Tài liệu Kỹ thuật di trú máy ảo trong điện toán đám mây

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 2014 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 2014 Trưởng khoa Công nghệ Thông tin Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông cơ sở TP. HCM Ngày 03 tháng 09 năm 2014 Ngày bảo vệ luận văn, Tp. HCM, Ngày 24 tháng 08 năm 2014 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 03/2014 công tác tại trường Cao đẳng Kinh Tế - Kỹ Thuật Sài Gòn. Từ 03/2014 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 : [email protected] 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 2014 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 1.1 Lý do chọn đề tài: ................................................................................................ 1 1.2 Tình hình nghiên cứu gần đây ............................................................................. 3 1.3 Mục tiêu của luận văn ......................................................................................... 6 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 7 1.5 Phương 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 Bảng 5.14 Kết quả mô phỏng kịch bản 3- Random. .................................................. 46 Bảng 5.15 Kết quả mô phỏng kịch bản 3. .................................................................. 46 Bảng 5.16 Kết quả mô phỏng kịch bản 4-Cải tiến. .................................................... 46 Bảng 5.17 Kết quả mô phỏng kịch bản 4- Minimum Migration Time. ..................... 46 Bảng 5.18 Kết quả mô phỏng kịch bản 4- Random. .................................................. 47 Bảng 5.19 Kết quả mô phỏng kịch bản 4. .................................................................. 47 Bảng 5.20 Kết quả mô phỏng kịch bản 5-Cải tiến. .................................................... 47 Bảng 5.21 Kết quả mô phỏng kịch bản 5- Minimum Migration Time. ..................... 47 Bảng 5.22 Kết quả mô phỏng kịch bản 5- Random. .................................................. 48 Bảng 5.23 Kết quả mô phỏng kịch bản 5. .................................................................. 48 Bảng 5.24 Kết quả mô phỏng kịch bản 6-Cải tiến. .................................................... 48 x Bảng 5.25 Kết quả mô phỏng kịch bản 6- Minimum Migration Time. ..................... 48 Bảng 5.26 Kết quả mô phỏng kịch bản 6- Random. .................................................. 49 Bảng 5.27 Kết quả mô phỏng kịch bản 6. .................................................................. 49 Bảng 5.28 Kết quả mô phỏng kịch bản 7-Cải tiến. .................................................... 49 Bảng 5.29 Kết quả mô phỏng kịch bản 7- Minimum Migration Time. ..................... 49 Bảng 5.30 Kết quả mô phỏng kịch bản 7- Random. .................................................. 50 Bảng 5.31 Kết quả mô phỏng kịch bản 7. .................................................................. 50 Bảng 5.32 Kết quả mô phỏng kịch bản 8-Cải tiến. .................................................... 50 Bảng 5.33 Kết quả mô phỏng kịch bản 8- Minimum Migration Time. ..................... 50 Bảng 5.34 Kết quả mô phỏng kịch bản 8- Random. .................................................. 51 Bảng 5.35 Kết quả mô phỏng kịch bản 8. .................................................................. 51 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 MIPS Millions Instructions Per Second Phần mềm như dịch vụ Tính tiền theo thời gian sử dụng 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 DCD Content Delivery Networks Mạng phân phối nội dung Dynamic Voltage and Frequency Scaling Data Carrier Detect HPC High Performance Computing Tính toán hiệu suất cao OTF Overload Time Fraction Performance Degradation due to Migration Tỷ lệ thời gian quá tải pay-as-you-go DVFS PDM Hiệu suất suy giảm do di trú xii DPM Distributed Power Management LRU Least Recently Used IT Green Information Technologies Green Công nghệ thông tin thân thiện với môi trường Lõi xử lý của CPU Core Amazon EC2 Quản lý năng lượng phân phối Sử dụng gần đây nhất Amazon Elastic Compute Cloud Nền tảng điện toán đám mây của Amazon Nền tảng điện toán đám mây của Mircrosoft Microsoft Azure est estimated start time Thời gian bắt đầu dự kiến eft(p) Estimated finish time of a task p Thời gian hoàn thành tác vụ p cap(i) Công suất xử lý của các phần tử xử lý cores(p) 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- User User VM provisioning SLA negotiation User Application requests Global resource managers Consumer, scientific and business applications Virtual Machines and users’ applications Virtualization layer(VMMs, local resources managers) Pool of physical computer nodes 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