Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông Toán tử lân cận mới cho thuật toán Tabu Search và PSO giải bài toán lập lịch luồng công việc trong môi trường điện toán đám mây Phan Thanh Toàn 1 , Đặng Quốc Hữu 2 , Nguyễn Thế Lộc 3 1 Khoa Sư phạm Kỹ thuật, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2 Trung tâm Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Thương mại, Hà Nội 3 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội Tác giả liên hệ: Phan Thanh Toàn, pttoan@hnue.edu.vn Ngày nhận bài: 11/06/2019, ngày sửa chữa: 27/10/2019, ngày duyệt đăng: 27/10/2019 Định danh DOI: 10.32913/mic-ict-research-vn.v2019.n2.865 Biên tập lĩnh vực điều phối phản biện và quyết định nhận đăng: PGS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình Tóm tắt: Điện toán đám mây là xu thế mới của công nghệ thông tin và truyền thông. Trong mô hình điện toán đám mây mọi khả năng liên quan đến công nghệ thông tin đều được cung cấp dưới dạng dịch vụ, cho phép người sử dụng truy cập đến các dịch vụ công nghệ (phần cứng và phần mềm) từ các nhà cung cấp dịch vụ. Điện toán đám mây là sự tập hợp của nhiều máy chủ vật lý và máy chủ ảo, được cấu hình để làm việc với nhau trên môi trường mạng Internet. Một trong số các vấn đề lớn nhất trong môi trường điện toán đám mây là bài toán lập lịch luồng công việc. Hiệu năng của các hệ thống điện toán đám mây phụ thuộc rất nhiều vào việc sắp xếp các tác vụ trong luồng thực thi trên các máy tính trong môi trường đám mây để hoàn thành luồng công việc một cách tối ưu. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một thuật toán lập lịch luồng công việc mới dựa trên chiến lược tối ưu bày đàn và tìm kiếm Tabu. Từ khóa: Lập lịch luồng công việc, tìm kiếm Tabu, tối ưu bày đàn, điện toán đám mây. Title: New Effective Neighborhoods for Tabu Search and Particle Swarm Optimization to Schedule Workflow in Cloud Computing Abstract: Cloud computing is a new trend of information and communication technology that enables resource distribution and sharing at a large scale. The cloud consists of a collection of virtual machines that promises to provision on-demand computational and storage resources when needed. End-users can access these resources via the Internet and have to pay only for their usage. Workflow scheduling is a big issue in cloud computing. Basically the issue relates to discovering resources and allocating tasks on suitable resources. Workflow scheduling plays a vital role in the system management. In this work, we propose a new algorithm for workflow scheduling that is derived from particle swarm optimization and Tabu search. Keywords: Workflow scheduling, Tabu search, particle swarm optimization, cloud computing. I. GIỚI THIỆU Với sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông, điện toán đám mây được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn. Mọi tài nguyên trong môi trường điện toán đám mây đều được cung cấp cho người dùng dưới dạng dịch vụ, như: dịch vụ về phần mềm (SaaS: Software as a Service), dịch vụ cơ sở hạ tầng (IaaS: Infrastructure as a Service), dịch vụ nền tảng hạ tầng (PaaS: Platform as a Service). Nhiều ứng dụng được mô hình hóa dưới dạng luồng công việc (workflow) bao gồm tập các tác vụ (task) và các phụ thuộc giữa chúng theo kiểu cha–con. Tác vụ con chỉ được bắt đầu sau khi tác vụ cha đã hoàn thành. Ứng dụng dạng luồng công việc được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: thiên văn học, tin sinh, dự báo động đất, v.v. Hơn nữa, ngày nay các ứng dụng ngày càng phức tạp và đòi hỏi phải xử lí một khối lượng lớn dữ liệu, chính vì vậy các ứng dụng này cần phải được thực hiện trên các hệ thống siêu máy tính, hệ thống tính toán lưới, hay điện toán đám mây. Lập lịch luồng công việc (workflow scheduling) là tìm phương án để gán các tác vụ của luồng công việc vào thực hiện trên các máy ảo (VM: Virtual Machine) của môi trường điện toán đám mây nhằm giảm thiểu thời gian và chi phí thực hiện. 93