Sử dụng định tuyến xanh để cải thiện sử dụng năng lượng trong mạng đường trục

Sau đó, tôi đánh giá về tình trạng hiện tại của các giải thuật đinh tuyến xanh và tìm ra giải thuật nào tối ưu nhất đối với kết nối mạng có dây Nội dung các chương bao gồm: Chương 1: Ngh

B Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG ĐƯỜNG TRỤC

B Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG ĐƯỜNG TRỤC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS TR ẦN THỊ NGỌC LAN

SĐH.QT9.BM11 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên tác giả luận văn : Tôn Thiện Khánh

Đề tài luận văn: Sử dụng định tuyến xanh để cải thiện sử dụng năng

lượng trong mạng đường trục

Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông

Mã số SV: CA170272

Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày10/10/2019 với các nội dung sau:

− Bổ sung một số trích dẫn khoa học

− Chỉnh sửa các lỗi hành văn

− Bổ sung chỉnh sửa kết luận

Ngày tháng 11năm 2019

Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn

TS Trần Thị Ngọc Lan Tôn Thiện Khánh

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TS Nguyễn Xuân Dũng

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng, các kết quả khoa học được trình bày trong luận văn này là thành quả nghiên cứu của bản thân tôi Các nghiên cứu trong luận văn này dựa trên những tổng hợp lý thuyết và mô phỏng thực tế của mình, chưa từng xuất hiện trong công bố của các tác giả khác Mọi thông tin trích dẫn đều được tuân theo luật sở hữu trí tuệ, liệt kê rõ ràng các tài liệu tham khảo Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm với những nội dung được viết trong luận văn này

Tác giả luận văn

Tôn Thiện Khánh

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lời biết ơn chân thành và sâu sắc đến TS Trần Ngọc Lan đã trực tiếp hướng dẫn, định hướng khoa học trong quá trình nghiên cứu Cô đã dành nhiều thời gian và tâm huyết, hỗ trợ về mọi mặt để tôi hoàn thành luận văn Tôi xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Viện Đào tạo Sau Đại học, Viện Điện tử viễn thông đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu Chân thành cảm ơn các cán bộ, giảng viên của Viện Điện

tử Viễn thông đã động viên, hỗ trợ và tận tình giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện luận văn Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình, người thân và bạn bè đồng nghiệp đã luôn động viên, khích lệ tôi hoàn trong suốt thời gian qua Đây chính

là động lực to lớn để tôi vượt qua khó khăn và hoàn thành luận văn này

Tác giả luận văn

Tôn Thiện Khánh

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN II LỜI CẢM ƠN III MỤC LỤC IV LỜI MỞ ĐẦU VI TÓM TẮT LUẬN VĂN VII ABSTRACT VIII DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT, TỪ ĐIỂN IX

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH TUYẾN XANH 1

1.1 Giới thiệu 1

1.2 Động lực và mục tiêu của định tuyến xanh 2

1.2.1 Tại sao phải tiết kiệm năng lượng ? 2

1.2.2 Tiết kiệm năng lượng ở đâu ? 3

1.2.3 Định nghĩa mạng xanh “Green Networking” 4

1.3 Chiến lượng “Green” 6

1.4 Đo lường và mô hình 8

1.4.1 Tìm kiếm nguyên tắc đo lường mạng xanh 9

1.4.2 Tiêu thụ năng lượng tại hệ thống đầu cuối 9

1.4.3 Tiêu thụ năng lượng tại thiết bị mạng 10

1.4.4 Tiêu thụ năng lượng của các mạng 10

1.5 Kết luận 11

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG 12

2.1 Giới thiệu 12

2.2 Xây dựng vấn đề 12

2.4 Kết luận 20

CHƯƠNG3.THIẾTKẾTHUẬTTOÁNVÀXÂYDỰNGCHƯƠNGTRÌNH 21

3.1 Xây dựng mô hình thuật toán 21

3.2 Mục tiêu 21

3.2.1 Vấn đề đặt ra 22

3.2.2 Giải thuật 23

3.2.3 Mô tả chương trình 25

3.2.4 Các kỹ thuật được sử dụng trong chương trình 26

3.3 Kiểm tra điều kiện mạng 28

3.4 Mô hình Heuristic node 31

3.4.1 Sơ đồ chung của mô hình 31

3.4.2 Mô tả thuật toán Heuristic tắt nút 33

3.5 Mô hình Heuristic link 41

3.5.1 Sơ đồ chung của mô hình 41

3.5.2 Mô tả t h u ậ t toán Heuristic tắt liên kết 42

c) Thuật toán GriDA 46

3.6 Xây dựng chương trình 53

3.5.1 Thiết kế chương trình 53

3.5.2 Giới thiệu chương trình 54

3 5 3 Thực nghiệm và đánh giá kết quả 56

3.5.4 So sánh hiệu suất 61

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 72

4.1 Kết luận 72

4.2 Kiến nghị 73

LỜI MỞ ĐẦU

Theo các nghiên cứu khác nhau lượng khí thải carbon của ngành Công nghệ thông tin và truyền thông (CNTT&TT) không ngừng tăng lên, chiếm tới 10% lượng khí thải CO2 toàn cầu Trong số các lĩnh vực Công nghệ thông tin chính, cơ sở hạ tầng viễn thông và các thiết bị của các cơ sở hạ tầng viễn thông chiếm 37% tổng lượng phát thải, 67 % còn lại đến từ các trung tâm dữ liệu và thiết bị của người dùng cuối Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi các nhà nghiên cứu, nhà sản xuất và nhà cung cấp mạng đang dành những nỗ lực đáng kể để giảm mức tiêu thụ năng lượng của các hệ thống CNTT&TT từ các góc độ khác nhau Giảm tiêu thụ năng lượng không cần thiết đang trở thành mối quan tâm lớn trong hệ thống mạng, bởi vì những lợi ích kinh tế tiềm năng và tác động môi trường dự kiến của nó Những vấn đề nêu trên, thường được gọi là “Green networking”, có liên quan đến việc nhận thức về năng lượng trong thiết kế, trong các thiết bị và trong các giao thức của mạng.Trong phạm vi luận văn này, trước tiên tôi tập trung tìm hiểu một định nghĩa chính xác về thuộc tính của

“Green networking” Ngoài ra, tôi xác định một vài mô hình giải thuật định tuyến xanh Sau đó, tôi đánh giá về tình trạng hiện tại của các giải thuật đinh tuyến xanh và tìm ra giải thuật nào tối ưu nhất đối với kết nối mạng có dây

Nội dung các chương bao gồm:

Chương 1: Nghiên cứu tổng quan về công nghệ Green networking

Chương 2: Nghiên cứu các giải pháp tiết kiệm năng lượng

Chương 3: Nghiên cứu thiết kế thuật toán và xây dựng chương trình

Chương 4: Kết luận và kiến nghị

DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT, TỪ ĐIỂN

BFS Breadth First Search Tìm kiếm theo

CPU Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm

DSLAM Digital Subscriber Line Access Multiplexer

Bộ ghép kênh truy nhập đường dây thuê bao số tập trung

NIC Network Interface Cards Thẻ giao diện mạng

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1 1 Mức tiêu thụ năng lượng của các loại thiết bị khác nhau trong vòng một

năm ……… ……….…13

Hình 2 1 Sơ đồ của giải thuậ t Opt-Edge ……… …… ……….22

Hình 3 1 Mô tả các node Core, Edge, Aggregation 23

Hình 3 2 Sơ đồ thuậ t toán chung của chương trình 26

Hình 3 3 Sơ đồ chung của thuậ t toán Heuristic tắt nút 32

Hình 3 4 Sơ đồ chung của thuậ t toán Heuristic tắt liên kết 42

Hình 3 5 Sơ đồ thiết kế chương trình chính 54

Hình 3 6 Khởi tạo nút core, edge và aggregation 55

Hình 3 7 Các giải thuậ t thực hiện chương trình 55

Hình 3 8 Giao diện chính của chương trình 56

Hình 3 9 Khởi tạo chương trình chính với 6 nút core, 30 nút edge, 80 nút aggregation 57

Hình 3 10 Kết quả của thuậ t toán Opt-Edge Node Heuristic 58

Hình 3 11 Kết quả thuậ t toán LL Node Heuristic 59

Hình 3 12 Kết quả thuậ t toán LF Node Heuristic 59

Hình 3 13 Kết quả thuậ t toán Random Node Heuristic 60

Hình 3 14 Kết quả thuậ t toán Opt-Edge Link Heuristic GriDA 60

Hình 3 15 Sử dụng thuậ t toán LF Node Heuristic với số nút core là 6, edge là 14 và nút aggregation là 40 61

Hình 3 16 Biẻu đồ so sánh phần trăm của các Node Heuristic với giải thuậ t khác nhau 64

Hình 3 17 Biểu đồ so sánh phần trăm của các Link Heuristic với giải thuậ t khác nhau 65

Hình 3 18 Phần trăm của Node Heuristic theo sự thay đổi của giá trị 66

Hình 3 19 Phần trăm của Link Heuristic theo sự thay đổi của giá trị 66

Hình 3 20 Giá trị phần trăm của Node Heuristic theo thời gian, giải thuậ t OE-LF và LF-LF 68

Hình 3 21 Giá trị phần trăm của Nink Heuristic theo thời gian, giải thuậ t OE-LF và LF-LF 68

Hình 3 22 Phần trăm sự biến đổi của các Node Heuristic với giá trị khác nhau của x 69

Hình 3 23 Phần trăm sự biến đổi của các Link Heuristic với giá trị khác nhau của x 70

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH TUYẾN XANH

Ngày nay, việc giảm tiêu thụ năng lượng đã trở thành một vấn đề quan trọng đối với các ngành sản xuất công nghiệp, vì những lý do về kinh tế, môi trường và tiếp thị Các nhà thiết kế điện tử, lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông có mối quan tâm rất lớn đến việc giảm tiêu thụ năng lượng và vấn đề này có ảnh hưởng rất mạnh

mẽ Trong đó cắt giảm năng lượng trong lĩnh vực mạng cũng được quan tâm Ví dụ như, một trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng mạng liên quan đến các thiết bị có hiệu năng cao và tính sẵn sàng cao Do đó, các trung tâm dữ liệu này dựa vào các thiết bị mạnh mẽ, đòi hỏi hệ thống điều hòa không khí tiêu tốn năng lượng để duy trì hoạt động Hơn nữa tính năng được tổ chức theo kiến trúc dự phòng của các trung tâm dữ liệu này khiến các thiết bị luôn luôn phải hoạt động làm tiêu hao năng lượng rất nhiều

Vì các kiến trúc dự phòng này thường được thiết kế để chịu đựng mức tải tối đa và các tình huống khẩn cấp, chúng không được sử dụng trong hoạt động bình thường, chính những điều này đã để lại một lỗ hổng lớn trong việc tiết kiệm năng lượng Trong những năm gần đây, những nỗ lực của các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu đã tập trung nghiên cứu theo hướng cắt giảm năng lượng không cần thiết, thường được đặt biệt danh là phủ xanh các công nghệ và giao thức mạng “greening of the networking technologies and protocols”

Vì các nghiên cứu liên quan đến năng lượng trong mạng không dây rất cụ thể và sẽ cần một nghiên cứu chuyên dụng, luận văn này em sẽ tập trung vào các mạng có dây, mặc dù một phần nghiên cứu cho thấy có thể áp dụng một số tối ưu hóa vào công nghệ không dây Trong các mạng có dây này, tiết kiệm năng lượng thường yêu cầu giảm hiệu suất hoạt động của thiết bị hoặc tính dự phòng mạng Xem xét đến sự phối hợp giữa yếu tố hiệu suất mạng và tiết kiệm năng lượng, nhằm giúp các nhà nghiên cứu xác định những chiến lược hiệu quả để hạn chế mức tiêu thụ năng lượng của mạng

là một thách thức thực sự Tuy nhiên, mặc dù lĩnh vực nghiên cứu về mạng xanh vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng một số công việc nghiên cứu đã được thực hiện và có

giá trị tham khảo nhất định

Hiện nay những nhận thức của các nhà khoa học, nhà nghiên cứu về các vấn đề môi trường gắn liền với Khí nhà kính (GHG) đã tăng lên Trên khắp thế giới, các nghiên cứu khác nhau đã bắt đầu nhấn mạnh những tác động tàn phá của khí thải GHG lớn và hậu quả của chúng đối với sự thay đổi khí hậu Theo một báo cáo được công bố bởi Liên minh châu Âu [1], cần giảm 15% - 30% khối lượng phát thải trước năm 2020

để giữ cho nhiệt độ toàn cầu tăng dưới 2 ℃

Hiệu ứng nhà kính không giới hạn trong môi trường Ảnh hưởng của hiệu ứng nhà kính đối với nền kinh tế cũng đã được điều tra và những lợi ích kinh tế tiềm năng theo sau việc cắt giảm hiệu ứng nhà kính đem lại cũng được nghiên cứu Cụ thể, [2] dự kiến rằng việc giảm 1/3 lượng khí thải nhà kính có thể tạo ra lợi ích kinh tế cao hơn mức đầu tư cần thiết để đạt được mục tiêu này Các quốc gia lớn cũng đang tìm cách xây dựng một động lực xung quanh một ngành công nghiệp xanh về triển vọng phát triển lâu dài bền vững, và như một yếu tố tăng trưởng kinh tế có thể trên viễn cảnh ngắn hơn

Mục tiêu cắt giảm GHG liên quan đến nhiều ngành công nghiệp, bao gồm lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICT) đặc biệt là khi chúng ta xem xét sự thâm nhập của các công nghệ này vào trong cuộc sống hàng ngày Thật vậy, khối lượng phát thải CO do riêng ngành ICT sản xuất đã được ước tính bằng khoảng 2% tổng lượng phát thải nhân tạo trong [3] Lượng khí thải nhà kính này là tương đương với lượng khí thải phát ra bởi ngành hàng không toàn cầu, nhưng lượng khí thải do ngành CNTT&TT phát ra ngày càng tăng cao hơn Hơn nữa, khi chỉ xem xét các quốc gia phát triển như Vương quốc Anh, con số chênh lệch khí thải nhà kính do ngành CNTT&TT so với ngành hàng không là 10% [4]

Vì việc đánh giá chính xác những con số này là một quá trình khó khăn, những dự đoán này có thể không hoàn toàn chính xác và nó cũng không cập nhật Tuy nhiên, các

nghiên cứu của các nhà khoa học đều đồng ý về thực tế rằng ngành ICT đại diện cho một nguồn tiêu thụ năng lượng và phát thải GHG quan trọng Những nghiên cứu của các nhà khoa học đã làm cho các thiết bị và giao thức mạng nhận thức được năng lượng mà chúng tiêu thụ, để chúng có thể làm cho hiệu quả và có trách nhiệm

Trước khi cố gắng giảm mức tiêu thụ năng lượng, hoặc để hiểu bằng cách nào có thể đạt được mức giảm như vậy, chúng ta cần phải xác định nơi có thể cải thiện lớn nhất Môi trường Internet, có thể được phân đoạn thành một mạng lõi (CN) và một số loại mạng truy cập (AN) Trong các phân khúc khác nhau này, các thiết bị liên quan, mục tiêu và hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng dự kiến của nó sẽ khác nhau Như vậy, người ta có thể kỳ vọng một cách hợp lý rằng cả số liệu tiêu thụ và các cải tiến có thể khác nhau đáng kể Theo một số nghiên cứu [5] đã phân tích sự đóng góp tiêu thụ năng lượng của các loại thiết bị khác nhau trong Internet toàn cầu Những số liệu này, được biểu thị trong hình 1, chỉ ra rằng các mạng cục bộ, thông qua các trung tâm và thiết bị chuyển mạch, chịu trách nhiệm cho khoảng 80% tổng mức tiêu thụ Internet tại thời điểm đó Vào năm 2005, các tác giả của [6] ước tính sự đóng góp tương đối của Thẻ giao diện mạng (NIC) và tất cả các yếu tố mạng khác và kết luận rằng các NIC chịu trách nhiệm cho gần một nửa tổng mức tiêu thụ điện năng

Hình 1 1 Mức tiêu thụ năng lượng của các loại thiết bị khác nhau trong vòng một năm

Mọi thứ đang phát triển rất nhanh chóng trong lĩnh vực CNTT-TT các ứng dụng khoa học công nghệ mới được đưa vào cuộc sống hàng ngày, điều này làm cho các số liệu và ước tính nói trên nhanh chóng bị lỗi thời và có thể không chính xác Do đó, chúng ta cần có sự đánh giá thực sự về mức tiêu thụ này, để chỉ ra và cập nhật thường xuyên các mục tiêu phù hợp nhất để tiết kiệm năng lượng tiềm năng

Xuất phát từ quan điểm môi trường nghiêm ngặt, chúng ta có thể hiểu mục tiêu của mạng lưới xanh là nhằm mục đích giảm thiểu phát thải GHG Bước đầu tiên rõ ràng theo hướng này là các nhà quản lý thực thi càng nhiều càng tốt việc sử dụng năng lượng tái tạo trong ICT Một cách tự nhiên khác là thiết kế các thành phần của thiết bị

hạ tậng viễn thông tiêu thụ năng lượng thấp nhưng vẫn đảm bảo cung cấp cùng một mức hiệu suất so với thiết bị tiêu thụ năng lượng cao

Hướng đi thứ hai có thể đạt được mục tiêu của khái niệm định tuyến xanh đó là: thiết kế lại kiến trúc mạng theo hướng không gian và vị trí, ví dụ bằng cách định vị lại thiết bị mạng theo địa điểm, có thể mang lại khoản tiết kiệm đáng kể vì hai lý do

Router (17.9%)

WAN switches

(2,4%)

LAN switches

(53.7%) Hubs (26.0%)

chính Lý do đầu tiên là liên quan đến những tổn thất xuất hiện khi năng lượng được vận chuyển hay còn gọi là tổn thất năng lượng do truyền tải: điểm tiêu thụ càng gần các điểm sản xuất năng lượng thì tổn thất năng lượng sẽ càng thấp Lý do thứ hai liên quan đến việc làm mát các thiết bị điện tử: làm mát không khí chiếm một phần quan trọng trong chi tiêu năng lượng trong các trung tâm dữ liệu và khi các trung tâm dữ liệu này được đặt ở những vùng có khí hậu lạnh có thể làm giảm sự tiêu hao năng lượng để làm mát những trung tâm này này

Gần đây, các công ty công nghệ thông tin lớn như Google đã chuyển các máy chủ của họ đến gần bờ sông để tận dụng năng lượng được cung cấp bởi các nhà máy thủy điện gần đó Ngoài ra, lượng nước do dòng sông cung cấp có thể được sử dụng trong các hệ thống làm mát thiết bị thay vì dùng hệ thống điều hoà không khí, như được thử nghiệm bởi Google

Vị trí địa lý cũng là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn từ quan điểm kinh tế Thị trường năng lượng toàn cầu cung cấp với giá cả biến động và thay đổi theo thời gian Chi phí sản xuất năng lượng có thể lớn hơn giá thành của năng lượng được sản xuất ra khi mà thặng dư sản xuất năng lượng xuất hiện vượt quá nhu cầu tiêu thụ năng lượng của khách hàng Năng lượng không thể được lưu trữ một cách hiệu quả, và các dự đoán tiêu thụ dựa trên dữ liệu lịch sử khá chính xác, nhưng các công ty cung cấp có thể sản xuất năng lượng quá mức tiêu thụ Sự thay đổi này có thể được khai thác bằng cách thay thế tính toán những nhà máy cung cấp năng lượng để dẫn đến năng lượng có chi phí thấp hơn Các công ty như Amazon đã phát triểu các dịch vụ liên quan đến vị trị địa lý để giảm chi phí hoạt động trong đó bao gồm cả chi phí liên quan đến cung cấp năng lượng

Các tối ưu hóa trước của định tuyến xanh đó là cắt giảm mức tiêu thụ năng lượng

và không có các cân nhắc về vấn đề môi trường Nhưng khi có cân nhắc về môi trường

đã phát sinh ra vấn đề về chi phí Thật vậy, 100MWh với các chi phí về môi trường được bán với đơn giá 120 đô la đắt hơn 120MWh không có chi phí về môi trường được bán với đơn giá 90 đô la Vì vậy, các cân nhắc về vấn đề môi trường thường cần một quan điểm của các nhà quản lý để hỗ trợ việc thực thi các quy định của nhà nước

Các quy định, thường rơi vào các nhiệm vụ của chính phủ, có thể thúc đẩy việc phủ xanh công nghệ bằng các biện pháp khác nhau (ví dụ: thuế đối với khí thải GHG, chuyển các quỹ nghiên cứu theo hướng hiệu quả năng lượng, v.v.)

Cuối cùng, từ quan điểm kỹ thuật, mạng xanh có thể được hiểu như là một cách cắt giảm năng lượng cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ nhất định trong khi vẫn duy trì cùng mức hiệu suất, đó là quan điểm mà em sẽ áp dụng trong phần còn lại của luận văn này Tuy nhiên, quan điểm này vẫn có liên quan vì hiệu quả hệ thống từ quan điểm

kỹ thuật vẫn liên quan sâu sắc đến quan điểm kinh tế, quy định và môi trường

Theo truyền thống, các hệ thống mạng được thiết kế và xác định kích thước theo các nguyên tắc vốn đối lập với các mục tiêu mạng xanh: cụ thể là cung cấp quá mức và

dự phòng Một mặt, do thiếu sự hỗ trợ QoS từ kiến trúc Internet, việc cung cấp quá mức là một thông lệ để đảm bảo đáp ứng hệ thống: các mạng được định hướng để duy trì lưu lượng giờ cao điểm, với khả năng bổ sung để cho phép các sự kiện bất ngờ Kết quả là, trong thời gian lưu lượng truy cập thấp, các mạng được cung cấp quá mức cũng tiêu tốn quá nhiều năng lượng Hơn nữa, để có khả năng phục hồi và chịu lỗi, các mạng cũng được thiết kế theo cách thức dự phòng Các thiết bị được thêm vào cơ sở

hạ tầng với mục đích duy nhất là đảm nhận nhiệm vụ khi một thiết bị khác bị lỗi thì lập tức thay thế cho thiết bị lỗi này, điều này càng làm tăng thêm mức tiêu thụ năng lượng chung Những mục tiêu này, hoàn toàn trái ngược với các mục tiêu môi trường, làm cho mạng xanh trở thành một lĩnh vực nghiên cứu thú vị và đầy thách thức về mặt

kỹ thuật Một sự thay đổi lớn thực sự cần thiết trong nghiên cứu và phát triển mạng là nhận thức về năng lượng trong thiết kế mạng, nhưng vẫn không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ hoặc độ tin cậy của mạng

Phần này minh họa một vài mô hình chính mà cơ sở hạ tầng mạng có thể khai thác

để đạt được các mục tiêu xanh được nêu ở trên Em phân chia bốn lớp giải pháp, cụ thể

là

• Hợp nhất tài nguyên (resource consolidation)

• Ảo hóa (virtualization)

• Kết nối có chọn lọc (selective connectedness)

• Tính toán tỷ lệ (proportional computing)

Bốn loại này đại diện cho bốn hướng nghiên cứu, chúng có thể ứng dụng vào trong thiết kế giao thức và thiết bị

Hợp nhất tài nguyên (Resource consolidation) tập hợp lại tất cả các chiến lược

làm tối giản kích thước của mạng để giảm mức tiêu thụ toàn cầu do các thiết bị không được sử dụng đúng mức tại một thời điểm nhất định Giả sử cho rằng mức lưu lượng truy cập trong một mạng nhất định tuân theo hành vi hàng ngày và hàng tuần được biết trước, từ đó chúng ta có cách để điều chỉnh lại mức độ cung cấp quá mức cho các điều kiện mạng hiện tại Nói cách khác, hệ thống duy trì mức hiệu suất cần thiết vẫn được đảm bảo, nhưng sử dụng một lượng tài nguyên được xác định kích thước sao cho phù hợp với nhu cầu lưu lượng mạng hiện tại thay vì cho nhu cầu cao nhất Điều này có tính khả thi cao, ví dụ, có thể thực hiện được bằng cách tắt một số bộ định tuyến được tải nhẹ và định tuyến lại lưu lượng trên một số lượng nhỏ hơn các thiết bị mạng đang hoạt động Hợp nhất tài nguyên đã là một cách tiếp cận phổ biến trong các lĩnh vực khác, đặc biệt là các trung tâm dữ liệu và CPU

Virtualization Ảo hóa là tập hợp lại một tập hợp các cơ chế cho phép nhiều hơn

một dịch vụ hoạt động trên cùng một phần cứng, do đó cải thiện việc sử dụng phần cứng Nó dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn, miễn là một máy đơn vật lý dưới tải cao tiêu thụ ít hơn một số máy ảo tải nhẹ Ảo hóa có thể được áp dụng cho nhiều loại tài nguyên, bao gồm liên kết mạng, thiết bị lưu trữ, tài nguyên phần mềm, v.v Một ví dụ điển hình về ảo hóa bao gồm chia sẻ máy chủ trong trung tâm dữ liệu, do đó giảm chi phí phần cứng, cải thiện quản lý năng lượng và giảm chi phí năng lượng và làm mát, cuối cùng giảm lượng carbon dioxide và các hợp chất carbon khác phát ra do việc tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu Tuy nhiên, cần lưu ý rằng một giải pháp ảo hóa được thiết kế rõ ràng để giảm mức tiêu thụ năng lượng mạng vẫn chưa xuất hiện

Selective connectedness Kết nối có chọn lọc cũng áp dung theo khái niệm cơ sở

của hợp nhất tài nguyên , tính kết nối có chọn lọc của các thiết bị, bao gồm các cơ chế phân tán cho phép các thiết bị đơn lẻ không hoạt động trong một thời gian, càng rõ ràng càng tốt cho các thiết bị còn lại trong mạng Nếu nguyên tắc hợp nhất áp dụng cho các tài nguyên được chia sẻ trong cơ sở hạ tầng mạng, kết nối có chọn lọc cho phép thay vào đó tắt các tài nguyên không sử dụng ở rìa mạng Chẳng hạn, các nút cạnh có thể không hoạt động để tránh hỗ trợ các tác vụ kết nối mạng (ví dụ: định kỳ gửi heartbeats, nhận lưu lượng broadcast không cần thiết, v.v.) Các tác vụ này có thể phải được đảm nhận bởi các nút khác, chẳng hạn như proxy, thay thế các nút không hoạt động gửi các bản tạm thời nhận dạng các thiết bị nhàn rỗi, do đó không cần thay đổi cơ bản trong các giao thức mạng

Proportional computing Tính toán theo tỷ lệ có thể được áp dụng cho toàn bộ hệ

thống, cho các giao thức mạng, cũng như cho các thiết bị và thành phần riêng lẻ Những cấu hình khác nhau cung cấp các mức độ tối ưu hóa khác nhau Các thiết bị không nhận biết năng lượng, là những thiết bị có mức tiêu thụ năng lượng không đổi, độc lập với việc sử dụng chúng, ví dú như: các thiết bị đó được bật và tiêu thụ lượng năng lượng tối đa, hoặc tắt và không hoạt động Ngược lại, các thiết bị nhận biết đầy

đủ năng lượng, là những thiết bị thể hiện mức tiêu thụ năng lượng tỷ lệ thuận với mức

độ sử dụng của chúng Giữa hai tình huống này, tồn tại vô số các cấu hình trung gian

có thể có, ví dụ như các trường hợp một bước và nhiều bước có mức tiêu thụ năng lượng thích nghi với tải của chúng Thiết bị một bước có hai chế độ hoạt động trong khi thiết bị nhiều bước có một vài ngưỡng hiệu suất Tỷ lệ điện áp động và tỷ lệ liên kết thích ứng là những ví dụ điển hình của tính toán tỷ lệ

Các công trình nghiên cứu đã đề xuất một số sửa đổi cho lớp liên kết, lớp mạng, lớp vận chuyển và các ứng dụng, để cải thiện mức tiêu thụ năng lượng trong mạng Khi mô hình OSI cho rằng sự độc lập của các lớp khác nhau, dường như phát triển các tối ưu hóa này theo cách không phối hợp Tuy nhiên, một số đề xuất này có thể hiệu quả hơn các đề xuất khác và sự tương tác giữa các kỹ thuật có thể phản tác dụng Do

đó, chúng ta cần có một khuôn khổ và phương pháp đánh giá chung

Một số nỗ lực đã được hướng tới mô hình năng lượng và đo lường năng lượng Các mô hình và phép đo không chỉ thúc đẩy các nguyên tắc mạng xanh hoặc đánh giá tính khả thi của chúng mà còn thực sự cần thiết để đánh giá hiệu suất của các giải pháp xanh Các đoạn tiếp theo khảo sát các tài liệu liên quan đến đánh giá tiêu thụ năng lượng của các hệ thống đơn và mạng, trước khi thảo luận về các số liệu và điểm chuẩn

Đầu tiên, các quan sát thực nghiệm từ đo lường hành vi của các mạng và ứng dụng đại diện cho một yêu cầu chính để đánh giá tính khả thi của các nguyên tắc mạng xanh

Chẳng hạn, tính khả thi của các phương pháp tính toán tỷ lệ bị ảnh hưởng mạnh

mẽ bởi các mẫu lưu lượng truy cập thực, như được thể hiện bởi một số công việc bao gồm phân tích thời gian chuyển tiếp gói thành dòng thẻ lần đầu tiên được sử dụng để thúc đẩy trường hợp ở trạng thái sleeping trong thời gian nhàn rỗi Việc phân tích số lượng và đặc điểm của lưu lượng các bản tin được trao đổi mặt khác đã thúc đẩy nguyên tắc kết nối chọn lọc và kỹ thuật ủy nhiệm Các nghiên cứu đo lường nắm bắt các mẫu lưu lượng mạng và các chỉ số hiện diện của người dùng như được thực hiện cũng cần thiết để đánh giá tiềm năng tiết kiệm năng lượng do kỹ thuật ủy nhiệm Do

đó, đo lường vẫn là một công cụ cốt lõi để xác định nơi có thể tiết kiệm năng lượng từ

đó áp dụng các mô hình định tuyến xanh vào trong mạng

Theo truyền thống, các phép đo năng lượng đã được thực hiện cho các hệ thống máy tính đơn, không nối mạng Phép đo như vậy là đo lường các thành phần tính toán của hệ thống, tập trung vào các khía cạnh cụ thể của một hệ thống như CPU, bộ nhớ hoặc ổ cứng Các thành phần được coi là toàn bộ hệ thống máy tính

Ngay cả khi khu vực đo lương nặng lượng tiêu thụ được nghiên cứu kỹ lưỡng, thì cũng có một số mâu thuẫn giữa các mô hình năng lượng Các công việc so sánh nêu bật sự đánh đổi rõ ràng giữa tính đơn giản và độ chính xác của các mô hình năng lượng và đẩy mạnh các mô hình năng lượng chính xác hơn, có tính đến báo cáo chi tiết

cho từng thành phần (HĐH, CPU, v.v.) Thay vào đó, các nghiên cứu đề xuất sử dụng một tập hợp nhỏ các tham số tương quan chặt chẽ (như tần số và mức tiêu thụ của bộ

xử lý, hoạt động của bus hoặc nhiệt độ môi trường xung quanh hệ thống) để tạo ra mô hình hồi quy tuyến tính liên quan đến năng lượng hệ thống đầu vào và năng lượng của

hệ thống con tiêu thụ

Hơn nữa, các lựa chọn thiết kế phần mềm cũng có thể có tác động đến mức tiêu thụ năng lượng của máy chủ, cả ở cấp độ hạt nhân “kernel” và ứng dụng “application” Các nghiên cứu đề xuất một công cụ đo lường chính xác có thể hỗ trợ thiết kế ứng dụng xanh Các tác giả chứng minh việc sử dụng công cụ của họ thông qua việc đánh giá một chương trình hoạt động trên dữ liệu nén, so với cùng một chương trình chạy trên dữ liệu không nén Đối với phần mềm cụ thể này, việc sử dụng dữ liệu nén sẽ mang lại tải CPU cao hơn, nhưng thời gian sử dụng đĩa ngắn hơn, dẫn đến hiệu quả năng lượng tổng thể cao hơn

Số liệu tiêu thụ năng lượng của các thiết bị mạng như thiết bị chuyển mạch và bộ định tuyến thường không có sẵn với mức độ chi tiết chính xác Bảng dữ liệu của các thiết bị này thường chỉ ra một con số tiêu thụ năng lượng duy nhất, tương ứng với một chế độ hoạt động cụ thể hoặc mức tiêu thụ năng lượng tối đa

Liên quan đến các phép đo và đánh giá chi tiết hơn, một vài bộ định tuyến cụ thể

đã được thử nghiệm (cụ thể là Cisco 7500 và Cisco GSR12008) Đồ thị tiêu thụ năng lượng của các thiết bị này là tương tự, đo mức tiêu thụ năng lượng của bốn thiết bị chuyển mạch, xem xét cả loại thiết bị gia đình và thiết bị chuyên nghiệp, xác nhận rằng hầu như thiết bị không quan tâm đến lưu lượng được xử lý, mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị mạng có thể xấp xỉ là một hằng số

Tuy nhiên, vẫn thiếu một bộ số liệu đo lường các thiết bị khác nhau (ví dụ DSLAM, Ethernet Switch, settop-boxes, v.v.) và so sánh các công nghệ khác nhau (ví dụ: Ethernet 1 Gb/s so với Ethernet 10 Gb/s, v.v.)

Mức tiêu thụ năng lượng của các mạng quy mô lớn tương đối khó đo lường, vì

một số yếu tố phải được đưa vào phương pháp đo lường này (ví dụ: từ các mô hình năng lượng của thiết bị, đến sự dư thừa của kiến trúc, cho hệ thống làm mát không khí, v.v.) Mặc dù đã có một số mô hình tồn tại ước tính mức tiêu thụ năng lượng của Internet hiện tại

Chi tiết hơn các nghiên cứu đã cung cấp một mô hình đơn giản nhưng phù hợp, xem xét một số loại truy cập (ví dụ: PON, FTTH, xDSL, WiMax, v.v.) nhấn mạnh vào lõi quang Tuy nhiên, một số giả định đơn giản hóa cần thảo luận thêm Ví dụ, một yếu

tố không đổi của hai được sử dụng để rút ra việc tiêu thụ các cơ chế tản nhiệt và tản nhiệt, không tính đến những tiến bộ trong các lĩnh vực này Hơn nữa, sự dư thừa của thiết bị mạng bị bỏ qua, đây là một giả định mạnh mẽ vì các thiết bị dự phòng không hoàn toàn thụ động

Qua chương này, tôi đã đưa ra tổng quan lý thuyết về giải thuật định tuyến xanh Tóm lại, giải thuật định tuyến xanh là một xu thế tất yếu nhưng hiện tại đang phải đối mặt với không ít rào cản Để hướng tới một xã hội xanh, một thành phố xanh hay một cộng đồng xanh để bảo vệ môi trường và cắt giảm năng lượng tiêu thụ thì vai trò của các nhà hoạch định chính sách, giới chức từ địa phương đến trung ương, thậm chí cả những người đứng đầu các quốc gia là cực kỳ quan trọng Họ cần phải ý thức được xu thế phát triển để có những quyết sách quản lý, phát triển phù hợp với mục tiêu chiến lược phát triển kinh tế-xã hội của mình, sẵn sàng hội nhập quốc tế một cách chủ động

và hiệu quả

CHƯƠNG 2 NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG

Theo như một số nghiên cứu mới đây, riêng ICT chịu trách nhiệm từ 2%-10% lượng điện năng tiêu thụ trên thế giới[2], do sự phát triển ngày càng tăng lên của các thiết bị điện tử Lượng tiêu thụ điện năng của các mạng viễn thông và đặc biệt là Internet không phải là không đáng kể Trong những năm gần đây có một số nghiên cứu đã được dành để điều tra làm thế nào để giảm điện năng tiêu thụ của toàn bộ cơ sở

hạ tầng mạng chứ không phải là của một vài thành phần duy nhất Các nghiên cứu xem xét hai trường hợp, trong trường hợp đầu tiên tất cả các thiết bị được bật, trong khi trong trường hợp thứ hai chỉ có một số lượng tối thiểu các yếu tố được bật để đảm bảo các dịch vụ đang được thực hiện sự cung cấp trên Việc giảm tiêu thụ điện năng tương ứng được đánh giá cuối cùng Mục đích cuối cùng là để giảm thiểu tổng điện năng tiêu thụ của các mạng lớn, trong đó tài nguyên thường xuyên cung cấp mọi nơi là đầy đủ cho truy cập động và việc triển khai các tài nguyên là cần thiết Trong luận văn

đã đưa ra một số thuật toán tối ưu đơn giản là sẽ lựa chọn bật/tắt các nút và liên kết của cấu trúc theo các phương pháp khác nhau

Một mô hình của vấn đề thiết kế, được mô tả như sau:

• Cho một cấu trúc mạng vật lý bao gồm các bộ định tuyến và các liên kết, trong

đó liên kết có khả năng được biết đến

• Cho biết về chi phí trung bình của lưu lượng trao đổi của bất kỳ cặp nút nguồn /đích

• Mức tiêu thụ năng lượng của mỗi liên kết và nút

Bài toán: Tìm tập hợp các thiết bị định tuyến và liên kết mà phải được bật cung

cấp để tổng tiêu thụ điện năng được giảm thiểu, bài toán này làm phát sinh ra phương pháp luồng cực đại có trọng số cực tiểu

Tường minh hơn, có thể tóm tắt lại vấn đề như sau:

Biễu diễn các cơ sở hạ tầng mạng là một đồ thị G = (V, E), trong đó V là tập các

đỉnh và E là tập của các cạnh Đỉnh đại diện cho các node mạng, trong khi các cạnh đại diện cho các liên kết mạng và = | |và = | | là tổng số nút và tổng số các liên kết tương ứng

Đặt là công suất của liên kết từ node i đến node j và đặt ∝∈ {0,1} là việc sử dụng liên kết tối đa có thể chấp nhận

Đặt là số lượng trung bình của tuyến lưu lượng từ node = 1, … , tới node

= 1, … ,

Đặt ∈, = 1, … , , = 1, … , là các gía trị nhị phân mà nhận giá trị trị 1 nếu như có liên kết từ node i đến node j ví dụ ( , ) là hiện tại và được cấp nguồn Tương tự, đặt " ∈ {0,1}, = 1, … là các giá trị nhị phân mà nhận giá trị 1 nếu như node được cấp nguồn, đặt # ∈ [0, ] biểu thị số lượng của lưu lượng từ tới được định tuyến thông qua các vòng cung từ tới Tương tự, đặt # là tổng số truy cập liên kết từ i tới j

Cuối cùng, đặt &ℒ và &(là lượng tiêu thụ điện năng của các liên kết từ tới

và của node , tương ứng

Với các định nghĩa trước đó, có thể xây dựng lại vấn đề như sau:

Chú ý rằng theo phương trình (2.2) bộ định tuyến được giả định là tối ưu Từ đó

f;<=> là biến thực, luồng được định tuyến sử dụng trong một mô hình

Việc xây dựng được trình bày trong lớp của vấn đề tối ưu hóa luồng cực đại có chi phí cực tiểu (CMCF)[13].Tức là vấn đề mà trong đó có nhiều thứ phải được chuyển qua một đồ thị với ràng buộc công suất tiêu thụ Vấn đề CMCF[13] được biết đến là bài toán khó, vì vậy phương pháp chính xác chỉ có thể sử dụng để giải quyết các trường hợp tầm thường Trong luận văn đã đề xuất một số vấn đề heuristics đơn giản để giải quyết các vấn đề thiết kế cho các mạng lớn

Kiểm tra điều kiện mạng là kiểm tra các kết nối mạng hiện tại có đáp ứng yêu cầu mạng đặt ra hay không Ta sẽ tiến hành tìm đường truyền cho tất cả các cặp kết nối, nếu không có đủ đường truyền cho tất cả thì trạng thái mạng hiện tại là không đảm bảo thỏa mãn yêu cầu đặt ra Trong bước kiểm tra điều kiện mạng có sử dụng thuật toán BFS[14] để tìm đường đi giữa hai đầu kết nối Kiểm tra điều kiện mạng là bước quan trọng để đảm bảo bài toán vẫn được tiếp tục thực thi

Trong luận văn này đã đề xuất phương pháp giải quyết vấn đề bằng cách xét một mạng, trong đó tất cả các yếu tố được cung cấp bằng các nguồn năng lượng, do đó

= 1 ∀ , và " = 1∀ Các giải thuật mà báo cáo trong luận văn đề xuất dưới đây đều thử tắt một phần tử mạng ( hoặc là một nút hoặc là một liên kết)

Tại mỗi bước của các thuật toán, lưu lượng mạng của các phần tử mạng( node, liên kết) được định tuyến lại theo đường đi ngắn nhất cho mỗi cặp ( , ) theo công thức (2.2) và sử dụng ràng buộc (2.4) để kiểm tra cho tất cả các liên kết Nếu không có các vi phạm hiện tại, các phần tử đã được chọn sẽ được tắt nguồn cung cấp năng lượng

Mô tả giải thuật đã mô tả sơ đồ mã giả các thuật toán mà báo cáo trong luận văn

compute_all_link_flow(paths);

if (check_paths(paths) == false)||

(check_flows(paths) == false)) enable_node(node_array[i]);

compute_all_link_flow(paths);

if (check_paths(paths) == false)||

(check_flows(paths) == false) enable_link(link_array[j]);

}

Mã giả mô tả giải thuậ t

Các thuật toán được trình bày trong luận văn về mặt trực quan thì khá giống nhau: Giải pháp tiết kiệm năng lượng đạt được bằng cách tắt các node cao hơn bằng cách tắt các liên kết đơn, tắt một node khó hơn tắt một liên kết đơn Do đó thuật toán thử tắt một node đầu tiên, sau đó các liên kết có thể được tắt cung cấp nguồn năng lượng trong lần lặp tiếp theo

Một số giải pháp được áp dụng để lặp qua tập danh sách các node: Phương pháp ngẫu nhiên ( Random - R)[15], Liên kết tối thiểu (Leastlink - LL)[16], luồng-tối thiểu (Least-flow LF)[16], lựa chọn-cạnh( opt-edge OE)[16]

Các phương pháp nút - heuristic thiết lập các node đầu tiên được sắp xếp theo một quy tắc nhất định khi duyệt qua tất cả các node Random-Heuristic sắp xếp các node theo một thứ tự ngẫu nhiên trong khi phương pháp least-link heuristic sắp xếp các node theo số lượng các liên kết gốc với một số lượng nhỏ hơn các liên kết sẽ được kiểm tra đầu tiên, nghĩa là sẽ được sắp xếp theo giá trị tăng

Phương pháp luồng cực tiểu[13] được mô tả như sau: phương pháp này heuristic lấy thay thế từ thông tin đầu tiên các node với số lượng thông tin nhỏ nhất chảy qua

Ví dụ như, V được sắp xếp theo giá trị tăng

Thuật toán lựa chọn tiến trình dựa trên mô hình thực tế trong cấu trúc mạng thực

tế, lưu lượng của người sử dụng được thu thập bằng cá phương tiện của các node “ tập kết” như các node gateway DSLAM hoặc mạng doanh nghiệp

Hình 2 1 Sơ đồ của giải thuậ t Opt-Edge

Với mục đích bảo vệ, các node này thường là multi-home Tức là, chúng được kết hợp các node edge và được thu thập lưu lượng truy cập thông qua một vài node tập hợp trong cùng một khu vực, các node Aggregation để các node này không được tắt liên kết

Tương tự như vậy, chỉ có một trong hai node edge được tắt, trong khi một node khác phải được hoạt động Giải thuật opt-edge khai thác tốt điều này, bằng cách duyệt qua các danh sách của các node edge và các node aggregation để trích xuất danh sách các node được tắt nguồn cung cấp mà không vi phạm các ràng buộc này

edge, được thể hiện trong hình 2.1 Các key point phải bắt đầu từ một node edge và tìm tất cả các node edge lân cận mà vẫn cung cấp năng lượng bằng cách đi qua các node aggregation Nếu tất cả các node lân cận đang được bật thì node hiện tại có thể được tắt đi, và nó được chèn vào vector tương ứng Thuật toán đệ quy được khai thác

để tìm ra các lân cận từ node hiện tại, do đó các hàm được gọi cho đến khi tất cả các node biên được tìm thấy Hàm opt-edge chèn thứ tự các node mà các node này có thể được tắt trong mảng các node mà sau được hoàn thành với các node khác để thực hiện sắp xếp các node của đoạn giả mã dưới đây

// for each edge node not yet visited

void opt_edge(NODE curr_n, NODE node_array[])

{

// node_array is initially empty; nodes to be // switched off are progressively inserted

edge_visited[curr_n] = can_be_off = true;

edge_off[curr_n] = false;

// PHASE 1: check if the neighbors are on

// Get the list neighbor_n of edge nodes that // are reachable from curr_n using all

// aggregation nodes connected to curr_n

// PHASE 2: turn off the current edge node

if(can_be_off)

{

// all the edge neighbors are on, then

// put curr_n in the top of node_array

// call opt_edge for second grade neighbors

for(i = 0;i < list_on.size; i++)

Giả mã mô tả của giải thuậ t opt-edge

Xem xét giải thuật để tắt các liên kết, hai tiêu chí được chọn để phân loại được xét tới trong luận văn là: luồng cực tiểu ( LF-least flow), random (R) Cả hai giải thuật được xét dựa trên trực giác hơn các node phân loại heuristic tương ứng: Phương pháp luồng - cực tiểu để phân loại các liên kết trong thứ tự tăng dần của cá lưu lượng thực

tế, nghĩa là được sắp xếp theo giá trị tăng của # , trong khi các phương pháp ngẫu

nhiên sắp xếp các liên kết theo thứ tự ngẫu nhiên

Tất cả các node/liên kết có thể phân loại kết hợp đã được nghiên cứu Bên cạnh ngưỡng heuristic trong luận văn cũng đã kiểm nghiệm tương ứng theo một thứ tự giảm

Dựa trên những khái niệm từ chương 2, trong chương này đề xuất các giải pháp tiết kiệm năng lượng trong mạng xanh như thế nào bao gồm giới thiệu vấn đề, xây dựng vấn đề từ đó đề xuất ra các thuật toán với mục tiêu tiết kiệm năng lượng trong mạng xanh hiệu quả Trong chương sau sẽ đưa ra các thiết kế từng thuật toán cụ thể và chương trình đã xây dựng trên nền Java

CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ THUẬT TOÁN VÀ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH

Với bài toán giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong mạng backbone, sử dụng các giải thuật tối ưu thử tắt các node mạng hoặc các liên kết mạng để đạt được kết quả của bài toán

Để xây dựng mô hình thuật toán đã có các đánh giá sơ bộ các thiết bị mạng được tắt mà không ảnh hưởng tới việc truy cập, lưu thông của mạng Các nghiên cứu để ước tính tiết kiệm năng lượng với công nghệ đơn giản nhưng vẫn phải đảm bảo sự truy cập cho người dùng Mục tiêu của bài toán là tìm tập hợp các thiết bị định tuyến và liên kết mà tổng tiêu thụ điện năng được giảm thiểu Để giải quyết vấn đề này đã đi sâu vào hai khía cạnh đó là sử dụng mô hình Heuristic thử tắt node hay ở một khía cạnh khác đó là sử dụng mô hình Heuristic thử tắt các liên kết Cả hai thuật toán đều được đưa vào chương trình tổng thể Trong mô hình Heuristic để tắt node có sử dụng các thuật toán đó là random, least link, least flow, Optimization-Edge[16] trong đó thuật toán Optimization-Edge có độ phức tạp nhất trong quá trình cài đặt, tuy nhiên về mức

độ kết quả thu được thì thuật toán này cho kết quả tốt nhất trong các phương pháp trên

Trong mô hình Heuristic tắt link cũng sử dụng các thuật toán đó là Random, Least flow và thuật toán GriDA[9], các thuật toán khi cài đặt cơ bản cũng giống như trong mô hình Heuristic tắt node, tuy nhiên thay vì làm việc với các node thì trong các thuật toán này sẽ sử dụng các link để thực hiện bài toán của mình

Độ phức tạp của các thuật toán đã được đánh giá trước khi cài đặt chương trình, với các thuật toán Random, Least link, least flow, Opt thì hàm đánh giá của thuật toán

là O(n)log(n) Với mức độ chi phí này thì đối với các đồ thị có 1000 đỉnh cũng tạm chấp nhận được về mặt không gian, thời gian Trong thời gian tới em sẽ cố gắng tối ưu hóa chương trình để thu được những kết quả khách quan hơn

Áp dụng các thuật toán Heuristic để thử tắt các nút mạng và kết nối trong mạng

mà vẫn bảo đảm yêu cầu lưu thông trong mạng nhằm giảm thiểu điện năng tiêu thụ để duy trì hoạt động của mạng

3.2.1 Vấn đề đặt ra

Cho một mạng gồm 3 thành phần chính:

− Các nút Core: Được kết nối với nhau bởi các kết nối có giới hạn lưu lượng cao

− Các nút Edge: Được kết nối với nhau và với một số nút Core bằng các kết nối trung bình

− Các nút Aggregation: Là các nút truy cập (không thể tắt), được kết nối với 2 nút Edge gần nhất ( để đảm bảo mạng trong trường hợp xảy ra hỏng hóc) bằng các kết nối có giới hạn lưu lượng thấp

Tìm cách tắt tối đa số nút mạng Core, Edge và kết nối sao cho vẫn đảm bảo kết nối giữa tất cả các cặp nút trong mạng aggregation

Hình 3 1 Mô tả các node Core, Edge, Aggregation

3.2.2 Giải thuật

Để mô tả lưu lượng dữ liệu trao đổi giữa các nút như trong thực tế quá phức tạp, hơn nữa điều đó không quá cần thiết trong khuôn khổ luận văn này, do vậy em sẽ xem xét lưu lượng dữ liệu trung bình giữa các cặp nút mạng (t(i, j)) sẽ được khởi tạo ngẫu nhiên (trong code lấy bằng 2) Dựa trên lý thuyết, dữ liệu truyền giữa các cặp nút mạng sẽ đi theo đường ngắn nhất, trong khuôn khổ luận văn này em sử dụng một thuật

toán đơn giản để tìm đường truyền dữ liệu: thuật toán BFS[14] ( duyệt theo chiều rộng)

Nhằm đảm bảo mạng khởi tạo thỏa mãn nhu cầu trao đổi đặt ra, sau khi khởi tạo

đồ thị liên kết mạng cần tiến hành xét tất cả các đường dẫn truyền dữ liệu nhằm khởi tạo giá trị lưu lượng tối đa phù hợp cho các kết nối Công việc này được thực hiện qua các bước:

− Sử dụng thuật toán duyệt theo chiều rộng tìm đường truyền dữ liệu cho tất cả các cặp nút mạng

− Tính toán lượng dữ liệu qua từng kết nối (#( , ))

− Với mỗi loại kết nối, lưu lượng tối đa sẽ được khởi tạo bằng 2*(giá trị lưu lượng lớn nhất qua một kết nối loại này)

Các bước thực hiện tối ưu mạng:

− Tắt một nút mạng (hoặc một kết nối)

− Kiểm tra kết nối trong mạng hiện tại (sử dụng BFS)

− Nếu mạng không đảm bảo yêu cầu, tiến hành bật lại nút (kết nối) vừa tắt

Các thuật toán tối ưu mạng được sử dụng

− Thuật toán Random: xét theo thứ tự ngẫu nhiên

− Least - link: Ưu tiên xét nút mạng có ít kết nối hơn trước

− Least - flow: Ưu tiên xét nút mạng có lưu lượng dữ liệu chuyển qua (tổng dữ liệu qua tất cả các kết nối đến nút ) ít hơn trước

− Opt-Edge: Xét các nút mạng theo nguyên tắc đảm bảo ít nhất có một kết nối đến nút aggregation bất kì (có mô tả cụ thể riêng)

− Random: xét theo thứ tự ngẫu nhiên

− Least - flow: Ưu tiên xét kết nối có lưu lượng dữ liệu thấp hơn trước

− Thuật toán GriDA: Tắt các liên kết không có lưu lượng và bật các liên kết nhàn rỗi khi các ứng dụng cần độ trễ thấp

c) Trường hợp bổ sung:

− Hệ số alpha: Hệ số sử dụng lưu lượng trên các kết nối

− Off-peak: Lưu lượng sử dụng vào ban đêm bằng 20%(0.2) lưu lượng trung bình

3.2.3 Mô tả chương trình

Trong chương trình, đầu tiên sẽ nhận dữ liệu số lượng các loại node mạng, sau khi đã có dữ liệu số lượng các loại node mạng sẽ tiến hành khởi tạo mạng với số lượng các loại node mạng cụ thể cho từng loại Sau đó tiến hành các thuật toán đã xây dựng là dùng heuristic tắt các node mạng có thể hoặc dùng heuristic để tắt các kết nối mạng có thể Khi thuật toán chạy xong, sẽ sử dụng giao diện đồ họa hiển thị kết quả ra màn hình máy tính để có thể quan sát được trực quan hơn Dưới đây là hình 3.1 mô tả

sơ đồ thuật toán chung của chương trình

Hình 3 2 Sơ đồ thuậ t toán chung của chương trình

3.2.4 Các kỹ thuật được sử dụng trong chương trình

Tìm kiếm theo chiều rộng ( BFS)[14] là một thuật toán tìm kiếm trong đồ thị chỉ bao gồm 2 thao tác

− Thăm một đỉnh của đồ thị;

− Thêm các đỉnh kề với đỉnh vừa thăm vào danh sách có thể thăm trong tương lai

Có thể sử dụng thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng cho hai mục đích: tìm kiếm đường đi từ một đỉnh gốc cho trước tới một đỉnh đích và tìm kiếm đường đi từ đỉnh gốc tới tất cả các đỉnh khác Trong đồ thị không có trọng số, thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng luôn tìm ra đường đi ngắn nhất có thể Thuật toán BFS bắt đầu từ đỉnh gốc

và lần lượt thăm các đỉnh kề với đỉnh gốc.Sau đó, với mỗi đỉnh trong số đó, thuật toán lại lần lượt thăm các đỉnh kề với nó mà chưa được thăm trước đó và lặp lại Hay một cách đơn giản hơn để mô tả thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng là:

• Danh sách open để lưu các đỉnh đã được sinh ra và chờ được phát triển

• Danh sách close để lưu các đỉnh đã phát triển

• Biến father để lưu lại cha của mỗi đỉnh trên đường đi, father(v) = u nếu cha của đỉnh v là u; dựa vào father ta sẽ tìm ra đường đi từ đỉnh đầu đến đỉnh

Thêm u vào danh sách close;

for (mỗi trạng thái v kề u)

}

}

Trạng thái sinh ra trước sẽ được phát triển trước, do đó danh sách open được xử

lý như hàng đợi (queue) Thuật toán sẽ tìm được đường đi với chi phí nhỏ nhất nếu hàm tính chi phí chuyển từ trạng thái này đến trạng thái khác là số dương Nếu hàm tính chi phó có giá trị dương thay đổi ta có thể dùng danh sách open như hàng đợi với

độ ưu tiên theo hàm tính chi phí Trong các thuật toán ta áp dụng phương pháp này để tính ra danh sách đường đi từ node này tới node khác để có chi phí thấp nhất

Về độ phức tạp của thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng khá tiêu tốn về thời gian

và không gian bộ nhớ trong máy tính

Một đối tượng được gọi là đệ quy[17] nếu nó được mô tả thông qua định nghĩa của chính nó Nghĩa là, các đối tượng này được định nghĩa một cách quy nạp từ những khái niệm đơn giản nhất cùng dạng với nó Trong toán học và tin học có rất nhiều đối tượng như thế

Ta xét ví dụ về định nghĩa số tự nhiên và giai thừa của một số như sau:

+ Số tự nhiên được định nghĩa như sau :

− 0 là một số tự nhiên

− Nếu k là một số tự nhiên thì k+1 cũng là một số tự nhiên

Theo đó, ta sẽ có : 1=0+1 là số tự nhiên, 2=1+1 cũng là một số tự nhiên, Cứ như vậy ta sẽ định nghĩa được các số tự nhiên khác lớn hơn Do đó, số tự nhiên là khái niệm mang bản chất đệ quy

+ Định nghĩa giai thừa của n (n!) :

Trong mục này sẽ nghiên cứu thuật toán kiểm tra kết nối mạng có đáp ứng yêu cầu mạng đặt ra hay không Ta sẽ tiến hành tìm đường truyền cho tất cả các cặp kết nối, nếu không có đủ đường truyền cho tất cả thì trạng thái mạng hiện tại là không đảm bảo thỏa mãn yêu cầu đặt ra

Với mỗi cặp kết nối đặt ra, ta sẽ thực hiện các bước sau:

− Sử dụng BFS[14] để tìm đường đi giữa hai đầu kết nối, đảm bảo tất cả các kết nối trên đường đi vừa tìm còn đủ lưu lượng mạng còn trống để cho dữ liệu trong kết nối đang xét đi qua

− Nếu tìm được đường đi, đường đi tìm được sẽ dùng làm đường truyền cho kết nối đang xét, trạng thái dữ liệu đã được sử dụng của tất cả liên kết trong đường đi

sẽ được cập nhật tăng thêm giá trị lưu lượng của kết nối đang xét

− Nếu không tìm được đường đi chứng tỏ trạng thái mạng đang xét không thỏa mãn yêu cầu đặt ra

Để đảm bảo xét đủ các đường truyền kết nối trong điều kiện mạng đang xét, ta sẽ

sử dụng mảng res lưu giá trị lưu lượng đang được sử dụng trên các liên kết Tại mỗi bước xét trong quá trình thực hiện BFS để tìm đường đi, nếu như giá trị lưu lượng mạng còn trống của liên kết còn đủ để cho đường truyền của kết nối đang xét đi qua (res[current][i] + value <= cap[current][i * alpha), liên kết sẽ được sử dụng Nếu không liên kết sẽ không được sử dụng trong quá trình tìm đường truyền

Dưới đây là thuậ t toán kiểm tra điều kiện mạng:

//Find all paths

public static double[][] findPath(int[][] x, double[][] t, int count, int start, int[][] cap, double alpha, double k){

double[][] res = new double[count][count];

// Mang luu gia tri luu luong qua tung ket noi

int[] tmp;

int pos;

for(int i = 0; i < count; i ++)

for(int j = 0; j < count; j ++) res[i][j] = 0;

for(int i = start; i < count - 1; i ++)

int[] trace = new int[count];

int[] queue = new int[count + 9];

int[] check = new int[count];

int pos, queue_last, current;

for(int i = 0; i < count; i ++){ check[i] = 0; trace[i] = -1;