Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu ứng dụng AI xây dựng thuật toán dự báo các tác vụ trên đám mây nhằm nâng cao hiệu quả cân bằng tải

Trong bối cảnh công nghệ thông tin và truyền thông phát triển vượt bậc, nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu khổng lồ ngày càng trở nên cấp thiết. Điện toán đám mây (Cloud computing) nổi lên như một giải pháp tối ưu, cung cấp hạ tầng linh hoạt và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, để tối đa hóa hiệu quả của các hệ thống đám mây, việc quản lý tài nguyên và phân bổ tác vụ một cách cân bằng là yếu tố then chốt. Sự thiếu hiệu quả trong cân bằng tải có thể dẫn đến lãng phí tài nguyên và suy giảm hiệu suất. Do đó, nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các thuật toán dự báo tác vụ trên đám mây, nhằm nâng cao đáng kể hiệu quả cân bằng tải và tối ưu hóa hoạt động của hệ thống.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư, sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính chuyên sâu về điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, học máy và quản lý hệ thống.

Luận văn này giải quyết thách thức về hiệu quả cân bằng tải trong môi trường điện toán đám mây đang phát triển mạnh mẽ. Mặc dù điện toán đám mây mang lại nhiều lợi ích về khả năng lưu trữ và xử lý, việc phân bổ tài nguyên không hiệu quả và quản lý tác vụ kém có thể làm giảm hiệu suất. Để khắc phục vấn đề này, nghiên cứu đề xuất một phương pháp tiếp cận mới, trong đó ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các thuật toán dự báo các tác vụ trên đám mây.

Cụ thể, luận văn trình bày bối cảnh của điện toán đám mây, tầm quan trọng của cân bằng tải và vai trò của dự báo tác vụ trong việc tối ưu hóa nó. Các phương pháp dựa trên học máy (Machine Learning) được khảo sát và tích hợp để cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán nhu cầu tài nguyên và lịch trình tác vụ. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc xây dựng các thuật toán dự báo, đánh giá hiệu quả của chúng dựa trên cơ sở toán học và thực nghiệm thông qua mô phỏng môi trường đám mây quy mô nhỏ.

Giá trị ứng dụng của công trình này là rất lớn, bao gồm việc nâng cao khả năng đáp ứng của hệ thống, giảm thiểu tình trạng quá tải, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tăng cường độ tin cậy. Kết quả nghiên cứu hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu suất của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, đồng thời giảm chi phí vận hành và tăng cường trải nghiệm người dùng thông qua cân bằng tải thông minh và hiệu quả.