tailieunhanh - Phân tích một số phương pháp để đánh giá độ tin cậy cho mạng trung tâm dữ liệu điện toán đám mây

Với sự bùng nổ của Mạng trung tâm dữ liệu (Data center network), làm cho các hoạt động kinh doanh, sản xuất cũng như các dịch vụ đa phương tiện, các ứng dụng mạng ngày càng phụ thuộc vào nó. Điều này đòi hỏi các nhà cung cấp hạ tầng phải đảm bảo hệ thống mạng trung tâm dữ liệu phải có độ tin cậy và sẵn sàng cao để duy trì tính liên tục cho hệ thống. Tuy nhiên việc đánh giá độ tin cậy và tính sẵn sàng cho hệ thống chỉ mới dừng ở mức đầu tư trang thiết bị và xây dựng hệ thống dự phòng nóng. Nhiều nghiên cứu đưa ra mô hình đánh giá độ tin cậy và tính sẵn sàng cho DCN, nhưng các nghiên cứu mới dừng lại ở mức đánh giá định tính. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích một số phương pháp đánh giá độ tin cậy: Reliability Block Diagrams (RBDs), Fault Tree Analist (FT), Chuỗi Markov (MC) và mạng Bayes, trên cơ sở đó áp dụng để đánh giá độ tin cậy cho một kiến trúc DCN điển hình. Việc đánh giá chỉ số tin cậy của hệ thống một cách định lượng hữu ích cho cả người thiết kế hệ thống và người dùng. | Phân tích một số phương pháp để đánh giá độ tin cậy cho mạng trung tâm dữ liệu điện toán đám mây P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 SCIENCE - TECHNOLOGY PHÂN TÍCH MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐỂ ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CHO MẠNG TRUNG TÂM DỮ LIỆU ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY ANALYSIS OF SOME METHODS FOR TO EVALUATE RELIABILITY FOR CLOUD COMPUTING DATA CENTER NETWORK Dương Thị Vân*, Trần Đức Thắng, Nguyễn Hoàng Trung, Nguyễn Thế Vinh TÓM TẮT CHỮ VIẾT TẮT Với sự bùng nổ của Mạng trung tâm dữ liệu (Data center network), làm cho DCN Mạng trung tâm dữ liệu các hoạt động kinh doanh, sản xuất cũng như các dịch vụ đa phương tiện, các DC Trung tâm dữ liệu ứng dụng mạng ngày càng phụ thuộc vào nó. Điều này đòi hỏi các nhà cung cấp MC Chuỗi Markov hạ tầng phải đảm bảo hệ thống mạng trung tâm dữ liệu phải có độ tin cậy và sẵn RBD Sơ đồ khối tin cậy sàng cao để duy trì tính liên tục cho hệ thống. Tuy nhiên việc đánh giá độ tin cậy BN Mạng Bayes và tính sẵn sàng cho hệ thống chỉ mới dừng ở mức đầu tư trang thiết bị và xây dựng hệ thống dự phòng nóng. Nhiều nghiên cứu đưa ra mô hình đánh giá độ tin AFT Cây phân tích lỗi cậy và tính sẵn sàng cho DCN, nhưng các nghiên cứu mới dừng lại ở mức đánh giá 1. GIỚI THIỆU định tính. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích một số phương pháp đánh giá Trong các hệ sinh thái công nghệ thông tin hiện đại, độ tin cậy: Reliability Block Diagrams (RBDs), Fault Tree Analist (FT), Chuỗi trung tâm dữ liệu (DC) đóng vai trò là lõi trung tâm của hệ Markov (MC) và mạng Bayes, trên cơ sở đó áp dụng để đánh giá độ tin cậy cho thống. Hệ thống mạng vật lý khổng lồ gồm các máy chủ một kiến trúc DCN điển hình. Việc đánh giá chỉ số tin cậy của hệ thống một cách trong DCN [1] tạo điều kiện hoạt động trực tuyến liên tục định lượng hữu ích cho cả người thiết kế hệ thống và người dùng. cho các doanh nghiệp và dịch vụ thông tin từ khắp nơi trên Từ khóa: Mạng trung tâm dữ liệu; Độ tin cậy; Sơ đồ khối tin cậy; Cây lỗi; Chuỗi thế giới. Theo