Cấp phát tài nguyên điện toán đám mây dựa vào giải thuật tối ưu bày đàn

Bài viết đề xuất áp dụng lớp giải thuật Tối ưu bầy đàn để cung cấp tài nguyên công bằng và hiệu quả. Hiệu quả của giải thuật Tối ưu bầy đàn được đối sánh với giải thuật Luyện kim mô phỏng và giải thuật Tối ưu đàn kiến.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Cấp phát tài nguyên điện toán đám mây dựa vào giải thuật tối ưu bày đàn CẤP PHÁT TÀI NGUYÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY DỰA VÀO GIẢI THUẬT TỐI ƯU BÀY ĐÀN Lâm Thị Kim Tuyết1, Đặng Trọng Đại2, Bùi Thanh Khiết3* 1. Viện Sau đại học, Trường Đại học Thủ Dầu Một 2. Viện Kỹ thuật Công nghệ, Trường Đại học Thủ Dầu Một 3. Ban Đề án Chuyển đổi số, Trường Đại học Thủ Dầu Một * Liên hệ email: khietbt@tdmu.edu.vnTÓM TẮT Quản lý tài nguyên theo yêu cầu là một yếu tố quan trọng của điện toán đám mây. Nhàcung cấp dịch vụ không chỉ phải đảm bảo việc phân bổ tài nguyên giữa các người dùng mộtcách công bằng mà còn phải khai thác tài nguyên hiệu quả. Bên cạnh đó, sự không đồng bộgiữa yêu cầu từ người dùng và tài nguyên vật lý dẫn đến phân mảnh tài nguyên. Để mô tả sựtranh chấp này, chúng tôi sử dụng lý thuyết trò chơi để mô hình hóa bài toán. Tuy nhiên, hầuhết các bài toán phân bổ tài nguyên trong điện toán đám mây thuộc loại Hard hoặc NP-Hard.Hơn nữa, các yêu cầu này cần được xử lý nhanh chóng để đảm bảo chất lượng dịch vụ. Để giảiquyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất áp dụng lớp giải thuật Tối ưu bầy đàn để cung cấp tàinguyên công bằng và hiệu quả. Hiệu quả của giải thuật Tối ưu bầy đàn được đối sánh với giảithuật Luyện kim mô phỏng và giải thuật Tối ưu đàn kiến. Từ khoá: Cấp phát tài nguyên, Giải thuật tối ưu bày đàn, Ứng dụng điện toán đám mây.I. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm gần đây, sự phát triển của ứng dụng đa tầng đã trở thành một xu hướngkhông thể phủ nhận trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Ứng dụng đa tầng cung cấp một cáchtiếp cận linh hoạt và hiệu quả cho việc triển khai và quản lý các ứng dụng phức tạp, từ các ứngdụng doanh nghiệp đến các dịch vụ trực tuyến và ứng dụng di động. Tuy nhiên, việc cấp pháttài nguyên cho các ứng dụng đa tầng trên Điện toán đám mây (ĐTĐM) vẫn đang đối diện vớinhiều thách thức như: ▪ Quản lý hiệu suất và tài nguyên: Điều này bao gồm việc đảm bảo rằng các nguồn tài nguyênđược sử dụng một cách hiệu quả nhất có thể để tránh lãng phí và đảm bảo hiệu suất hệ thống. ▪ Quản lý chi phí: Sử dụng tài nguyên trên điện toán đám mây có thể dẫn đến chi phíkhông kiểm soát nếu không được quản lý cẩn thận. Việc theo dõi, dự báo và tối ưu hóa chi phílà cần thiết. ▪ Quản lý dữ liệu: Quản lý dữ liệu trên điện toán đám mây đòi hỏi sự chú ý đặc biệt đốivới việc sao lưu, phục hồi và bảo vệ dữ liệu. Việc tuân thủ các quy định về bảo mật và quyềnriêng tư cũng là một thách thức. ▪ Quản lý tài nguyên tự động: Trong môi trường đám mây, việc tự động hóa quá trình cấpphát và quản lý tài nguyên là một mục tiêu quan trọng. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi sự thiết kếvà triển khai các hệ thống quản lý tự động phức tạp và tin cậy. Một trong những thách thức lớnnhất là làm thế nào để phân chia và quản lý tài nguyên một cách hiệu quả, đặc biệt là khi đốimặt với sự biến đổi về tải và nhu cầu của ứng dụng. Điều này bao gồm việc đảm bảo rằng dịchvụ có sẵn và hiệu quả trên toàn cầu, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất và chi phí. 744 Giải pháp cho vấn đề cấp phát tài nguyên thường dựa trên đặc tính cụ thể của từng bàitoán từ đó áp dụng các giải thuật như vét cạn (exhaustive algorithm), giải thuật tất định(deterministic algorithm) hoặc giải thuật metaheuristic [1]. Trong thực nghiệm, hầu như cácgiải thuật tất định tốt hơn các giải thuật vét cạn. Tuy nhiên các giải thuật tất định lại không hiệuquả trong môi trường dữ liệu phân tán từ đó dẫn đến không thích hợp cho các vấn đề cấp pháttài nguyên trong môi trường tính mở rộng [2]. Trong khi đó, ĐTĐM là môi trường có dữ liệuphân tán, đòi hỏi có khả năng mở rộng, khả năng đáp ứng yêu cầu người dùng cao do vậy cóthể tiếp cận vấn đề cấp phát tài nguyên máy ảo (Virtual Machine, viết tắt VM) trên ĐTĐM theohướng metaheuristic là khả thi mặc dù các giải thuật metaheuristic có thể cho kết quả gần tốiưu trong thời gian chấp nhận được. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đưa ra giải pháp cấp pháttài nguyên đảm bảo sự công bằng trong cấp phát tài nguyên cũng như sử dụng hiệu quả tàinguyên dựa trên lý thuyết trò chơi. Chúng tôi đề xuất sử dụng giải thuật metaheuristic cụ thể làgiải thuật Tối ưu bày đàn (Particle Swarm Optimization, viết tắt PSO) [3] để tìm ra được giảipháp cấp phát tài nguyên tối ưu hoặc gần tối ưu dựa trên cân bằng Nash. Thêm vào đó, chúngtôi đối sánh mức độ hiệu quả của thuật toán PSO với giải thuật Tối ưu đàn kiến (Ant ColonyOptimization, viết tắt ACO)[4] và giải thuật Luyện kim (Simulated Annealing, viết tắt SA) [5]. Phần còn lại trình bày mô hình cấp phát tài nguyên trong phần II. Phần III trình bày giảithuật Tối ưu bày đàn cho bài toán cấp phát tài nguyên. Phần IV trình bày kết quả thực nghiệmcủa mô hình. Phần V trình bày kết luận.2. MÔ HÌNH CẤP PHÁT TÀI ...