Thuật toán nhúng chuỗi mạng ảo trên nền tảng điện toán biên điện toán đám mây

PHẦN MỞ ĐẦU

Điện toán đám mây ngày nay đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, bao gồm cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng, nền tảng và phần mềm Trung tâm dữ liệu là một thành phần thiết yếu, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ cung cấp tài nguyên và dịch vụ Trong các mô hình điện toán đám mây truyền thống, nhà cung cấp thường xây dựng trung tâm dữ liệu riêng để triển khai dịch vụ Tuy nhiên, với mô hình Mạng lưới như một dịch vụ, vai trò của nhà cung cấp được phân chia thành hai: nhà cung cấp hạ tầng mạng và nhà cung cấp dịch vụ Điều này cho phép các nhà cung cấp điện toán đám mây sử dụng trung tâm dữ liệu từ các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng bên thứ ba.

Trong quá khứ và hiện tại, ảo hóa trung tâm dữ liệu đã trở thành một khái niệm quan trọng trong công nghệ thông tin Nó cho phép tạo ra nhiều chuỗi dịch vụ mạng ảo tách biệt trên cùng một cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu vật lý Những lợi ích của ảo hóa trung tâm dữ liệu bao gồm tối ưu hóa tài nguyên, tăng cường tính linh hoạt và giảm chi phí vận hành.

VDC giúp tiết kiệm chi phí đầu tư và vận hành bằng cách cho phép chia sẻ trung tâm dữ liệu vật lý với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác.

Chuỗi dịch vụ mạng ảo mang lại tính mềm dẻo, hiệu quả sử dụng năng lượng và tính linh hoạt, cho phép cung cấp dịch vụ theo yêu cầu của người dùng Nó có khả năng mở rộng và thu hẹp tài nguyên dựa trên thời gian sống và nhu cầu cụ thể Bên cạnh đó, mô hình định giá trả theo thời gian giúp người dùng dễ dàng thuê các mạng máy tính được cá nhân hóa, tối ưu hóa chi phí và hiệu suất sử dụng.

Tiết kiệm năng lượng là một yếu tố quan trọng trong việc giảm chi phí vận hành tại các trung tâm dữ liệu, nơi tiêu thụ năng lượng chiếm phần lớn Hiện nay, năng lượng chủ yếu được tiêu thụ do việc dự phòng tài nguyên tại bộ chuyển mạch, liên kết và máy chủ, nhằm nâng cao tính sẵn sàng và độ tin cậy Việc tạo ra sự linh động trong các chuỗi dịch vụ mạng ảo thay vì duy trì cố định các máy chủ vật lý giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong trung tâm dữ liệu.

Một trong những thách thức lớn trong việc ảo hóa mạng tại trung tâm dữ liệu là vấn đề nhúng trung tâm dữ liệu ảo, được xem như một bài toán chưa có lời giải tối ưu Do đó, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào các chiến lược heuristic và meta-heuristic Tuy nhiên, vấn đề này vẫn là một thách thức khó khăn cả về lý thuyết lẫn thực tiễn.

Hướng triển khai của đề tài

Đề tài này tập trung vào hiệu quả năng lượng trong chuỗi dịch vụ mạng ảo, giải quyết thách thức trong việc nhúng chuỗi dịch vụ để tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất tài nguyên Khi các chuỗi dịch vụ mạng ảo liên tục đến và rời khỏi trung tâm dữ liệu vật lý, yêu cầu về chuỗi dịch vụ cũng thay đổi theo thời gian Phân tích cho thấy, các thuật toán nhúng tĩnh thông thường không còn phù hợp do tính ổn định và suy giảm trong các trường hợp động.

Hiện nay có nhiều công trình đề xuất thuật toán nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo với những mục tiêu sau:

 Tối ưu tài nguyên về mặt CPU, bộ nhớ và băng thông mạng

 Tiết kiệm năng lượng bằng việc giảm thiểu tiêu thụ năng lượng tại chuỗi dịch vụ mạng ảo trong khi vẫn thỏa mãn yêu cầu

Trong bài viết này, chúng tôi đã đề xuất các giải thuật nhúng tích hợp sẵn, cùng với chiến lược nhúng lại và xác nhập các máy chủ, nhằm giải quyết vấn đề nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo động Mục tiêu của chúng tôi là giảm thiểu tính phức tạp trong việc tiếp cận nhúng và dịch chuyển Đánh giá cho thấy phương pháp tiếp cận của chúng tôi mang lại kết quả tích cực.

3 quả tốt hơn một số giải pháp hiện có về tỷ lệ chấp nhận, hiệu quả sử dụng tài nguyên và năng lượng tiêu thụ

Nội dung của đề tài được trình bày như sau:

Chương 1 trình bày về ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng sử dụng nền tảng mạng định nghĩa bằng phần mềm, nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng Chương 2 tập trung vào việc triển khai các giải pháp tiết kiệm tài nguyên trong ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng, giúp giảm chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng Cuối cùng, Chương 3 mô phỏng và đánh giá các giải pháp đã triển khai, cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tiễn.

ẢO HÓA CHUỖI DỊCH VỤ MẠNG

Vấn đề tiêu thụ năng lượng trong mạng Internet hiện nay

Gần đây, sự phát triển của khoa học công nghệ, đặc biệt là Internet, đã mang lại nhiều lợi ích to lớn Dịch vụ Internet và Cloud Computing đang ngày càng phát triển, đóng góp đáng kể vào các lĩnh vực giáo dục, kinh tế và giải trí Số liệu từ bảng 1.1 cho thấy trong 4 năm qua, số lượng người sử dụng Internet đã tăng nhanh chóng, với khoảng 1,3 tỷ người, khẳng định tiềm năng to lớn của Internet.

Bảng 1 1 Số lượng người sử dụng Internet trên toàn thế giới [6]

Năm Số lượng người sử dụng Chiếu phần trăm trên thế giới

Mặc dù Internet mang lại nhiều lợi ích, nhưng sự bùng nổ của các dịch vụ mạng như IaaS, NaaS, và SaaS đã dẫn đến việc triển khai các trung tâm dữ liệu khổng lồ, yêu cầu một lượng lớn máy chủ và thiết bị mạng Những trung tâm này hoạt động liên tục để đảm bảo chất lượng dịch vụ tốt nhất cho khách hàng Tuy nhiên, với nhu cầu ngày càng tăng, các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều tài nguyên, gây áp lực lên môi trường và kinh tế Ngành công nghệ thông tin hiện chiếm khoảng 2% lượng khí thải CO2 toàn cầu, cho thấy sự cần thiết phải cân nhắc giữa phát triển công nghệ và bảo vệ môi trường.

Ngành công nghệ thông tin tiêu thụ năng lượng đáng kể, với thiết bị mạng chiếm khoảng 37% lượng khí thải CO2 trong ngành Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc giảm thiểu tác động môi trường từ công nghệ, tương đương với tỉ lệ khí thải của ngành hàng không.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm giảm năng lượng tiêu thụ trong ngành công nghệ thông tin, đặc biệt là tại các trung tâm dữ liệu Sự phát triển không ngừng của khoa học kỹ thuật đã dẫn đến sự ra đời của công nghệ ảo hóa trung tâm dữ liệu dựa trên nền tảng SDN, trở thành xu thế tất yếu Công nghệ này hứa hẹn không chỉ tiết kiệm năng lượng và chi phí mà còn mang lại hiệu quả cao với khả năng linh hoạt Chuỗi dịch vụ mạng ảo có thể điều chỉnh theo yêu cầu của dịch vụ và thay đổi kích thước tài nguyên một cách linh hoạt.

Công nghệ mạng định nghĩa bằng phần mềm

Trong những năm gần đây, công nghệ mạng mới trong môi trường điện toán đám mây như Software-defined Networking (SDN), Network Virtualization (NV), Network Function Virtualization (NFV) và Virtual Data Center (VDC) đã bùng nổ và được ứng dụng mạnh mẽ SDN, với khả năng tái cấu hình dễ dàng và quản lý tập trung, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các công nghệ khác.

2.2.1 Tổng quan công nghệ mạng định nghĩa bằng phần mềm

Thuật ngữ Mạng định nghĩa bằng phần mềm (SDN) lần đầu tiên được giới thiệu tại Đại học Stanford trong các nghiên cứu về OpenFlow Công nghệ SDN nhằm khắc phục những hạn chế của hệ thống mạng truyền thống bằng cách tách rời bộ điều khiển logic khỏi các thiết bị mạng như switch và router Việc tách rời này giúp các thiết bị trở nên đơn giản hơn, chỉ tập trung vào việc chuyển tiếp các gói tin, trong khi bộ điều khiển logic được quản lý tập trung Điều này cải thiện khả năng tái cấu hình và phát triển hệ thống mạng, đồng thời cung cấp giao diện mở cho phép phần mềm kiểm soát kết nối, lưu lượng và tài nguyên trong mạng.

Lớp Ứng Dụng Ứng dụng thương mại

Lớp Điều Khiển Phần mềm điều khiển

Giao thức điều khiển VD: OpenFlow

Lớp Cơ Sở Hạ Tầng

Thiết bị mạng Thiết bị mạng Thiết bị mạng

Thiết bị mạng Thiết bị mạng

Hình 1 1 Kiến trúc mạng SDN

Kiến trúc của SDN cho phép chức năng điều khiển được tập trung hóa trong bộ điều khiển, giúp doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ kiểm soát và vận hành hệ thống mạng một cách độc lập và dễ dàng SDN đơn giản hóa thiết bị mạng bằng cách loại bỏ yêu cầu xử lý hàng ngàn giao thức, cho phép các thiết bị gửi gói tin lên bộ điều khiển để xử lý quyết định Trong khi đó, mô hình mạng truyền thống gặp khó khăn trong việc tái cấu hình, vì kỹ thuật viên phải cấu hình trực tiếp từ từng thiết bị, điều này trở nên phức tạp khi số lượng thiết bị lên tới hàng trăm hoặc hàng nghìn.

Các nhà khai thác và quản trị mạng có thể dễ dàng cấu hình lại mạng thông qua bộ điều khiển, mang lại sự linh hoạt cao và giúp triển khai dịch vụ, ứng dụng mới nhanh chóng SDN hỗ trợ các API cho các dịch vụ mạng như định tuyến, kiểm soát truy cập, quản lý băng thông và bảo mật, giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh Với các API mở giữa tầng ứng dụng và tầng điều khiển, doanh nghiệp có thể sử dụng dịch vụ mạng mà không bị ràng buộc Xu hướng phần mềm hóa hệ thống mạng cho phép các nhà quản trị kết hợp với công nghệ ảo hóa như ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây, từ đó quản lý và tối ưu hóa tài nguyên mạng hiệu quả.

2.2.2 Kiến trúc công nghệ mạng định nghĩa bằng phần mềm

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá kiến trúc của SDN, bao gồm các thành phần và chức năng chính, giúp người đọc hiểu rõ hơn về cấu trúc của nó Kiến trúc SDN được chia thành ba tầng chính: tầng quản lý, tầng dữ liệu và tầng điều khiển, như được thể hiện trong Hình 1.2 Các thành phần thuộc các lớp khác nhau này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và quản lý mạng.

Là lớp chứa các thiết bị mạng SDN, bao gồm các thiết bị mạng như Open Flow Switch,

Open VSwitch là một thiết bị mạng đơn giản, chủ yếu đảm nhiệm việc chuyển tiếp gói tin mà không có khả năng xử lý Các gói tin được chuyển đến bộ điều khiển, nhờ vào giao diện mở mà các thiết bị này cung cấp, giúp đảm bảo tính linh hoạt và khả năng giao tiếp giữa các thiết bị của nhiều nhà sản xuất khác nhau Điều này tạo ra một sự khác biệt lớn so với các thiết bị truyền thống, nơi không có một chuẩn giao tiếp chung, khiến người dùng phải phụ thuộc vào một nhà sản xuất duy nhất.

Bộ điều khiển Controller (VD: Pox, Floodlight, ODL) Định tuyến Điều khiển tập trung Giám sát

Thiết bị mạng SDN (VD: OF Switch,

Giao diện phía bắc (VD:

Giao diện phía nam (VD:

Hình 1 2 Kiến trúc SDN Lớp giao diện phía nam – Giao thức OpenFlow

OpenFlow là giao thức mạng định nghĩa bằng phần mềm phổ biến nhất cho lớp giao diện phía nam, cho phép giao tiếp giữa lớp dữ liệu và bộ điều khiển mạng Giao thức này xác định các lớp dữ liệu có khả năng kết nối trong quá trình trao đổi dữ liệu và thuộc nhóm giao thức điều khiển trong chuyển tiếp gói tin Cổng kết nối mặc định của OpenFlow là 6653, được sử dụng cho các OpenFlow Switch ở tầng dữ liệu khi cần thiết.

OpenFlow switch được trang bị một hoặc nhiều bảng chứa các thuộc tính của luồng dữ liệu Mỗi quy tắc trong bảng này tương ứng với một phần của lưu lượng và thực hiện các hành động cần thiết cho từng gói tin, như bỏ gói tin, chuyển tiếp hoặc chỉnh sửa, tại các thiết bị mạng.

Mỗi lưu lượng trong mạng được điều chỉnh bởi các quy tắc do khối điều khiển thiết lập Một switch OpenFlow thực hiện việc chuyển tiếp gói tin dựa trên quyết định của bộ điều khiển, tương tự như các thiết bị router, switch, tường lửa, hoặc thực hiện các quy tắc khác như cân bằng tải và ghép gói tin Bảng thuộc tính luồng dữ liệu chứa nhiều thuộc tính, mỗi thuộc tính bao gồm ba phần chính.

DATA PATH (Flow Tables, Meter Table)

SDN Bộ quản lý tập trung

Hình 1 3 Bộ điều khiển OpenFlow và switch

Quy tắc phù hợp với gói tin bao gồm các trường con như địa chỉ IP nguồn, địa chỉ IP đích, địa chỉ MAC nguồn và địa chỉ MAC đích Một trong các trường này có thể để trống, cho phép bất kỳ gói tin nào cũng có thể khớp với trường đó.

Hành động đối với gói tin xác định các quyết định cần thực hiện khi gói tin phù hợp, bao gồm việc chuyển tiếp gói tin tới cổng khác, loại bỏ gói tin hoặc thực hiện các hành động tương tự.

Trường đếm có chức năng thống kê số lượng gói tin và byte dữ liệu phù hợp với các thuộc tính luồng, đồng thời ghi nhận thời gian sống của từng quy tắc từ khi bắt đầu đến hiện tại Thông tin này rất hữu ích cho quản trị viên trong việc hiển thị và quản lý các chức năng hiệu quả.

Khi một gói tin đến OpenFlow Switch, nó sẽ được so sánh với các mục trong bảng luồng Nếu không có quyết định phù hợp, OpenFlow Switch sẽ gửi thông điệp PacketIn đến bộ điều khiển trung tâm Bộ điều khiển sẽ quyết định hành động thích hợp cho gói tin đó và gửi lại quyết định qua thông điệp FlowMod để tạo thuộc tính mới tương ứng Sau khi được xử lý, OpenFlow Switch có thể nhanh chóng quyết định cho các gói tin tiếp theo giống kiểu dựa trên các thuộc tính đã lưu trong bảng luồng dữ liệu.

Tầng điều khiển chịu trách nhiệm chuyển các yêu cầu từ Tầng Quản Lý xuống tầng dữ liệu qua giao thức OpenFlow Ảo hóa trung tâm dữ liệu, dựa trên công nghệ SDN, cho phép tạo ra nhiều máy ảo tách biệt trên cùng một tài nguyên phần cứng Điều này mang lại cho người dùng trong môi trường điện toán đám mây tài nguyên riêng biệt hoàn toàn Công nghệ Hypervisor đóng vai trò quan trọng trong việc này, giúp các máy chủ ảo giao tiếp với hệ điều hành và các thiết bị phần cứng như CPU, RAM, và ổ cứng Hypervisor có thể hoạt động như một phần mềm hoặc được cài trực tiếp lên phần cứng như một hệ điều hành Một số Hypervisor phổ biến hiện nay bao gồm VMWare và KVM SDN không chỉ cải thiện quá trình ảo hóa máy chủ mà còn cho phép ảo hóa các thiết bị mạng, giúp tối ưu hóa lưu lượng.

Công nghệ ảo hóa cho phép các thiết bị mạng hoạt động độc lập mà không ảnh hưởng lẫn nhau, mở ra cơ hội cho những mô hình kinh doanh mới và hoàn thiện Bằng cách chia sẻ tài nguyên với các nhà cung cấp khác với chi phí thấp, nhà quản lý có thể tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng Hơn nữa, các máy chủ ảo có khả năng di chuyển giữa các máy chủ vật lý mà vẫn duy trì dịch vụ cho người dùng.

Công nghệ ảo hóa chức năng mạng

2.3.1.1 Khái niệm ảo hóa chức năng mạng (Netork Function Virtualization - NFV)

NFV, viết tắt của Network Function Virtualisation (Mạng ảo hóa), là một kiến trúc hệ thống được phát triển theo tiêu chuẩn của Viện Tiêu chuẩn Viễn Thông Châu Âu (ETSI) Kiến trúc này lần đầu tiên được Phòng Tiêu chuẩn Công nghiệp ISG của ETSI công bố vào tháng 01/2013.

2.3.1.2 Mục tiêu của ảo hóa chức năng mạng

Mục tiêu của công nghệ ảo hóa chức năng mạng là thiết lập một bộ tiêu chuẩn giúp doanh nghiệp xây dựng kiến trúc hệ thống thông tin hiệu quả và an toàn.

 Giảm thiểu chi phí đầu tư

 Giảm thiểu chi phí hoạt động Để đạt được hai mục tiêu này, một hệ thống xây dựng theo kiến trúc NFV phải có những đặc tính sau đây:

 Hỗ trợ vận hàn và quản lý tự động

 Giãn nở và thu hẹp theo nhu cầu

 Khả năng phục hồi và sẵn sàng cao

 Cung cấp dịch vụ liên tục

NFV cho phép các nhà cung cấp dịch vụ (CSPs) ảo hóa một phần hoặc toàn bộ chức năng mạng, từ thiết kế đến vận hành Hiệu suất của các thành phần ảo hóa có thể được quản lý và dự đoán, đồng thời đảm bảo sự phối hợp tốt giữa các thành phần ảo hóa và không ảo hóa, mang lại tính linh động cao cho hệ thống mạng.

NFV cho phép tải, thực thi và di dời toàn bộ các chức năng ảo hóa (VNF) giữa các hạ tầng ảo (PoP) khác nhau mà không gây gián đoạn dịch vụ.

Tối ưu hóa tài nguyên cho các VNF cho phép tự động và nhanh chóng điều chỉnh tài nguyên khi cần thiết, mà không ảnh hưởng đến hệ thống hoặc cam kết chất lượng dịch vụ (SLA), đảm bảo hiệu suất cao.

- NFV có khả năng tự động khởi tạo và cấu hình bất kỳ VNF nào

- NFV có khả năng thu thập thông tin và phân loại bất kỳ thành phần tài nguyên vật lý nào

NFV có khả năng thu thập thông tin hiệu suất và sử dụng tài nguyên từ các thành phần máy chủ, lưu trữ, mạng, cũng như các thành phần ảo hóa và tài nguyên đã được ảo hóa Điều này hỗ trợ cho việc vận hành và quản lý tự động, giúp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của hệ thống.

NFV (Mạng Ảo hóa Chức năng) cung cấp cơ chế tự động hóa cho các VNF (Chức năng Mạng Ảo hóa) trong quá trình vận hành và quản lý, bao gồm các hoạt động như khởi tạo, cấu hình, thêm hoặc giảm VNF, thay đổi vị trí, can thiệp và sửa lỗi, cũng như tải về, tải lên và nâng cấp các gói phần mềm hoặc tính năng.

- NFV có các chức năng quản lý vòng đời của các VNF như bật, tắt, khởi tạo, tăng giảm tài nguyên, tăng giảm số VNF

- Sưu tập thông tin sử dụng của cả hạ tầng vật lý và hạ tầng được ảo hóa vào bất kỳ lúc nào

- Cung cấp các API cho các bên thứ ba để vận hành và khai thác

- Quản lý được các chính sách và ràng buộc của toàn hệ thống d Giãn nở và thu hẹp theo nhu cầu

Hệ thống hỗ trợ giãn nở và thu hẹp một cách linh hoạt, có thể thực hiện bằng tay hoặc tự động Các cơ chế phát hiện được tích hợp nhằm ngăn chặn hoặc cấp quyền phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả, giúp tối ưu hóa quy trình quản lý tài nguyên.

Dựa vào tài nguyên hiện có và các chính sách cũng như ràng buộc giữa nhiều VNF và domain trong hệ thống, quá trình giãn nỡ hoặc thu hẹp tài nguyên có thể được thực hiện một cách thủ công hoặc tự động Đồng thời, việc bảo mật thông tin cũng được đảm bảo một cách hiệu quả.

Sử dụng các cơ chế bảo mật tiêu chuẩn là rất quan trọng để xác thực và phân quyền người dùng, mã hóa dữ liệu, cũng như kiểm tra tính đúng đắn và bảo mật của thông tin Điều này đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu và bảo vệ thông tin khỏi các mối đe dọa tiềm ẩn.

- Bảo vệ và cô lập tốt khi các VNF chia sẻ tài nguyên với nhau

Thiết lập tối thiểu hai lớp bảo mật hoặc nhiều hơn, dựa trên các chính sách xác thực và phân quyền theo nhóm hoặc vai trò trong hệ thống, nhằm đảm bảo khả năng phục hồi và sẵn sàng cao.

- NFV có khả năng phục hồi một hoặc một tập các NFV sau khi có sự cố, có thể phục hồi bằng tay hoặc tự động phục hồi

Đảm bảo nhân bản dữ liệu đồng bộ và bất đồng bộ là rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu trên toàn hệ thống Điều này giúp cung cấp dịch vụ liên tục và ổn định cho người dùng.

NFV phân loại các tác nhân gây gián đoạn dịch vụ thành hai loại: không ảnh hưởng và có thể đo đếm được Nó có khả năng che dấu các vấn đề như mất trạng thái, mất gói tin và tăng độ trễ mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Ngoài ra, NFV còn tự phục hồi các VNF để đảm bảo việc cung cấp dịch vụ liên tục.

Khi thực hiện chuyển cơ sở dữ liệu, giao tiếp giữa các VNF vẫn được duy trì, đảm bảo không ảnh hưởng đến quá trình cung cấp dịch vụ Điều này cũng góp phần tiết kiệm năng lượng hiệu quả.

NFV giúp tiết kiệm năng lượng bằng cách đưa các tài nguyên như máy chủ và lưu trữ vào trạng thái ngủ đông khi không cần sử dụng, từ đó giảm thiểu mức tiêu thụ điện năng.

Nền tảng công nghệ sử dụng

Trung tâm dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối các thành phần mạng, với nhiều thực thể và công nghệ mạng được thiết lập Để đảm bảo hiệu suất tối ưu, cần lựa chọn các kết nối mạng đáp ứng yêu cầu về băng thông và dịch vụ Đồng thời, thiết kế đồ hình mạng cũng phải linh hoạt để dễ dàng nâng cấp khi cần thiết Bài viết này sẽ tập trung vào việc mô tả các mô hình mạng kết nối trong trung tâm dữ liệu.

2.4.1 Công nghệ sử dụng trong mạng kết nối Đối với việc xây dựng những hệ thống quản lý năng lượng trong trung tâm dữ liệu, hệ thống mạng nên có khả năng mềm dẻo để quản lý và nâng cấp tài nguyên Ví dụ, hệ thống mạng trong trung tâm có thể phát hiện nhanh chóng những cần thiết quan trong của đồ hình mạng nhằm thỏa mãn những yêu cầu vào tái định tuyến lưu lượng trong đồ hình này Ngoài ra, hệ thống mạng có thể phát hiện nhanh chóng những máy chủ ảo chưa được đáp ứng tài nguyên và lập lịch phân bổ tài nguyên một cách nhanh chóng Có thể sử dụng công nghệ dịch chuyển di trú của các máy chủ ảo tới những máy chủ đang ở trạng thái rỗi với phương thức tốn kém ít nhất Hai ví dụ kể trên yêu cầu một mạng quản lý tập trung và sự linh hoạt của bộ điều khiển nhằm điều phối các thiết bị trong hệ thống mạng của trung tâm dữ liệu Với mô hình mạng truyền thống, mặc dù có những hiệu quả ở mức độ nhất định, tuy nhiên vẫn sử dụng giao thức cũ Điều này khó có thể đáp ứng được mức độ yêu cầu xử lý linh hoạt và khố lượng lớn dữ liệu hiện nay Hơn nữa, khi kết hợp xử lý cả phần cứng và phần mềm khiến tốn nhiều chi phí đề duy trì, mở rông và khó cho người sử dụng khi muốn đổi mới và nhà quản trị mạng khi muốn điều chỉnh những cấu hình đã thiết lập

Công nghệ Software-defined Networking (SDN) là một giải pháp tiềm năng để giải quyết các vấn đề mạng hiện nay SDN cung cấp dịch vụ điều khiển và quản lý tập trung, cho phép có cái nhìn tổng quát về toàn bộ mạng Với khả năng quản lý luồng dữ liệu bằng phần mềm, SDN mang lại hiệu suất tối ưu mà các bộ xử lý của switch hay router truyền thống không thể đáp ứng Công nghệ này cũng cho phép dễ dàng mở rộng quy mô nhờ khả năng quản lý nhiều thiết bị cùng lúc Việc đơn giản hóa phần cứng trong SDN tạo điều kiện cho việc quản lý và sử dụng phần mềm hiệu quả hơn Bằng cách sử dụng quản lý tập trung, SDN giúp định tuyến mạng dễ dàng hơn với cái nhìn tổng thể từ bộ điều khiển, cho phép tính toán và tìm ra con đường tối ưu Ngoài ra, SDN còn áp dụng các thuật toán như OpenFlow, Puppet và nhiều giao thức khác để duy trì sự linh hoạt và tiết kiệm chi phí.

2.4.2 Kiến trúc hệ thống mạng trong trung tâm dữ liệu

Kiến trúc Hệ thống mạng Trung tâm dữ liệu (Thiết kế đồ hình)

Mô hình Recursive Dcell, Bcube

Mô hình Rack to Rack Safida, Jellyfish

Mô hình Hieararchical Fat-tree, VL2

Hình 1 5 Kiến trúc hệ thống mạng trong trung tâm dữ liệu [23]

Ngày nay, nhiều công trình nghiên cứu đã đề xuất thiết kế về đồ hình mạng trong trung tâm dữ liệu được thể hiện trong Hình 1.5

Mô hình mạng Hierarchical tổ chức các thiết bị theo nhiều lớp, giúp quản lý lưu lượng mạng hiệu quả Lợi ích nổi bật của mô hình này là giảm thiểu tỉ lệ tắc nghẽn, nhờ vào thiết kế lớp switch phía trên, ngăn chặn tình trạng quá tải trong mạng.

Kiến trúc Three-tier là mô hình phổ biến trong triển khai hệ thống mạng trung tâm dữ liệu, dựa trên cấu trúc phân lớp với ba tầng Trong kiến trúc này, các thiết bị mạng như switch và router được tổ chức thành ba lớp: lớp truy cập, lớp tập trung và lớp lõi, tạo nên một hệ thống mạng hiệu quả và linh hoạt.

Hình 1 6 Kiến trúc hệ thống mạng trong trung tâm dữ liệu Three-tier [24]

Kiến trúc hệ thống mạng Three-tier truyền thống không còn phù hợp với xu hướng phát triển của trung tâm dữ liệu hiện nay, bộc lộ nhiều điểm yếu như khả năng mở rộng hạn chế, chi phí đầu tư cao, tiêu thụ năng lượng lớn và băng thông giữa các thiết bị không đủ nhanh Để khắc phục những vấn đề này, các nhà thiết kế đã đưa ra các kiến trúc mới hiện đại hơn.

Hình 1 7 Mô hình Fat-tree

Kiến trúc Fat-tree, được đề xuất bởi nhóm nghiên cứu của Al-Fares, bao gồm ba lớp: lớp lõi, lớp tập trung và lớp biên, với mục tiêu tối ưu hóa băng thông thông qua cấu trúc đối xứng hai đầu Trong hệ thống mạng sử dụng đồ hình Fat-tree, các switch tại lớp tập trung và lớp biên được tổ chức thành các khối gọi là Tối ưu hóa hiệu suất trung tâm dữ liệu (PODs), phục vụ cho việc định tuyến kết nối đầu cuối Các switch ở lớp lõi giữ vai trò kết nối giữa các PODs, giúp giảm thiểu quá tải lưu lượng thông qua lớp lõi.

Mô hình Hierarchical là kiến trúc phổ biến trong hệ thống mạng trung tâm dữ liệu, được nhiều công ty lớn áp dụng trong thương mại hóa Cả Facebook và Google đều sử dụng mô hình này, đặc biệt là đồ hình Fat-tree, để tối ưu hóa hiệu suất mạng.

Mô hình mạng Recursive bao gồm nhiều cell riêng lẻ, mỗi cell chứa một switch và một số lượng server nhất định Các server này đóng vai trò kết nối giữa các cell khác nhau Hai ví dụ tiêu biểu của mô hình Recursive là Dcell và Bcube, được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống mạng của trung tâm dữ liệu.

Mô hình Rack-to-Rack

Gần đây, nghiên cứu về kiến trúc hệ thống mạng trong trung tâm dữ liệu đã phát triển mô hình Jellyfish, cho phép kết nối trực tiếp giữa các tủ rack khác nhau Mô hình này sử dụng đồ thị ngẫu nhiên để xây dựng kiến trúc kết nối đầu-cuối, đảm bảo rằng mỗi switch có cổng kết nối với switch khác, đồng thời vẫn duy trì kết nối với máy chủ.

2.4.2.2 Sử dụng kiến trúc đồ hình Fat-tree trong xây dựng trung tâm dữ liệu

Mạng Fat-tree mang lại nhiều lợi ích cho hệ thống mạng của trung tâm dữ liệu, bao gồm khả năng mở rộng, hiệu suất cao và quản lý lưu lượng hiệu quả Trong đề tài này, tôi sẽ tập trung vào việc đánh giá những ưu điểm này và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của hệ thống mạng.

Mô hình đồ thị Fat-tree với tham số k là kiến trúc mạng được sử dụng trong trung tâm dữ liệu, bao gồm ba tầng: tầng cạnh, tầng liên kết và tầng lõi Đồ thị Fat-tree tối ưu hóa việc truyền tải dữ liệu và tăng cường hiệu suất mạng trong các môi trường yêu cầu băng thông cao.

Mỗi POD bao gồm k/2 switch ở tầng cạnh và k/2 switch ở tầng liên kết Các port của switch tại lớp cạnh sử dụng k/2 port để kết nối với k/2 server và k/2 port còn lại để kết nối với các switch khác ở tầng liên kết Tại tầng lõi, có (k/2)² số port, với mỗi switch ở tầng lõi kết nối một port tới mỗi POD Port thứ i của mỗi switch ở tầng lõi được kết nối với POD thứ i, đảm bảo rằng các switch tại lớp liên kết trong mỗi POD có liên kết trực tiếp với switch tại tầng lõi.

Hình 1 8 Hình Trung tâm dữ liệu Fat-Tree

Số switch tại tầng lõi: 2

Số switch tại tầng liên kết

Số switch tại tầng cạnh:

Mỗi switch tại tầng cạnh kết nối tới k/2 máy chủ, vì vậy số máy chủ của đồ hình Fat- tree với hệ số k:

Tổng số switch trong đồ hình Fat-tree với tham số k core agg edge total sw sw sw n n n n (1 1)

* * * core agg edge p sw sw sw n n kn kn k (1 3)

Năng lượng tiêu thụ tối đa của toàn bộ mạng Fat-tree, ký hiệu là P full NW, đạt được khi tất cả các switch và máy chủ đều hoạt động với tất cả các cổng chạy ở tốc độ cao nhất.

NW st ext p full total

P st là năng lượng tiêu thụ cơ bản của switch, trong khi P ext thể hiện năng lượng tiêu thụ khi hoạt động với các tải khác nhau Đặc biệt, P P max là mức năng lượng tiêu thụ tối đa của cổng khi hoạt động ở tốc độ cao nhất.

2.4.3 Dịch chuyển máy ảo và hợp nhất máy chủ

Ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng trong thời gian thực

Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo 1

 Yêu cầu về máy ảo

 Yêu cầu về liên kết ảo

Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo 2

 Yêu cầu về máy ảo

 Yêu cầu về liên kết ảo

Yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng 3

 Yêu cầu về máy ảo

 Yêu cầu về liên kết ảo

Nhúng yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo t Đến Đến Đến t 1 t 2 t 3

Hình 1 9 Nhúng chuỗi dịch vụ mạng tĩnh

Các yêu cầu nhúng mạng ảo cần được xử lý như một quá trình động, với các yêu cầu đến theo thời gian thực và không thể dự đoán trước Khi được nhúng thành công vào hạ tầng vật lý, chuỗi dịch vụ mạng ảo mới sẽ được hình thành và tồn tại trong hệ thống trong một khoảng thời gian ngẫu nhiên trước khi rời đi.

Yêu cầu về mạng ảo Yêu cầu về liên kết ảo

Yêu cầu về mạng ảo Yêu cầu về liên kết ảo

Yêu cầu về mạng ảo Yêu cầu về liên kết ảo

Hình 1 10 Nhúng chuỗi dịch vụ mạng động

Thuật toán nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo động khác với thuật toán nhúng trung tâm dữ liệu tĩnh, vì nó phải xử lý yêu cầu chuỗi dịch vụ ngay khi chúng được gửi đến Hệ thống sẽ phục vụ các yêu cầu này trong một khoảng thời gian nhất định, nhằm đảm bảo hiệu suất và tính linh hoạt trong việc quản lý dịch vụ mạng ảo.

25 mạng ảo cần có khả năng tái phân bổ một hoặc nhiều yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo Tuy nhiên, việc này gây ra một số vấn đề liên quan đến nhận thức năng lượng trong thuật toán nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo.

Phân mảnh tài nguyên xảy ra khi mỗi yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo tạo ra một mạng ảo với yêu cầu tài nguyên tương ứng như số lượng máy ảo và băng thông Sau khi phục vụ, các yêu cầu này rời khỏi hệ thống, dẫn đến việc tài nguyên được giải phóng Tuy nhiên, khi tài nguyên được giải phóng, hệ thống vật lý sẽ bị phân mảnh, gây ảnh hưởng đến khả năng sử dụng tài nguyên của trung tâm dữ liệu.

Hiệu quả của việc tái nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo là rất quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình nhúng mạng ảo Khi có yêu cầu mới hoặc yêu cầu rời khỏi hệ thống, việc tái phân bổ một phần hoặc toàn bộ chuỗi dịch vụ mạng ảo là cần thiết Như hình minh họa, tại bất kỳ thời điểm nào có sự kiện xảy ra, thuật toán nhúng phải xem xét lại toàn bộ yêu cầu hiện có trong hệ thống Quá trình tái phân bổ bao gồm hai bước chính: tái phân bổ máy ảo và tái phân bổ mạng ảo.

Tỉ lệ năng lượng trong thiết kế trung tâm dữ liệu là yếu tố quan trọng, thể hiện mối quan hệ giữa năng lượng tiêu thụ và tài nguyên sử dụng Năng lượng tiêu thụ thường tỉ lệ thuận với mức độ tải, với mức tiêu thụ thấp hơn khi tải thấp và cao hơn khi tải cao Tuy nhiên, hiện nay, sự khác biệt giữa năng lượng tiêu thụ ở mức tải cao và thấp trong các trung tâm dữ liệu là không đáng kể, do các thiết bị truyền trong trung tâm dữ liệu thường phải hoạt động liên tục Để tối ưu hóa hiệu suất, năng lượng tiêu thụ trung bình của chuỗi dịch vụ mạng ảo cần được duy trì ở mức lý tưởng, tùy thuộc vào số lượng chuỗi dịch vụ đang hoạt động.

26 khoảng thời gian để đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy, bất kể tải thấp hay cao mà trung tâm dữ liệu này đang phục vụ

Tài nguyên sử dụng Năng lượng tiêu thụ

Hình 1 11 Tỉ lệ năng lượng tiêu thụ của trung tâm dữ liệu nhận thức năng lượng

Khó khăn bài toán tiết kiệm năng lương trong ảo chuỗi dịch vụ mạng

Mặc dù khái niệm hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng Internet đã có từ lâu, nhưng việc hiện thực hóa vẫn gặp nhiều thách thức do mạng truyền thống thiếu tính linh hoạt cần thiết để tối ưu hóa năng lượng Các khó khăn này cần được giải quyết để cải thiện hiệu suất năng lượng trong hệ thống mạng.

Một trong những vấn đề chính hiện nay là thiếu tính mềm dẻo của mạng, đặc biệt khi dịch vụ điện toán đám mây ngày càng phát triển, dẫn đến sự thay đổi trong cơ sở hạ tầng Các nhà quản trị mạng cần chuẩn bị kế hoạch cụ thể để ứng phó với những thay đổi này, yêu cầu tái thiết kế và tái cấu hình lớn Việc áp dụng các phương pháp tiếp cận mới gặp nhiều khó khăn, điều này cản trở sự phát triển của mạng có tính chất mềm dẻo hơn Hơn nữa, việc đánh giá mức năng lượng tiết kiệm từ các phương pháp nâng cao hiệu suất trong mạng truyền thống cũng gặp nhiều thách thức do tính không linh hoạt của chúng.

Việc phát triển và cải tiến các phương pháp tiết kiệm năng lượng mới là rất quan trọng để kiểm soát năng lượng tiêu thụ của hệ thống Các giải pháp này cần được đánh giá một cách toàn diện nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng.

Công nghệ điện toán đám mây đang phát triển mạnh mẽ, mang đến các mô hình dịch vụ mới như Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) và Network-as-a-Service (NaaS) Trong môi trường này, ảo hóa mạng và ảo hóa trung tâm dữ liệu đã thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà phát triển Hiện tại, ảo hóa chủ yếu tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên và khả năng thay đổi tài nguyên, cùng với nhiều nghiên cứu về tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ Tuy nhiên, một thách thức lớn là thiếu các phương pháp tính toán năng lượng tiêu thụ trong cơ sở hạ tầng mạng của điện toán đám mây Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các ứng dụng nhận thức về mạng, nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng trong ảo hóa mạng và trung tâm dữ liệu, hứa hẹn mang lại những phương pháp tiếp cận mới trong lĩnh vực này.

Công nghệ SDN mang đến những tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng của mạng trong môi trường điện toán đám mây, mặc dù vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua Việc khai thác những cơ hội này sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững và tối ưu hóa tài nguyên trong các hệ thống mạng hiện đại.

So sánh trung tâm dữ liệu phân tán và tập trung

Hạ tầng vật lý cho ảo hóa SFC trong môi trường edge-cloud được phân loại thành hai mô hình chính: trung tâm dữ liệu tập trung và phân tán Mô hình trung tâm dữ liệu tập trung thiết kế một cơ sở hạ tầng lớn tại một vị trí cố định, trong khi mô hình phân tán triển khai các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn, gần gũi với các node mạng biên và người dùng hơn.

Xincai Fei đã đề xuất một thuật toán nhằm giảm thiểu chi phí kết nối mạng giữa các trung tâm dữ liệu phân tán Tác giả chú trọng vào việc triển khai các chuỗi dịch vụ mạng ảo với mục tiêu tối ưu hóa độ trễ và hiệu quả sử dụng tài nguyên Nghiên cứu này tập trung vào các vấn đề quan trọng liên quan đến hiệu suất mạng.

Nghiên cứu về 28 quả sử dụng năng lượng trong ảo hóa chuỗi dịch vụ đa miền cho thấy các yêu cầu về chuỗi dịch vụ ảo được thực hiện liên tục theo thời gian Tác giả đề xuất các thuật toán nhằm tối ưu hóa tổng năng lượng tiêu thụ Jianing Pei tập trung vào việc giảm chi phí ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng trong hệ thống điện toán đám mây phân tán, đồng thời tối ưu hóa số lượng VNF để giảm thiểu tài nguyên trong hệ thống Mặc dù các nghiên cứu đã chỉ ra lợi ích của hệ thống trung tâm dữ liệu phân tán, nhưng chưa có so sánh rõ ràng giữa trung tâm dữ liệu phân tán và tập trung về tiết kiệm năng lượng và khả năng sử dụng tài nguyên Luận văn này không chỉ đóng góp vào việc giải quyết bài toán ảo hóa chuỗi dịch vụ mà còn cung cấp so sánh và đánh giá cụ thể về việc triển khai chuỗi dịch vụ trong mô hình đã nêu.

Kết luận

Trong chương này, tôi đã trình bày về công nghệ mạng định nghĩa bằng phần mềm, nhấn mạnh sự khác biệt so với mạng truyền thống Những cải tiến này cho thấy tính linh hoạt và khả năng tiết kiệm chi phí của công nghệ mạng mới Bên cạnh đó, tôi cũng đã đề cập đến các giao thức giữa các tầng trong công nghệ mạng Hơn nữa, tôi đã trình bày về các trung tâm dữ liệu với kiến trúc điển hình và thách thức trong việc giải quyết bài toán ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng trong môi trường thời gian thực.

TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM TÀI NGUYÊN TRONG ẢO HÓA CHUỖI DỊCH VỤ MẠNG

Mô hình cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu

3.1.1 Mô hình hóa hệ thống trung tâm dữ liệu

Một trung tâm dữ liệu vật lý có thể được mô hình hóa như một đồ thị có trọng số Gp = (Sp, Np, Lp), trong đó Sp là tập hợp các máy chủ vật lý, Np là tập hợp các thiết bị mạng, và Lp là tập hợp các liên kết giữa các thiết bị Mỗi máy chủ vật lý có các thuộc tính về khả năng đáp ứng bộ nhớ và CPU, với Mcap(Sp) và Ccap(Sp) lần lượt đại diện cho sức chứa bộ nhớ và CPU còn thừa của máy chủ vật lý si thuộc tập Sp Trong bài toán này, thuộc tính của liên kết vật lý Lpi được xem xét là băng thông.

3.1.2 Yêu cầu của chuỗi dịch vụ mạng ảo

Bài toán được xem như một chuỗi yêu cầu dịch vụ mạng ảo đến và rời khỏi hệ thống theo thời gian Mỗi yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo được biểu diễn bằng đồ thị có trọng số 𝑅 𝑖 (𝑉𝑁𝐹 𝑖 , 𝑉𝐿 𝑖 , 𝑡 𝑖 , 𝑑 𝑖 ), trong đó t i là thời gian đến và d i là thời gian sống của yêu cầu Tập VNF 𝑉𝑁𝐹 𝑖 yêu cầu CPU 𝐶 𝑑 (𝑉𝑁𝐹 𝑖 ) và tài nguyên bộ nhớ 𝑀 𝑑 (𝑉𝑁𝐹 𝑖 ) Ma trận yêu cầu liên kết 𝑉𝐿 𝑖 thể hiện yêu cầu băng thông, với mỗi 𝑣𝑙 𝑖 𝑠,𝑑 ∈ 𝑉𝐿 𝑖 biểu thị yêu cầu băng thông từ VNF nguồn 𝑣𝑛𝑓 𝑖 𝑑 đến VNF đích 𝑣𝑛𝑓 𝑖 𝑠.

3.1.3 Mô hình hóa ràng buộc

Vấn đề chính trong ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng ảo là nhúng các chuỗi dịch vụ mạng vào trung tâm dữ liệu vật lý Việc nhúng một yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo R i vào trung tâm dữ liệu G P có nghĩa là tìm tập con của ( S N L p , p , p ) tại thời gian t i để đáp ứng các yêu cầu của 𝑉𝑁𝐹 𝑖 và 𝑉𝐿 𝑖 Quá trình này được chia thành hai quá trình con.

- Nhúng những máy chủ ảo 𝑉𝑁𝐹 𝑖 : Ánh xạ máy chủ ảo 𝑉𝑁𝐹 𝑖 lên trên máy chủ vật lý

Nhúng liên kết ảo 𝑉𝐿 𝑖 là quá trình ánh xạ ma trận của yêu cầu liên kết ảo lên liên kết vật lý, trong đó tổng tài nguyên còn thừa của hạ tầng vật lý, bao gồm máy chủ, thiết bị mạng và liên kết giữa các thiết bị, được biểu diễn bởi hàm 𝑎𝑐𝑎𝑝: {𝑆 𝑝 ∪ 𝐿 𝑝 } → 𝐺 𝑝 Hàm này cần tiệm cận với tổng tài nguyên yêu cầu của chuỗi dịch vụ mạng ảo Đối với mỗi yêu cầu SFC thứ i, hàm 𝑑𝑒𝑚 𝑖: {𝑉𝑁𝐹 𝑖 ∪ 𝑉𝐿 𝑖 } → 𝐺 𝑝 biểu thị các yêu cầu trong chuỗi dịch vụ mạng ảo Kết quả là, việc nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo bao gồm hai hàm f i của 𝑉𝑁𝐹 𝑖 và k i của 𝑉𝐿 𝑖 được mô tả thông qua các hàm tương ứng.

Gọi x i j k là hàm nhị phân thể hiện việc ánh xạ hàm vnf i j vào máy chủ vật lý k Do đó, hàm này biểu thị ràng buộc giữa f i và k i Một máy ảo được ánh xạ vào một server vật lý thuộc tập S p sẽ được thể hiện qua biểu thức dưới đây, cho biết kết quả thành công hoặc không thành công của quá trình ánh xạ.

Trạng thái S t : p ∪ N p ∪ → L p G p thể hiện hàm trạng thái của máy chủ vật lý tại thời gian t dưới dạng giá trị nhị phân, trong đó giá trị 1 biểu thị máy chủ đang bật (ON_State) và giá trị 0 khi máy chủ tắt.

- state S t( i p , ) biểu thị trạng thái làm việc của máy chủ s i S p tại thời gian t

- state N t( i p , ) biểu thị trạng thái làm việc của thiết bị mạng nN p tại thời gian t

Trạng thái làm việc của liên kết vật lý L i p tại thời gian t được biểu thị bởi L t( , ) i p, trong đó L i p thuộc tập hợp k l i (s d v, i) Tất cả các thành phần vật lý của SFC i cần phải ở trạng thái bật theo yêu cầu ràng buộc.

Mô hình hóa năng lượng các thiết bị trong trung tâm dữ liệu

Trong trung tâm dữ liệu, chi phí năng lượng chủ yếu đến từ bốn thành phần: thiết bị mạng, máy chủ vật lý, duy trì cơ sở hạ tầng và năng lượng phụ như làm mát và cảnh báo Thiết bị mạng tiêu thụ khoảng 15% tổng năng lượng, trong khi máy chủ vật lý chiếm 45% Việc giảm tiêu thụ năng lượng từ thiết bị mạng và máy chủ không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn giảm tải cho các hệ thống phụ trợ như làm mát, góp phần tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của toàn bộ trung tâm dữ liệu.

Cả hai thành phần năng duy trì và năng lượng phụ đều tỉ lệ thuận với trạng thái hoạt động của thiết bị mạng Vì vậy, để tiết kiệm năng lượng cho trung tâm dữ liệu, cần giảm mức tiêu thụ điện năng của các thiết bị mạng và máy chủ vật lý.

3.2.1 Mô hình hóa năng lượng của thiết bị mạng

Trong bài toán hiệu quả năng lượng lý tưởng, việc tiêu thụ năng lượng phải tương ứng với tài nguyên đã sử dụng, theo đó năng lượng tiêu thụ trong điều kiện lưu lượng thấp cần phải thấp hơn so với khi lưu lượng cao Hình 2.1 minh họa tỉ lệ sử dụng tài nguyên (U%) và tỉ lệ năng lượng tiêu thụ (P%) để thể hiện mối quan hệ này.

32 của thiết bị mạng Với U = 100% nghĩa rằng thiết bị hoạt động với toàn bộ tài nguyên và

P = 100% nghĩa là thiết bị đang tiêu thụ tối đa năng lượng

Hình 2 1 Mối quan hệ giữa năng lượng tiêu thụ và tài nguyên sử dụng trong mạng

Gần đây, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ của thiết bị dựa trên tải thực tế Năng lượng tiêu thụ của toàn bộ mạng phụ thuộc vào số lượng thiết bị hoạt động và trạng thái hiện tại của chúng.

Nắm bắt trạng thái hoạt động của thiết bị là yếu tố quan trọng giúp tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và xây dựng hệ thống quản lý mạng hiệu quả.

Trạng thái làm việc của switch i tại thời điểm t được xác định bởi biến nhị phân state(i, t), trong đó state(i, t) = 0 biểu thị switch đang tắt và 1 biểu thị switch đang hoạt động Năng lượng tiêu thụ của mạng liên kết trong trung tâm dữ liệu, bao gồm các switch và liên kết, được ký hiệu là P_N(t) tại thời điểm t, thể hiện tổng năng lượng của switch với trạng thái cơ bản P_static và năng lượng tiêu thụ cho các cổng vật lý là P_j Do đó, P_N(t) có thể được biểu diễn theo công thức cụ thể.

Trong luận văn này, chúng tôi sử dụng thông số tiêu thụ năng lượng của switch HP 24-port, thiết bị này có 4 trạng thái hoạt động khác nhau tùy thuộc vào mức băng thông được sử dụng tại mỗi cổng.

Trạng thái hoạt động Năng lượng tiêu thụ (W) static

3.2.2 Mô hình năng lượng của máy chủ vật lý

Trong nghiên cứu của De Maio [45], năng lượng của máy chủ được khảo sát và mô hình hóa với một số đối tượng Mô hình này tích hợp biến nhị phân trạng thái S_t(i_p), trong đó trạng thái bật được biểu thị bằng 1 và tắt bằng 0 Tham số sử dụng tài nguyên Util được định nghĩa là tỷ lệ sử dụng tài nguyên của máy chủ, bao gồm CPU và bộ nhớ Năng lượng tiêu thụ của máy chủ vật lý tại thời điểm t được xác định bởi hàm dưới.

Mô hình hóa vấn đề hiệu quả sử dụng năng lượng

Mục tiêu chính của luận văn là giảm thiểu năng lượng tiêu thụ của trung tâm dữ liệu trong khi vẫn duy trì tỉ lệ khả năng sử dụng tài nguyên Để đạt được điều này, cần tăng khả năng sử dụng tài nguyên bằng cách chấp nhận số lượng lớn nhất có thể các SFC Tổng số VNF của tất cả các SFC được chấp nhận được ký hiệu là Z, và tỉ lệ sử dụng tài nguyên sẽ đạt giá trị tối đa khi Z đạt giá trị lớn nhất.

Với x i j k , là giá trị biểu thị nhị phân với 1 thiể hiện rằng server k đã ảo hóa thành công được vnf i j , VNF i

Tổng năng lượng tiêu thụ của hệ thống, ký hiệu là P t G, bao gồm tổng năng lượng tiêu thụ của toàn bộ server (P t S) và năng lượng tiêu thụ của toàn bộ switch (P t N) cần thiết để tạo mạng liên kết cho SFC khi ảo hóa Công thức thể hiện tổng năng lượng tiêu thụ của hệ thống là: min P t G = P t S + P t N.

Thuật toán nhận thức năng lượng trong ảo hóa trung tâm dữ liệu

3.4.1 Những giải pháp hiện nay

Vấn đề ảo hóa trung tâm dữ liệu đã được nghiên cứu rộng rãi, nhưng ít nghiên cứu tập trung vào mối liên hệ với việc nhúng chuỗi dịch vụ mạng liên quan đến tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa tài nguyên Li đã đề xuất phương pháp nhúng chuỗi dịch vụ mạng kết hợp VNF-CC và VNF-FGE, cho phép chia các VNF thành hai chức năng mạng ảo khi tài nguyên trên các node và link vật lý không đủ Mặc dù cải thiện tính khả dụng và tỉ lệ chấp nhận, việc tách chuỗi dịch vụ có thể làm tăng độ phức tạp trong quản lý hạ tầng ảo hóa Thuật toán này ưu tiên chọn cụm máy chủ có nhiều tài nguyên trống, nhưng trong một số trường hợp, điều này yêu cầu khởi động nhiều máy chủ hơn, dẫn đến tiêu thụ năng lượng cao hơn.

3.4.2 Chiến lược ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng

Bài toán ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng là một bài toán NP-hard, do đó không thể tìm được lời giải tối ưu trong thực tế Luận văn này đã phát triển chiến lược Heuristic SFC Embedding, trong đó VNF-CC và VNF-FGE được thực hiện và sẽ được mô tả chi tiết trong phần sau Sử dụng kỹ thuật ảo hóa truyền thống, mỗi VNF được ảo hóa trong một máy ảo trên một máy chủ vật lý, cho phép các SFC đến và rời khỏi hệ thống liên tục và theo thời gian thực.

3.4.2.1 Chiến lược số 1 – Ảo hóa SFC trên phần tài nguyên còn khả dụng

Trong chiến lược này, khi một SFC đến hệ thống, các VNF và liên kết ảo được ảo hóa trên phần tài nguyên còn lại Điều này đảm bảo rằng các SFC khác đang hoạt động trong hệ thống không bị ảnh hưởng.

Do sự liên tục của các chuỗi dịch vụ trong hệ thống, tài nguyên có thể bị phân mảnh ở cả máy chủ và mạng, dẫn đến hạn chế trong việc tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và giảm khả năng tiếp nhận các yêu cầu SFC mới Mặc dù chiến lược này giúp giảm thiểu khối lượng tính toán cho các thuật toán nhúng SFC bằng cách chỉ tập trung vào tài nguyên khả dụng, nhưng vẫn cần giải quyết các vấn đề tối ưu hóa tài nguyên Chiến lược số 2 đề xuất nhúng chuỗi SFC với phương pháp tái phân bổ tài nguyên để cải thiện hiệu suất hệ thống.

Chiến lược số 2 nhằm hạn chế sự phân mảnh tài nguyên của hệ thống và đảm bảo tiết kiệm năng lượng Khi có sự thay đổi trong hệ thống, như SFC đến hoặc rời khỏi, chiến lược này sẽ tiến hành tái phân bổ tài nguyên để tối ưu hóa hệ thống Tuy nhiên, việc tái phân bổ liên tục đòi hỏi hệ thống phải thực hiện các phép tính và xử lý phức tạp Đồng thời, cơ sở hạ tầng cũng cần phải xử lý những bước phức tạp trong quá trình tái phân bổ.

Bước đầu tiên là tổng hợp tất cả các yêu cầu hiện có trong hệ thống, sau đó thêm yêu cầu mới vào danh sách và sắp xếp danh sách này theo thứ tự giảm dần của số VNF cho mỗi SFC.

- Bước 2: Giả sử hệ thống đang ở chế độ chờ với tất cả các liên kết và máy chủ, tiến hành thử nhúng danh sách trên vào hệ thống

Nếu tất cả yêu cầu trong danh sách đã được ảo hóa, hãy chấp nhận yêu cầu mới Ngược lại, nếu không thành công, từ chối yêu cầu mới và hệ thống sẽ giữ nguyên trạng thái.

3.4.3 Thuật toán ảo hóa chuỗi dịch vụ mạng (HRE-SFC)

Trong khuôn khổ luận văn, chúng tôi đã đề xuất một thuật toán nhúng chuỗi dịch vụ nhằm cân bằng giữa tối ưu hóa tài nguyên và tiết kiệm năng lượng, bao gồm hai tiến trình con.

- Nhúng máy ảo (VNFMapping): nhúng yêu cầu VNF lên phần tài nguyên còn thừa của máy chủ vật lý

Thuật toán HRE-SFC, sử dụng trong việc nhúng chuỗi dịch vụ mạng ảo, cho phép tạo liên kết ảo trực tiếp giữa các VNF HRE-SFC là một giải pháp hiệu quả năng lượng nhờ vào cơ chế ngủ thông minh, giúp giảm tiêu thụ năng lượng và nâng cao khả năng sử dụng tài nguyên của các trung tâm vật lý Khi áp dụng chiến lược số 1, chỉ những yêu cầu mới được thêm vào SetOfSFCRequest để quyết định có chấp nhận hay không Ngược lại, chiến lược số 2 sẽ thêm toàn bộ SFC hiện có vào SetOfSFCRequest cùng với yêu cầu mới Thuật toán sẽ sử dụng VNFMappng để tạo danh sách listPossibleGroup, chứa các nhóm máy chủ thỏa mãn yêu cầu về VNF trong SFC, sắp xếp theo số lượng máy chủ cần bật Tiếp theo, GraphEmbedding sẽ tìm các liên kết phù hợp dựa trên listPossibleGroup Nếu nhóm nào đáp ứng cả hai tiến trình con với số lượng máy chủ cần bật ít nhất, yêu cầu sẽ được chấp nhận; nếu không, yêu cầu sẽ bị từ chối.

Thuật toán 1: Thuật toán Heuristic Resource And Energy Aware SFC Embedding

2: Initialize : isMappingSucessfullyfalse;setSFCRequest  3: if strategySTRATEGY_1 then

5: else if strategySTRATEGY_2then

10: for PossibleGroup list PossibleGroup do

11: isLinkMappingSuccessGraphEmbedding(PossibleGroup) 12: if isLinkMappingSuccess then

Hình 2 2 Thuật toán HRE-SFC

Nhúng máy ảo bao gồm ba nhóm máy chủ: nhóm gần, nhóm trung gian và nhóm xa Lưu lượng trong các nhóm này được định nghĩa rõ ràng để tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên.

- Lưu lượng nhóm gần: với lưu lượng gần được hiểu rằng giữa hai máy chủ cùng được kết nối với cùng một bộ chuyển mạch cạnh

- Lưu lượng nhóm trung gian: Lưu lượng phải đi qua một bộ chuyển mạch tập trung

- Lưu lượng nhóm xa: Lưu lượng được chảy qua bộ chuyển mạch lõi

Khi một yêu cầu chuỗi dịch vụ mạng ảo tới, thuật toán nhúng máy ảo hoạt động như sau:

Đầu tiên, hãy xác định các trung tâm dữ liệu trong hệ thống và sắp xếp chúng theo thứ tự tăng dần số hop giữa ingress và từng trung tâm dữ liệu.

Bước 2: Tìm kiếm tất cả các nhóm máy chủ có khả năng đáp ứng yêu cầu Nhóm máy chủ thỏa mãn là nhóm có tài nguyên dư thừa lớn hơn số lượng máy ảo cần thiết cho chuỗi dịch vụ mạng ảo Để đảm bảo tính thực tiễn, máy ảo nguồn và máy ảo đích không được đặt trên cùng một máy chủ vật lý.

Bước 3: Trong số các nhóm đã được lựa chọn, cần xác định nhóm nào yêu cầu bật ít máy chủ vật lý nhất khi chuỗi dịch vụ mạng ảo được tích hợp Việc này giúp giảm thiểu năng lượng tiêu thụ bằng cách tiết kiệm số lượng máy chủ hoạt động và tối ưu hóa trạng thái của các máy chủ hiện có.

Bước 4: Đối với các nhóm máy chủ vật lý, cần tính toán và lựa chọn những nhóm có số lượng ưu tiên lưu lượng theo thứ tự gần, trung gian và xa Việc này giúp tối ưu hóa quá trình nhúng liên kết ảo, tiết kiệm năng lượng bằng cách giảm số lượng node mà lưu lượng phải đi qua, từ đó giảm thiểu năng lượng tiêu thụ.

Sub Process 1: Thuật toán VNFMapping()

21: //Truy vấn toàn bộ Trung tâm dữ liệu trong hệ thống và thêm vào danh sách DGR

22: DGR  sortDGR ()Sắp xếp danh sách DGR theo thứ tự tăng dần về số hop từ node ingress/egress tới trung tâm dữ liệu

24: Lấy danh sách các cụm máy chủ trong hệ thống theo vị trí Near, Middle, Far và thêm vào danh sách GR

26: listVisitedPhysicalServer   //Danh sách Server đã được chọn

27: gr i sort gr( i )//Sắp xết gri tăng dần theo tài nguyên khả dụng

37: if All VNFs are mapped then

38: list PossibleGroup  list PossibleGroup  VNFMappingResult

42: // sắp xếp list PossibleGroup theo chiều tăng của số máy chủ cần bật

43: list PossibleGroup  sort list ( PossibleGroup )

Nhúng mạng ảo là quá trình được đề xuất bởi Heller, nhằm giảm năng lượng tiêu thụ trong mạng trung tâm dữ liệu bằng cách duy trì số lượng node đang hoạt động ở mức tối thiểu Trong thuật toán HEA-E, yêu cầu về liên kết ảo của chuỗi dịch vụ mạng ảo được sắp xếp theo thứ tự giảm dần về băng thông Mỗi yêu cầu từ máy chủ nguồn vm s đến máy chủ đích vm d sẽ được phân loại theo kiểu luồng dữ liệu (gần, trung gian, xa), dựa trên vị trí của máy chủ mà các máy ảo này được nhúng Thuật toán thực hiện các bước cụ thể cho từng kịch bản đã có.

Kết luận

Chương này mô hình hóa bài toán ảo chuỗi dịch vụ mạng một cách cụ thể, với các tham số và ràng buộc được thể hiện rõ ràng Nó giới thiệu các đặc tính của trung tâm dữ liệu vật lý và chuỗi dịch vụ ảo Chiến lược dịch chuyển tài nguyên trong mạng không chỉ giúp tái phân bổ tài nguyên mà còn giảm khả năng phân mảnh tài nguyên, từ đó nâng cao khả năng phục vụ và giảm năng lượng tiêu thụ của hệ thống.

MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ