1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu

67 2 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Phân Tích Các Giải Pháp Giữa Hiệu Suất Sử Dụng Năng Lượng Và Đảm Bảo Chất Lượng Dịch Vụ Trong Các Trung Tâm Dữ Liệu
Tác giả Cao Văn Nhất
Người hướng dẫn TS. Trương Thu Hương
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Kỹ thuật truyền thông
Thể loại Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật
Năm xuất bản 2014
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 67
Dung lượng 1,46 MB

Cấu trúc

  • MỤC LỤC

  • LỜI NÓI ĐẦU

  • CHƯƠNG 1

  • CHƯƠNG 2

  • CHƯƠNG 3

  • CHƯƠNG 4

  • CHƯƠNG 5

  • TÀI LIỆU THAM KHẢO

Nội dung

TỔNG QUAN VỀ TRUNG TÂM DỮ LIỆU

Tổng quan về trung tâm dữ liệu

Hình 1.1: Trung tâm dữ liệu 1.1.1 Khái niệm trung tâm dữ liệu

Trung tâm dữ liệu là một hệ thống tập trung, tích hợp các thành phần tài nguyên như phần cứng và phần mềm, nhằm cung cấp dịch vụ lưu trữ dữ liệu và ứng dụng an toàn cho việc trao đổi thông tin Nó đóng vai trò quan trọng trong việc hợp nhất dữ liệu của người sử dụng, giúp giảm thiểu chi phí quản lý công nghệ thông tin cho doanh nghiệp.

1.1.2 Đặc điểm của trung tâm dữ liệu

Một trung tâm dữ liệu có các đặc điểm tiêu biểu sau:

- Khả năng mở rộng dễ dàng

Theo tiêu chuẩn TIA-942, trung tâm dữ liệu được phân loại thành các cấp độ khác nhau Cấp 1 chỉ là một phòng máy chủ đơn giản, trong khi các cấp cao hơn yêu cầu tính sẵn sàng ngày càng nghiêm ngặt hơn Mỗi cấp độ có bộ tiêu chuẩn riêng quy định chi tiết về kiến trúc, an ninh, cơ khí và viễn thông cần thiết để đảm bảo đạt được mức độ sẵn sàng tương ứng.

- Các thiết bị IT chỉ được cung cấp bởi đường dẫn đơn không có dự phòng

- Công suất của các thành phần không có sự dự phòng

- Hạ tầng cơ bản có độ sẵn sàng chấp nhận đƣợc là 99.671

- Mức độ này đáp ứng hoặc vƣợt qua mức độ 1

- Hạ tầng và các thành phần đều đƣợc dự phòng

- Độ sẵn sàng chấp nhận đƣợc là 99.741

- Mức độ này đáp ứng hoặc vƣợt qua mức độ 1 và 2

- Các thiết bị IT được cung cấp bởi nhiều đường độc lập

- Tất cả thiết bị thông tin phải đƣợc cung cấp bởi nguồn điện k p và cấu trúc liên kết phải phù hợp kiến trúc của Trung tâm dữ liệu

- Đồng thời duy trì cơ sở hạ tầng với độ sàng là 99,982

- Mức độ này đáp ứng hoặc vƣợt qua mức độ 1, 2 và 3

- Tất cả hệ thống làm lạnh phải độc lập với chế độ nguồn k p

- Độ sẵn sàng của hạ tầng là 99,995

Bảng 1.1: Phân loại trung tâm dữ liệu theo tiêu chuẩn TIA-942

Kiến trúc mạng

Kiến trúc hệ thống mạng của trung tâm dữ liệu hiện đại chủ yếu dựa trên máy chủ và các thiết bị kết nối như switch và dây dẫn tốc độ cao Thiết kế mạng thường áp dụng phương pháp phân tầng nhằm nâng cao khả năng mở rộng, tính linh động, hiệu suất và thuận tiện trong bảo trì Các kiến trúc trung tâm dữ liệu hiện nay thường có cấu trúc dạng cây với 2 hoặc 3 tầng switch/router, trong đó kiến trúc 3 tầng là phổ biến.

Kiến trúc này gồm 3 tầng switch/ router, trong đó luôn phải tồn tại ít nhất một đường đi giữa 2 server bất kỳ

Topology theo kiến trúc này gồm các tầng :

Tầng core là tầng cao nhất trong kiến trúc mạng, có vai trò quan trọng trong việc truyền dữ liệu giữa các server ở khoảng cách xa và cân bằng tải cho các switch ở tầng aggregation Ngoài ra, tầng core còn đảm nhiệm chức năng giao tiếp với mạng bên ngoài, đảm bảo sự kết nối và hiệu suất tối ưu cho toàn bộ hệ thống mạng.

- Tầng aggregation: là tầng ở giữa, liên kết với tầng trên là tầng core và tầng bên dưới là tầng edge

- Tầng access (tầng edge): là tầng ở dưới cùng chứa các switch kết nối trực tiếp với các server

Hình 1.2 : Ví dụ một topology theo kiến trúc 3 tầng b Kiến trúc 2 tầng:

Kiến trúc mạng Fattree chỉ bao gồm tầng core và tầng edge, phù hợp nhất cho các trung tâm dữ liệu có quy mô vừa và nhỏ.

Trong những năm gần đây, nghiên cứu về kiến trúc mạng trung tâm dữ liệu đã đạt được nhiều tiến bộ, đặc biệt là với kiến trúc Fat-Tree Kiến trúc này nổi bật nhờ vào việc sử dụng các switch giá rẻ ở mọi tầng, đồng thời cho phép giao tiếp với tốc độ tùy ý giữa bất kỳ cặp server nào, đáp ứng tốt các yêu cầu về hiệu năng và tính kinh tế.

Hình 1.3 Kiến trúc Fattree cấp k=4

Kiến trúc Fat-Tree cho mạng trung tâm dữ liệu với hệ số k=4, hay còn gọi là kiến trúc Fat-Tree cấp 4, được thể hiện trong hình 1.3 Trong kiến trúc này, tất cả các switch ở ba tầng core, aggregation và edge đều giống nhau, sử dụng switch 4-port 1GigE Các liên kết giữa server và switch, cũng như giữa các switch, đều là link 1G Mỗi edge switch kết nối với 2 server và 2 aggregation switch, trong khi mỗi aggregation switch kết nối với 2 edge switch và 2 core switch, và mỗi core switch kết nối với 4 aggregation switch Hệ thống này được tổ chức thành các pod, với 4 pod được xác định trong mô hình Ưu điểm lớn của kiến trúc Fat-Tree là việc sử dụng các switch đồng nhất, giúp giảm chi phí, đồng thời cho phép các server giao tiếp với nhau ở tốc độ tối đa 1 Gbps mà không bị giới hạn bởi khả năng của các core switch đắt tiền trong các kiến trúc truyền thống.

6 chuyển mạch tầng 2 thông thường, lưu lượng trao đổi giữa các server thuộc các edge khác nhau sẽ sử dụng định tuyến tầng 3

Kiến trúc Fat-Tree nổi bật với khả năng chống lỗi, đặc biệt khi hệ số k tăng lên, tạo ra một mạng lưới dày đặc và gia tăng độ dư thừa Điều này có nghĩa là lỗi của một hoặc hai switch ở các tầng trên sẽ không làm gián đoạn giao tiếp của tất cả các server kết nối với switch bị lỗi Tính dư thừa và khả năng chống lỗi tỷ lệ thuận với hệ số k, và trong thực tế, hệ số k thường có giá trị lớn.

Dựa vào những lợi ích nổi bật của kiến trúc Fat-Tree như hiệu quả kinh tế, tăng cường hiệu suất và khả năng chống lỗi, nhóm nghiên cứu đã áp dụng kiến trúc này để thực hiện và đánh giá các thuật toán tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ trong mạng trung tâm dữ liệu.

Lưu lượng trong mạng trung tâm dữ liệu

Theo nghiên cứu về mô hình lưu lượng tại các trung tâm dữ liệu điện toán đám mây, trường học và doanh nghiệp, có thể rút ra những nhận xét chung về đặc điểm lưu lượng của các trung tâm dữ liệu.

- Các ứng dụng (web, lưu trữ dữ liệu, dịch vụ xác nhận,dịch vụ tìm kiếm…) không phân bố đều giữa các rack (chứa các cụm server)

Kích thước của các luồng dữ liệu thường nhỏ hơn 10KB, với phần lớn chỉ kéo dài vài trăm mili giây Mỗi giây, có khoảng 10.000 luồng đang hoạt động chảy qua một rack.

Trong các trung tâm dữ liệu điện toán đám mây, khoảng 80% lưu lượng do các server tạo ra chỉ hoạt động trong rack Ngược lại, tại các trung tâm dữ liệu của trường đại học và doanh nghiệp, từ 40% đến 90% lưu lượng này lại rời khỏi rack và di chuyển ra ngoài.

- Khả năng sử dụng link ở tầng core đạt hiểu quả cao hơn các tầng dưới

Sự thay đổi lưu lượng đột ngột trong các trung tâm dữ liệu có thể gây ra mất mát, đặc biệt là ở tầng edge switch, nơi tỷ lệ mất mát cao hơn so với tầng aggregation và tầng core Các nghiên cứu chỉ ra rằng việc quản lý lưu lượng hiệu quả là cần thiết để giảm thiểu rủi ro này.

1.3.2 Sự biến động của lưu lượng trong mạng trung tâm dữ liệu

Lưu lượng trong mạng trung tâm dữ liệu thay đổi theo thời gian, thường theo chu kỳ ngày và đêm Khi có nhiều người dùng sử dụng dịch vụ, lưu lượng sẽ tăng cao, và giảm khi ít người truy cập Một khảo sát vào năm 2008 trên 292 server trong 5 ngày đêm cho thấy lưu lượng đạt đỉnh vào ban ngày và giảm xuống thấp nhất vào ban đêm, mặc dù lưu lượng thay đổi nhưng năng lượng tiêu thụ của các thiết bị mạng vẫn ổn định.

Để giảm thiểu lãng phí năng lượng tại các trung tâm dữ liệu, các nhà nghiên cứu trong những năm gần đây đã tập trung vào việc cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng Mục tiêu là phát triển các mạng trung tâm dữ liệu xanh lý tưởng, nơi mức tiêu thụ năng lượng tương ứng với lưu lượng dữ liệu qua lại trong mạng.

Chất lƣợng dịch vụ (QoS) trong trung tâm dữ liệu

1.4.1 Khái niệm chất lƣợng dịch vụ QoS [15]

Chất lượng dịch vụ (QoS - Quality of Service) là một khái niệm đa dạng, có thể được tiếp cận từ nhiều góc độ khác nhau Theo khuyến nghị của Hiệp hội viễn thông quốc tế ITU-T, QoS bao gồm các yếu tố hiệu năng dịch vụ nhằm đánh giá mức độ hài lòng của người dùng Trong khi đó, Tổ chức chuẩn hóa mở về Internet IETF định nghĩa QoS là khả năng phân biệt lưu lượng, cho phép mạng xử lý các kiểu lưu lượng khác nhau một cách hiệu quả QoS không chỉ liên quan đến việc phân loại dịch vụ mà còn đến hiệu năng tổng thể của mạng đối với từng loại dịch vụ.

Chất lượng dịch vụ (QoS) được đánh giá từ hai góc độ: người sử dụng và nhà cung cấp dịch vụ mạng Từ phía người dùng, QoS thể hiện mức độ chấp nhận chất lượng dịch vụ mà họ nhận được từ nhà cung cấp, liên quan đến các dịch vụ như thoại, video và dữ liệu mà nhà cung cấp cam kết.

Từ góc độ nhà cung cấp dịch vụ mạng, QoS (Chất lượng dịch vụ) đề cập đến khả năng đáp ứng các yêu cầu chất lượng dịch vụ của người dùng Điều này có nghĩa là người dùng có thể không hài lòng với dịch vụ nếu không được cung cấp đúng như mong đợi Do đó, trong quản lý QoS, cần chú trọng đến quá trình tiếp nhận yêu cầu của người dùng, ánh xạ yêu cầu đó vào lớp dịch vụ phù hợp với các tham số chất lượng dịch vụ cụ thể Mạng sẽ đảm nhận trách nhiệm điều động tài nguyên cần thiết để đảm bảo đáp ứng đúng yêu cầu của người dùng.

1.4.2 Một số tham số đánh giá QoS

Mục tiêu chính của QoS là đảm bảo sự hài lòng tối đa cho người dùng khi sử dụng dịch vụ Mỗi người có mức độ hài lòng khác nhau tùy thuộc vào loại dịch vụ, và giữa các dịch vụ như thoại và dữ liệu cũng có những yêu cầu riêng biệt.

Để đảm bảo sự thoả mãn của người sử dụng, cần xác định một tập hợp các tham số chung nhằm ánh xạ từ yêu cầu dịch vụ đến các giao thức bên dưới Các tham số điển hình trong mạng IP bao gồm:

Băng thông: là gía trị trung bình số lƣợng gói tin đƣợc truyền qua mạng thành công trong một giây Kí hiệu là kbps hoặc Mbps

Trễ : là khoảng thời gian trung bình mà gói tin đƣợc truyền đi từ nới gửi đến nơi nhận

Biến thiên trễ : thời gian thay đổi giữa gói tin nhận đƣợc sớm nhất và muộn nhất

Tỷ lệ mất gói là tỷ lệ phần trăm các gói tin bị mất so với tổng số gói tin đã được gửi từ phía đầu gửi đến phía đầu nhận trong mạng.

Một số nguyên nhân gây tác động đến băng thông có thể do tắc nghẽn mạng, sự thay đổi của môi trường truyền

Trễ trong truyền tải dữ liệu phụ thuộc vào khoảng cách địa lý giữa người gửi và người nhận, công nghệ truyền tải, cũng như khả năng xử lý tại các nút mạng Khi mạng ổn định và đường truyền không thay đổi, trễ tối thiểu sẽ bằng tổng trễ do các yếu tố này gây ra, tương ứng với đường đi ngắn nhất giữa hai điểm.

Mất gói xảy ra khi bộ định tuyến không còn không gian bộ đệm trong các giao diện đầu vào để tiếp nhận thêm gói tin mới Để quản lý lưu lượng, bộ định tuyến có thể bỏ qua một số gói tin nhằm ưu tiên cho các gói quan trọng hơn Các lý do phổ biến dẫn đến việc loại bỏ gói tin bao gồm: hàng đợi đầu vào đầy, bộ đệm đầu ra đầy, bộ định tuyến quá tải không có không gian bộ đệm rỗi, và các vấn đề liên quan đến gói tin bị lỗi khung.

Các dịch vụ khác nhau thì có các yêu cầu khác nhau về các tham số QoS Dưới đây là

Bảng 1.2 [4] yêu cầu các ràng buộc về QoS cho một số dịch vụ tiêu biểu:

Bảng 1.2: Yêu cầu các ràng buộc về QoS cho một số dịch vụ tiêu biểu

VoIP Video tương tác Luồng Video

Biến thiên trễ

Ngày đăng: 27/02/2022, 22:52

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1].B. Heller, S. Seetharaman, P. Mahadevan, Y. Yiakoumis, P. Sharma, S. Banerjee, N. McKeown,“Elastic tree: Saving Energy in Data Center Networks”,USENIX NSDI, April, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Elastic tree: Saving Energy in Data Center Networks
[5].Theophilus Benson, Aditya Akella, David A. Maltz. “Network Traffic Characteristics of Data Centers in the Wild”,IMC '10 Proceedings of the 10th annual conference on Internet measurement Sách, tạp chí
Tiêu đề: Network Traffic Characteristics of Data Centers in the Wild”
[6].Theophilus Benson, Ashok Anand, AdityaAkella, Ming Zhang. “Understanding data center traffic characteristics”. Proceedings of the 1st ACM workshop on Research on enterprise networking WREN, 09/2009 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Understanding data center traffic characteristics
[7].Kandula, S., Sengupta, S., Greenberg, A., Patel, P., &Chaiken, R. (2009). “The nature of data center tra ic: measurements & analysis”. Proceedings of the 9th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement conference, 202-208.ACM Sách, tạp chí
Tiêu đề: The nature of data center tra ic: measurements & analysis
Tác giả: Kandula, S., Sengupta, S., Greenberg, A., Patel, P., &Chaiken, R
Năm: 2009
[10].Bob Lantz, Brandon Heller, Nick McKeown. “A Network on a Laptop: Rapid Prototyping for Software-Defined Networks”. 9 th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, October 20-21, 2010, Monterey, CA Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Network on a Laptop: Rapid Prototyping for Software-Defined Networks"”. "9"th" ACM Workshop on Hot Topics in Networks
[12]. Huu-Thanh Nguyen, Nam Pham Ngoc, Thu-Huong Truong, Thuan Tran Ngoc, Duong Nguyen Minh, Van Giang Nguyen, Tai-Hung Nguyen, Thu Ngo Quynh, David Hock, Christian Schwartz, "Modeling and experimenting combined smart sleep and power”, Simulation Modelling Practice and Theory, 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Modeling and experimenting combined smart sleep and power
[2].Data Center Classification, URL: http://www.datacentertalk.com/2011/11/data-centers-an-overview/, truy cập lần cuối 9/2014 Link
[3].The Stanford OpenFlow team, OpenvSwitch Specification version 1.0.0; URL: http://archive.openflow.org/documents/openflow-spec-v1.0.0.pdf, truy cập lần cuối 9/2014 Link
[8].Traffic control.Avaiable: http://www.topwebhosts.org/tools/traffic-control.php, truy cập lần cuối 9/2014 Link
[9].Mininet. Available:http://yuba.stanford.edu/foswiki/bin/view/OpenFlow/Mininet , truy cập lần cuối 9/2014 Link
[11].Stefano Avallone, Alessio Botta, Alberto Dainotti, Walter de Donato, and Antonio Pescap´e University of Napoli Federico II, D-ITG V. 2.7.0-Beta2 Manual ; URL : http://traffic.comics.unina.it/software/ITG/codice/D-ITG-2.7.0-Beta2-manual.pdf, truy cập lần cuối 9/2014 Link
[4].ITU- T (Y.1291) An architectural framework for support of Quality of Service in packetNetworks, May,2004 Khác
[13]. Huu-Thanh Nguyen, Nam Pham Ngoc, Thu-Huong Truong, Thuan Tran Ngoc, Duong Nguyen Minh, Van Giang Nguyen, Tai-Hung Nguyen, Thu Ngo Quynh, David Hock, Christian Schwartz,” Modeling and experimenting combined smart sleep and power scaling algorithms in energy-aware data center networks”, 2013 Khác
[14].Huu-Thanh Nguyen, Dinh Cuong Bui, Duc Thien To, Ngoc Nam Pham, Quynh Thu Ngo, Thu-Huong Truong, Manh Nam Tran,” ECODANE: A Customizable Hybrid Testbed for Green Data Center Networks” Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Trung tâm dữ liệu  1.1.1.  Khái niệm trung tâm dữ liệu - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 1.1 Trung tâm dữ liệu 1.1.1. Khái niệm trung tâm dữ liệu (Trang 18)
Hình 1.2 : Ví dụ một topology theo kiến trúc 3 tầng - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 1.2 Ví dụ một topology theo kiến trúc 3 tầng (Trang 21)
Hình 1.3 Kiến trúc Fattree cấp k=4 - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 1.3 Kiến trúc Fattree cấp k=4 (Trang 22)
Hình 1.4: Lưu lượng của một trung tâm dữ liệu có 292 server trong 5 ngày - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 1.4 Lưu lượng của một trung tâm dữ liệu có 292 server trong 5 ngày (Trang 24)
Bảng 1.2 [4] yêu cầu các ràng buộc về QoS cho một số dịch vụ tiêu biểu: - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 1.2 [4] yêu cầu các ràng buộc về QoS cho một số dịch vụ tiêu biểu: (Trang 27)
Hình 2.1: Kiến trúc OpenFlow - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 2.1 Kiến trúc OpenFlow (Trang 29)
Bảng 2.1: Cấu trúc của một Flow Entry - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.1 Cấu trúc của một Flow Entry (Trang 30)
Bảng 2.3: Các xử lý có thể đối với một flow khớp với flow entry - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.3 Các xử lý có thể đối với một flow khớp với flow entry (Trang 32)
Bảng 2.4: Một số OpenFlow Controller - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.4 Một số OpenFlow Controller (Trang 33)
Bảng 2.6: Các tần số làm việc của NetFPGA core - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.6 Các tần số làm việc của NetFPGA core (Trang 39)
Bảng 2.7: Năng lƣợng tiêu thụ của một port ở các chế độ khác nhau - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.7 Năng lƣợng tiêu thụ của một port ở các chế độ khác nhau (Trang 40)
Bảng 2.8: Năng lƣợng tiêu thụ của NetFPGA core ở các tần số làm việc - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Bảng 2.8 Năng lƣợng tiêu thụ của NetFPGA core ở các tần số làm việc (Trang 40)
Hình 3.1.  Kiến trúc tổng quan hệ thống - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 3.1. Kiến trúc tổng quan hệ thống (Trang 42)
Hình 4.1: Giao diện hệ thống với k=4 - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 4.1 Giao diện hệ thống với k=4 (Trang 51)
Hình 4.2: Kết quả thử nghiệm mô hình Near traffic với k = 4 - Phân tích các giải pháp giữa hiệu suất sử dụng năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong các trung tâm dữ liệu
Hình 4.2 Kết quả thử nghiệm mô hình Near traffic với k = 4 (Trang 53)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN