Thông tin về luận án tiến sĩ trước bảo vệ cấp Học viện của NCS. Nguyễn Xuân Phi

thong-bao-new
THÔNG BÁO TUYỂN SINH TRÌNH ĐỘ TIẾN SĨ NĂM 2022
23/05/2022
Quy định tuyển sinh và đào tạo trình độ Thạc sĩ năm 2022
02/06/2022

TRANG THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Tên đề tài luận án tiến sĩ:      Nâng cao hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây

Chuyên ngành:                      Hệ thống thông tin

Mã số:                                     9.48.01.04

Họ và tên NCS:                      Nguyễn Xuân Phi

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Công Hùng

Cơ sở đào tạo:                        Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

Đề xuất 02 thuật toán cải thiện thời gian đáp ứng trên điện toán đám mây: (1) Thuật toán LBAIRT với đóng góp chính là việc phân bổ yêu cầu đầu vào đến các máy ảo dựa trên thời gian đáp ứng nhỏ nhất và bằng cách xem xét tham số thời gian hoàn thành các yêu cầu công việc dự kiến của mỗi tài nguyên. (2) Thuật toán RRTA bằng cách áp dụng thuật toán ARIMA để dự đoán ngưỡng thời gian đáp ứng chung của hệ thống và dự đoán thời gian đáp ứng của các máy ảo dựa trên tập yêu cầu tương tự trước đó nhằm đưa ra cách phân phối tài nguyên hợp lý.

Đề xuất 02 thuật toán cải thiện thời gian xử lý trên điện toán đám mây: (1) Thuật toán TMA với điểm mới là chia bảng chứa thông tin máy ảo chung thành hai bảng máy ảo ở trạng thái sẵn sàng và trạng thái không sẵn sàng nhằm giảm thời gian tìm kiếm máy ảo sẵn sàng cho mỗi yêu cầu đầu vào. (2) Thuật toán MMSIA cải tiến thuật toán lập lịch Min – Max bằng cách sắp xếp các yêu cầu và tỉ lệ sử dụng tài nguyên máy ảo theo kích thước lớn nhất và phân bổ yêu cầu có kích thước lớn nhất vào máy ảo có tỉ lệ sử dụng tài nguyên nhỏ nhất.

Các kết quả chính của luận án được phản ánh trong 07 bài báo công bố trên các tạp chí, kỷ yếu hội nghị khoa học chuyên ngành, trong đó có 02 bài báo trên tạp chí uy tín cao thuộc danh mục Scopus Index. Các kết quả thử nghiệm bước đầu cho thấy các giải pháp đưa ra trong luận án nhằm cải thiện hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây có triển vọng tốt.

CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN HOẶC NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU

Về mặt thực tiễn: kết quả của luận án đã được thực nghiệm trên các bộ dữ liệu mô phỏng trong các kịch bản khác nhau, kết quả thực nghiệm của phương pháp đề xuất được đánh giá là có hiệu quả hơn các phương pháp đã công bố trong đa số trường hợp, đồng thời là cơ sở khoa học để chế tạo ra các bộ cân bằng tải ứng dụng vào các trung tâm dữ thực tế. Đây là cơ sở cho thấy, có thể áp dụng kết quả nghiên cứu của đề tài trong việc triển khai các hệ thống cân bằng tải nhằm đối phó với sự bùng nổ trao đổi dữ liệu đám mây hiện nay ở đa dạng các lĩnh vực. Các thuật toán đề xuất được mô phỏng để đánh giá tính hiệu quả so với các thuật toán gốc đã được công bố trước đó.

Các thuật toán đề xuất được định hướng cho các bộ cân bằng tải (Load Balaner) trong các trung tâm dữ liệu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, do tính hiệu quả của nó đã được chứng minh thông qua cơ sở lý luận cũng như mô hình thực nghiệm trong luận án. Áp dụng các thuật toán để cải thiện thời gian đáp ứng, thời gian xử lý các yêu cầu từ phía người dùng truy cập đến trung tâm điện toán đám mây. Thực tế đặt ra là điện toán đám mây luôn yêu cầu nâng cao hiệu năng, đảm bảo QoS trong kỷ nguyên số hiện nay. Đồng thời cải thiện hiệu năng cân bằng tải cho các trung tâm dữ liệu đám mây cũng là yêu cầu cấp thiết và mang tính thời sự. Vì vậy, liên quan đến những đề xuất mới của luận án, có thể liệt kê những vấn đề cần nghiên cứu trong các công trình tiếp theo như sau:

  1. Luận án có thể được phát triển theo hướng xây dựng mô hình cơ sở dựa vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận diện theo đặc tính riêng lẻ của các yêu cầu đầu vào nhằm đánh giá hiệu năng của hệ thống điện toán đám mây. Từ đó có được mô hình lý thuyết đầy đủ hỗ trợ hoạt động nghiên cứu và triển khai hệ thống điện toán đám mây trong thực tế.
  2. Ngoài ra, luận án có thể được phát triển theo hướng cải thiện đồng thời hai tham số: thời gian đáp ứng và thời gian xử lý trên môi trường điện toán đám mây. Đây cũng là một cách tiếp cận rất thiết thực trong bối cảnh bùng nổ trao đổi dữ liệu trên môi trường điện toán đám mây hiện
  3. Nghiên cứu cân bằng tải trên mạng lưới vạn vật kết nối (IoT) cũng có thể là một hướng phát triển của luận án khi mà cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang làm thay đổi mọi lĩnh vực trong đời sống hàng ngày, hàng giờ.

Xác nhận của đại diện tập thể

PGS.TS. Trần Công Hùng 

Nghiên cứu sinh Người hướng dẫn khoa học

 Nguyễn Xuân Phi

INFORMATION OF THE DOCTORAL THESIS

 Thesis title: ” Improve performance of load balancing on cloud computing”

Speciality:                   Information Systems

Code:                          9.48.01.04

PhD. Candidate:        Nguyen Xuan Phi

Scientific supervisors: Assoc. Prof. Tran Cong Hung, PhD

Training institution:   Posts and Telecommunications Institute of Technology

NEW FINDINGS OF THE THESIS

  1. Propose 02 algorithms to improve response time in cloud computing: (1) LBIRT algorithm with the main contribution of allocating input requests to virtual machines based on the smallest response time and by considering the expected completion time of each resource’s work requests. (2) RRTA algorithm by applying the ARIMA algorithm to predict the general response time threshold of the system and predict the response time of virtual machines based on the previous similar request set to provide a way to distinguish between them rational resource allocation.
  2. Propose 02 algorithms to improve processing time on cloud computing: (1) TMA algorithm with the new point is to divide the table containing common virtual machine information into two virtual machine tables in ready state and state unavailable in order to reduce the time it takes to look for a ready VM for each input request. (2) The MMSIA algorithm improves the Min – Max scheduling algorithm by sorting requests and VM resource usage ratio by the largest size and allocating the largest request size to the virtual machine that has the maximum size minimum resource utilization

The main results of the thesis are reflected in 07 articles published in specialized scientific journals and conference proceedings, including 02 articles in prestigious journals on the Scopus Index list. The initial test results show that the solutions proposed in the thesis to improve load balancing performance on cloud computing have good prospects..

APPLICATIONS, PRACTICAL APPLICABILITY AND MATTES NEED FURTHER STUDIES

In terms of practice: the results of the thesis have been tested on simulated data sets in different scenarios, the experimental results of the proposed method are evaluated to be more effective than the published methods. published in most cases, and is also the scientific basis for creating load balancers applied to real data centers. This is the basis to show that the research results of the topic can be applied in the deployment of load balancing systems to deal with the current explosion of cloud data exchange in various fields. The proposed algorithms are simulated to evaluate the effectiveness compared to the original algorithms that have been published previously.

The proposed algorithms are oriented for load balancers in data centers of cloud service providers, since its effectiveness has been proven through the rationale. as well as the experimental model in the thesis. Apply algorithms to improve response time, processing time for requests from users accessing the cloud computing center. The reality is that cloud computing always requires improved performance, ensuring QoS in today’s digital era. At the same time, improving load balancing performance for cloud data centers is also an urgent and topical requirement. Therefore, regarding the new proposals of the thesis, it is possible to list the issues that need to be studied in the next works as follows:

  1. The thesis can be developed in the direction of building a basic model based on artificial intelligence (AI) technology to identify according to the individual characteristics of the input requirements to evaluate the performance of the system. cloud computing. From there, a full theoretical model is obtained to support research and deployment of cloud computing systems in
  2. In addition, the thesis can be developed in the direction of improving two parameters simultaneously: response time and processing time in the cloud computing environment. This is also a very practical approach in the context of the current explosion of data exchange in the cloud computing
  3. Research on load balancing on the Internet of Things (IoT) can also be a development direction of the thesis when the 4.0 technology revolution is changing all areas of daily and

Confirmation of representative

Assoc. Prof. Tran Cong Hung, PhD 

PhD. Candidate Scientific supervisor

Nguyen Xuan Phi

Luận án tiến sĩ

Tóm tắt Luận án tiến sĩ

Trang Thông tin Luận án tiếng việt 

Trang Thông tin Luận án Tiếng Anh