1
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN
-------------------------
TRƯƠNG VĂN TRƯƠNG
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ GIẢI PHÁP TỐI
ƯU HÓA HIỆU NĂNG TRONG MẠNG
ĐIỆN TOÁN BIÊN DI ĐỘNG
Ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 94.80.101
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
TP. Đà Nẵng, năm 2024
2
Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Duy Tân
Người hướng dẫn khoa học:
PGS. TS. Hà Đắc Bình
GS.TS. Anand Nayyar
Phản biện 1:
………………………………………………
Phản biện 2
………………………………………………
Phản biện 3:
………………………………………………
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm
luận án cấp trường họp tại trường Đại học Duy Tân
vào hồi giờ ngày tháng năm
Có thể tìm hiểu Luận án tại thư viện:
- Thư viện Trường Đại học Duy Tân
3
1. GIỚI THIỆU LUẬN ÁN
a. Lý do và tính cần thiết của nghiên cứu
Trong những thập kỷ vừa qua, chúng ta đã chứng kiến sự phát
triển bùng nổ của điện toán đám mây (CC), cùng với sự tăng
trưởng của rất nhiều công ty Internet như Google, Microsoft,
Amazon, Dropbox [1]. Với mô hình này, dữ liệu sẽ được đẩy lên
một máy chủ đám mây và có thể được lấy xuống bởi một máy
khách. Cách thức vận hành như vậy có thể hoạt động tốt cho các
dữ liệu trong các ứng dụng không đặt nặng vấn đề độ trễ. Hiển
nhiên, sẽ là không tối ưu khi áp dụng điện toán đám mây cho các
ứng dụng yêu cầu dữ liệu IoT thời gian thực [2]. Chúng ta lấy
một ví dụ sử dụng CC trong giám sát thông số môi trường IoT.
Trong đó, dữ liệu cảm biến được lưu trữ và xử lý tại trung tâm
dữ liệu đám mây phải vượt qua hàng loạt các thiết bị vật lý như
router, switch, gateway. Cũng cần lưu ý là những trung tâm dữ
liệu này được các nhà cung cấp dịch vụ đặt tại những vị trí địa lý
nhất định, và có khoảng cách rất xa so với nguồn dữ liệu cảm
biến, nên độ trễ truyền thông tồn tại là tất yếu. Hơn nữa, khi các
phản hồi điều khiển từ đám mây đến cơ cấu chấp hành, hành trình
của dữ liệu cũng phải vượt qua một khoảng cách tương tự. Nếu
đám mây bị quá tải hoặc cơ sở hạ tầng Internet gặp vấn đề thì yêu
cầu phản hồi tức thời là không thể đảm bảo.
Thêm vào đó, rất nhiều thiết bị IoT được triển khai trên toàn
cầu và tạo ra lượng dữ liệu vô cùng khổng lồ lưu trữ trên các đám
mây trong tương lai [3]. Hơn nữa, máy chủ đám mây cũng cần
phải được trang bị một tài nguyên tính toán rất lớn để có thể trích
xuất ra một thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu ấy một cách tức
thời. Với ví dụ đơn giản như trên, chúng ta có thể nhận ra hàng
loạt các vấn đề của ứng dụng IoT khi áp dụng CC: (i) độ trễ
truyền thông, (ii) độ tin cậy, (iii) chi phí lớn về tài nguyên máy
4
tính và băng thông, (iv) các vấn đề về bảo mật khi nguồn dữ liệu
nằm xa trung tâm dữ liệu.
Chính vì vậy, trong những năm vừa qua, chúng ta chứng kiến
sự dịch chuyển các chức năng trong đám mây về phía biên mạng,
tạo ra điện toán biên. Trong khuôn khổ của Luận án, tác giả thực
hiện các nghiên cứu về lĩnh vực điện toán biên di động (MEC)
[4]. Kỹ thuật MEC cung cấp khả năng điện toán trong mạng truy
cập vô tuyến (RAN) và môi trường dịch vụ công nghệ thông tin
ngay tại biên mạng, nơi gần với nguồn dữ liệu/người dùng nhất.
Định nghĩa ban đầu về MEC được viện Tiêu chuẩn Viễn thông
châu Âu đề xuất vào năm 2014, đề cập đến các trạm trung tâm
(BS) sẽ hỗ trợ tính toán và lưu trữ nhằm giảm tải cho các người
dùng trong mạng RAN. Về sau, Cisco mở rộng định nghĩa cho
các thiết bị MEC, chúng có thể là điện thoại thông minh, các thiết
bị IoT, hay các cảm biến trong mạng cảm biến không dây.
Mặc dù vậy, việc triển khai MEC vẫn còn rất nhiều vấn đề tồn
tại cần giải quyết triệt để, cụ thể được tóm tắt thành 4 mục như
sau:
1) Quản lý và phân bố tài nguyên trong MEC: Phân bổ tài
nguyên tính toán, năng lượng và lưu trữ là một thách thức
quan trọng trong quá trình hiện thực hóa MEC. Lý do là những
tài nguyên này trong MEC hữu hạn, trong khi số lượng ứng
dụng ngày càng tăng và sự gia tăng bùng nổ trong lưu lượng
di động.
2) Mô hình giảm tải hiệu quả trong MEC: Để hiện thực MEC
chúng ta cần trả lời được câu hỏi người dùng và máy chủ sẽ
hoạt động như thế nào, phối hợp với nhau ra sao. Truyền
thông vô tuyến trong mạng MEC cũng chịu nhiều tác động từ
nhiễu, can nhiễu, hệ số kênh truyền ngẫu nhiên, các hiện
tượng phản xạ hay tán xạ tín hiệu. Do đó, các mô hình giảm
5
tải tính toán hiệu quả là cần thiết để người dùng có thể hoàn
thành ứng dụng.
3) Tích hợp vào cơ sở hạ tầng sẵn có: Một thách thức quan trọng
khác là sự tích hợp liền mạch của MEC vào kiến trúc mạng
sẵn có, không gây ảnh hưởng đến các thông số kỹ thuật tiêu
chuẩn của mạng lõi và thiết bị đầu cuối. Nghiên cứu về sự
hoạt động song song của MEC và đám mây cũng cần quan
tâm, vì sẽ có nhiều ứng dụng MEC phân tán có thể không có
đủ tài nguyên điện toán để xử lý tất cả các yêu cầu tính toán
và phải chuyển các phép tính dữ liệu lớn lên đám mây.
4) Bảo mật và quyền riêng tư: MEC hoạt động với các phần tử
mạng không đồng nhất, do đó làm cho các cơ chế bảo mật và
quyền riêng tư thông thường, vốn đã được vận hành trong đám
mây, không thể áp dụng cho các hệ thống MEC. Thứ hai, tác
vụ giảm tải qua các kênh không dây có thể không an toàn vì
đặc tính phát quảng bá của kênh truyền không dây dấn đến
các tác vụ tính toán có thể bị nghe trộm. Việc mã hóa dữ liệu
có thể được áp dụng nhưng điều này làm tăng độ trễ lan truyền
cũng như độ trễ thực thi, do đó làm giảm hiệu suất ứng dụng.
Xuất phát từ tính chất thời sự và khả năng áp dụng rộng rãi
của mạng MEC, cũng như với các vấn đề nghiên cứu đã mở ra
như trên, nghiên cứu sinh quyết định lựa chọn thực hiện đề tài
“Nghiên cứu một số giải pháp tối ưu hóa hiệu năng trong
mạng điện toán biên di động”.
b. Mục tiêu nghiên cứu
- Đề xuất các mô hình hoạt động cho hệ thống cho mạng MEC.
- Phân tích và đưa ra các biểu thức đánh giá hiệu năng của hệ
thống dựa trên xác suất tính toán thành công (SCP).
- Đề xuất các giao thức, giải thuật, cơ chế nâng cao hoặc tối ưu
hiệu năng cho các hệ thống MEC.
