PDOA: dự báo Deadlock để nâng cao cân bằng tải trên điện toán đám mây

Abstract

Trong kỷ nguyên Công nghệ thông tin, điện toán đám mây đóng một vai trò vô cùng quan trọng, giúp giải quyết hầu hết các vấn đề trên nền tảng Internet theo nhu cầu của người dùng. Song, ngày nay việc số lượng người sử dụng điện toán đám mây trên thế giới ngày càng tăng sẽ dẫn đến tình trạng tắc nghẽn tại một số nốt mạng do mất cân bằng tải hoặc do hệ thống treo, hiện tượng này thường được gọi là Deadlock. Với bài đoán này, nhóm nghiên cứu muốn đề xuất một thuật toán dự báo xảy ra Deadlock (PDOA - Prediction of Deadlock Occurrence Algorithm) trong bộ cân bằng tải trên môi trường đám mây. Thuật toán này vận dụng các thuật toán học máy và các kỹ thuật dự báo, đặc biệt là mô hình hồi quy tuyến tính, để dự báo khả năng xảy ra deadlock trong máy ảo. Với dự báo khả năng xảy ra deadlock, bộ cân bằng tải sẽ biết khi nào máy ảo có nguy cơ xảy ra deadlock, và từ đó phân bổ các tài nguyên sẵn có để có thể phục vụ tất cả các request tốt nhất. Thuật toán đề xuất PDOA được thực nghiệm và cài đặt trong môi trường mô phỏng CloudSim được tích hợp với kỹ thuật học máy trong bộ thư viện Weka. Các kết quả thực nghiệm được đánh giá bằng cách so sánh với các thuật toán phổ biến trong cân bằng tải: FCFS, RoundRobin, MaxMin và MinMin. Kết quả là PDOA có hiệu suất tốt hơn thông qua thông số thời gian đáp ứng, so với các thuật toán nổi tiếng đang được sử dụng phổ biến hiện nay.