Luận án tiến sĩ: Hướng tiếp cận SWOT cải thiện cân bằng tải trên điện toán đám mây

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- án tiến sĩ HƯỚNG TIẾP CẬN SWOT CHO CÂN BẰNG TẢI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 9.04 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2023 BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT án tiến sĩ HƯỚNG TIẾP CẬN SWOT CHO CÂN BẰNG TẢI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY HÀ NỘI – 2023 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận án Tiến sĩ: “Hướng tiếp cận SWOT cho cân bằng tải trên điện toán đám mây” là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của thầy hướng dẫn, trừ những kiến thức, nội dung tham khảo từ các tài liệu đã được chỉ rõ. Các kết quả, số liệu được trình bày trong luận án là trung thực, một phần đã được công bố trên các Tạp chí và Kỷ yếu Hội thảo khoa học chuyên ngành (danh mục các công trình đã công bố của tác giả được trình bày ở cuối Luận án), phần còn lại chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận án tiến sĩ án này mà không được trích dẫn theo đúng quy định. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 06 năm 2023 Tác giả luận án iii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận án, ngoài nỗ lực của bản thân, tôi đã nhận được sự hướng dẫn nhiệt tình quý báu của quý Thầy Cô, cùng với sự động viên và ủng hộ của gia đình, bạn bè và đồng nghiệp.

Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới: Thầy PGS.TS Trần Công Hùng và Thầy TS. Lê Xuân Trường, đã tận tâm hướng dẫn và chỉ bảo cho tôi trên con đường học thuật và nghiên cứu, đồng thời quý Thầy cũng tạo điều kiện và giúp đỡ động viên tôi rất nhiều để tôi có thể từng bước hoàn thành được LATS này. Ban Giám Đốc, Phòng đào tạo sau đại học và quý Thầy Cô đã tạo mọi điều án tiến sĩ kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành luận án. Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp trong cơ quan đã động viên, hỗ trợ tôi trong lúc khó khăn để tôi có thể học tập và hoàn thành luận án.

Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực, nhưng do thời gian và kinh nghiệm nghiên cứu khoa học còn hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được sự góp ý của quý Thầy Cô cùng bạn bè đồng nghiệp để kiến thức của tôi ngày một hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn! TP. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 06 năm 2023 iv TÓM TẮT Cân bằng tải trên đám mây là một thách thức cần nghiên cứu và cải tiến, với rất nhiều thuật toán không ngừng ra đời như Max-Min, Min-Min, Round-Robin, CLBDM, Active Clustering nhằm cải thiện hiệu năng của bộ cân bằng tải.

Tuy đã có rất nhiều công trình đạt thành tựu đáng kể, nhưng việc sử dụng phương pháp dự đoán kết hợp học máy trên bộ dữ liệu cân bằng tải vẫn còn nhiều thách thức và hướng nghiên cứu. Do đó, luận án này phân tích cân bằng tải trong môi trường đám mây với ý tưởng từ cách tiếp cận SWOT (điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và nguy cơ), từ đó đưa ra đánh giá cân bằng tải với hai hướng tiếp cận: hướng tiếp cận bên trong và hướng tiếp cận bên ngoài. Với hướng tiếp cận bên trong, luận án tập trung phân tích các thuật toán cân bằng tải có liên quan đến các yếu tố bên trong của bộ cân bằng tải như thời gian án tiến sĩ phản hồi, thông lượng, các tham số khác và các đặc điểm bên trong khác. Với hướng tiếp cận bên ngoài, luận án xem xét các yếu tố bên ngoài bộ cân bằng tải, như hành vi của người dùng đám mây, cấu trúc mạng và môi trường địa lý của Internet, mức độ ưu tiên của các yêu cầu từ phía người dùng, v.

Với mỗi hướng tiếp cận, luận án nghiên cứu các phương pháp học máy và khai phá dữ liệu tương ứng để cải thiện hiệu năng cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây. Với ý tưởng trên, luận án đã đề xuất được 4 thuật toán cân bằng tải (MCCVA, APRTA, RCBA và ITA) theo hướng tiếp cận từ bên trong, 2 thuật toán cân bằng tải (PDOA và k-CTPA) theo hướng tiếp cận từ bên ngoài. Các thuật toán được cài đặt triển khai mô phỏng giả lập trên môi trường mô phỏng CloudSim và so sánh với các thuật toán cân bằng tải phổ biến hiện nay (Round Robin, Max Min, Min Min và FCFS). Tương ứng với mỗi thuật toán, xuất phát từ các góc độ phân tích khác nhau của bộ cân bằng tải, mà luận án sử dụng các thông số đo lường khác nhau để đánh giá mô phỏng giả lập (thời gian đáp ứng, thời gian thực hiện, speedup…).

Kết quả từ việc mô phỏng đã chứng minh tính vượt trội và khả năng cải thiện hiệu suất của thuật toán học máy dự đoán trong việc tối ưu hóa bộ cân bằng tải trong điện toán đám mây. v ABSTRACT Cloud load balancing is always a challenge that needs to be researched and improved, with many algorithms constantly emerging such as Max-Min, Min-Min, Round- Robin, CLBDM, Active Clustering to improve the performance of the load balancer. Although there have been many works with remarkable achievements, the use of predictive methods using machine learning on load balancing datasets still has many challenges and research directions. Therefore, this thesis analyzes the load balance in the cloud environment with ideas from the SWOT approach (Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats), thereby making a load balance assessment with two directions: internal approach and external approach.

With an internal approach, the thesis focuses on analyzing load balancing algorithms related to the internal factors án tiến sĩ of the load balancer such as response time, throughput, other parameters and other internal characteristics. With an external approach, the thesis considers factors outside the load balancer, such as the behavior of cloud users, the network structure and geographical environment of the Internet, the priority of requests from user side, etc. With each approach, the thesis studies the corresponding machine learning and data mining methods to improve load balancing performance in the cloud computing environment. With the above idea, the thesis has proposed 4 load balancing algorithms (MCCVA, APRTA, RCBA and ITA) in the direction of internal approach, 2 load balancing algorithms (PDOA and k-CTPA) in the direction approaching from the outside.

These algorithms are installed and deployed experimentally on the CloudSim simulation environment and compared with current popular load balancing algorithms (Round Robin, Max Min, Min Min and FCFS). Corresponding to each algorithm, derived from different analysis angles of the load balancer, the thesis uses different measurement parameters for empirical evaluation (response time, execution time, speedup, etc. Simulation results show the superiority and efficiency of machine learning prediction algorithms in improving the performance of load balancers in the cloud environment. vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Thuật ngữ Diễn giải tiếng anh Diễn giải tiếng việt CC Cloud computing Điện toán đám mây VM Virtual Machine Máy ảo LB / CBT Load Balancing Cân bằng tải Cloud Cloud coputing environment Môi trường điện toán đám mây AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ML Machine Learning Máy học PDOA Prediction Deadlock Thuật toán dự đoán xảy ra Occurance Algorithm án tiến sĩ deadlock ITA Improved Throttle Algorithm Thuật toán cải tiến Throttle RCBA Response Time Classification Thuật toán phân lớp thời gian đáp with Naïve Bayes Algorithm ứng sử dụng Naïve Bayes MCCVA Makespan Classification & Thuật toán cân bằng tải phân lớp Clustering VM Algorithm thời gian xử lý và gom cụm máy ảo k-CTPA kNN Classification Task Priority Algorithm QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ IoT Internet of things Internet vạn vật IP Internet Protocol Địa chỉ của các thiết bị trên mạng SVM Super Vector Machine FCFS First Come First Serve Đến trước xử lý trước vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU Ký hiệu Diễn giải tiếng việt Trang Xi Thuộc tính của Request 48 Ti Thời gian xử lý thứ i 49 RTi Thời gian đáp ứng thứ i 52 Tnew Ngưỡng thời gian mới 52 PRTi Thời gian đáp ứng dự báo của máy ảo i 53 Chuỗi thời gian xử lý các tải tối đa ghi lại được của 54 ATi cloud Chuỗi thời gian xử lý các tải tối thiểu ghi lại được 55 ITi án tiến sĩ của cloud Pi Quá trình thứ i 62 Po Mức tiêu hao năng lượng 74 CPU Mức độ sử dụng CPU 74 RAM Mức độ sử dụng RAM 74 viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1:Mô hình điện toán đám mây [37].

2 Cung cấp tài nguyên đám mây [44] .3 Kiến trúc của điện toán đám mây [47] .4 Mô hình Cân bằng tải trong điện toán đám mây theo NGINX [52]. 5 Phân loại thuật toán cân bằng tải theo hệ thống và tài nguyên [21]. 6 Phân loại thuật toán cân bằng tải theo tính chất thuật toán [32]. 7 Các tham số đo lường cân bằng tải [32].

8 Siêu phẳng phân chia dữ liệu học thành 2 lớp + và - với khoảng cách biên lớn nhất. Các điểm gần nhất là các Support Vector [60]. 9 Sơ đồ thuật toán K – means [61]. 10 Sơ đồ mô phỏng mô hình Box-Jenkins [63].

11 Bản đồ của 1NN (Nguồn: Wikipedia). 1 Phân tích SWOT [66]. 2 Khung phân tích SWOT [67]. 3 Tiếp cận phân tích SWOT [67].

4 Đề xuất 2 hướng tiếp cận nâng cao hiệu năng cân bằng tải. 5 Khung lập lịch Makespan tối thiểu – Minimum Makespan Scheduling Framework (MMSF) [105]. 7 Trạng thái máy ảo [107]. 8 Sơ đồ của thuật toán FOA [108].

9 Sơ đồ mã giả thuật toán Min-Min [17]. 10 Sơ đồ mã giả thuật toán LBMin-Min [17]. 1 Sơ đồ thuật toán MCCVA. 2 Biểu đồ so sánh thời gian thực hiện các thuật toán với thuật toán MCCVA ở trường hợp 50 Request.

3 Biểu đồ so sánh thời gian thực hiện các thuật toán với thuật toán MCCVA ở trường hợp 1000 Request. 4 Sơ đồ thuật toán APRTA. 5 Biểu đồ so sánh thời gian đáp ứng dự báo của 3 máy ảo và ngưỡng thuật toán APRTA. 6 Biểu đồ ngưỡng thời gian đáp ứng dự báo trong trường hợp 3 máy ảo thuật toán APRTA.

7 Biểu đồ so sánh thời gian đáp ứng dự báo của 4 máy ảo và ngưỡng thuật toán APRTA. 8 Biểu đồ ngưỡng thời gian đáp ứng dự báo trong trường hợp 4 máy ảo thuật toán APRTA. 9 Biểu đồ so sánh thời gian đáp ứng dự báo của 5 máy ảo và ngưỡng thuật toán APRTA. 10 Biểu đồ ngưỡng thời gian đáp ứng dự báo trong trường hợp 5 máy ảo thuật toán APRTA.

11 Sơ đồ của thuật toán RCBA .