Improving the simulation of IaaS Clouds

par Luke Bertot

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Stéphane Genaud.

Le président du jury était Adrien Lebre.

Le jury était composé de Stéphane Genaud, Adrien Lebre, Christophe Cérin, Laurent Philippe, Julien Gossa.

Les rapporteurs étaient Christophe Cérin, Laurent Philippe.

  • Titre traduit

    Amélioration de simulation de cloud IaaS via l’emploi de méthodes stochastiques


  • Résumé

    Les clouds sont devenus ces dernières années des plate-formes incontournables dans le monde informatique, car ils permettent de provisionner des ressources à la demande et de ne payer qu’à l’usage. Ceci ouvre la possibilité de concevoir de nouvelles stratégies pour la planification et l’exécution des applications parallèles de type tâches indépendantes ou workflow. Cependant, trouver une stratégie bien adaptée aux contraintes des utilisateurs, que ce soit en termes de coûts et de temps d’exécution, est un problème difficile, pour lequel des outils de prédictions sont nécessaires. Néanmoins, la variabilité inhérente de ces plate-formes complexifient le développement d’un tel outil de prédiction. Notre thèse est que la simulation stochastique est une approche pertinente pour obtenir une prédiction s’accommodant de la variabilité, en produisant une distribution probabiliste des prédictions englobant les résultats réels observables. Pour le démontrer, nous utilisons une méthode de Monte-Carlo permettant de créer des simulations stochastiques par la répétitions de simulations déterministes. Nous montrons que cette méthode associée à certaines distributions d’entrée permettent de modéliser la variabilité d’une plate-forme à travers un unique paramètre. Pour évaluer la méthode proposée, nous comparons les résultats de notre méthode probabiliste à des exécutions réelles d’applications scientifiques. Nos expériences montrent que notre méthode permet de produire des prédictions représentatives des exécutions réelles observées.


  • Résumé

    The ability to provision resources on the fly and their pay-as-you-go nature has made cloud computing platforms a staple of modern computer infrastructure. Such platforms allow for new scheduling strategies for the execution of computing workloads. Finding a strategy that satisfies a user’s cost and time constraints is a difficult problem that requires a prediction tool. However the inherent variability of these platforms makes building such a tool a complex endeavor. Our thesis is that, by producing probability distributions of possible outcomes, stochastic simulation can be used to produce predictions that account for the variability. To demonstrate this we used Monte Carlo methods to produce a stochastic simulation by repeatedly running deterministic simulations. We show that this method used in conjunction with specific input models can model the variability of a platform using a single parameter. To validate our method we compare our results to real executions of scientific workloads. Our experiments show that our method produces predictions capable of representing theobserved real executions.


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