Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (tt)

Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)Các phương pháp tiết kiệm năng lượng sử dụng công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm trong môi trường điện toán đám mây (Luận án tiến sĩ)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

TRẦN MẠNH NAM

CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ MẠNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG PHẦN MỀM TRONG MÔI TRƯỜNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông

Mã số: 62520208

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

HÀ NỘI – 2018

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Thanh

Phản biện 1: ……… Phản biện 2: ……… Phản biện 3: ………

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp Trường

họp tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ………

Mặc dù quá trình xây dựng các hệ thống trung tâm dữ liệu phần nào đáp ứng tốt nhu cầu của người dùng và mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng đẫn đến mặt trái của sự tiêu thụ điện năng, và dẫn tới những vấn đề sau:

- Đối với vấn đề môi trường: một lượng lớn khí thải carbon đang được

xả thải từ mảng công nghệ thông tin và truyền thông Theo đánh giá của công ty Gartner, một công ty thứ ba có uy tín về việc so sánh đánh giá công nghệ, lượng khí thải từ các trung tâm dữ liệu ICT là rất lớn, chiếm khoảng 2% lượng khí thải CO2 toàn cầu

- Đối với vấn đề kinh tế: một lượng lớn năng lượng được tiêu thụ từ

các trung tâm dữ liệu dẫn tới giá thành của các sản phẩm, dịch vụ công nghệ thông tin và truyền thông tăng cao, điều này trực tiếp ảnh hưởng tới giá thành của người sử dụng

Những khó khăn chính của vấn đề tiết kiệm năng lượng mạng trong môi trường điện toán đám mây được trình bày sau đây:

- Hệ thống mạng thiếu linh hoạt: trong môi trường mạng của các trung

tâm dữ liệu, rất khó để có thể thay đổi cấu hình, chính sách hoạt động mạng Vì thế quản trị viên và các nhà khoa học gặp rất nhiều

khó khăn trong việc tối ưu hóa, áp dụng phương pháp tối ưu hóa năng lượng trong hệ thống mạng Bên cạnh đó, vẫn chưa có một hệ thống quản lý năng lượng tập trung cho hệ thống mạng để có thể quản lý tiêu thụ năng lượng mạng và điều khiển

- Mạng nhận thức năng lượng với các công nghệ trong môi trường điện toán đám mây: điện toán đám mây đang rất phát triển với rất

nhiều mô hình mới như: Hạ tầng như là một dịch vụ (IaaS), Nền tảng như là một dịch vụ (PaaS), Mạng như là một dịch vụ (NaaS) Với các dịch vụ cloud như vậy, các công nghệ ảo hóa như ảo hóa mạng,

ảo hóa trung tâm dữ liệu đóng vai trò quan trọng Qua đó chỉ ra được công việc xây dựng hệ thống nhận thức năng lượng là điều cần thiết

2 Đóng góp của luận án

Hiện nay, công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN) [11] [12] [13] đang nổi lên như một cuộc cách mạng về công nghệ mạng Công nghệ SDN cho phép xây dựng hệ thống mạng mềm dẻo hơn và có khả năng điều khiển linh hoạt bằng phần mềm Công nghệ SDN rất phù hợp để xây dựng

hệ thống mạng nhận thức năng lượng cùng với việc tích hợp với các công nghệ như ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm dữ liệu Trong khuân khổ luận án này, NCS đề xuất các phương pháp tiết kiệm năng lượng mạng trong môi trường điện toán đám mây sử dụng công nghệ SDN Các đóng góp cụ thể như sau:

- Xây dựng hệ thống điều khiển năng lượng mạng tập trung dựa trên nền tảng công nghệ SDN Trên nền tảng hệ thống đó, NCS đề xuất hai giải thuật định tuyến nhận thức năng lượng và di trú máy chủ nhằm tiết kiệm năng lượng

- Đề xuất xây dựng hệ thống ảo hóa mạng nhận thức năng lượng và

ảo hóa trung tâm dữ liệu nhận thức năng lượng trong môi trường điện toán đám mây Trên các hệ thống này, NCS đề xuất các phương pháp nhúng mạng ảo nhận thức năng lượng và nhúng trung tâm dữ

CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MÔI TRƯỜNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY I.1 Phân loại các phương pháp tiết kiệm năng lượng

Hiện nay nhiều cách thức phân loại các phương pháp tiết kiệm năng lượng mạng, nhưng tổng hợp và đúc kết lại sẽ được phân chia theo những

loại sau: (1) re-engineering; (2) dynamic adaptation; và (3) sleeping/standby

I.1.2 Dynamic Adaptation – đáp ứng linh hoạt

Phương pháp đáp ứng linh hoạt tập trung vào việc tối ưu các module bên trong thiết bị như tốc độ xử lý, khả năng tính toán để từ đó đưa ra các mức

xử lý khác nhau phù hợp với yêu cầu dữ liệu Có hai hướng nhỏ bên trong

này là: power scaling và idle logic

I.1.3 Sleeping/Standby

Đây là ý tưởng của việc cho một phần hoặc nhiều phần của một hệ thống vào trạng thái “ngủ” hoặc tắt của thiết bị, nhằm tiết kiệm năng lượng toàn

bộ hệ thống Nói cách khác, phương pháp này tập trung trên diện rộng của toàn hệ thống mà không hướng tới riêng lẻ từng thiết bị

I.2 Công nghệ Mạng điều khiển bằng phần mềm - Software-defined Networking (SDN)

Công nghệ mạng điều khiển bằng phần mềm Software-defined Networking (SDN) [11] [12] [13] là công nghệ mạng mới, cho phép tách phần control plane ra khỏi data plane Từ đó hệ thống mạng được quản lý tập trung, mềm hóa và có khả năng xử lý linh hoạt SDN cũng chính là công nghệ nền tảng phát triển các công nghệ mạng khác như ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm dữ liệu

I.3 Khó khăn trong tiết kiệm năng lượng mạng

Mặc dù vấn đề mạng tiết kiệm năng lượng không phải là vấn đề mới, tuy nhiên việc thực hiện các phương pháp tiết kiệm năng lượng vẫn gặp rất nhiều khó khăn

- Khó khăn lớn nhất là việc hệ thống mạng không linh hoạt, mềm dẻo

Từ đó không thể phát triên hệ thống mạng nhận thức năng lượng, dẫn đến việc đề xuất, nghiên cứu, phát triển các giải thuật, phương pháp tiết kiệm năng lượng mạng gặp rất nhiều hạn chế

- Các công nghệ chính trong hạ tầng điện toán đám mây như ảo hóa mạng, ảo hóa trung tâm dữ liệu Tuy nhiên, các công nghệ này còn chưa có khả năng nhận thức năng lượng, vì vậy dẫn đến việc xây dựng các phương pháp tiết kiệm năng lượng cho các công nghệ này gặp nhiều khó khăn

Từ việc công nghệ SDN đang ngày càng phát triển, việc xây dựng hệ thống mạng mềm dẻo càng trở lên khả thi hơn, đó chính là công nghệ lõi để giải quyết các vướng mắc trên

CHƯƠNG II MẠNG TRUNG TÂM DỮ LIỆU NHẬN THỨC NĂNG LƯỢNG SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ SDN

Từ những vấn đề nêu ở chương 1, NCS đề xuất xây dựng một hệ thống điều khiển năng lượng tập trung của hệ thống mạng Hệ thống có khả năng giám sát, tối ưu hóa đồ hình mạng (topology) và khả năng định tuyến nhận thức năng lượng cho mạng trung tâm dữ liệu Trên cơ sở của hệ thống này, các giải thuật tiết kiệm năng lượng sẽ được đề xuất và triên khai Hệ thống được đề xuất trong luận án với các đóng góp sau:

- Đề xuất một hệ thống điều khiển năng lượng cho mạng trung tâm

dữ liệu có các khả năng: (1) Theo dõi mức độ tiêu thụ năng lượng cũng như hiệu quả của nó; (2) kiểm soát các trạng thái làm việc của các thiết bị trong hệ thống; và (3) thực hiện các phương pháp điều khiển/định tuyến/tối ưu nhằm tiết kiệm năng lượng

- Đề xuất một thuật toán định tuyến nâng cao nhận thức về năng lượng

có hiệu quả với các thiết bị mạng khác nhau về tiết kiệm năng lượng Thuật toán này định tuyến một yêu cầu lưu lượng dựa trên hồ sơ năng lượng của các thiết bị mạng và cũng dựa trên cách tiếp cận mở rộng quy mô công suất

II.1 Hệ thống điều khiển năng lượng mạng trung tâm dữ liệu

II.1.1 Mô hình hóa năng lượng của thiết bị mạng

Có một vài phương pháp mô hình hóa dữ liệu, tuy nhiên đều có các thông

số khác nhau Vì vậy, trong luận án này, NCS đã đưa ra mô hình năng lượng chung:

𝑃𝑡𝑠𝑤= 𝑃𝑡𝑠𝑡+ ∑ 𝑛𝑡𝑝× 𝑃𝑝

𝑝∈𝑃̇

+ 𝑠𝑡× 𝑃𝑒𝑥𝑡 (II.1)

Giá trị 𝑃𝑡𝑠𝑤 thể hiện năng lượng tiêu thụ của thiết bị switch tại thời điểm

t; 𝑃𝑡𝑠𝑡 là năng lượng cơ bản; 𝑛𝑡𝑝 là số lượng cổng (port) làm việc tại trạng

thái p còn 𝑃𝑝 là năng lượng tiêu thụ của cổng tại trạng thái p; 𝑃̇ là tập các cổng tại trạng thái làm việc khác nhau của thiết bị mạng như idle, 10Mbps,

100Mbps, 1Gbps, 10Gbps, 40Gbps, 100Gbps Giá trị 𝑃𝑒𝑥𝑡 là năng lượng tiêu thụ mở rộng Ví dụ 𝑃𝑒𝑥𝑡 là PFPGA-Core in case of Gigabit NetFPGA-based [16]

II.1.2 Mô hình hóa năng lượng của mạng trung tâm dữ liệu

Mô hình hóa năng lượng của toàn mạng trung tâm dữ liệu được tính là tổng năng lượng của các thiết bị mạng với các trạng thái hoạt động tương ứng Mô hình toàn mạng được biểu diễn như sau:

𝑘

𝑖=0

+ ∑ 𝑠 × 𝑃𝑒𝑥𝑡 𝑘

𝑖=0

(II.3)

II.1.3 Kiến trúc hệ thống điều khiển năng lượng mạng trung tâm dữ liệu

Tác giả đề xuất và triển khai hệ thống quản lý năng lượng (PCS) của mạng trung tâm dữ liệu Hình Figure II.1 thể hiện sơ đồ các khối của hệ

thống, bao gồm: khối monitoring, optimizer, routing và power control Hệ

thống PCS bản chất được mở rộng từ mô hình ElassticTree của Heller đề xuất [17] Việc mở rộng được tiến hành cụ thể như sau: (1) mở rộng khối

power control, thay vì sử dụng giao thức SNMP truyền thống thiếu linh

hoạt, khối power control trong PCS cho phép hỗ trợ công nghệ SDN bằng

việc hỗ trợ giao thức mở OpenFlow; (2) thêm khối trức năng monitoring

nhằm cung cấp khả năng giám sát hệ thống thời gian thực

Openflow protocol SSL/TCP Openflow protocol

SSL/TCP

DATA CENTER NETWORK

(SDN switches, DCN topology, Device Power Profile)

Optimizer

Tối ưu hóa đồ hình dựa trên traffic

thực và điều kiện năng lượng

SOFTWARE-DEFINED NETWORKING CONTROLLER

Figure II.1: Hệ thống điều khiển năng lượng mạng

Điều đó có nghĩa, với thiết bị Pronto nói trên, định tuyến dữ liệu qua 3 cổng 100Mbps sẽ tiết kiệm năng lượng hơn qua 1 cổng 1Gbps Và đối với NetFPGA thì 9 cổng 100Mbps vẫn tiết kiệm năng lượng hơn 1 cổng 1Gbps

Từ đó, NCS đề xuất ý tưởng đối với các yêu cầu lưu lượng khác nhau, và đối với các thiết bị khác nhau, thì cách thức định tuyến cũng khác nhau để tiết kiệm năng lượng Ví dụ với yêu cầu 500Mbps, thì nên định tuyến qua 5 cổng 100Mbps sẽ tốt hơn trên NetFPGA, nhưng định tuyến qua 1 cổng

1Gbps sẽ tiết kiệm năng lượng hơn với Pronto Từ đó, NCS đề xuất tỉ số tiệu

thụ năng lượng, R PCE, giữa các mức hoạt động khác nhau của các thiết bị khác nhau Tỉ lệ này có thể giữa mức 10Gbps với 1Gbps, hoặc giữa 1Gbps với 100Mbps Dưới đây là ví dụ:

II.1.4 Định tuyến nhận thức năng lượng - PSnEP

Dựa trên ý tưởng nêu trên và kết hợp với thuật toán power scaling, thuật

toán có phương thức định tuyến khác nhau ứng với mỗi mô hình năng lượng, yêu cầu lưu lượng và trạng thái của đồ hình mạng Khi được xây dựng trên thiết bị SDN controller, thuật toán cho phép xây dựng hệ thống mềm dẻo Các hàm mục tiêu và rằng buộc như sau:

Hàm 𝜏 tính ra số cổng cần hoạt động ở mức tốc độ thấp tương ứng với yêu cầu lưu lượng:𝑇𝑑𝑒𝑚𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡

𝑆 𝑙𝑠

- 𝑇𝑑𝑒𝑚𝑠↦𝑑 là lưu lượng từ nguồn tới đích

- 𝑆𝑙𝑠, 𝑆ℎ𝑠 tốc độ khác nhau của port (lowspeed và highspeed)

ta có rằng buộc băng thông là số port tốc độ thấp cần bật phải nhỏ hơn tỉ

Với ràng buộc này, tất cả các switch mà lưu lượng định tuyến qua cần

phải được bật sẵn Trạng thái i th của thiết bị là statei, với 0 là tắt và 1 là bật

Mỗi link thuộc 𝐿𝑖𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡 sẽ có tài nguyên băng thông còn lại là 𝐶𝑙

𝑖,𝑗 𝑠𝑟𝑐↦𝑑𝑠𝑡

Vì vậy rằng buộc trên đảm bảo các link ở tốc độ thấp có thể được bật để định tuyến traffic theo yêu cầu

II.1.5 Đánh giá kết quả

Trong quá trình đánh giá, NCS sử dụng giá trị NU (network utilization), mức sử dụng mạng, để đánh giá mức độ tiêu thụ NU được tính là tổng băng thông truyền qua mạng, trên tổng băng thông tối đa của hệ thống (tương ứng với tổng băng thông của server)

ij

i j t NU

LinkSpeed Server link

Figure II.3: Mức tiết kiệm năng ượng của PSnEP so với PS Như kết quả ở hình dưới, khi network utilization thay đổi, mức độ tiết kiệm năng lượng của hệ thống cũng thay đổi theo Thuật toán đề xuất PSnEP cho kết quả tiết kiệm năng lượng tốt hơn thuật toán phổ biến power scaling

Bảng II.1: Tỉ lệ tiết kiệm năng lượng so giữa PSnEP và PS

Hình trên so sánh tỉ lệ tiết kiệm năng lượng giữa thuật toán PSnEP và PS Kết quả cho thấy, NU càng tăng dẫn tới mức độ tiết kiệm năng lượng của cả

2 thuậ toán càng có xu hướng bằng nhau

II.2 Trung tâm dữ liệu xanh sử dụng hệ thống điều khiển năng lượng cho mạng và máy chủ

bị mạng

MIGRATION

Di trú máy chủ tức thời

POWER CONTROL

NETWORK Trạng thái của Switch và cổng (on/off)

SERVER Trạng thái của server

Network Servers

OPTIMIZER

Thuật toán (Idle logic + Topology-aware live migration)

DATA CENTER NETWORK DEVICES AND SERVERS

CONFIGURING MONITORING

Figure II.5: Hệ thống điêu khiển năng lượng mở rộng

Các giải thuật và hệ thống được trình bày ở trên, phần 2.1 và 2.2, đã hoạt động tốt và tiết kiệm năng lượng mạng trong trung tâm dữ liệu Tuy nhiên quá trình vận hành và thực thi thuật toán phụ thuộc và luồng dữ liệu Bên cạnh đó, trong trung tâm dữ liệu, các máy ảo được phân bổ và di trú thường xuyên Việc di trú máy ảo cũng có tác động đến luồng dữ liệu (nguồn và đích), đồng thời tác động đến kết quả của định tuyến và tối ưu đồ hình Vì vậy trong phần này, NCS đề xuất kết hợp cả phần điều khiển mạng và điều khiển máy chủ vào Mô hình hệ thống đề xuất được biểu diễn ở hình 2.5

II.2.1 Thuật toán di trú máy ảo nhận thức đồ hình

Các xu hướng di trú máy chủ được đề xuất như sau: (1) tối giản số máy chủ vật lý đang chạy; và (2) giảm số lượng switch đang bật để đảm bảo kết nối giữa các máy chủ vật lý Thuật toán được thể hiện như sau:

Thuật toán di trú máy ảo nhận thức đồ hình

II.2.2 Kết quả kiểm thử

Ở hình Figure II.6 và Figure II.7, tỉ lệ mức tiêu thụ năng lượng của thuật toán đề xuất với trường hợp fullmesh là rất lớn Đường màu xanh là tỉ lệ tiêu thụ năng lượng mạng, đường màu đỏ là tỉ lệ tiêu thụ năng lượng của máy chủ

Trong trường hợp khác, hình Figure II.8 và Figure II.9, NCS so sánh thuật

toán đề xuất với thuật toán Honeyguide [18], một thuật toán di trú máy chủ

Honeyguide dựa trên việc di trú máy chủ trong đồ hình mạng fat-tree và dựa

trên thuật toán first-fit

Figure II.6: K=8, so sánh mức tiêu thụ

năng lượng với fullmesh

Figure II.7: K=16, so sánh mức tiêu thụ năng lượng với fullmesh

Figure II.8: K=8, so sánh với

máy chủ vật lý này để biến thiết bị cho hiệu quả năng lượng

CHƯƠNG III CÁC PHƯƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG CÔNG NGHỆ MẠNG ẢO

Trong môi trường điện toán đám mây, công nghệ mạng ảo đang được sử dụng rất phổ biến, và đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các dịch

vụ điện toán đám mây như Network as a service (NaaS), Infrastructure as a service (IaaS) Tuy nhiên, tiết kiệm năng lượng với công nghệ mạng ảo trong môi trường điện toán đám mây đang có một số khó khăn sau:

- Mạng ảo – network virtualization hiện nay đang chủ yếu tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên mạng, tài nguyên hệ thống, chưa tập trung vào tiết kiệm năng lượng [21]

- Thiếu nền tảng ảo hóa mạng nhận thức năng lượng, dẫn đến khó khăn trong dề xuất, đánh giá và triển khai các phương pháp ảo hóa tiết kiệm năng lượng

Với những khó khăn trên, trong chương này NCS đề xuất xây dựng nền tảng mạng ảo nhận thức năng lượng sử dụng công nghệ SDN NCS đồng thời đề xuất các giải thuật nhúng mạng ảo (virtual network embedding) hướng tới tiết kiệm năng lượng

III.1 Xây dựng nền tảng mạng ảo nhận thức năng lượng dựa trên công nghệ SDN

Hình 3.1 cho chúng ta thấy các block chính của nền tảng đề xuất mạng

ảo nhận thức năng lượng, bao gồm: Management; OpenFlow Controllers;

Extended FlowVisor; và Substrate Network Với đầu vào là các yêu cầu

mạng ảo (Virtual network request – VNR), hệ thống sẽ căn cứ trên hiện trạng mạng, căn cứ theo thuật toán nhúng để có nhúng mạng ảo hướng tới tiết kiệm năng lương Các khối management, openflow controller được xây dựng trên SDN controller, còn khối power và slicer được xây dựng trên nền tảng hệ thống FlowVisor nổi tiếng [67] [68]