Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Đề xuất thuật toán dự báo thời gian di chuyển tác vụ nhằm nâng cao hiệu năng cân bằng tải trên điện toán đám mây

Điện toán đám mây là một công nghệ then chốt trong kỷ nguyên số, mang lại nhiều lợi ích như tính sẵn sàng cao và linh hoạt. Tuy nhiên, việc quản lý tài nguyên hiệu quả và đảm bảo chất lượng dịch vụ trong môi trường này đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt là vấn đề cân bằng tải. Một trong những yếu tố ảnh hưởng sâu sắc đến hiệu suất cân bằng tải là thời gian di chuyển tác vụ giữa các máy ảo. Sự chậm trễ hoặc dự đoán sai lệch về thời gian này có thể dẫn đến tình trạng quá tải cục bộ và giảm hiệu năng hệ thống tổng thể. Để giải quyết thách thức này, nghiên cứu này đề xuất một thuật toán tiên tiến nhằm dự báo chính xác thời gian di chuyển tác vụ, từ đó nâng cao đáng kể hiệu năng cân bằng tải trong điện toán đám mây thông qua các thử nghiệm mô phỏng và thực nghiệm.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư hệ thống, và chuyên gia trong lĩnh vực điện toán đám mây, cân bằng tải, quản lý tài nguyên ảo hóa, và học máy.

Luận văn này tập trung giải quyết vấn đề nâng cao hiệu năng cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây bằng cách đề xuất một thuật toán dự báo thời gian di chuyển tác vụ (Migration Time). Cân bằng tải đóng vai trò thiết yếu trong việc phân phối khối lượng công việc đồng đều, tối ưu hóa tài nguyên và duy trì hiệu suất hệ thống, nhưng lại bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự biến động của thời gian di chuyển tác vụ giữa các tài nguyên. Để giải quyết vấn đề này, phương pháp tiếp cận chính của nghiên cứu là áp dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) – một thuật toán học giám sát, nhằm dự đoán thời gian di chuyển tác vụ một cách chính xác. Thuật toán này sẽ phân tích các đặc trưng và trạng thái hoạt động của máy ảo, cùng với dữ liệu lịch sử di chuyển tác vụ. Các yếu tố quan trọng được xem xét trong quá trình dự đoán bao gồm mức tiêu thụ năng lượng (Power consumed), mức sử dụng CPU (CPU Usages), mức sử dụng RAM (RAM Usages) và chi phí thực hiện tác vụ (Costing) trên môi trường đám mây. Quy trình thực hiện cân bằng tải được cải thiện thông qua việc thu thập thông tin đầu vào về các tác vụ và máy ảo, sau đó áp dụng mô hình Hồi quy tuyến tính để dự báo thời gian di chuyển. Việc này mang lại giá trị ứng dụng cao, giúp giảm thiểu rủi ro cho hệ thống máy chủ, rút ngắn thời gian sống của các yêu cầu và ngăn chặn tình trạng mất cân bằng tải giữa các máy ảo, đặc biệt hữu ích cho các dịch vụ Web. Nghiên cứu cũng giả định rằng bộ cân bằng tải có thể biết trước các dịch vụ đang chạy và các máy ảo có cấu hình tương đương sẽ cho thời gian thực thi tương tự.