G4 (Intel Xeon 3040, 2 cores × 1860 MHz, 4
GB), và HP ProLiant ML110 G5 (Intel Xeon 3075, 2 cores × 2660 MHz, 4 GB). Cấu
hình và đặc điểm tiêu thụ điện năng của các máy chủ được chọn sẽ được thể hiện
trong Bảng 3.1. Lý do tại sao các máy chủ có nhiều lõi hơn đã không được chọn là vì
mục tiêu của đề tài là để mô phỏng với số lượng nhiều các máy chủ để đánh giá hiệu
quả của các thuật toán tập hợp máy ảo. Như vậy, mô phỏng CPU yếu hơn là lợi thế
và khối lượng công việc ít hơn là cần thiết để máy chủ rơi vào trạng thái quá tải hoặc
dưới tải. Tuy nhiên, CPU dual-core là đủ để cho thấy cách các CPU đa lõi được xử lý
bởi các thuật toán được đề xuất.
Server 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
HP
ProLiant 86 89.4 92.6 90 99.5 102 106 108 112 114 117
G4
HP
93.
ProLiant 97 101 105 110 116 121 125 129 133 135
7
G5
Bảng 3.1 Điện năng tiêu thụ khi chọn server với các mức tải
khác nhau trong Watts[3]
3.5 Chi phí cho di trú máy ảo
Di trú các máy ảo cho phép di chuyển một máy ảo giữa các máy chủ vật lý mà
không cần đình chỉ hoạt động và có một thời gian chết ngắn. Tuy nhiên, di trú máy
ảo có tác động tiêu cực đến hiệu suất của các ứng dụng đang chạy trong một máy ảo

-30-
trong quá trình di trú. Voorsluys và cộng sự đã thực hiện một nghiên cứu thực
nghiệm điều tra giá trị của tác động này và tìm thấy cách để mô hình nó [45]. Họ
phát hiện ra rằng suy giảm hiệu suất và thời gian chết phụ thuộc vào hành vi ứng
dụng. Ví dụ, bao nhiêu trang bộ nhớ mà các bản cập nhật ứng dụng trong quá trình
thực hiện của nó. Tuy nhiên, đối với các lớp của các ứng dụng với khối lượng công
việc động, chẳng hạn như các ứng dụng web, sự xuống cấp hiệu suất trung bình bao
gồm cả thời gian chết có thể được ước tính là khoảng 10% việc sử dụng CPU.
Ngoài ra, nó là cần thiết để mô hình tiêu thụ tài nguyên của các máy ảo đang
được di trú trên máy chủ đích. Sau đó mỗi di trú máy ảo có thể gây ra vi phạm SLA.
Do đó, nó rất quan trọng để giảm thiểu số lượng máy ảo di trú. Chiều dài của một di
trú máy ảo phụ thuộc vào tổng số lượng bộ nhớ được sử dụng bởi máy ảo và băng
thông mạng có sẵn. Mô hình này là hợp lý vì những hình ảnh và dữ liệu máy ảo được
lưu trữ trên một thiết bị lưu trữ chia sẻ có thể truy cập qua mạng, đó là cần thiết để
cho phép di trú máy ảo. Do đó, sao chép lưu trữ của máy ảo là không cần thiết. Vì
vậy, để đơn giản hóa các mô hình, thời gian di trú và suy giảm hiệu suất trải qua của
một máy ảo j được ước tính như trong (3.1).
M j
t
0T
m j
T
m j  , U d j 0.1u j (t)dt (3.1)
B j t0
Trong đó: Ud j là sự suy giảm hiệu suất bởi máy ảo j, t0 là thời gian khi di trú bắt đầu,
Tmj là thời gian thực hiện để hoàn thành việc di trú, uj(t) là việc sử dụng CPU của
máy ảo j, Mj là số lượng bộ nhớ được sử dụng bởi máy ảo j, và Bj là băng thông
mạng có sẵn.
3.6 Số liệu vi phạm SLA
Đáp ứng yêu cầu QoS là rất quan trọng cho các môi trường điện toán đám mây.
Yêu cầu QoS thường được chính thức hóa trong các hình thức của SLAs, có thể được
xác định về các đặc trưng như công suất tối thiểu hoặc thời gian đáp ứng tối đa cung cấp
bởi các hệ thống được triển khai. Từ những đặc điểm này có thể khác nhau cho các ứng
dụng khác nhau, nó là cần thiết để xác định một khối lượng công việc

-31-
dựa trên số liệu có thể được sử dụng để đánh giá QoS cung cấp cho bất kỳ máy ảo
được triển khai trên IaaS.
Công việc này xác định rằng các SLAs hài lòng 100% khi thực hiện theo yêu
cầu của các ứng dụng bên trong một máy ảo được cung cấp tại bất kỳ thời gian giới
hạn chỉ bởi các thông số của máy ảo. Hai số liệu để đánh giá mức độ vi phạm SLA
trong môi trường IaaS là:
(1) Tỷ lệ của thời gian mà các máy chủ hoạt động đã trải qua sử dụng 100%
CPU, tỷ lệ thời gian quá tải (OTF: Overload Time Fraction).
(2) Sự suy giảm hiệu suất tổng thể bởi máy ảo do di trú, hiệu suất suy giảm do
di trú (PDM: Performance Degradation due to Migrations) (3.2).
1
N T
1
M C
OTF  S
i
, PDM  d
j
(3.2)
Ni1 T M j C
a r
j
i
Trong đó N là số lượng host, Tsi là tổng thời gian mà máy chủ i đã trải qua sử dụng
100% dẫn đến vi phạm SLA, Tai là tổng thời gian của máy chủ i đang trong trạng thái
hoạt động (phục vụ các máy ảo), M là số lượng các máy ảo, Cd j là ước tính suy
giảm hiệu suất của máy ảo j do di trú, Crj là tổng công suất CPU yêu cầu của máy ảo
j trong suốt chu kỳ sống của nó. Trong công việc này, Cd j được ước tính là 10% sử
dụng CPU trong MIPS trong tất cả các lần di trú của máy ảo j.
OTF và PDM là các số liệu độc lập đặc trưng cho mức độ vi phạm SLA trong
hệ thống. Do đó, một số liệu kết hợp trong đó bao gồm hiệu suất suy giảm do quá tải
để lưu trữ và di trú máy ảo được đề xuất, ký hiệu vi phạm SLA (SLAV). Các số liệu
được tính toán như trong (3.3).
SLAV = OTF x PDM. (3.3)
3.7 Các thuật toán trong di trú máy ảo
Đầu tiên, tất cả các máy chủ quá tải được tìm thấy bằng cách sử dụng ngưỡng
trên và các máy ảo chọn để di trú được giao cho các máy chủ đích. Sau đó, hệ thống
phát hiện một máy chủ với việc sử dụng tối thiểu so với các máy chủ khác và cố
gắng đặt tất cả các máy ảo từ máy chủ này trên các máy chủ khác, trong khi giữ cho

Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây

Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây

Similar to Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây (20)

More from Dịch Vụ Viết Thuê Đề Tài Trangluanvan.com / 0934.536.149

More from Dịch Vụ Viết Thuê Đề Tài Trangluanvan.com / 0934.536.149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (13)

Luận Văn Kỹ Thuật Di Trú Máy Ảo Trong Điện Toán Đám Mây