Tài liệu Nghiên cứu mô hình kháng lỗi trong dịch vụ hạ tầng điện toán đám mây

i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Bình Dương, Ngày tháng năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Đặng Thị Hồng Sâm ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn thạc sĩ, ngoài những cố gắng nỗ lực của bản thân, em đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ quý báu của quý thầy cô, cùng với sự động viên khích lệ và ủng hộ của đồng nghiệp, bạn bè và gia đình. Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc em xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới: Xin gửi lời cảm ơn trân trọng nhất tới PGS.TS Trần Công Hùng, người đã trực tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, chia sẻ kiến thức, tài liệu, tạo mọi điều kiện thuận lợi và định hướng cho em trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Ban giám hiệu và tất cả các Thầy Cô giáo của Đại học Thủ Dầu Một đã giảng dạy và dìu dắt em trong trong suốt quá trình học tập tại trường. Bên cạnh đó, em cũng đã nhận được rất nhiều sự hỗ trợ tận tình từ ThS.Bùi Thanh Khiết và các đồng nghiệp tại VNPT Bình Dương. Xin gửi lời tri ân đến tất cả các thầy và các anh chị. Tuy nhiên, do thời gian hạn hẹp, mặc dù đã nỗ lực hết sức mình, nhưng chắc rằng luận văn khó tránh khỏi thiếu sót. Em rất mong nhận được sự thông cảm và chỉ bảo tận tình của quý Thầy Cô và các bạn. Em xin chân thành cảm ơn! Bình Dương, Ngày tháng năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Đặng Thị Hồng Sâm iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................................ ii MỤC LỤC ............................................................................................................................iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT.......................................................... iv DANH SÁCH HÌNH VẼ ....................................................................................................... v CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY ............................................... 1 1.1. Điện toán đám mây là gì? .................................................................................... 1 1.2. Các mô hình dịch vụ của điện toán đám mây...................................................... 1 1.3. Dịch vụ cơ sở hạ tầng (IaaS) ............................................................................... 2 1.4. Lỗi trong IaaS ...................................................................................................... 4 1.5. Vấn đề kháng lỗi trong điện toán đám mây......................................................... 5 1.6. Thách thức trong việc kháng lỗi trong điện toán đám mây ................................. 6 1.7. Tham số đo lường các phương pháp kháng lỗi cho điện toán đám mây ............. 7 1.8. Kết luận Chương 1............................................................................................... 8 CHƯƠNG 2- CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN ................................................................ 9 CHƯƠNG 3- MÔ HÌNH KHÁNG LỖI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY DỊCH VỤ CƠ SỞ HẠ TẦNG ..................................................................................................................... 13 3.1. Mô hình hệ thống............................................................................................... 13 3.2. Logic mờ và điều khiển mờ ............................................................................... 14 3.3. Giải thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) ................................................................ 17 3.4. Xây dựng mô hình bài toán dựa trên lý thuyết logic mờ và thuật toán PSO ..... 19 CHƯƠNG 4 -MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ ...................................................................... 27 4.1 Môi trường giả lập ..................................................................................................... 27 4.2 Kết quả ....................................................................................................................... 27 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ........................................................................... 32 1. Kết quả đạt được .......................................................................................................... 32 2. Những vấn đề còn tồn tại ............................................................................................. 32 3. Hướng phát triển .......................................................................................................... 32 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 33 iv DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ĐTĐM Cloud Computing Điện toán đám mây CSDL Database Cơ sở dữ liệu QoS Quality of Service Chát lượng dịch vụ PSO Particle Swarm Optimizarion Phương pháp tối ưu bầy đàn IaaS Infrastruture as a Server Dịch vụ cơ sở hạ tầng SaaS Software as a Service Dịch vụ phần mềm PaaS Platform as a Service Dịch vụ nền tảng VM Virtual machine Máy ảo PM Physical machine Máy vật lý v DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Mô hình điện toán đám mây............................................................ 1 Hình 1.2 Mô hình dịch vụ............................................................................... 5 Hình 1.3 Kiến trúc dịch vụ cơ sở hạ tầng....................................................... 7 Hình 3.1 Kiến trúc hệ thống ........................................................................... 8 Hình 3.2 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ .................................................... 9 Hình 3.3 Luật mờ cho tải................................................................................ 19 Hình 3.4 Luật mờ cho nhiệt độ............................…………....…..............…. 20 Hình 3.5 Mô hình chiến lược.......................................................................... 24 Hình 4.1 Tần số xuất hiện lỗi của 50 máy vật lý trong thời gian t.................. 28 Hình 4.2 Thời gian thực thi theo ε ∈ [0.01; 0.09]……….............................. 28 Hình 4.3 Thời gian thực thi theo số lượng cá thể trong bầy ........................... 29 Hình 4.4 Đánh giá mức độ hiệu quả của thuật toán......................................... 29 Hình 4.5 Mức cân bằng tải của hệ thống trong thời gian t .............................. 30 Hình 4.6 Tổng tài nguyên lãng phí của hệ thống trong thời gian t ................. 30 Hình 4.7 Thời gian thực hiện thuật toán PSOVM và PFTSA.......................... 30 1 CHƯƠNG 1- TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY 1.1. Điện toán đám mây là gì? Điện toán đám mây (Cloud Computing) theo định nghĩa của IBM là việc cung cấp các tài nguyên máy tính cho người dùng tùy theo mục đích sử dụng thông qua kết nối Internet. Nguồn tài nguyên đó có thể là bất kì thứ gì liên quan đến điện toán và máy tính, ví dụ như phần mềm, phần cứng, hạ tầng mạng cho đến các máy chủ và mạng lưới máy chủ cỡ lớn. Hình 1.1: Mô hình điện toán đám mây (Nguồn: http://skansiotech.com) 1.2. Các mô hình dịch vụ của điện toán đám mây Hiện nay, các công ty cung cấp dịch vụ điện toán đám mây cung cấp các dịch vụ của họ theo ba mô hình cơ bản:  Infrastructure as a Service (IaaS): Dịch vụ cơ sở hạ tầng.  Platform as a Service (PaaS): Dịch vụ nền tảng.  Software as a Service (SaaS): Dịch vụ phần mềm. 2 Hình 2.2:Mô hình dịch vụ 1.3. Dịch vụ cơ sở hạ tầng (IaaS) Dịch vụ cơ sở hạ tầng được dùng để cung cấp hạ tầng ảo cho người dùng, giúp cho người dùng sử dụng dịch vụ theo nhu cầu một cách tự động. Nhà cung cấp dịch vụ sẽ triển khai hạ tầng ảo trên các hệ thống phân tán, cung cấp thêm một hoặc nhiều dịch vụ để đảm bảo các tính năng của IaaS và đảm bảo chất lượng dịch vụ. Điều này hơn hẳn việc cho thuê máy chủ, không gian luu trữ hay thiết bị mạng, máy trạm. Những dịch vụ này thông thường được tính chi phí trên cơ sở tính toán chức năng và lượng tài nguyên sử dụng. Những đặc trưng tiêu biểu: cung cấp tài nguyên điện toán như mộ dịch vụ bao gồm cả máy chủ, thiết bị mạng, bộ nhớ, CPU, không gian đĩa cứng, trang thiết bị trung tâm dữ liệu…; chi phí thay đổi tùy theo nhu cầu thực tế; nhiều người thuê có thể cùng dùng chung, chia sẻ tài nguyên điện toán trên cùng một hệ thống; linh động trong xử lý lỗi; linh động trong vận hành và kiểm soát, thay đổi phần cứng. Sau đây là kiến trúc của dịch vụ cơ sở hạ tầng: 3 Hình 3.3:Kiến trúc dịch vụ cơ sở hạ tầng Khi thực thi một yêu cầu từ người sử dụng, công việc đó có thể thực hiện song song và chia sẻ tài nguyên để đáp ứng yêu cầu càng nhanh càng tốt. Hoặc là có thể truy cập các kho dữ liệu khác nhau để có thể thỏa mãn nhu cầu của khách hàng. IaaS phải đảm bảo về hiệu suất và hiệu quả chi phí trong khi bảo trì các điều khiển trung tâm và khả năng tăng tài nguyên để bảo đảm dịch vụ không bị gián đoạn. Có 03 thành phần chính trong kiến trúc của hệ thống đám mây. Đó là: cloud manager, cluster manager và computer manager. Cloud manager là điểm truy cập vào đám mây, nơi mà các nhà thuê bao đăng ký tài khoản, quản lý các tài nguyên mà họ thuê và truy cập dữ liệu. Nó thực hiện việc truy cập tài nguyên ở mức đầu tiên. Nó quyết định có đủ tài nguyên để đáp ứng yêu cầu khách hàng hay không và cluster manager sẽ thực hiện yêu cầu. Cloud manager cũng thực hiện các luật trên cloud đối với yêu cầu từ khách hàng. Cluster manager: chịu trách nhiệm vận hành các máy thông qua mạng. Cluster manager sẽ nhận lệnh/ truy vấn, truy cập tài nguyên từ cloud manager và xác định tài nguyên nào có thể đáp ứng yêu cầu từ người sử dụng . Sau đó hiện thực truy cập tài nguyên. 4 Computer manager: hợp tác với hypervisor chạy trên mỗi hệ thống máy tính trong một cluster. Trong việc đáp ứng các truy vấn từ Cluster manager. Cluster manager trả về thông tin trạng thái liên quan đến tài nguyên được sử dụng và có sẵn mà có thể được sử dụng. 1.4. Lỗi trong IaaS Lỗi trong IaaS có thể được phân loại dựa vào vị trí xuất hiện, vị trí module chức năng. Lỗi có thể xuất hiện từ phần cứng vật lý, xuất hiện trong máy chủ ảo hóa, hoặc trong các máy ảo…. Lỗi trong điện toán đám mây có các khái niệm như sau:  Fault: là một điều kiện bất thường trong một hoặc nhiều thành phần của hệ thống. Một fault có thể hoặc không thể là nguyên nhân làm hệ thống không thực thi theo như thiết kế ban đầu.  Error: là sự trái ngược nhau giữa lý thuyết và thực tế của một thành phần bên trong hệ thống khi hệ thống được thực thi. Một Error có thể là nguyên nhân hệ thống không thực thi theo như thiết kế ban đầu.  Failure: là trạng thái của hệ thống thực thi không đúng như thiết kế ban đầu. Một cách hiểu khác cụ thể hơn, lỗi trên điện toán đám mây có thể là các loại lỗi:  Lỗi mạng (Network fault): lỗi liên quan tới mạng lưới như: bị cô lập mạng, mất gói, gói tin lỗi, đích đến mất kết nối, lỗi kết nối….  Lỗi do phần cứng: Loại lỗi do các thiết bị phần cứng của máy chủ gây ra như: lỗi nguồn, lỗi CPU, lỗi RAM, HDD, storage, CPU fan, mainboard, ...  Lỗi truyền tải media: lỗi do media bị lỗi trong quá trình truyền hoặc nhận.  Lỗi bộ xử lý: lỗi xảy ra trong bộ xử lý vì hệ điều hành bị lỗi.  Lỗi tiến trình: Một lỗi do hết tài nguyên hoặc lỗi của phần mềm.  Lỗi dịch vụ hết hạn: hết thời gian phục vụ của một tài nguyên trong khi ứng dụng đang dùng nó. Lỗi xảy ra trong suốt quá trình tính toán trên tài nguyên hệ thống có thể được phân loại như: lỗi bỏ sót, lỗi định thời, lỗi trả lời .... Còn có thể phân loại lỗi dựa vào thời gian như:  Lỗi lâu dài: lỗi xảy ra như do bị đứt dây mạng, nguồn điện bị mất, thảm họa…. Đặc điểm của loại lỗi này là dễ tái tạo lại lỗi. Những lỗi này có thể 5 gây ra những hậu quả lớn cho hệ thống hoặc là làm cho một phần hệ thống hoạt động không như mong đợi.  Những lỗi gián đoạn: là những lỗi hiếm khi xuất hiện. Hầu hết những lỗi này được bỏ qua trong hệ thống thử nghiệm và chỉ xuất hiện khi hệ thống có tải. Vì vậy khó dự đoán sự thiệt hại của những lỗi này có thể gây ra.  Lỗi tạm thời: Những lỗi xảy ra bởi một vài lỗi vốn có từ trước, tuy nhiên, những lỗi này được sửa sai bằng cách cố gắng khôi phục hệ thống đến trạng thái trước đó như là khởi động lại phần mềm hoặc gửi một thông báo. Từ những khái niệm và phân loại lỗi trên đã có những nghiên cứu về phương pháp nhận dạng lỗi cho ĐTĐM như: sử dụng phương pháp phân lớp (classification) và phương pháp suy luận (inference). 1.5. Vấn đề kháng lỗi trong điện toán đám mây Để tăng độ tin cậy cho hệ thống thường có hai hướng chính: một là hệ thống hoàn hảo, hai là hệ thống có khả năng kháng lỗi. Hệ thống hoàn hảo hướng tới việc tránh lỗi xảy ra thông qua thiết kế tốt. Các thành phần trong hệ thống được đảm bảo vận hành chính xác nếu có dấu hiệu bất thường sẽ được thay thế ngay. Còn kháng lỗi là quan điểm khắc phục hậu quả của lỗi, tránh lỗi, ngăn ngừa lỗi để các thành phần vẫn hoạt động. Để đạt được điều đó cần có cơ chế kháng lỗi. Có nhiều cách để thực hiện, như là: Các các thành phần trong hệ thống cần có dự phòng (redundancy) và hoạt động song song. Các thành phần đó có thể là phần cứng, phần mềm, vi xử lý, cảm biến, bus, nguồn,... Do vậy, hệ thống sẽ trở nên phức tạp hơn và tốn nhiều chi phí hơn. Kháng lỗi là một trong những vấn đề nghiên cứu quan trọng của điện toán đám mây. Một hệ thống điện toán đám mây có khả năng chịu lỗi, có thời gian hoạt động rất cao, có khả năng hoạt động tốt bất chấp lỗi. Có hai hướng chính trong nghiên cứu về kháng lỗi là:  Kháng lỗi bị động (reactive fault tolerance): là kỹ thuật nhằm giảm bớt ảnh hưởng do lỗi gây ra khi thực thi ứng dụng hoặc cung cấp dịch vụ. Có nhiều kỹ thuật khác nhau cho chính sách này, như: Check pointing/Restart [1] [2] [3] [4], Replication (nhân bản) [5] [6] [7], Task Resubmission (gán lại tác vụ), User defined exception Handling (quản lý lỗi do người dùng định nghĩa). 6  Check pointing/Restart: khi có một tác vụ bị lỗi, kỹ thuật này cho phép hệ thống khởi động lại ở trạng thái gần nhất của trạng thái điểm kiểm tra.  Replication: đây là kỹ thuật phổ biến trong việc kháng lỗi. Nhân bản là một tiến trình duy trì nhiều bản sao của một hệ thống hoặc của một đối tượng. Trong kỹ thuật này, yêu cầu từ khách hàng (client) sẽ được chuyển đến một trong các bản sao đã được tạo. Hiện nay có một số công cụ cho phép hiện thực kỹ thuật này là HA Proxy, Hadoop và AmazonEC2.  Task Resubmission: kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi trong hệ thống luồng công việc cho khoa học. Bất cứ khi nào lỗi được phát hiện, tác vụ sẽ được khởi động lại và thực thi hoặc là trên tài nguyên hiện hành hoặc là trên tài nguyên khác.  Quản lý lỗi do người dùng định nghĩa: người dùng đưa ra cách xử lý cho một số trường hợp lỗi của tác vụ trong một luồng công việc cụ thể. Dạng xử lý này cố gắng che giấu lỗi trong suốt quá trình thực thi của một tác vụ trong luồng công việc.  Kháng lỗi chủ động (proactive fault tolerance): Nhằm giữ ứng dụng hoặc dịch vụ thực thi đúng bằng cách tránh các lỗi tiềm ẩn thông qua biện pháp ngăn chặn. Có 2 kỹ thuật cho chính sách này là Preemptive migration [8] và Software Rejuvenation [9]:  Preemptive Migration (Di trú ưu tiên): ứng dụng liên tục được theo dõi và phân tích thông qua hệ thống giám sát. Từ những thông tin phản hồi đó hệ thống sẽ dự đoán xem liệu có lỗi sắp xảy ra hay không, nếu có thì di chuyển ứng dụng đến nơi an toàn hơn.  Software Rejuvenation: đây là kỹ thuật thiết kế hệ thống có khả năng khởi động lại theo định kỳ. Hệ thống sẽ bị xóa các trạng thái trước đó khi khởi động lại và lúc này lỗi của hệ thống cũng không còn tồn tại. 1.6. Thách thức trong việc kháng lỗi trong điện toán đám mây Để thực hiện được kháng lỗi trong điện toán đám mây cần phải xem xét và phân tích cẩn thận bởi vì sự phức tạp của hệ thống và độ tin cậy của các phương pháp kháng lỗi cùng với những lý do sau: 7  Hệ thống điện toán đám mây tồn tại nhiều công nghệ khác nhau, như công nghệ ảo hóa máy chủ (sản phẩm của Vmware, KVM …), công nghệ ảo hóa Network (ví dụ: Openvswitch) ... Phương pháp kháng lỗi phải đảm bảo hoạt động và tương thích với các công nghệ này.  Hướng phát triển mới của việc kháng lỗi phải kết hợp với thuật toán lập lịch dòng công việc có sẵn trong hệ thống điện toán đám mây.  Phương pháp nào đáng tin cậy để đánh giá hiệu quả của các phương pháp kháng lỗi trong điện toán đám mây.  Đảm bảo được độ tin cậy và sẵn sàng đáp ứng cho nhiều nhà cung cấp dịch vụ với nhiều phần mềm khác nhau.  Tự động kháng lỗi phải đồng bộ giữa các đám mây khác.  Giải pháp kháng lỗi tự động thể hiện của một ứng dụng chạy trên nhiều máy ảo khác nhau. 1.7. Tham số đo lường các phương pháp kháng lỗi cho điện toán đám mây Các phương pháp, thuật toán kháng lỗi đã có trước đây trong điện toán đám mây thường xem xét các tham số khác nhau như: thông lượng (throughput), thời gian phản hồi (response-time), khả năng mở rộng, hiệu năng, khả năng sẵn sàng, độ khả dụng, độ tin cậy, độ an toàn, và phí tổn kết hợp:  Thông lượng (throughput): nó định nghĩa số lượng tác vụ đã được hoàn thành. Hệ thống tốt thì thông lượng càng có giá trị cao.  Thời gian phản hồi: thời gian phản hồi, đáp ứng của thuật toán, giá trị này càng thấp càng tốt.  Khả năng mở rộng: Số lượng node trong hệ thống mà thuật toán kháng lỗi còn có thể hoạt động tốt.  Hiệu năng: tham số này kiểm tra sự ảnh hưởng về hiệu năng của hệ thống khi áp dụng thuật toán. Hiệu năng của hệ thống cần được cải thiện với một chi phí hợp lý.  Độ sẵn sàng: độ sẵn sàng của hệ thống là một yếu tố ảnh hưởng đến độ tin cậy.  Độ khả dụng: khả năng kết hợp với các sản phẩm khác một cách hiệu quả và dễ dàng. 8  Độ tin cậy: xem xét khả năng đạt được kết quả chính xác hoặc chấp nhận được trong một khoảng thời gian.  Phí tổn kết hợp: (overhead associated): là phí tổn trong khi thực thi những tác vụ, tiến trình trong thuật toán. Phí tổn có thể được gây ra bởi các tiến trình di chuyển dữ liệu, trong nội tại tiến trình và trong nội tại bộ xử lý. Một thuật toán kháng lỗi hiệu quả thì phí tổn phải nhỏ. 1.8. Kết luận Chương 1 Trong chương này đã tổng quan được các định nghĩa về lỗi, kiến trúc dịch vụ cơ sở hạ tầng điện toán đám mây, nhận dạng lỗi và kháng lỗi. Từ đó để nắm được nền tảng để tìm hiểu, phân tích, ứng dụng thuật toán khác nhằm giải quyết vấn đề bài toán đặt ra. 9 CHƯƠNG 2- CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN Khả năng kháng lỗi và phục hồi trong điện toán đám mây là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động hệ thống chính xác và liên tục. Rất nhiều công việc đã được thực hiện trong lĩnh vực này. Nhưng do ảo hóa và cung cấp dịch vụ dựa trên internet, khả năng kháng lỗi hành vi và phục hồi trong điện toán đám mây vẫn còn rất nhiều thử thách. Để tăng cường độ tin cậy của dịch vụ đám mây, nhiều phương pháp tiếp cận kháng lỗi đã được đề xuất, áp dụng phương pháp tiếp cận vị trí máy ảo dự phòng cho nhiều ứng dụng. Khái niệm chính dựa trên các phương pháp này là để đảm bảo rằng tất cả các dịch vụ đám mây có thể được duy trì trong khi bất kỳ máy vật lý nào bị lỗi cùng một lúc. Remus là một dịch vụ có tính khả dụng cao cho phép một hệ thống chạy tiếp tục thực hiện một cách minh bạch trên một vật lý thay thế trong trường hợp bị lỗi chỉ với một vài giây thời gian chết [10]. Tuy nhiên, Remus chỉ cung cấp một cơ chế sao chép máy ảo không đồng bộ cho một máy ảo cá nhân. Hơn nữa, trong môi trường điện toán đám mây, ngoài việc đảm bảo độ tin cậy dịch vụ đám mây, phương pháp đó nên giảm tiêu thụ tài nguyên càng nhiều càng tốt trên cơ sở các đặc điểm của trung tâm dữ liệu đám mây. Do chi phí cao phát sinh bởi cơ chế sao chép, các phương pháp dựa trên nó chỉ phù hợp cho các nhiệm vụ quan trọng. Để khắc phục vấn đề này, các phương pháp tiếp cận đáng chú ý đã được giới thiệu để xác định các phần quan trọng của một nhiệm vụ phức tạp nhằm giảm chi phí thực hiện. Các phương pháp này trước tiên tính toán giá trị ý nghĩa của mỗi nhiệm vụ phụ theo cấu trúc và tần số gọi. Sau đó, họ xếp hạng các tiểu nhiệm vụ trên cơ sở các giá trị ý nghĩa được tính toán và xác định sự thừa của mỗi tiểu nhiệm vụ cho phù hợp. Không giống như phương pháp tiếp cận mức dự phòng cố định, các phương pháp này có thể giảm chi phí thực hiện bằng cách thay đổi sự dư thừa của một thành phần khi xảy ra lỗi [11]. Mặc dù cải tiến nêu trên, việc thực hiện cơ chế sao chép vẫn là một nhiệm vụ tốn kém. Do đó, một cơ chế như vậy là phù hợp hơn cho các nhiệm vụ thời gian thực hoặc quan trọng. Tuy nhiên, đối với một số nhiệm vụ quy mô lớn không theo thời gian thực, kỹ thuật kháng lỗi được sử dụng rộng rãi được gọi là điểm kiểm tra là tương đối hiệu quả hơn. Điểm kiểm tra được phân loại thành cơ chế: trạm kiểm soát độc lập và cơ chế trạm kiểm soát phối 10 hợp. Từ quan điểm của kiểm tra độc lập, Nagarajan đã đề xuất một cơ chế kháng lỗi chủ động có thể dự đoán vật lý bị hỏng thông qua giám sát tài nguyên, tức là, giám sát nhiệt độ CPU, bộ nhớ, tốc độ quạt và nhật ký đĩa và di chuyển máy ảo trên máy vật lý bị lỗi sang máy vật lý ổn định trước khi xảy ra bất kỳ sự cố nào [12]. Nhìn chung, cơ chế kháng lỗi chủ động sử dụng các lược đồ trạm kiểm soát đầy đủ, bởi vì các tần số trạm kiểm soát có thể được giảm xuống khi gặp phải các lỗi không lường trước được. Mặc dù một cụm ảo được coi là thực thi chung các ứng dụng song song, kỹ thuật di chuyển được sử dụng để nâng cao độ tin cậy. Các chiến lược kiểm tra động được phát triển bằng cách điều tra và phân tích cơ chế trạm kiểm soát độc lập có thể làm giảm đáng kể chi phí trong khi cải thiện độ tin cậy. Goiri trình bày một cơ sở hạ tầng trạm kiểm soát thông minh sử dụng Hệ thống tệp liên minh khác để phân biệt các phần chỉ đọc từ các phần đọc-ghi của hình ảnh máy ảo cho các nhà cung cấp dịch vụ ảo hóa [13]. Mặc dù cách tiếp cận này là một cách hiệu quả để tiếp tục thực hiện tác vụ nhanh hơn sau khi một sự cố nút và tăng kháng lỗi của hệ thống, nó nhìn ra thực tế rằng các chuyển mạch lõi là nút cổ chai của mạng trung tâm dữ liệu đám mây. Khi hình ảnh trạm kiểm soát được lưu trữ trong máy vật lý lưu trữ trung tâm, lưu lượng điểm kiểm soát có thể tắc nghẽn, ảnh hưởng đến kháng lỗi. Để khắc phục vấn đề này, Zhou đề xuất phương pháp nâng cao độ tin cậy của dịch vụ đám mây để giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên mạng và lưu trữ trong trung tâm dữ liệu đám mây [14]. Trong cách tiếp cận của họ, các phần giống nhau của tất cả các máy ảo cung cấp cùng một dịch vụ được kiểm tra một lần là hình ảnh trạm kiểm soát dịch vụ. Hơn nữa, hình ảnh trạm kiểm soát còn lại chỉ lưu trang đã sửa đổi. Cách tiếp cận này không chỉ đảm bảo độ tin cậy dịch vụ đám mây mà còn tiêu thụ ít tài nguyên mạng và lưu trữ hơn các phương pháp khác. Mặc dù một số cơ chế trạm kiểm soát đã được giới thiệu, nhưng chúng hiếm khi xem xét tính nhất quán của các cụm ảo. Do đó, cơ chế trạm kiểm soát phối hợp đã được đề xuất. Để giảm thiểu tổn thất hiệu suất do thất bại bất ngờ hoặc chi phí không cần thiết của các cơ chế kháng lỗi, Liu đề xuất một sơ đồ bố trí trạm kiểm soát phối hợp tối ưu để đối phó với các bản phân phối lỗi khác nhau và một khoảng thời gian kiểm tra khác nhau [15]. Zhang VirtCFT được đề xuất, hệ thống kháng lỗi điểm kiểm tra phân phối phối hợp cấp hệ thống cung cấp kháng lỗi cho một cụm ảo và khôi phục toàn bộ cụm ảo về trạng thái chính xác trước đó khi xảy ra lỗi bằng cách kiểm tra các 11 điểm ảnh một cách rõ ràng [16]. Xem xét các yêu cầu cá nhân của người dùng có thể thay đổi đáng kể, Limrungsi đề xuất một kế hoạch mới để cung cấp độ tin cậy như một dịch vụ linh hoạt theo yêu cầu [17]. Cách này sử dụng điểm kiểm tra ngang hàng và cho phép mức độ tin cậy của người dùng được tối ưu hóa cùng nhau bằng cách đánh giá các yêu cầu cá nhân của người dùng và tổng số tài nguyên có sẵn trong trung tâm dữ liệu đám mây. Trong [18] Yuqiang Luo đã giới thiệu các kết quả mới cho thấy logic mờ cung cấp một phương pháp hiệu quả để phân tích và tổng hợp thông tin mạng. Ngoài ra, nó hỗ trợ luật điều khiển phi tuyến cho các hệ thống phức tạp. Có một số hướng nghiên cứu mới: Hệ thống nối mạng hai chiều (2D). Hệ thống điều khiển mạng không dây (WNCS), Chất lượng dịch vụ (QoS) của Hệ thống nối mạng, Điều khiển truy cập mờ trong Hệ thống mạng mở, Bộ điều khiển thông minh trong Hệ thống nối mạng. Ying Jiang, J.H. [19] đề xuất mô hình dự đoán lỗi trong điện toán đám mây kết hợp với các tính năng trong điện toán đám mây. Thuật toán C4.5 được cải tiến để phát hiện lỗi của điện toán đám mây. Mô hình dự đoán lỗi cho điện toán đám mây xét trên bốn tiêu chí: tầng cung cấp dịch vụ (SaaS, PaaS, IaaS), Giai đoạn cung cấp dịch vụ, Phạm vi ảnh hưởng của lỗi, Nguồn gốc gây lỗi. Massimo Ficco đề xuất hướng tiếp cận meta-heuristic cho việc phân bổ tài nguyên điện toán đám mây dựa trên mô hình tối ưu hóa sinh thái san hô lấy cảm hứng sinh học [20]. Theo đó, dựa vào Lý thuyết trò chơi cổ điển để tối ưu hóa chiến lược cấp phát tài nguyên đảm bảo các mục tiêu của nhà cung cấp dịch vụ cũng như các yêu cầu của khách hàng. Thuật toán tiến hóa dựa trên việc quan sát cấu trúc của rặng san hô và sinh sản san hô, thể hiện một hành vi rất thú vị để mô phỏng các yêu cầu liên tục của các tài nguyên, kích hoạt các quy trình thay đổi kích cỡ, sao chép và di chuyển. Nó cũng khai thác tính năng động trong cạnh tranh giữa những người sử dụng chiến lược và các nhà cung cấp dịch vụ (với mục tiêu tối đa hóa doanh thu) nhằm hội tụ các giải pháp cân bằng tối ưu có thể thỏa mãn những lợi ích rõ ràng của các bên liên quan. Thực nghiệm cho thấy phương pháp kết hợp dựa trên cảm xúc sinh học và dựa trên lý thuyết trò chơi không chỉ đạt được một giải pháp thỏa đáng về tính thích ứng và tính đàn hồi mà còn có thể dẫn đến cải thiện hiệu suất đáng kể 12 về thời gian hội tụ, khi vấn đề quy mô theo các đám mây rất lớn với rất nhiều máy móc và máy ảo được phân bổ lại. Yang Guo đề xuất thuật toán điều chỉnh tự động máy ảo cho ứng dụng hosting trên điện toán đám mây [21]. Mục tiêu giảm thiểu số lượng lưu trữ máy vật lý bằng cách đóng gói các máy ảo vào các máy vật lý, trong khi các máy ảo được điều chỉnh tự động đáp ứng yêu cầu biến động. Thuật toán Shadow sử dụng một hệ thống hàng đợi ảo được thiết kế đặc biệt để tự động tạo ra một giải pháp tối ưu cho điều chỉnh tự động máy ảo và đóng gói VM-to-PM. Thuật toán chạy liên tục mà không cần phải giải quyết lại vấn đề tối ưu hóa cơ bản “từ đầu” và điều chỉnh tự động với những thay đổi trong nhu cầu ứng dụng. Trong nghiên cứu của PGS.TS Trần Công Hùng, Th.Sĩ Bùi Thanh Khiết đăng trên Tạp chí ICCASA 2016 [22], các tác giả đã đề xuất giải pháp dành cho các máy ảo nhằm đảm bảo cân bằng các mục tiêu mà các nhà sử dụng cần bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng của họ dựa trên lý thuyết trò chơi. Ý tưởng chủ đạo là sử dụng thuật toán meta-heuristic Ant Colony Optimization (ACO) dựa trên trạng thái cân bằng Nash. Các nghiên cứu về khả năng kháng lỗi trong điện toán đám mây đã công bố, các tác giả đề xuất hướng kết hợp phản hồi lỗi từ hai chính sách kiểm soát lỗi chủ động và bị động, đề xuất mô hình kháng lỗi để xây dựng hệ thống Dịch vụ cơ sở hạ tầng của điện toán đám mây tốt hơn. Đầu vào đám mây đáp ứng một số yêu cầu: băng thông, độ trễ, xác suất lỗi,... Điều đầu tiên cần làm là nghiên cứu mô hình điện toán đám mây sắp xảy ra lỗi một cách nhanh nhất. Sau đó, nó cung cấp phản hồi thích hợp để ngăn chặn lỗi xảy ra càng nhanh càng tốt, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu - vì dữ liệu trên điện toán đám mây rất lớn. 13 CHƯƠNG 3- MÔ HÌNH KHÁNG LỖI TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY DỊCH VỤ CƠ SỞ HẠ TẦNG 3.1. Mô hình hệ thống Điện toán đám mây cung cấp tài nguyên cho ứng dụng của khách hàng. Thành phần giám sát các ứng dụng theo vòng lặp MAPE-K liên tục theo dõi nhằm giám sát mức độ sử dụng tài nguyên. Bộ giám sát thu thập dữ liệu về tình trạng sử dụng tài nguyên và chuyển đến bộ phận điều chỉnh tự động sau đó đưa ra các lệnh phù hợp, cụ thể là: máy vật lý đó có nguy cơ bị lỗi không, có cần phải di dời các máy ảo trên máy vật lý đang nói đó sang máy vật lý khác không. Để đánh giá QoS cho từng ứng dụng đa tầng của khách hàng, chúng tôi sử dụng Mạng hàng đợi theo tầng (LQN) [23, 24]. Hình 3.1: Kiến trúc hệ thống Trong nghiên cứu này, mô hình LQN cung cấp các số đo hiệu suất như thông lượng, trạng thái ổn định và thời gian đáp ứng. Đầu vào cho mô hình LQN là các tài nguyên phần cứng, cường độ công việc của khách hàng và nhu cầu dịch vụ của khách hàng đối với mô hình các thành phần ở mỗi giai đoạn. 14 3.2. Logic mờ và điều khiển mờ 3.2.1. Giới thiệu Từ năm 1965 đã ra đời một lý thuyết mới, đó là lý thuyết tập mờ (Fuzzy set theory) do giáo sư Lofti A.Zadeh ở trường đại học Califonia – Mỹ đưa ra. Từ khi lý thuyết đó ra đời nó được phát triển mạnh mẽ qua các công trình khoa học của các nhà khoa học như: năm 1972 GS Terano và Asai thiết lập ra cơ sở nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ ở Nhật, năm 1980 hãng Smith Co. bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ cho lò hơi… Những năm đầu thập kỷ 90 cho đến nay hệ thống điều khiển mờ và mạng nơron (Fuzzy system and neural network) được các nhà khoa học, các kỹ sư và sinh viên trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm và ứng dụng trong sản xuất và đời sống. Tập mờ và logic mờ đã dựa trên các thông tin “không đầy đủ” về đối tượng để điều khiển đầy đủ về đối tượng một cách chính xác. Trong những năm gần đây, lý thuyết tập mờ được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như : các đồ vật dân dụng (điều hòa, máy giặt…) điều khiển nhiệt độ, điều khiển trong giao thông vận tải, chuẩn đoán và điều trị bệnh trong y học… các vi mạch chuyên dụng của điều khiển mờ cũng đã được chế tạo và ngày càng hoàn thiện. Vi mạch mờ đầu tiên được chế tạo bởi hãng Masaki Togai và Hiroyuki Watanabe vào năm 1986. Ngày nay có rất nhiều hãng chế tạo được các chíp mờ như: Omron có vi mạch FP3000, FP5000, hãng Motorola với vi mạch mờ sử dụng cùng với các vi mạch 68HC05, 68HC11, hàng Hitachi – America với vi mạch 48/300, 48/500 điều khiển kiểu vi xử lý, hãng America neutralogic với các chíp NLX 230, ADS 230, NLX 110, NLX 112… đã có rất nhiều sản phẩm công nghiệp được tạo ra nhờ áp dụng kỹ thuật điều khiển mờ ở Nhật Bản, nơi mà điều khiển mờ được áp dụng rất thành công. Điểm mạnh cơ bản của điều khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh điển là nó áp dụng rất hiệu quả trong các quá trình chưa được xác định rõ hay không thể đo đạc chính xác, các quá trình được điều khiển ở điều kiện thiếu thông tin. Điều khiển mờ đã tích hợp kinh nghiệm của các chuyên gia để điều khiển mà không cần hiểu biết nhiều về các thông số của hệ thống. Điều khiển mờ chiếm một vị trí quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại, đến nay điều khiển mờ đã là một phương pháp điều khiển nổi bật bới tính 15 linh hoạt và đã thu được những kết quả khả quan trong nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết tập mờ, logic mờ và suy luận mờ. Những ý tưởng cơ bản trong hệ điều khiển logic mờ là tích hợp kiến thức của các chuyên gia trong thao tác vào các bộ điều khiển trong quá trình điều khiển, quan hệ giữa các đầu vào và đầu ra của hệ điều khiển logic mờ được thiết lập thông qua việc lựa chọn các luật điều khiển mờ (như luật if then) trên các biến ngôn ngữ. Luật điều khiển if – then là một cấu trúc điều khiển dạng nếu – thì trong đó có một số từ được đặc trưng bởi các hàm liên thuộc liên tục. Các luật mờ và các thiết bị suy luận mờ là những công cụ gắn liền với việc sử dụng kinh nghiệm chuyên gia trong việc thiết kế các bộ điều khiển. So với các giải pháp kỹ thuật từ trước tới nay được áp dụng để tổng hợp các hệ thống điều khiển, phương pháp tổng hợp hệ thống bằng điều khiển mờ có những ưu điểm rõ rệt sau:  Khối lượng công việc thiết kế giảm đi nhiều do không cần sử dụng mô hình đối tượng trong việc tổng hợp hệ thống.  Bộ điều khiển mờ dễ hiểu hơn so với các bộ điều khiển khác (cả về kỹ thuật) và dễ dàng thay đổi.  Đối với bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng bộ điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và giá thành sản phẩm.  Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững hơn, khả năng chống nhiễu cao hơn và chất lượng điều khiển cao hơn. Ngày nay với tốc độ phát triển vượt bậc của tin học và sự tương đối hoàn thiện của lý thuyết điều khiển đã chắp cánh cho sự phát triển đa dạng và phong phú của các hệ điều khiển mờ. Tuy nhiên vấn đề tổng hợp được một bộ điều khiển mờ một cách chặt chẽ và ứng dụng cho một đối tượng cụ thể nhằm nâng cao chất lượng điều khiển đang là sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. 3.2.2. Sơ đồ khối bộ điều khiển mờ Cấu trúc chung của một bộ điều khiển mờ gồm có 4 khối: Khối mờ hóa, khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ (Hình 3.2)