Xây dựng mô hình giám sát trạng thái và hoạt động tương tác cho các đối tượng trong hệ phân tán dựa trên máy trạng thái hữu hạn truyền thông

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(112).2017-Quyển 1 133 
XÂY DỰNG MÔ HÌNH GIÁM SÁT TRẠNG THÁI VÀ HOẠT ĐỘNG TƯƠNG TÁC 
CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG TRONG HỆ PHÂN TÁN DỰA TRÊN MÁY TRẠNG THÁI 
HỮU HẠN TRUYỀN THÔNG 
BUILDING MONITORING MODEL FOR STATE AND INTERACTIVE OPERATIONS 
OF OBJECTS IN DISTRIBUTED SYSTEMS BASED ON COMMUNICATING FINITE 
STATE MACHINES 
Trần Nguyễn Hồng Phúc1, Lê Văn Sơn2 
1Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng; phuc.nguyenhong@mobifone.com 
2Hội Tin học thành phố Đà Nẵng; levansupham2004@yahoo.com 
Tóm tắt - Giám sát trạng thái và thông tin hành vi truyền thông của
các đối tượng trong hệ phân tán là thực sự cần thiết, hỗ trợ người
quản trị biết được các hoạt động, các trạng thái và các sự kiện xảy
ra giữa các đối tượng trong hệ thống, từ đó giúp cho người quản
trị phát hiện lỗi phát sinh, các nguy cơ tiềm ẩn trong quá trình hoạt
động của hệ phân tán. Bài báo đề xuất phương pháp biểu diễn
hành vi của các đối tượng được giám sát trong hệ phân tán dựa
trên máy trạng thái truyền thông, đồng thời đề xuất mô hình giám
sát trạng thái và hoạt động tương tác truyền thông của các đối
tượng trong hệ phân tán theo bốn mức, gồm mức nút mạng, lớp
mạng, miền quản trị và toàn cục hệ thống. Dựa trên mô hình này,
chúng tôi xây dựng giải pháp giám sát trạng thái và hoạt động
tương tác truyền thông giữa các đối tượng trong hệ phân tán, hỗ
trợ người quản trị phát hiện nhanh các trường hợp phát sinh trong
vận hành và khai thác hệ thống. 
 Abstract - Monitoring state and communication behavior of objects 
in distributed systems is critical because it will provide 
comprehensive data on monitored objects in the system such as 
communication operations, states and events between objects in 
the system. The information will support administrators in quickly 
detecting error states as well as potential risks that occur in the 
system. In this paper, we propose a method to model basic 
behaviors for monitored objects in distributed systems based on 
communicating finite state machines and a hierarchical 
monitoring architecture for these operations, which consists of 
four levels such as monitored node, network, domain and global 
system. Based on these models, we build monitoring solutions 
for objects in distributed systems to support administrators in 
quickly detecting abnormal events or error states that occur during 
operations of the system.
Từ khóa - giám sát; hành vi; hệ phân tán; máy trạng thái truyền
thông; mô hình giám sát; trạng thái
 Key words - monitor; behavior; distributed systems; 
communicating state machine; monitoring model; state 
1. Đặt vấn đề 
Hệ phân tán (HPT) là hệ thống phức tạp, các ứng dụng 
phân tán thực hiện trên phạm vi lớn, nhiều thành phần 
không đồng nhất tham gia kết nối và tương tác truyền 
thông, số lượng lớn người sử dụng và các sự kiện xảy ra 
trong HPT. Khi một nút mạng bị sự cố, một tiến trình bị lỗi 
hay một sự kiện bất thường xảy ra trên hệ thống có thể ảnh 
hưởng, liên quan đến các nút mạng, các sự kiện khác đang 
diễn trên hệ thống. Các sự cố phát sinh có thể gây ảnh 
hưởng lớn đến khả năng hoạt động, độ ổn định của hệ 
thống. Những đặc điểm này đã đặt ra nhiều thách thức cho 
công tác quản trị HPT [1,12], nhiều công cụ và giải pháp 
kỹ thuật đã được nghiên cứu, phát triển để hỗ trợ cho người 
quản trị giám sát hệ thống, và cũng đã đạt được những kết 
quả nhất định. Kết quả khảo sát các công trình giám sát tiêu 
biểu được trình bày trong [7,10,14,18] cho thấy: hầu hết 
các hướng tiếp cận dựa trên giải pháp giám sát bằng phần 
mềm và triển khai trong môi trường mạng TCP/IP, phần 
lớn các giải pháp giám sát tập trung vào giải quyết cho lớp 
bài toán giám sát các vấn đề chi tiết như giám sát cấu hình, 
hiệu năng với SNMP [11], MonALISA [10]; giám sát tính 
toán song song và phân tán với JADE [7]; giám sát sự kiện 
các đối tượng lớp trung gian với MOTEL [18]. Hướng tiếp 
cận về kiểm soát trực tiếp thông tin về trạng thái và các 
hoạt động tương tác của đối tượng trong HPT là rất cần 
thiết, giúp cho người quản trị phát hiện nhanh các sự cố 
phát sinh và các nguy cơ tiềm ẩn trong quá trình vận hành 
khai thác hệ thống, đồng thời làm cơ sở kỹ thuật giám sát 
ở mức cao trước khi đi vào phân tích sâu hơn về hệ thống 
với các giải pháp giám sát chi tiết. Hiện nay, giải pháp giám 
sát trạng thái và hoạt động các nút mạng chủ yếu dựa vào 
giao thức ICMP [13], SNMP [11]. Ngoài ra, người quản trị 
sử dụng các công cụ hệ thống của hệ điều hành hoặc công 
cụ phát triển của các nhà sản xuất thiết bị để giám sát một 
số hành vi nhất định của các đối tượng trong HPT. Trong 
khi đó, các công cụ giám sát kèm theo thường được gắn 
liền với mỗi chủng loại và môi trường hoạt động của từng 
thiết bị cụ thể, việc giám sát và điều khiển thực hiện trực 
tiếp với từng thiết bị được giám sát. Hạn chế của phương 
pháp giám sát này là thông tin giám sát rời rạc trên từng 
đối tượng, không liên kết thông tin toàn cục và mất nhiều 
thời gian xử lý cho các đối tượng liên mạng, khó khăn cho 
người quản trị trong vấn đề quản lý tổng thể hệ thống, lưu 
lượng thông tin giám sát ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng 
hệ thống được giám sát. 
Xuất phát từ các tồn tại hiện nay trong việc giám sát 
trạng thái và hoạt động cơ bản các đối tượng trong HPT 
trên, bài báo trình bày một phương pháp cho phép biểu diễn 
hoạt động của các đối tượng trong HPT dựa vào máy trạng 
thái hữu hạn truyền thông (Communicating Finite State 
Machine −CFSM) [6,19], đồng thời đề xuất mô hình giám 
sát trạng thái và hoạt động tương tác giữa các đối tượng 
trong HPT. Mô hình đề xuất hỗ trợ hiệu quả hơn cho người 
quản trị trong các yêu cầu giám sát HPT, góp phần khắc 
phục những hạn chế trong giám sát trực tiếp trạng thái và 
hoạt động tương tác hiện nay. 
Phần còn lại của bài báo gồm các nội dung: Phần 2 trình 
bày đặc trưng cơ bản của HPT và kiến trúc quản trị phân 
134 Trần Nguyễn Hồng Phúc, Lê Văn Sơn 
cấp của HPT. Phần 3 đề xuất ứng dụng mô hình máy trạng 
thái truyền thông hữu hạn để biểu diễn hành vi các đối 
tượng trong HPT. Phần 4 trình bày mô hình giám sát hành 
vi truyền thông của các đối tượng trong HPT. Phần 5 trình 
bày thực nghiệm giám sát hoạt động tương tác truyền thông 
giữa các nút mạng và giám sát trạng thái với giao thức 
ICMP. Cuối cùng là phần kết luận. 
2. Hệ phân tán và kiến trúc quản trị phân cấp 
HPT là hệ thống phức tạp, được các chuyên gia trình 
bày và phát triển theo nhiều khía cạnh khác nhau [1,5,3,9]. 
Tuy nhiên, theo mục tiêu nghiên cứu về giám sát của bài 
báo thì HPT được khảo sát với kiến trúc mạng và phần 
mềm phân tán theo trình bày của Coulouris, Kshemkalyani 
[1,5]. Theo trình bày này, HPT bao gồm các đối tượng tính 
toán độc lập và tự trị, có bộ nhớ riêng, thành phần ứng dụng 
và dữ liệu phân tán trên hệ thống mạng máy tính, các hoạt 
động truyền thông và tương tác giữa các đối tượng được 
thực hiện qua kỹ thuật truyền thông điệp [2]. 
Một số đặc trưng cơ bản của HPT cần xem xét trong 
xây dựng hệ thống giám sát: 
• Tự trị và không đồng nhất: Hệ thống bao gồm các 
đối tượng hoạt động độc lập, tự trị với kiến trúc phần 
cứng và phần mềm không đồng nhất, cộng tác để chia 
sẻ thông tin, cung cấp dịch vụ. Vì thế HPT luôn tiềm ẩn 
những nguy cơ xung đột, lỗi phát sinh trong quá trình 
hoạt động [1]. 
• Mở rộng cấu hình và tái cấu hình linh hoạt: Cấu 
trúc vật lý tổng quát của HPT bao gồm nhiều miền quản 
trị liên kết với nhau và có thể truyền thông với nhau qua 
mạng viễn thông. Mỗi miền quản trị là một tổ chức phân 
cấp gồm nhiều lớp mạng có kiến trúc không đồng nhất 
kết nối liên mạng với nhau, cho phép các đối tượng 
trong từng lớp mạng hoặc giữa các miền quản trị có thể 
cộng tác, trao đổi, chia sẻ và xử lý thông tin với nhau 
[2]. Kiến trúc vật lý của HPT luôn biến đổi trong quá 
trình hoạt động của hệ phân tán. Do đó, hệ thống giám 
sát cần phát hiện kịp thời những biến động chung này 
trong HPT, để hỗ trợ tích cực cho người quản trị. 
• Phân tán rộng về mặt địa lý và nhiều mức quản trị: 
HPT bao gồm nhiều miền, lớp mạng và đối tượng được 
giám sát cùng với các dịch vụ, ứng dụng và người sử 
dụng được phân bố trong phạm vi rộng [12]. Vì vậy, 
quản trị HPT được tổ chức theo nhiều mức khác nhau 
như quản trị lớp mạng cục bộ, quản trị các vùng miền 
và quản trị toàn cục. Mỗi một mức quản trị có chức 
năng nhiệm vụ khác nhau và yêu cầu thông tin giám sát 
riêng, nên hệ thống giám sát cần dễ dàng mở rộng và 
phân phối thông tin giám sát linh hoạt theo các yêu cầu 
của các đối tượng quản trị khác nhau. 
Trong HPT, các thiết bị như máy trạm, máy chủ là 
các đối tượng vật lý thực hiện các hoạt động tương tác và 
truyền thông với nhau, mỗi đối tượng bao gồm nhiều thành 
phần tài nguyên phần cứng, phần mềm và gắn liền với các 
trạng thái, sự kiện tương ứng. Các thông tin liên quan đến 
hoạt động của đối tượng có thể chia thành hai phần cơ bản: 
phần giao tiếp trong và giao tiếp ngoài. 
• Phần giao tiếp trong - hoạt động cục bộ: bao gồm 
các chức năng xử lý thông tin, yêu cầu sử dụng tài 
nguyên hệ thống phục vụ cho quá trình tính toán. 
• Phần giao tiếp ngoài – tương tác quản trị: bao gồm 
các chức năng tương tác với các đối tượng khác trên hệ 
thống như điều khiển tương tác với hệ thống quản trị, 
truyền thông liên tiến trình. 
Từ kết quả nghiên cứu về HPT và kiến trúc quản trị các 
hệ thống có quy mô lớn [8,12], kiến trúc quản trị của HPT 
có thể được trình bày như hình 1. 
Hình 1. Kiến trúc quản trị phân cấp của HPT 
Kiến trúc quản trị HPT được khảo sát phân cấp theo 4 
mức: mức toàn cục DS gồm nhiều miền quản trị MD khác 
nhau, mỗi miền quản trị bao gồm nhiều lớp mạng MN, 
trong mỗi lớp mạng bao gồm các đối tượng MO. 
Như vậy, HPT được khảo sát theo hướng: toàn cục hệ 
thống DS→ miền quản trị MD→ lớp mạng MN→ đối tượng 
MO. 
Tuy nhiên, việc trình bày mô hình hành vi cũng như giải 
pháp giám sát được chúng tôi thực hiện theo hướng: đối 
tượng MO→ lớp mạng MN → miền quản trị MD → toàn 
cục hệ thống DS. 
3. Mô hình hành vi 
3.1. Mô hình hành vi cơ bản 
Mô hình hành vi trình bày trạng thái và phản ứng của 
các đối tượng trước các sự kiện nhận được, hiện nay có 
nhiều phương pháp được sử dụng để đặc tả hành vi hệ 
thống như Petri Net [4], CFSM [6]. Tuy nhiên, phương 
pháp CFSM phù hợp cho mô hình hóa các hoạt động tương 
tác truyền thông cho hệ thống phức tạp, nhận được nhiều 
sự quan tâm của các nhà khoa học trong việc ứng dụng vào 
đặc tả hành vi của hệ thống [6,19]. CFSM được ứng dụng 
phổ biến trong hệ thống các sự kiện rời rạc, hệ điều hành 
và giao thức để mô tả các sự kiện, trạng thái và chuyển đổi 
trạng thái [4,17,19]. Vì vậy, chúng tôi chọn CFSM để trình 
bày mô hình hành vi cho các đối tượng trong HPT. 
Trong mô hình CFSM, quá trình chuyển đổi trạng thái 
của máy trạng thái được kích hoạt bởi sự kiện vào và đồng 
thời phát ra sự kiện tương ứng. 
S11 S12
Sự kiện vào -σ1
Sự kiện ra +(σ2, d)
Máy 1
S21 S22
Sự kiện vào -(σ2, d’)
Máy 2
Sự kiện ra +(σ3, d’’)
Hình 2. Hoạt động truyền thông của máy CFSM 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(112).2017-Quyển 1 135 
Với quy ước -σ là sự kiện nhận vào và +σ là sự kiện 
phát ra, mô hình tương tác truyền thông giữa 2 máy trạng 
thái truyền thông được biểu diễn như hình 2. Máy 1 nhận 
sự kiện vào σ1 ở thời điểm t sẽ chuyển từ trạng thái s11 sang 
s12 và đồng thời phát ra sự kiện σ2 ở thời điểm t+d (d là độ 
trễ phát ra sự kiện σ2), máy 2 nhận được sự kiện σ2 tại thời 
điểm t’=t+d+d’ (d’ được xem là độ trễ liên kết) và phát ra 
sự kiện σ3 ở thời điểm t+d+d’+d’’. Trên cơ sở đó, CFSM 
là bộ 5 được biểu diễn như sau [11,17]: 
 ܥܨܵܯ = ሺ∑௜௡ , ∑௢௨௧ , ܵ, ߜ, ݏ଴ሻ (1) 
Trong đó: Σin: tập hợp các sự kiện nhận vào, Σout: tập 
hợp các sự kiện phát ra, S: tập hợp hữu hạn các trạng thái, 
s0∈S: trạng thái ban đầu, δ: hàm biểu diễn chuyển đổi trạng 
thái và được định nghĩa δ: S ×Σin→ S × (Σout× d). 
Để xác định trạng thái và sự kiện của hàm δ, sử dụng 
phép chiếu PSin, PEin,PSout, PEout, như sau: 
• Sự kiện và tín hiệu vào: 
⎩⎨
⎧
∑→∑×
→∑×
ininin
inin
SPE
SSPS
:
:
 (2) 
• Sự kiện và tín hiệu ra: 
( )
( )⎩⎨
⎧
∑→×∑×
→×∑×
outoutout
outout
dSPE
SdSPS
:
:
 (3) 
Như vậy, thông qua các trạng thái, sự kiện của CFSM 
có thể dễ dàng xây dựng phương pháp thu thập thông tin 
cần quan tâm. 
Phép toán tổ hợp cho phép thực hiện kết hợp hai hay 
nhiều CFSM, tổ hợp cho 2 máyCFSM1 và CFSM2 được 
biểu diễn như sau: 
( ) ( )
( )0
02222_2_01111_1_
21
,,,,
,,,,||,,,,
||_
sS
sSsS
CFSMCFSMCCFSM
outin
outinoutin
δ
δδ
∑∑=
∑∑∑∑=
=
(4) 
Trong đó: Σin = Σin_1∪Σin_2 (tập hợp các sự kiện nhận 
vào của máy 1 và máy 2); Σout = Σout_1∪Σout_2 (tập hợp các 
sự kiện phát ra của máy 1 và máy 2); ܵ = ଵܵ×ܵଶ (tập hợp 
hữu hạn các trạng thái); s0 = (s0_1, s0_2);với s1∈S1 và s2∈S2 
thì hàm chuyển đổi trạng thái được xác định: 
δ = δ1×δ2 = S1× S2×Σin´ S1× S2×(Σout× d) 
3.2. Mô hình hành vi các đối tượng trong HPT 
HPT bao gồm các thiết bị không đồng nhất như máy 
trạm, máy chủ, bộ định tuyến, bộ chuyển mạch. Các thiết 
bị này truyền thông với nhau trong hệ thống và được xem 
là các đối tượng cần giám sát MO, thông tin trạng thái và 
hoạt động tương tác của các đối tượng MO hỗ trợ tích cực 
cho người quản trị hệ thống. Trong phần này, chúng tôi sử 
dụng CFSM để mô tả hành vi cho các đối tượng được giám 
sát và trình bày ở mức nguyên lý. 
• Mô hình hành vi đối tượng MO: hành vi của MO 
trong HPT biểu diễn các hoạt động cục bộ, hoạt động 
truyền thông của MO, và được biểu diễn như (5) 
F_MO = (Σin_MO, Σout_MO, SMO, δMO, s0_MO) (5) 
• Mô hình hành vi lớp mạng MN: cho lớp mạng MN 
bao gồm k đối tượng MO (k>0, k∈N) có mô hình hành 
vi tương ứng {F_MO1, F_MO2, ..., F_MOk}, hành vi 
lớp mạng MN là tổ hợp các hành vi của k đối tượng MO 
và kết quả được biểu diễn như (6) 
 F_MN = (Σin_MN, Σout_MN, SMN, δMN, s0_MN) (6) 
• Mô hình hành vi miền MD: cho miền MD bao gồm 
m lớp mạng được giám sát MN (m>0, m∈N) có mô hình 
hành vi tương ứng {F_MN1, F_MN2, ..., F_MNm}, hành 
vi miền MD là tổ hợp các hành vi của m lớp mạng MN 
và kết quả được biểu diễn như (7) 
 F_MD = (Σin_MD, Σout_MD, SMD, δMD, s0_MD) (7) 
• Mô hình hành vi toàn cục HPT: HPTDS là tập hợp 
n miền được giám sát MD (n>0, n∈N) có mô hình hành 
vi tương ứng {F_MD1, F_MD2, ..., F_MDn}, hành vi 
toàn cục HPT là tổ hợp các hành vi của n miền MD và 
kết quả được biểu diễn như (8) 
 F_DS = (Σin_DS, Σout_DS, SDS, δDS, s0_DS) (8) 
Dựa trên các sự kiện nhận vào (Σin), các sự kiện phát ra 
(Σout) và hàm chuyển đổi trạng thái (δ) của mô hình hành 
vi tương ứng của các đối tượng, các thông tin cần quan tâm 
về trạng thái và sự kiện của các đối tượng trong HPT có thể 
được thu thập để phục vụ cho các yêu cầu giám sát. 
3.3. Ví dụ biểu diễn mô hình hành vi 
Xét quá trình truyền nhận dữ liệu giữa 2 nút Sender và 
Receiver có thông báo xác nhận như hình 3, nút Sender 
truyền dữ liệu khi nhận được sự kiện thông báo OK từ 
Receiver và yêu cầu từ bên ngoài. 
Hình 3. Quá trình truyền dữ liệu đơn giản 
Hoạt động tươ ... N
Điều khiển
Chức năng 
TTMD
Điều khiển
Chức năng 
TTDS
Điều 
khiển
Phân 
tích
Trình 
bày
Nút 
mạng
Lớp 
mạng Miền HPT
Hình 7. Mô hình đa tác tử giám sát HPT 
Kiến trúc phân cấp của hệ thống giám sát được thiết kế 
theo 4 mức: mức nút mạng với tác tử TTMO, mức lớp mạng 
với tác tử TTMN, mức miền quản trị với tác tử TTMD và 
mức toàn cục hệ thống với tác tử TTDS. Hệ thống giám sát 
hoạt động theo 2 kênh độc lập: kênh điều khiển và kênh 
hoạt động giám sát. 
Kênh điều khiển cho phép tác tử thực hiện các yêu cầu 
giám sát và cập nhật các thông tin quản trị tương ứng. 
Kênh hoạt động giám sát (phần chức năng giám sát) 
cho phép thực hiện các truyền nhận báo cáo giám sát liên 
quan, sau khi ứng dụng giám sát nhận được báo cáo sẽ thực 
hiện phân tích và trình bày kết quả giám sát cho người quản 
trị. 
Tác tử giám sát nút mạng TTMO được cài đặt trên các 
nút mạng, thực hiện thu thập thông tin về hoạt động của nút 
mạng được giám sát và tạo các báo cáo giám sát liên quan. 
Thông tin chi tiết thu thập được lưu vào cơ sở dữ liệu giám 
sát cục bộ để phục vụ cho các yêu cầu truy vấn lịch sử giám 
sát, đồng thời gửi các báo cáo giám sát cho tác tử TTMN. 
Tác tử giám sát lớp mạng TTMN chịu trách nhiệm xử 
lý, tổng hợp và phân tích thông tin nhận được từ các báo 
cáo giám sát của tác tử TTMO, tạo các báo cáo giám sát về 
lớp mạng được giám sát, đồng thời lưu trữ thông tin giám 
sát vào cơ sở dữ liệu giám sát cục bộ để phục vụ cho các 
yêu cầu truy vấn lịch sử giám sát. Tác tử giám sát miền 
TTMD và toàn cục TTDS thực hiện xử lý, tổng hợp và phân 
tích thông tin nhận được, đồng thời tạo các báo cáo giám 
sát mức miền quản trị và toàn cục HPT. 
Hoạt động quan sát, thu thập thông tin hành vi các nút 
mạng dựa trên cơ sở máy trạng thái truyền thông được trình 
bày trong hình 8, bao gồm 2 loại: tự động thu nhận thông 
tin hành vi cần giám sát (hình 8a) và chủ động phát yêu cầu 
(hình 8b). 
Tạo 
báo 
cáo
Lắng 
nghe
-σGS
ChờLắng nghe
+σYC Tạo 
báo 
cáo
(a) (b)
-σGS
-σTIMEOUT
Hình 8. Máy trạng thái giám sát hoạt động của nút mạng 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(112).2017-Quyển 1 137 
Máy giám sát liên tục ở trạng thái lắng nghe để chờ 
nhận sự kiện cần giám sát -δGS, khi nhận được sự kiện quan 
tâm sẽ chuyển sang trạng thái tạo báo cáo giám sát để thực 
hiện quá trình xây dựng báo cáo giám sát. Trong một số 
trường hợp đặc biệt, máy giám sát sẽ chủ động yêu cầu 
thông tin cần giám sát. 
Như vậy, hoạt động giám sát hành vi của các đối tượng 
trong HPT được xây dựng dựa vào giải pháp được trình bày 
như hình 9. 
Lớp hệ thống
Lớp máy hành vi
Lớp máy giám sát
Hình 9. Giải pháp cho tác tử giám sát hành vi 
Lớp hệ thống bao gồm hệ điều hành, các chương trình 
điều khiển, công cụ hệ thống hoặc các giao tiếp của các hệ 
thống giám sát khác cung cấp, lớp này cung cấp thông tin 
về hoạt động, các sự kiện tương ứng của các thành phần tài 
nguyên phần cứng, tài nguyên phần mềm. 
Lớp máy hành vi bao gồm tập hợp các máy trạng thái 
truyền thông tương ứng của các đối tượng được giám sát, 
lớp này được sử dụng làm cơ sở mô tả các trạng thái, các 
sự kiện của các thành phần và hỗ trợ cung cấp thông tin cần 
thiết về hành vi của đối tượng được giám sát. 
Lớp máy giám sát là các thực thể giám sát, bao gồm các 
máy trạng thái giám sát, có chức năng thu thập thông tin 
hoạt động trực tiếp từ các máy hành vi ở Lớp máy hành vi, 
hoặc gián tiếp thu thập thông tin giám sát từ quan sát các 
trạng thái các thành phần của đối tượng được giám sát, 
thông qua kết nối trực tiếp với các thư viện, các công cụ 
được cung cấp ở Lớp hệ thống. 
5. Thực nghiệm giám sát hoạt động nút mạng 
Trên cơ sở biểu diễn hành vi các đối tượng trong HPT 
dựa vào máy trạng thái hữu hạn truyền thông, mô hình 
giám sát hành vi được trình bày trong phần trên, chúng tôi 
xây dựng công cụ thực nghiệm giám sát hoạt động tương 
tác truyền thông và trạng thái kết nối các nút mạng tại Công 
ty Dịch vụ Mobifone Khu vực 3 (MBF3) có sơ đồ logic 
như hình 10. 
Hình 10. Sơ đồ logic của hệ thống mạng tại MBF3 
Về mặt kết nối vật lý, tất cả các miền quản trị và các 
thiết bị của các hệ thống CNTT tại MBF3 được kết nối về 
bộ chuyển mạch lõi Nexus 7009 và bộ định tuyến lõi Cisco 
ASR 9010, thực hiện kết nối chuyển mạch cho các vùng 
quản trị ở miền Trung - Tây Nguyên, đồng thời thực hiện 
chức năng định tuyến kết nối WAN đi các hệ thống CNTT 
tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Hoạt động sản xuất 
kinh doanh được thực hiện qua các dịch vụ phân tán quan 
trọng như chăm sóc khách hàng, dịch vụ giá trị gia tăng, 
thanh toán trực tuyến. 
Thông tin kết nối của các nút mạng cũng như các hoạt 
động tương tác truyền thông trong MBF3 thực sự cần thiết 
cho người quản trị hệ thống, hỗ trợ người quản trị biết được 
các lỗi kết nối phát sinh, các vùng mạng liên quan, các hoạt 
động tương tác truyền thông liên quan đang diễn ra trên hệ 
thống. Từ đó, giúp người quản trị kịp thời phát hiện các nút 
mạng lỗi phát sinh trong quá trình hệ thống hoạt động. 
5.1. Giám sát hoạt động tương tác giữa các nút mạng 
HPT là hệ thống phức tạp, giám sát trực tuyến hoạt 
động tương tác giữa nút mạng luôn là thách thức cho người 
quản trị. Các công cụ giám sát hiện nay rất khó khăn và mất 
nhiều thời gian để xác định hoạt động này, bởi vì người 
quản trị sử dụng các công cụ rời rạc hoặc phải dựa vào dữ 
liệu lịch sử các hệ thống bảo mật để phân tích. Tuy nhiên, 
với mô hình hành vi được đề xuất như hình 11 sẽ giúp cho 
giám sát các hoạt động tương tác một cách nhanh chóng và 
hỗ trợ tích cực hơn cho người quản trị. 
Si - REQ Sj
Sm
- COM Sn
+ MON
Chờ Tạo báo cáo- MON
Đối tượng được 
giám sát
Các nút mạng 
trên hệ thống
+ COM
TTCOM
Hình 11. Mô hình hành vi cho hoạt động tương tác 
Các đối tượng trong MBF3 nhận được yêu cầu tương 
tác –COM từ đối tượng được giám sát và gửi sự kiện 
+MON cho tác tử giám sát TTCOM. TTCOM được triển 
khai cho các nút mạng trong hệ thống MBF3 để thu thập 
thông tin tương tác. Kết quả giám sát hoạt động tương tác 
các đối tượng trong MBF3 được trình bày trong hình 12. 
Hình 12. Giám sát hoạt động tương tác trên MBF3 
Để thực hiện giám sát hoạt động tương tác của một nút 
mạng với các công cụ hệ thống, thì thời gian giám sát trung 
138 Trần Nguyễn Hồng Phúc, Lê Văn Sơn 
bình 6s bao gồm truy nhập từ xa, xác thực username và 
password, gõ lệnh kiểm tra kết nối và các tham số. Trong 
khi đó, giám sát bằng phương pháp truyền thông điệp của 
các tác tử giám sát có thời gian trung bình (đảm bảo hiệu 
năng hệ thống MBF3) là 200ms cho báo cáo sự kiện tương 
tác. Như vậy, kết quả giám sát sẽ tốt hơn 5.800ms cho 1 
giao dịch giám sát. 
5.2. Giám sát trạng thái kết nối với giao thức ICMP 
Trạng thái kết nối của nút mạng là thông tin quan trọng 
đối với người quản trị hệ thống, cần có giải pháp hiệu quả 
để có thể nhanh chóng phát hiện được các nút mạng bị mất 
kết nối và các vùng mạng liên quan. Trong phần trình bày 
này, chúng tôi tập trung trình bày ứng dụng giao thức 
ICMP (Internet Control Message Protocol) với mô hình 
phân cấp được đề xuất để giám sát kết nối các nút mạng 
trong hệ thống MBF3. 
Giao thức ICMP là giao thức ở tầng liên mạng (Internet 
layer) của môi trường mạng TCP/IP, được sử dụng phổ 
biến trong việc xác định trạng thái thiết bị mạng. Trong ứng 
dụng giám sát trạng thái nút mạng cần đảm bảo tốc độ 
truyền thông với độ trễ thấp, cho phép bỏ qua một số lỗi 
nhỏ và đảm bảo về mặt băng thông thấp nên việc sử dụng 
giao thức UDP và ICMP trong mô hình TCP/IP là phù hợp. 
Đồng thời, trong mô hình giám sát trạng thái được chúng 
tôi đề xuất, thay vì sử dụng ICMP trực tiếp giữa các nút 
mạng trong một hệ thống lớn sẽ kém hiệu quả, chúng tôi 
sử dụng ICMP cho từng lớp mạng cụ thể trong hệ thống 
nên việc triển khai giám sát hiệu quả hơn. 
Giao thức ICMP cung cấp thông điệp 
ICMPechorequest và ICMPechoreply cho phép xác định 
kết nối của nút mạng.Với hiện trạng hệ thống MBF3 được 
trình bày trong hình 10, chính sách quản trị cho phép các 
nút mạng hoàn toàn có thể thực hiện tương tác truyền thông 
với nhau qua các vùng miền và được phép thực hiện các 
gói tin ICMP trên toàn hệ thống của MBF3. Để giám sát 
kết nối của nút mạng trên hệ thống MBF3, người quản trị 
sử dụng công cụ tích hợp hệ thống như Ping hoặc các công 
cụ hỗ trợ scanner để tạo ra các gói tin ICMP. Phương pháp 
giám sát này thực hiện theo mô hình được trình bày trong 
hình 13. 
ICMP echo request
ICMP echo request
ICMP echo reply
ICMP echo reply
Nút 
mạng
Lớp 
mạng Miền HPT
Hình 13. Mô hình hoạt động ICMP với công cụ hệ thống 
Theo mô hình này, các gói tin ICMPechorequest được 
tạo ra từ máy chủ giám sát của người quản trị gửi đến các 
nút được giám sát trên hệ thống MBF3. Vì vậy, các gói tin 
ICMP được truyền thông trên toàn bộ hệ thống MBF3, sẽ 
ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống gồm 500 nút mạng 
được giám sát. Kết quả sử dụng Ping trong môi trường hệ 
điều hành Windows để giám sát được trình bày như hình 
14. Thời gian cho kết quả giám sát từ 3s đến 5s (bao gồm 
phần lệnh, tham số và kết quả trả về). 
Hình 14. Kết quả thực hiện giám sát với công cụ Ping 
Với mô hình giám sát phân cấp được đề xuất trong mục 
4.2, giám sát kết nối của nút mạng trên hệ thống MBF3 
được thực hiện như hình 15. Theo mô hình này, các gói tin 
ICMP sẽ được truyền thông trong từng lớp mạng cụ thể của 
MBF3, sẽ hạn chế được lan truyền các gói tin ICMP trên 
toàn bộ hệ thống MBF3. 
ICMP echo request
ICMP echo request
ICMP echo reply
ICMP echo reply
Nút 
mạng
Lớp 
mạng Miền HPT
Hình 15. Mô hình giám sát MBF3 với giao thức ICMP 
Với hệ thống mạng 1Gb/s cho phép tốc độ là 81.274 
khung dữ liệu/s với kích khung lớn nhất là 1.538 byte [20]. 
Để đảm bảo hiệu năng hệ thống thực tế tại MBF3, việc triển 
khai thực hiện 5-10 thông điệp ICMP/s để giám sát tại các 
máy chủ giám sát lớp mạng, kết quả giám sát tích cực hơn 
mô hình công cụ hệ thống trong khoảng thời gian từ 1.450s 
đến 2.400s. 
Một số nhận xét triển khai giám sát trạng thái kết nối 
với giải pháp mô hình phân cấp và công cụ hệ thống được 
trình bày trong bảng 1. 
Bảng 1. Bảng nhận xét mô hình giám sát với ICMP 
STT Nội dung Mô hình phân cấp 
Mô hình công cụ 
hệ thống 
1 Kiến trúc 
giám sát 
Theo 4 mức: nút 
mạng, lớp mạng, 
miền và toàn cục 
Trực tiếp điểm –
điểm 
2 Thực hiện 
giám sát 
Tự động theo mức 
lớp mạng– nút mạng 
Thủ công giữa nút 
quản trị và các nút
mạng 
3 Phạm vi 
truyền thông 
Thông điệp ICMP 
được truyền giữa 
mức lớp mạng – nút 
mạng 
Thông điệp ICMP
được truyền trên 
toàn hệ thống được 
giám sát 
4 Thời gian 
giám sát 
Tổng thời gian giám 
sát cho 500 thiết bị 
tại MBF3 từ 50s – 
100s 
Tổng thời gian giám 
sát cho 500 thiết bị 
tại MBF3 từ 1.500s 
– 2.500s 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 3(112).2017-Quyển 1 139 
6. Kết luận 
Hành vi của đối tượng được giám sát trong hệ phân tán 
có vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ phát triển giải pháp 
giám sát, cung cấp cho người quản trị các thông tin cần 
thiết về các đối tượng như các hoạt động, các trạng thái và 
sự kiện tương ứng. Với mô hình giám sát phù hợp, người 
quản trị hệ thống có thể nhanh chóng phát hiện các hoạt 
động tương tác, các trạng thái, cũng như các sự kiện cần 
quan tâm từ thông tin hành vi này. Bài báo đề xuất mô hình 
giám sát phân cấp bao gồm 4 mức (nút mạng, lớp mạng, 
miền quản trị và toàn cục hệ thống), mô hình hỗ trợ người 
quản trị giám sát các hoạt động tương tác truyền thông và 
trạng thái kết nối các nút mạng trong MBF3. Mô hình giám 
sát phân cấp khắc phục những hạn chế của công cụ giám 
sát hiện nay trong quá trình giám sát hệ phân tán. 
Để triển khai hiệu quả giám sát hành vi cho các đối tượng 
trong hệ phân tán, chúng tôi tiếp tục nghiên cứu chi tiết hơn 
về các trạng thái, sự kiện cụ thể của các đối tượng trong hệ 
phân tán, áp dụng các thuật toán tối ưu tính toán và xử lý 
khối lượng lớn thông tin giám sát thu được từ các thành 
phần, đối tượng được giám sát trong hệ phân tán quy mô lớn. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Ajay Kshemkalyani, Mukesh Singhal, "Distributed Computing 
Principles, Algorithms, and Systems", Cambridge University Press, 
2008. 
[2] Andrew Stuart Tanenbaum, Modern Operating Systems, 3rd 
Edition, Pearson Prentice Hall, 2008. 
[3] Andrew Stuart Tanenbaum, Maarten Van Steen, Distributed 
Systems: Principles and Paradigms, 2nd Edition, Prentice Hall, 
2007. 
[4] Christos Cassandras, Stéphane Lafortune, Introduction to Discrete 
Event Systems, 2nd edition, Springer, 2008. 
[5] George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg and Gordon Blair, 
Distributed systems concepts and design, 5th Edition, Addison 
Wesley Press, May 2011. 
[6] Gerard J. Holzmann, Design and validation of computer protocols, 
Prentice Hall, USA, 1991. 
[7] Jeffrey Joyce, Greg Lomow, Konrad Slind, Brian Unger, 
"Monitoring Distributed Systems", ACM Transactions on Computer 
Systems, 5(2), 1987, pp. 121-150. 
[8] Kwang-Hui Lee, “A Distributed Network Management 
System”, Global Telecommunications Conference, IEEE,1994. 
[9] Lê Văn Sơn, Hệ tin học phân tán, NXB Đại học Quốc gia TP. Hồ 
Chí Minh, 2002. 
[10] Newman Harvey B., Legrand Iosif C., Galvez Philippe, Voicu 
Ramiro, Cirstoiu Catalin. 2003. MonALISA: A distributed 
Monitoring Service Architecture, Proceedings of Computing in 
High Energy and Nuclear Physics (CHEP), pp. 680-687, 2003. 
[11] Nguyễn Thúc Hải, Mạng máy tính và các hệ thống mở, NXB Giáo 
dục, Hà Nội, 1997. 
[12] Phuc Tran Nguyen Hong, Son Le Van, "An online monitoring 
solution for complex distributed systems based on hierarchical 
monitoring agents", KSE 2013 conference, Springer, 2013, pp.191-202. 
[13] Sean Convery, "Network Security Architectures", Cisco Press, 2004. 
[14] Sheng-Yuan Yang, Yi-Yen Chang, "An active and intelligent 
network management system with ontology-based and multi-agent 
techniques", Expert Systems with Applications, 38(8), 2011, pp. 
10320-10342. 
[15] Trần Nguyễn Hồng Phúc, Lê Văn Sơn, "Một phương pháp mô hình 
hóa kiến trúc cho các đối tượng được giám sát trong hệ phân tán", 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, 1(74), 2014, pp. 
55-58. 
[16] Umar Manzoor, Samia Nefti, "An agent based system for activity 
monitoring on network", Journal Expert Systems with Applications, 
36(8), 2009, pp. 10987-10994. 
[17] Weilong Hu, Hessam S. Sarjoughian, "A co-design modeling 
approach for computer network systems", Proceedings of the 2007 
Winter Simulation Conference, 2007, pp. 1729-1736. 
[18] Xavier Logean, "Run-time Monitoring and On-line Testing of 
Middleware Based Communication Services", PhD dissertation, 
Swiss Federal, 2000. 
[19] Yannick Pencolé, marie-odile cordier, Laurence Rozé, "A 
decentralized model-based diagnostic tool for complex systems", 
International Journal on Artificial Intelligence Tools, 11 (3), 2002, 
pp. 327-346. 
[20] 
performance-metrics.html [Truy cập: 01/12/2016]. 
(BBT nhận bài: 20/03/2017, hoàn tất thủ tục phản biện: 28/03/2017)