Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chính sách bền vững nhằm xây dựng thuật toán nâng cao hiệu quả cân bằng tải của điện toán đám mây

Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, công nghệ thông tin và truyền thông đang phát triển mạnh mẽ, kéo theo nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu khổng lồ. Điện toán đám mây (Cloud Computing) đã nổi lên như một giải pháp then chốt, cung cấp khả năng mở rộng và dịch vụ theo yêu cầu, giúp các tổ chức tối ưu chi phí và hoạt động. Tuy nhiên, cùng với sự tăng trưởng này là thách thức về quản lý tài nguyên và đảm bảo hiệu suất hệ thống, đặc biệt là trong việc cân bằng tải. Các thuật toán cân bằng tải hiện có còn tồn tại nhiều hạn chế về hiệu quả, khả năng chịu lỗi và tính bền vững. Do đó, nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một chính sách bền vững nhằm xây dựng thuật toán nâng cao hiệu quả cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây, góp phần giải quyết các vấn đề quá tải, phân bổ tài nguyên không đồng đều và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư phần mềm, quản trị viên hệ thống và sinh viên sau đại học trong lĩnh vực điện toán đám mây, hệ thống phân tán, cân bằng tải và quản lý tài nguyên, đặc biệt là những người quan tâm đến việc tối ưu hóa hiệu suất và tính bền vững của dịch vụ đám mây.

Luận văn này tập trung nghiên cứu và phát triển một chính sách bền vững nhằm xây dựng thuật toán nâng cao hiệu quả cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây. Bối cảnh nghiên cứu được đặt trong thực tế rằng các hệ thống cân bằng tải hiện có còn nhiều hạn chế, chưa giải quyết triệt để các vấn đề như quá tải máy chủ, phân bổ tài nguyên không đồng đều và thiếu khả năng chịu lỗi. Mục tiêu chính là cải thiện độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống, đồng thời tiết kiệm năng lượng. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc tìm hiểu tổng quan về điện toán đám mây, bao gồm các mô hình và dịch vụ cung cấp. Tiếp theo, luận văn đi sâu phân tích các thuật toán cân bằng tải đang được sử dụng, cũng như các công trình liên quan trong và ngoài nước để xác định khoảng trống nghiên cứu. Dựa trên cơ sở lý thuyết và các công trình này, luận văn đề xuất một thuật toán mới có khả năng chịu lỗi (Fault Tolerance), phân bổ tải đồng đều trên các tài nguyên và Datacenter, giúp tối đa hóa thời gian hoạt động (Uptime) của hệ thống. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc xây dựng mô hình mô phỏng thực nghiệm trên quy mô nhỏ (khoảng 10-30 máy ảo) với độ phức tạp yêu cầu đơn giản. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu suất và tính hiệu quả của thuật toán đề xuất, chứng minh khả năng sử dụng tài nguyên bền vững và tiết kiệm năng lượng. Luận văn cung cấp giá trị ứng dụng cao trong việc tối ưu hóa quản lý tài nguyên đám mây, giảm độ trễ và cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt với khả năng tích hợp Học máy để đưa ra quyết định thông minh hơn trong việc điều phối tải. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc đảm bảo một môi trường đám mây ổn định và đáp ứng tốt hơn nhu cầu phát triển công nghệ thông tin.