Nâng cao chất lượng đáp ứng dịch vụ (QOS) trong cung cấp tài nguyên với giải pháp kỹ thuật ngăn chặn bế tắc - Nguyễn hà Huy Cường

1 NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐÁP ỨNG DỊCH VỤ (QOS) TRONG CUNG CẤP TÀI NGUYÊN VỚI GIẢI PHÁP KỸ THUẬT NGĂN CHẶN BẾ TẮC Nguyễn Hà Huy Cường1 Tĩm tắt: Điện tốn Đám mây với hệ thống các máy chủ vật lý được bố trí phân tán trên bình diện tồn cầu và được kết nối với nhau thơng qua hệ thống viễn thơng cĩ vai trị ngày càng quan trọng trong việc vận hành, cung cấp khai thác tài nguyên. Để đảm bảo việc cung cấp tài nguyên này một cách chính xác, kịp thời, tránh tình trạng chồng chéo, xung đột và thiếu thốn cho các tiến trình từ những yêu cầu của người sử dụng cĩ nhu cầu tài nguyên, đặc biệt tài nguyên ở xa, nhất thiết, phải nghiên cứu và đề xuất các giải pháp đủ mạnh, tin cậy làm nền tảng cơ sở cho hệ điều khiển bên trong các đám mây. Trong phạm vi của bài báo này, cơng bố giải pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên phân tán mang lại hiệu quả chất lượng dịch vụ (QoS). Giải pháp ngăn chặn bế tắc tránh được các vấn đề thiếu thốn tài nguyên tại hạ tầng vật lý. Từ khĩa: Điện tốn đám mây, Hệ phân tán, Ngăn chặn bế tắc. 1. Đặt vấn đề Vấn đề cung cấp tài nguyên trong các hệ thống tính tốn phân tốn quy mơ lớn như tính tốn đám mây đã được nghiên cứu vài thập kỷ gần đây. Hệ thống tính tốn đám mây là một sự thay đổi từ mơ hình máy tính lớn đến mơ hình máy khách chủ ra đời vào đầu những năm 1980. Ở hệ thống đám mây các chi tiết về cơ sở hạ tầng được trừu tượng hĩa từ phía người sử dụng, họ khơng cần biết về hạ tầng cơng nghệ và các nguồn tài nguyên được truy cập một cách dễ dàng trong các đám mây. Người sử dụng các ứng dụng của điện tốn đám mây được xem là các khách hàng, tài nguyên tính tốn hoặc dữ liệu được đặt trong mơi trường đám mây. Hiện nay, theo đánh giá của hiệp hội Điện tốn Đám mây Châu Á (CloudAsia) vấn đề cung cấp tài nguyên, một dịch vụ quan trọng trong Điện tốn Đám Mây đang trở thành nhu cầu chủ yếu trong các ứng dụng khoa học cơng nghệ và cơng nghiệp. Hầu hết các cơ sở hạ tầng điện tốn đám mây bao gồm các dịch vụ cung cấp thơng qua các trung tâm dữ liệu và xây dựng trên các máy chủ ảo. Nguồn tài nguyên điện tốn đám mây thường xuất hiện như là điểm truy cập duy nhất của tất cả các máy chủ điện tốn đám mây. Xu hướng tại các trung tâm đám mây là làm sao xây dựng được các hạ tầng cung cấp dịch vụ phải cĩ 1 . TS. Khoa CNTT, trường Đại học Quảng Nam nGuyễn hà huy CƯờnG 2 tính năng vượt trội linh hoạt ở khả năng mở rộng, khả năng phục hồi an ninh và tắc nghẽn mạng. Cơng nghệ ảo hĩa cung cấp sự trừu tượng và cơ lập các chức năng cấp thấp hơn,cho phép khả năng di động cao hơn và tập hợp được các nguồn tài nguyên vật lý [2]. Giải pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên là một vấn đề đã được xác định trong các hệ thống hệ điều hành. Trong một mơi trường như điện tốn đám mây các nguồn tài nguyên phục vụ cho các nhu cầu của khách hàng ngày một tăng. Hiện tại các khách hàng đang chia sẻ các nguồn tài nguyên hữu hạn, chẳng hạn các hệ đa server lồng vào nhau, hệ điều hành và các loại client khác, mỗi phần cĩ cách thức hoạt động cụ thể, xác định thứ tự mà trong đĩ các nguồn tài nguyên được giao cho từng nhu cầu dịch vụ ảo hĩa cụ thể.Tuy nhiên, các tiến trình hoạt động phức tạp trong mơi trường phân tán hỗn tạp các khách hàng phải cạnh tranh cho một tập hợp hữu hạn của nguồn tài nguyên. Những mối quan hệ cạnh tranh cĩ thể gây ra hệ thống bế tắc. Nĩi chung, bế tắc xảy ra trong hệ thống đám mây khi bộ phận bị chặn chờ đợi các tài nguyên chia sẻ tuy nhiên hiện tại tài nguyên này được tổ chức bởi những người khác nắm giữ vì vậy sẽ khơng bao giờ được cấp. Từ những vấn đề này đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu, các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học máy tính luơn nghiên cứu tìm tịi các giải pháp kỹ thuật với mong muốn các giải pháp được cơng bố đáp ứng tốt hơn khả năng yêu cầu sử dụng dịch vụ cơng nghệ thơng tin hay nĩi cách khác đĩ là đáp ứng tốt được chất lượng dịch vụ (QoS). Trong nội dung bài báo, trình bày giải pháp kỹ thuật với mơ hình máy chủ ảo đáp ứng nhu cầu cung cấp tài nguyên thơng qua các thuật tốn ngăn chặn bế tắc trong cung cấp tài nguyên. Bài báo, ngồi phần mở đầu, phần tiếp theo là cơ sở lý thuyết, phần thứ ba mơ hình cung cấp tài nguyên, phần thứ tư giải pháp kỹ thuật, phần thứ 5 là kết luận và hướng nghiên cuối. 2 . Các vấn đề liên quan Hệ thống phân tán rộng lớn [6,10] sử dụng cơng nghệ ảo hĩa để cho phép việc tạo ra các phạm vi năng động với nguồn tài nguyên ảo này cĩ thể tính tốn đáp ứng được nhu cầu của người dùng.Kiến trúc máy ảo được cho là phương tiện thích hợp trong việc quán lý cung cấp tài nguyên dựa trên khả năng cấp phát tài nguyên cứng, tài nguyên mềm và tiện ích sử dụng. Trong kiến trúc này, tất cả tài nguyên phần cứng được gộp lại chung thành lớp hạ tầng dịch vụ (IaaS), vì thế lớp hạ tầng này thường khơng thuần nhất về cấu hình như: các lõi CPU, RAM, HDD. Ngồi ra, ở phía người sử dụng dịch vụ yêu cầu hạ tầng cung cấp tài nguyên cũng cĩ nhiều nhĩm khác nhau phụ thuộc vào từng nhu cầu sử dụng cụ thể, nên các yêu cầu thường cũng khơng thuần nhất.Mơ hình cung cấp tài nguyên khơng thuần nhất như Hình 1 bên dưới, trong hình nGuyễn hà huy CƯờnG 3 các nút A, nút B yêu cầu tài nguyên là các lõi CPU và RAM khơng thuần nhất. Khả năng của bộ cung cấp cho các nút yêu cầu là thuần nhất. Hình 1. Mơ hình hệ thống cung cấp tài nguyên khơng thuần nhất Vì vậy, quản lý tài nguyên trong kiến trúc máy ảo cĩ đặc tính đa ngõ vào và đa ngõ ra MIMO (Multiple input and Multiple output) và chia thành ba mức điều kiển: điều khiển bộ vi xử lý CPU, điều khiển bộ nhớ (RAM) và điều khiển thiết bị vào ra (I/O). Mục đích là điều tiết việc sử dụng các nguồn tài nguyên ảo hĩa, sao cho các ứng dụng đạt được mục tiêu cấp độ dịch vụ SLO và mang tới được chất lượng dịch vụ QoS. Các giải pháp hiện nay, thơng thường sử dụng cơ chế điều đầu vào cho các máy ảo yêu cầu tài nguyên như: nghiên cứu của Walsh [3] và cộng sự đề xuất hai lớp sử dụng các chức năng tiện ích, thơng qua bối cảnh tự động và tự trị; trong khi đĩ tác giả Yazir [4] và cộng sự sử dụng bộ điều khiển thích nghi để điều chỉnh tự động việc sử dụng tài nguyên ảo nhằm đáp ứng sự hài lịng của khách hàng. Trong [4] Yazir đề xuất thuật tốn cung cấp tài nguyên thích nghi với chính sách dành quyền ưu tiên cho các tiến trình đăng ký yêu cầu tài nguyên trước. Trong khi đĩ Qiang [5] và cộng sự đề xuất giải pháp lược đồ cung cấp tài nguyên đa chiều tự động và giải pháp giảm trách nhiệm cho các nút tác tử (NA) với mơ hình này đã giải quyết được các hạn chế tại các nút hay các cụm phân tán. Tuy nhiên, trong [5] cũng chỉ ra các mặt hạn chế đĩ là khả năng phối hợp hành động với nhau sao cho tồn hệ thống hoạt động hiệu quả, đĩ là sự phối hợp khơng thể cài đặt sẵn. Trong nghiên cứu Mark Stillwell [6] và cộng sự cơng bố nghiên cứu cung cấp dịch vụ hạ tầng dựa trên hệ thống điện tốn đám mây mã nguồn mở, đề xuất thuật tốn lập lịch tối ưu và xem xét tới khả năng phân cơng linh hoạt cho phép sử dụng tối đa được nguồn tài nguyên máy chủ vật lý. Trong khi đĩ Zhen Xiao [7] và cộng sự đã đề xuất chính sách cân bằng tải với cơ chế quản lý tài nguyên thơng minh. Tác giả [7] cho rằng các hệ thống cung cấp tài nguyên hiện cĩ là tài nguyên của bộ vi xử lý phụ thuộc vào các lõi và tiến trình quản lý tài nguyên. Giải pháp trong [7] đề nGuyễn hà huy CƯờnG 4 xuất thơng qua các chiến lược cạnh tranh giữa các tiến trình cĩ nhu cầu tài nguyên, dựa vào chiến lược này bộ quản lý tiến trình trở nên linh hoạt và đáp ứng yêu cầu tài nguyên một cách hiệu quả. Cĩ thể thấy rằng cĩ nhiều cách khác nhau trong các hướng nghiên cứu cung cấp tài nguyên, các giải pháp đã đề xuất cĩ những lợi thế song vẫn nảy sinh những tồn tại và khĩ khăn. Vì thế, chưa cĩ giải pháp nào đáp ứng được tốt chất lượng dịch vụ cho người sử dụng tài nguyên ảo hĩa. Trong mơi trường Điện tốn Đám mây với nhiều trung tâm dữ liệu (Data Center) được phân tán trên mọi bề mặt địa lý. Các trung tâm máy chủ ảo này được gộp lại từ các máy chủ vật lý kết nối thống qua mơi trường truyền mạng được xây dựng dựa trên nền tảng phần cứng phân tán và hỗn tạp. Việc nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật cung cấp tài nguyên dựa trên hệ thống máy chủ ảo nền tảng phân tán khơng thuần nhất cũng được nhiều nhà nghiên cứu trong nước và thế giới quan tâm nghiên cứu. Bài báo đề xuất xây dựng thuật tốn ngăn chặn bế tắc với mơ hình tối ưu tài nguyên M VM – out – of – N PM. 3. Mơ hình cung cấp tài nguyên tối ưu M VM – out – of – N PM Dựa trên mơ hình cung cấp tài nguyên phân tán P-out-of-Q[8], chúng tơi đề xuất mơ hình cung cấp tài nguyên cho các máy chủ ảo từ các máy chủ vật lý phân tán M VM – out – of – N PM. Hình 1. 2 mơ hình cung cấp tài nguyên M VM – out – of – N PM. Hình 2: Mơ hình cung cấp tài nguyên M VM – out – of – N PM. Trong Hình 2 ký VM là máy ảo, PM là máy vật lý, M là số lượng số nguyên máy ảo được cung cấp từ N là số lượng máy chủ vật lý phân tán. Tài nguyên của máy vật lý cung cấp cho máy ảo bao gồm: CPU; RAM ; HDD được phân chi logic cho các nGuyễn hà huy CƯờnG 5 máy ảo VM sử dụng.Thơng qua mơi trường truyền thơng bằng cách gửi các thơng điệp yêu cầu, thơng điệp đáp ứng yêu cầu. Cung cấp tài nguyên được xác định theo cơng thức như sau: n m ECPU = ACPU + ∑∑Cij CPU i=1 j=1 (1) Trong đĩ: ECPU là tổng số tài nguyên của CPU, ACPU là số tài nguyên chưa được n m cấp phát, ∑∑CijCPU là tài nguyên CPU đang bị n tiến trình khác chiếm giữ (đã được i=1 j=1 cấp phát). Từ cơng thức (1) ta cĩ thể thấy rằng tài nguyên của N máy vật lý phân tán được biểu diễn theo cơng thức như sau: N Mi n Mi ECPU =∑∑( AjCPU +∑∑Cij CPU ) (2) Mi =1 j=1 M =1 j=1 Trong cơng thức (2) các ký hiệu được giải thích như sau: - N số lượng các máy chủ vật lý phân tán. - CijCPU là tài nguyên CPU đang bị n tiến khác chiếm giữ. - E là tổng các nguồn tài nguyên CPU từ các máy chủ vật lý phân tán. Bây giờ chúng tiến hành xây dựng hàm tối ưu trong cung cấp tài nguyên cho mơ hình M VM – out – of – N PM. Hàm mục tiêu Ftxác định chất lượng đáp ứng yêu cầu, tương ứng với độ ưu tiên tĩnh của các yêu cầu tài nguyên tạo máy ảo. M Q it Ft = ∑ ×SPi (3) Φ i=1 i Đối với các máy chủ vật lý phân tán hàm mục tiêu Ftđược tính tốn như sau: N M i Q it Ft =∑∑ ×SPij (4) nGuyễn hà huy CƯờnG 6 i=1 j=1 Φ ij Hàm mục tiêu tối ưu cho mơ hình M VM – out – of – N PMnhư sau: N Mi fij(ENijt , EOijxt ,Dijt ) Ft = min∑∑×SPij (5) i=1 j=1 Φ ij N Mi ∑∑Eijt ≤ E i=1 j=1 Eijt ≥ Cij(i =1,2,...,N; j =1,2,...,Mi ) Mi Mi EN t EO t E i j=1 j=1 Eit ≥ Cij(i =1,2,...,N; j =1,2,...,Mi ). Dựa trên hàm mục tiêu tính tốn đưa ra mức độ chất lượng dịch vụ đáp ứng được các yêu cầu cung cấp tài nguyên cho mơ hình M VM – out – of – N PM. Bài báo đề xuất thuật tốn ngăn chặn bế tắc sử dụng hai pha giao dịch dựa trên đồ thị tranh chấp WFG, đồ thị này được biểu diễn thơng qua các tiến trình yêu cầu tài nguyên và tiến trình cấp phát tài nguyên trong hệ thống các máy chủ vật lý phân tán. Thuật tốn được trình bày ở mục 4, ý tưởng của thuật tốn là ngăn sự hình thành chu trình trong đơ thị tranh chấp, nếu khơng phát hiện hình thành chu trình, thì tiến hành gửi các thơng điệp phản hồi cho các tiến trình yêu cầu, luơn cập nhật lại tài nguyên tại các trạm để phát hiện các trạm nào cĩ khả năng đáp ứng được yêu cầu tại thời điểm t. Ngồi ra, gửi các thơng điệp thu hồi tài nguyên cho các tiến trình đã được cấp phát khi hết nhu cầu sử dụng. Với giải pháp đề xuất đã thỏa được các ràng buộc của hàm mục tiêu, đưa đến hàm mục tiêu được tối ưu. 4. Giải pháp ngăn chặn bế tắc trong cung cấp tài nguyên phân tán Trong mơ hình điện tốn đám mây như đã giới thiệu ở phần trên chúng tơi nhận thấy rằng quá trình cung cấp tài nguyên là tập hợp của rất nhiều bước phức tạp. Trong giải pháp đề xuất của chúng tơi dựa thuật tốn đĩ là tìm kiếm theo chiều rộng và đề xuất biện pháp ngăn bế tắc. nGuyễn hà huy CƯờnG 7 4.1 Thuật tốn ngăn chặn bế tắc Ta kí hiệu S(Ưk) là máy chủ vật lý nguồn của giao dịch TƯk bao gồm các trạng thái cĩ thuộc tính là tiếp cận được. Để cho mỗi giao dịch TƯk,máy chủ vật lý S(TƯk) duy trì các tập hợp B(TƯk) và E(TƯk). Việc cập nhật E(TƯk) cần phải được biểu hiện trên tất cả các máy chủ vật lý nguồn của các giao dịch thuộc B(TƯk). Thực tế, giao dịch chặn TƯk là phần tử của tồn bộ tập hợp chặn của các giao dịch thuộc B(TƯk). E(TƯk) : Các giao dịch cĩ nguồn gốc cĩ khả năng xảy ra bế tắc B(TƯk) : Tập hợp các giao dịch bị chặn do TƯk TƯk : Là giao dịch bị chặn cĩ thể xảy ra bế tắc. Thuật tốn: Ngăn chặn bế tắc Input: - Tập các máy chủ vật lý phân tán S(Ưk) - Số máy chủ vật lý phân tán N Output: Danh sách các máy ảo được cấp tài nguyên M Bước 1: Khi cĩ giao dịch TƯk yêu cầu tài nguyên e từ máy chủ vật lý Si 1.a Xây dựng một agent liệt kê tất cả các trạng thái của máy chủ vật lý Si nếu cĩ e sẵn dẫn đến Tk cĩ tài nguyên. Tại bước này cây tìm kiếm theo chiều rộng tạo ra danh sách với các nút dưới đây là tập các trạng thái tại các S(Ưk) { TƯ1},{ TƯ2}, ,{ TƯn},{ TƯ1, TƯ2},, { TƯn-1, TƯn},, { TƯ2,, TƯn },{ TƯ1, TƯ2,, TƯn}. 1.b. Nếu máy chủ vật lý Si khơng cĩ e tài nguyên sẵn mà e đã cấp cho giao dịch khác TƯi-> TƯi chặn TƯk gửi thơng điệp TƯi chặn TƯk cho các máy chủ vật lý S(TƯk) và S(T Ư k). 1.c. Dựa vào điều kiện tiên quyết kiểm tra nguồn tài nguyên tương ứng tại các máy chủ vật lý S(Ưk ) 1.d. Tính chi phí từ nút con tới nút mà nĩ quay về. nGuyễn hà huy CƯờnG 8 Bước 2: Khi máy chủ vật lý S bất kỳ nhận một thơng điệp thơng báo về các cặp bị chặn (j,k). 2.a. Thêm TƯkvào tập hợp B(TƯj) và kiểm tra rằng khơng làm phát sinh bế tắc, cĩ nghĩa là: B(TƯj) ∩ E(TƯj) = 2.b. Ta gửi tiếp thơng điệp (l,k) về phía cácmáy chủ vật lý nguồn của các giao dịch TƯl chặn TƯj nhằm cho phép các máy chủ vật lý S(TƯl) cập nhật các tập hợp B(TƯl) của các giao dịch bị chặn bởi TƯl. 2.c. Các thơng điệp (l,k) được gửi về máy chủ vật lý nguồn của các giao dịch TƯk để cập nhật tập hợp E(TƯk) của các giao dịch chặn TƯk. 2.d. Trên máy chủ vật lý S(TƯj ) nguồn của giao dịch bị chặn TƯk, ta thêm TƯj cho tập hợp E(TƯk) và kiểm tra khơng cĩ bế tắc, cĩ nghĩa là : B(TƯJ) ∩ E(TƯk) = 2.e. Ta gửi tiếp tục thơng điệp (j,m) về phía các máy chủ vật lý nguồn của các giao dịch Tm bị chặn bởi Tk nhằm cho phép các máy chủ vật lý S(TƯm) cập nhật các tập hợp E(TƯm) của các giao dịch bị chặn TƯm. Bước 3: Kết thúc thuật tốn. 4 .2 . Phân tích kết quả mơ phỏng Thuật tốn được cài đặt trên phần mềm mơ phỏng mã nguồn mở CloudSim [17] sử dụng ngơn ngưa Java để lập trình thuật tốn theo các lớp thực hiện. Kịch bản thử nghiệm được tiến hành với bảng dữ liệu đầu vào là số lượng các yêu cầu tạo máy ảo, thời gian bắt đầu yêu cầu tạo máy ảo thơng qua các Cloudlet. Bảng dữ liệu đầu ra là số lượng các máy ảo được tạo (được đáp ứng yêu cầu), khoảng thời gian để hồn thành. Bảng 1. Bảng dữ liệu đầu ra sử dụng thuật tốn ngăn chặn bế tắc nGuyễn hà huy CƯờnG 9 Bảng 1 với số lượng yêu cầu 10 máy ảo thơng qua Cloudlet, kết quả tạo thành cơng được 10 máy ảo ký hiệu VM ID 1 tới VM ID 10. Thời gian khởi bắt đầu 0.1 ms và kết thúc 85 ms đối với máy ảo VM ID 1 và 175 ms đối với máy ảo VM ID 10. Tiếp tục thử nghiệm với nhiều kịch bản khác nhau như: chúng tơi tăng số lượng máy ảo yêu cầu, cũng như phân bổ các máy chủ vật lý trên nhiều Data Center khác nhau. Thơng qua bảng dữ liệu đầu ra cho thấy tỷ lệ tạo thành cơng các máy ảo là rất lớn và khoảng thời gian đáp ứng giữa các kịch bảng thay đổi theo tỷ lệ giảm dần khi nâng các máy chủ vật lý tại nhiều trung tâm dữ liệu (Data Center). Khi tiến hành so sánh với kết quả của các thuật tốn được đề xuất trước đây như thuật tốn PDDA [15, 16] cải tiến thì thuật tốn tìm kiếm hai chiều cho thấy hiệu quả hơn trong phần hết các trường hợp thử nghiệm. Hình 3. So sánh hiệu quả khi áp dụng thuật tốn PDDA và thuật tốn tìm kiếm hai chiều (Two – Way) 5. Kết luận và hướng phát triển nGuyễn hà huy CƯờnG 10 Qua thuật tốn này ta nhận thấy rằng tại mỗi máy chủ vật lý cĩ một tập danh sách các trạng thái và tại mỗi máy chủ vật lý cĩ một danh sách riêng cho mình. Như vậy danh sách bao gồm các trạng thái của tất cả các agent hoạt động liên quan đến trường hợp bế tắc, và đã được phát hiện trong các bước trước đĩ. Thuật tốn vừa được nêu ở trên xuất phát từ cơ sở cùng một nguyên lí đĩ là sự thiếu chắc chắn của trạng thái các máy chủ vật lý ở xa phát sinh vấn đề lưu trữ một “giới hạn an tồn” nhất định. Điều đĩ lại ngăn cản việc phát hiện giải quyết bế tắc trong một số trường hợp do thiếu sự chắc chắn các máy chủ vật lý ở xa trung tâm. Nhưng bản thân khi thuật tốn này triển khai, lại cho phép sử dụng các kỹ thuật khác nhau. Trong thuật tốn dự phịng, ta kiểm tra trên trạng thái từng phần một điều kiện mạnh hơn điều kiện tối thiểu. Kết quả lý thuyết thể hiện trong việc hình thành phương pháp cập nhật dữ liệu trong hệ thống thơng tin dùng chung qua mạng cục bộ từ đĩ ta cĩ thể phát triển và áp dụng cho mạng Internet trong mơi trường máy chủ ảo Điện tốn Đám mây. Hiện nay trên thế giới tại các trung tâm dữ liệu sử dụng kỹ thuật máy chủ ảo ngày một gia tăng cả trong nghiên cứu và triển khai ứng dụng dịch vụ Điện tốn Đám mây. Vì vậy việc nghiên cứu và phát triển các giải thuật cung cấp tài nguyên trong nền tảng ảo hĩa là một trong những vấn đề nổi cộm lên trên hết. Trong những nghiên cứu tiếp theo chúng tơi sẽ đi sâu và nghiên cứu ứng dụng và chứng minh tính chính xác của thuật tốn này đề xuất thêm các biện pháp phịng tránh và ngăn chặn bế tắc xảy ra.Hướng tiếp theo của bài báo chúng tơi tiến hành nghiên cứu các giải pháp dựa trên các thuật tốn sẵn cĩ đề xuất các biện pháp giải quyết chứng minh tính hiệu quả của giải pháp bằng ngơn ngữ mơ hình hĩa. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Jeffrey Hasan, Mauricio Duran (2006), Expert Service - Oriented Architecture in C#, Apress, Second Edition. [2] Binildas CA, Malhar Barai, Vincenzo Caselli (2008), Service Oriented Architecture with Java (Using SOA and Web Services to build powefull Java applications), PACKT Publishing. [3] Mark Still, Frederic Vivien, Henri Casanova ( 2012), “Virtual Machine resource allocation for service hosting on heterogeneous distributed platforms”, Proceeding of the 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Proceeding Symposium (IPDPS’12), Washington, DC, USA, IEEE Computer Society, pp. 786 – 797. nGuyễn hà huy CƯờnG 11 [4] M.Stillwell, D. Schanzenbach, F.Vivien, H. Casanova ( 2013), “Resource allocation algortihms for virtualized servive hosting platforms”, Internationanl Journal of Parallel and Distibuted Computing (JPDC), 70(9), pp. 962 – 974. [5] Qiang Li, Qinfen Hao, Limin Xiao, Zhoujun Li (2009), “Adaptive management of virtualized resources in Cloud Computing using feeback control”, Proceedings of the 1th Information Science and Engineering (ICISE), 26 – 28 Dec. 2009, IEEE, pp. 99 – 102. [6] Yazir, Y.O., Matthews, C., Farahbod, R., Neville,S (2010), “Dynamic resource allocation in Computing Clouds using distributed multipke criteria decision analysis”, Proceeding of the 3ht Cloud Computing (CLOUD), 5 – 10 July 2010, Miami FL, IEEE, pp. 91 -98, 2010 [7] Walsh, W.E., Tesauro, G., Kephart, J.O.Das R (2010), “Utility functions in autonomic systems’, Proceeding International Conference on Autonomic Computing, 17 – 18 May 2004, pp. 70 – 77. [8] Ying Song, Yuzhong Sun, Weisong Shi, A two tiered on demand resource allocation mechanism for VM – based data centers, International Journal of IEEE Transactions on services computing 6(1), pp. 116 – 129, 2013 [9] Zhen Xiao, Weijia Song, Qi Chen (2013), “Dyamic resource allocation using virtual machines for cloud computing enviroment”, International Journal of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 24(6), pp. 1107 – 1117. [10] E.Knapp. (1987), “Deadlock Detection in Distributed Database Systems”, ACM Computing Surveys, Vol.19, No. 4 pp.303-327. [11] M,Singhal.(1989), “Deadlock detection in distributed systems”, IEEE Computer, Vol.22, pp. 37–48. [12] A.D.Kshemkalyani, and M.Singhal. (1999), “A One-Phase Algorithm to Detect Distributed Deadlocks in Replicated Databases, IEEE Trans”, Knowledge and Data Eng., vol. 11, No. 6, pp. 880-895. [13] D. Prangchumpol, S. Sanguansintukul, and P. Tantasanaw, “Analyzing User Behavior from Server Logs for Improved Virtualization Management”,2009. [14] D. P. Mitchell and M. J. Merritt (1984), “A distributed algorithm for deadlock detection and resolution,” in Proc.ACM Symposium on Principles of Distributed Computing, pp. 282–284. nGuyễn hà huy CƯờnG 12 [15] . Ha Huy Cuong Nguyen(2015)., et al.,: “A New Technical Solution for Resource Allocation in Heterogeneous Distributed Platforms”, in Advances in Digital Technologies, IOS Press, The Netherlands: The University of Macau, Macau. pp. 184 194 [16]. Ha Huy Cuong Nguyen, et al(2015)..,: “Deadlock Detection for Resource Allocation in Heterogeneous Distributed Platforms”, in Recent Advances in Information and Communication Technology 2015, pp. 285 - 295. Springer [17] . Title: ADVANCING QUALITY OF SERVICE (QoS) WITH THE TECHNICAL SOLUTION OF DEADLOCK PREVENTION FOR RESOURCE ALLOCATION NGUYEN HA HUY CUONG Quang Nam University Abstract: Cloud computing is a technique facilitated with the system of physical servers that are connected together via telecommunications systems on a global scale. It plays a more important role in providing and exploiting information resources. To ensure the provision of the resources correctly and promptly, we need a method to prevent the duplication, conflict, and lacking-resources progresses, particularly in case of far distance resources. Within the scope of this paper, we present technical solutions that provide scattering resources in order to bring the effective quality of service (QoS). The solution of deadlock prevention protects a lack of resources. Keywords: Cloud Computing, Distributed Systems, Deadlock Prevention. nGuyễn hà huy CƯờnG 13