Luận án Nâng cao hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây

Tên luận án:

NÂNG CAO HIỆU NĂNG CÂN BẰNG TẢI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Ngành:

Hệ thống thông tin (Mã số: 9.48.01.04)

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Tài liệu này là tóm tắt luận án tiến sĩ kỹ thuật, tập trung vào việc nâng cao hiệu năng cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây. Luận án nhấn mạnh tầm quan trọng của điện toán đám mây như một nguồn tài nguyên tính toán và lưu trữ phổ biến, đồng thời chỉ ra sự cần thiết của việc tối ưu hóa hạ tầng để đạt được chất lượng dịch vụ tốt nhất. Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển các thuật toán cân bằng tải mới nhằm cải thiện hai tham số hiệu năng quan trọng: thời gian đáp ứng và thời gian xử lý trên điện toán đám mây.

Luận án đã đề xuất bốn thuật toán chính:

• LBAIRT (CT4): Cải tiến từ thuật toán Throttled, tập trung phân bổ yêu cầu dựa trên thời gian đáp ứng dự kiến nhỏ nhất và tỷ lệ sử dụng thấp nhất của máy ảo.
• RRTA (CT7): Ứng dụng thuật toán dự báo ARIMA để dự đoán ngưỡng thời gian đáp ứng và phân phối tài nguyên hợp lý dựa trên tập yêu cầu tương tự trước đó.
• TMA (CT5): Cải tiến thuật toán Throttled bằng cách sử dụng hai bảng danh sách máy ảo "sẵn sàng" và "bận" để giảm thời gian tìm kiếm, từ đó tăng hiệu suất xử lý.
• MMSIA (CT6): Cải tiến thuật toán lập lịch Min-Max, nhóm các yêu cầu theo kích thước và gán cho máy ảo có phần trăm sử dụng tài nguyên (CPU, RAM, Disk) thấp nhất nhằm giảm thời gian xử lý và hạn chế mất cân bằng tải.

Các kết quả mô phỏng thực nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả và tính đúng đắn của các thuật toán đề xuất so với các phương pháp hiện có. Luận án cung cấp cơ sở lý luận và thực tiễn để phát triển các bộ cân bằng tải ứng dụng trong các trung tâm dữ liệu đám mây, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo, cải thiện đồng thời cả thời gian đáp ứng và xử lý, cũng như nghiên cứu cân bằng tải trong mạng lưới vạn vật kết nối (IoT).

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU

  • 1. Lý do chọn đề tài
  • 2. Mục tiêu của luận án
  • 3. Phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu
  • 4. Các đóng góp của luận án
  • 5. Bố cục luận án

• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CÂN BẰNG TẢI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

  • 1.1. Cân bằng tải trên điện toán đám mây
    • 1.1.1. Giới thiệu chung về điện toán đám mây
    • 1.1.2. Cân bằng tải và hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây
    • 1.1.3. Sự cần thiết của cân bằng tải trên điện toán đám mây
    • 1.1.4. Ảo hóa và quản lý máy ảo trên đám mây
    • 1.1.5. Quản lý và phân bổ tài nguyên trên điện toán đám mây
  • 1.2. Bài toán cân bằng tải
    • 1.2.1. Phát biểu bài toán và mô hình nghiên cứu
    • 1.2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến cân bằng tải
    • 1.2.3. Phân loại các thuật toán cân bằng tải
    • 1.2.4. Đo lường cân bằng tải
  • 1.3. Các hướng giải quyết bài toán cân bằng tải
    • 1.3.1. Phương pháp xấp xỉ
    • 1.3.2. Chiến lược lập lịch phân bổ tài nguyên
    • 1.3.3. Phương pháp cải tiến các tham số
  • 1.4. Các vấn đề mà luận án cần giải quyết
  • 1.5. Kết luận Chương 1

• CHƯƠNG 2. PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN CÂN BẰNG TẢI NHẰM CẢI THIỆN THỜI GIAN ĐÁP ỨNG TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

  • 2.1. Đặt vấn đề
  • 2.2. Thuật toán LBAIRT
    • 2.2.1. Cơ sở lý thuyết
    • 2.2.2. Đề xuất thuật toán
    • 2.2.3. Kết quả mô phỏng
  • 2.3. Thuật toán RRTA
    • 2.3.1. Đề xuất thuật toán
    • 2.3.2. Thực nghiệm mô phỏng
  • 2.4. Kết luận Chương 2

• CHƯƠNG 3. PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN CÂN BẰNG TẢI NHẰM CẢI THIỆN THỜI GIAN XỬ LÝ TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

  • 3.1. Đặt vấn đề
  • 3.2. Thuật toán TMA
    • 3.2.1. Đề xuất thuật toán
    • 3.2.2. Kết quả mô phỏng
    • 3.2.3. Đánh giá
  • 3.3. Thuật toán MMSIA
    • 3.3.1 Giới thiệu thuật toán Max - Min
    • 3.3.2. Đề xuất thuật toán MMSIA
    • 3.3.3. Kết quả mô phỏng
  • 3.3. Kết luận Chương 3

• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

  • I. Những kết quả chính của luận án:
    • 1. Nghiên cứu phát triển một số thuật toán cân bằng tải nhằm cải thiện thời gian đáp ứng trên điện toán đám mây:
      • Đề xuất thuật toán LBAIRT (CT4)
      • Đề xuất thuật toán RRTA (CT7)
    • 2. Nghiên cứu phát triển một số thuật toán cân bằng tải nhằm cải thiện thời gian xử lý trên điện toán đám mây:
      • Đề xuất thuật toán TMA (CT5)
      • Đề xuất thuật toán MMSIA (CT6)
  • Phạm vi ứng dụng của các thuật toán đề xuất
  • II. Hướng phát triển của luận án:
    • 1. Luận án có thể được phát triển theo hướng xây dựng mô hình cơ sở dựa vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI)
    • 2. Ngoài ra, luận án có thể được phát triển theo hướng cải thiện đồng thời hai tham số: thời gian đáp ứng và thời gian xử lý
    • 3. Nghiên cứu cân bằng tải trên mạng lưới vạn vật kết nối (IoT)

• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ