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

 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 
Tóm tắt: Điện toán Đám mây với hệ thống các máy chủ vật lý được bố trí phân 
tán trên bình diện toàn cầu và được kết nối với nhau thông qua hệ thống viễn thông có 
vai trò 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 có 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, công 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 khóa: Điện toán đám mây, Hệ phân tán, Ngăn chặn bế tắc. 
1. Đặt vấn đề 
Vấn đề cung cấp tài nguyên trong các hệ thống tính toán phân toán quy mô lớn 
như tính toán đám mây đã được nghiên cứu vài thập kỷ gần đây. Hệ thống tính toán 
đám mây là một sự thay đổi từ mô hình máy tính lớn đến mô 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 hóa từ phía người sử dụng, họ không cần biết về hạ tầng công 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 toán đám mây được xem là các khách hàng, tài nguyên tính 
toán hoặc dữ liệu được đặt trong môi trường đám mây. Hiện nay, theo đánh giá của 
hiệp hội Điện toán Đám mây Châu Á (CloudAsia) vấn đề cung cấp tài nguyên, một 
dịch vụ quan trọng trong Điện toán Đám Mây đang trở thành nhu cầu chủ yếu trong 
các ứng dụng khoa học công nghệ và công nghiệp. Hầu hết các cơ sở hạ tầng điện toán 
đám mây bao gồm các dịch vụ cung cấp thông qua các trung tâm dữ liệu và xây dựng 
trên các máy chủ ảo. Nguồn tài nguyên điện toán đám mây thường xuất hiện như là 
điểm truy cập duy nhất của tất cả các máy chủ điện toán đám mây. Xu hướng tại các 
trung tâm đám mây là làm sao xây dựng được các hạ tầng cung cấp dịch vụ phải có 
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. 
Công nghệ ảo hóa cung cấp sự trừu tượng và cô 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 môi trường như điện toán 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 có cách thức hoạt động cụ thể, xác định 
thứ tự mà trong đó các nguồn tài nguyên được giao cho từng nhu cầu dịch vụ ảo hóa 
cụ thể.Tuy nhiên, các tiến trình hoạt động phức tạp trong môi 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 có thể gây ra hệ thống bế tắc. Nói 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 không 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 luôn nghiên cứu tìm tòi các giải pháp kỹ thuật với mong muốn 
các giải pháp được công bố đáp ứng tốt hơn khả năng yêu cầu sử dụng dịch vụ công 
nghệ thông tin hay nói cách khác đó là đáp ứng tốt được chất lượng dịch vụ (QoS). 
Trong nội dung bài báo, trình bày giải pháp kỹ thuật với mô hình máy chủ ảo đáp ứng 
nhu cầu cung cấp tài nguyên thông qua các thuật toán ngăn chặn bế tắc trong cung cấp 
tài nguyên. 
Bài báo, ngoài phần mở đầu, phần tiếp theo là cơ sở lý thuyết, phần thứ ba mô 
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 công nghệ ảo hóa để cho phép việc 
tạo ra các phạm vi năng động với nguồn tài nguyên ảo này có thể tính toán 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 
không thuần nhất về cấu hình như: các lõi CPU, RAM, HDD. Ngoài ra, ở phía người 
sử dụng dịch vụ yêu cầu hạ tầng cung cấp tài nguyên cũng có nhiều nhóm khác nhau 
phụ thuộc vào từng nhu cầu sử dụng cụ thể, nên các yêu cầu thường cũng không thuần 
nhất.Mô hình cung cấp tài nguyên không 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 không thuần nhất. Khả 
năng của bộ cung cấp cho các nút yêu cầu là thuần nhất. 
Hình 1. Mô hình hệ thống cung cấp tài nguyên không thuần nhất 
Vì vậy, quản lý tài nguyên trong kiến trúc máy ảo có 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 hóa, 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, thông 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, thông qua bối cảnh tự động và tự trị; trong khi đó 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 lòng của khách hàng. Trong [4] Yazir đề xuất thuật 
toán 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 đó 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 mô 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 đó là khả năng phối 
hợp hành động với nhau sao cho toàn hệ thống hoạt động hiệu quả, đó là sự phối hợp 
không thể cài đặt sẵn. Trong nghiên cứu Mark Stillwell [6] và cộng sự công bố nghiên 
cứu cung cấp dịch vụ hạ tầng dựa trên hệ thống điện toán đám mây mã nguồn mở, đề 
xuất thuật toán lập lịch tối ưu và xem xét tới khả năng phân công linh hoạt cho phép 
sử dụng tối đa được nguồn tài nguyên máy chủ vật lý. Trong khi đó Zhen Xiao [7] và 
cộng sự đã đề xuất chính sách cân bằng tải với cơ chế quản lý tài nguyên thông minh. 
Tác giả [7] cho rằng các hệ thống cung cấp tài nguyên hiện có 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 thông qua các chiến lược cạnh tranh giữa các tiến trình có 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. Có thể thấy rằng có nhiều cách khác nhau trong các hướng 
nghiên cứu cung cấp tài nguyên, các giải pháp đã đề xuất có những lợi thế song vẫn 
nảy sinh những tồn tại và khó khăn. Vì thế, chưa có giải pháp nào đáp ứng được tốt 
chất lượng dịch vụ cho người sử dụng tài nguyên ảo hóa. 
Trong môi trường Điện toán 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 môi 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 không thuần 
nhất cũng được nhiều nhà nghiên cứu trong nước và thế giới quan tâm nghiên cứu. Bài 
báo đề xuất xây dựng thuật toán ngăn chặn bế tắc với mô hình tối ưu tài nguyên M 
VM – out – of – N PM. 
3. Mô hình cung cấp tài nguyên tối ưu M VM – out – of – N PM 
Dựa trên mô hình cung cấp tài nguyên phân tán P-out-of-Q[8], chúng tôi đề 
xuất mô 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 mô hình cung cấp tài nguyên M VM – out – of – 
N 
PM. 
Hình 2: Mô 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.Thông qua môi trường truyền thông bằng cách gửi các thông điệp 
yêu cầu, thông điệp đáp ứng yêu cầu. Cung cấp tài nguyên được xác định theo công 
thức như sau: 
n m 
ECPU = ACPU 
+ ∑∑Cij CPU 
i=1 j=1 
(1) 
Trong đó: 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 công thức (1) ta có thể thấy rằng tài nguyên của N máy vật lý phân tán 
được biểu diễn theo công thức như sau: 
N Mi n Mi 
ECPU =∑∑( AjCPU +∑∑Cij CPU ) (2) 
Mi =1 j=1 M =1 j=1 
Trong công 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 mô 
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 toán 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 mô 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 toán đưa ra mức độ chất lượng dịch vụ đáp ứng được 
các yêu cầu cung cấp tài nguyên cho mô hình M VM – out – of – N PM. Bài báo đề 
xuất thuật toán ngăn chặn bế tắc sử dụng hai pha giao dịch dựa trên đồ thị tranh chấp 
WFG, đồ thị này được biểu diễn thông 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 toán được 
trình bày ở mục 4, ý tưởng của thuật toán là ngăn sự hình thành chu trình trong đô thị 
tranh chấp, nếu không phát hiện hình thành chu trình, thì tiến hành gửi các thông điệp 
phản hồi cho các tiến trình yêu cầu, luôn cập nhật lại tài nguyên tại các trạm để phát 
hiện các trạm nào có khả năng đáp ứng được yêu cầu tại thời điểm t. Ngoài ra, gửi các 
thông 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 mô hình điện toán đám mây như đã giới thiệu ở phần trên chúng tôi 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 tôi dựa thuật toán đó là tìm kiếm theo chiều rộng và đề 
xuất biện pháp ngăn bế tắc. 
nGuyễn hà huy CƯờnG 
7 
4.1 Thuật toán ngăn chặn bế tắc 
 Ta kí hiệu S(Ök) là máy chủ vật lý nguồn của giao dịch TÖk bao gồm các trạng 
thái có thuộc tính là tiếp cận được. Để cho mỗi giao dịch TÖk,máy chủ vật lý S(TÖk) 
duy trì các tập hợp B(TÖk) và E(TÖk). Việc cập nhật E(TÖk) cần phải được biểu hiện 
trên tất cả các máy chủ vật lý nguồn của các giao dịch thuộc B(TÖk). Thực tế, giao 
dịch chặn TÖk là phần tử của toàn bộ tập hợp chặn của các giao dịch thuộc B(TÖk). 
E(TÖk) : Các giao dịch có nguồn gốc có khả năng xảy ra bế tắc 
B(TÖk) : Tập hợp các giao dịch bị chặn do TÖk TÖk 
: Là giao dịch bị chặn có thể xảy ra bế tắc. 
Thuật toán: Ngăn chặn bế tắc 
Input: 
- Tập các máy chủ vật lý phân tán S(Ök) 
- Số máy chủ vật lý phân tán N 
Output: Danh sách các máy ảo được cấp tài nguyên M 
Bước 1: Khi có giao dịch TÖk 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 có 
e sẵn dẫn đến Tk có 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(Ök) { TÖ1},{ TÖ2}, ,{ TÖn},{ TÖ1, TÖ2},, { TÖn-1, 
TÖn},, { TÖ2,, TÖn },{ TÖ1, TÖ2,, TÖn}. 
1.b. Nếu máy chủ vật lý Si không có e tài nguyên sẵn mà e đã cấp cho giao dịch 
khác TÖi-> TÖi chặn TÖk gửi thông điệp TÖi chặn TÖk cho các máy chủ vật lý S(TÖk) 
và S(T
Ö
k). 
1.c. Dựa vào điều kiện tiên quyết kiểm tra nguồn tài nguyên tương ứng tại các máy 
chủ vật lý S(Ök ) 
1.d. Tính chi phí từ nút con tới nút mà nó quay về. 
nGuyễn hà huy CƯờnG 
8 
Bước 2: Khi máy chủ vật lý S bất kỳ nhận một thông điệp thông báo về các cặp 
bị chặn (j,k). 
2.a. Thêm TÖkvào tập hợp B(TÖj) và kiểm tra rằng không làm phát sinh bế tắc, có 
nghĩa là: 
B(TÖj) ∩ E(TÖj) = 
2.b. Ta gửi tiếp thông điệp (l,k) về phía cácmáy chủ vật lý nguồn của các giao dịch 
TÖl chặn TÖj nhằm cho phép các máy chủ vật lý S(TÖl) cập nhật các tập hợp B(TÖl) 
của các giao dịch bị chặn bởi TÖl. 
2.c. Các thông điệp (l,k) được gửi về máy chủ vật lý nguồn của các giao dịch TÖk 
để cập nhật tập hợp E(TÖk) của các giao dịch chặn TÖk. 
2.d. Trên máy chủ vật lý S(TÖj ) nguồn của giao dịch bị chặn TÖk, ta thêm TÖj cho 
tập hợp E(TÖk) và kiểm tra không có bế tắc, có nghĩa là : 
B(TÖJ) ∩ E(TÖk) = 
2.e. Ta gửi tiếp tục thông 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(TÖm) cập nhật các tập 
hợp E(TÖm) của các giao dịch bị chặn TÖm. 
Bước 3: Kết thúc thuật toán. 
4 .2 . Phân tích kết quả mô phỏng 
 Thuật toán được cài đặt trên phần mềm mô phỏng mã nguồn mở CloudSim [17] 
sử dụng ngôn ngưa Java để lập trình thuật toán 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 thông 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 hoàn thành. 
Bảng 1. Bảng dữ liệu đầu ra sử dụng thuật toán ngăn chặn bế tắc 
nGuyễn hà huy CƯờnG 
9 
Bảng 1 với số lượng yêu cầu 10 máy ảo thông qua Cloudlet, kết quả tạo thành 
công 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 tôi tăng số lượng máy ảo yêu 
cầu, cũng như phân bổ các máy chủ vật lý trên nhiều Data Center khác nhau. Thông 
qua bảng dữ liệu đầu ra cho thấy tỷ lệ tạo thành công 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 toán được đề xuất trước đây như thuật toán PDDA [15, 16] cải tiến thì 
thuật toán 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 toán PDDA và thuật toán tìm kiếm 
hai chiều (Two – Way) 
 5. Kết luận và hướng phát triển 
nGuyễn hà huy CƯờnG 
10 
Qua thuật toán này ta nhận thấy rằng tại mỗi máy chủ vật lý có một tập danh 
sách các trạng thái và tại mỗi máy chủ vật lý có 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 đó. 
Thuật toán vừa được nêu ở trên xuất phát từ cơ sở cùng một nguyên lí đó 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 toàn” nhất định. Điều đó 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 toán này triển khai, lại cho phép sử dụng các kỹ thuật khác 
nhau. Trong thuật toán dự phòng, 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 thông tin dùng chung qua mạng cục bộ từ đó ta có thể phát triển và áp 
dụng cho mạng Internet trong môi trường máy chủ ảo Điện toán 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 toán Đám 
mây. Vì vậy việc nghiên cứu và phát triển các giải thuật cung cấp tài nguyên trong nền 
tảng ảo hóa là một trong những vấn đề nổi cộm lên trên hết. Trong những nghiên cứu 
tiếp theo chúng tôi sẽ đi sâu và nghiên cứu ứng dụng và chứng minh tính chính xác 
của thuật toán này đề xuất thêm các biện pháp phòng tránh và ngăn chặn bế tắc xảy 
ra.Hướng tiếp theo của bài báo chúng tôi tiến hành nghiên cứu các giải pháp dựa trên 
các thuật toán sẵn có đề xuất các biện pháp giải quyết chứng minh tính hiệu quả của 
giải pháp bằng ngôn ngữ mô hình hóa. 
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