Administration d'applications réparties à grande échelle

Autonomic administration of large scale software infrastructure

• Auteur / Autrice : Mahamadou Abdoulaye Touré
• Direction : Daniel Hagimont
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/06/2010
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Mots clés

Mots clés libres

Administration

Autonomie

Grille

Grid5000

Grande échelle

Hiérarchique

TUNe

Grid computing

Load balancing

Hierarchical

Deployment

TUNe

Autonomic system

Résumé

L'administration d'une application est une tâche de plus en plus complexe et coûteuse en ressources humaines et matérielles. Nous nous intéressons dans cette thèse à l’administration dans un contexte de grande échelle. Dans ce contexte particulier, nous disposons généralement de plusieurs entités logicielles qui doivent être déployées et gérées sur une infrastructure matérielle de type grille composée de nombreuses machines géographiquement dispersées. L’administration sur ce type d’infrastructure pose de multiples problèmes d’expressivité liés à la description des éléments à administrer, de performance liés à la charge des processus d'administration et la répartition géographique des sites de la grille, d’hétérogénéité matérielle et logicielle, et de dynamicité (panne, coupure de lien réseau, etc.). Nos contributions portent essentiellement sur les problèmes précédemment cités. Un formalisme de description tenant compte du facteur d’échelle est proposé pour décrire l'infrastructure matérielle et logicielle. Nous proposons la répartition de la charge et la diminution du coût de l’administration en utilisant plusieurs systèmes d’administration et en personnalisant la phase d’installation du déploiement. Enfin nous proposons une gestion de l’hétérogénéité matérielle et logicielle. Le travail de cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet TUNe. Nous proposons donc une application et une implantation de ces contributions au système TUNe afin de valider notre approche dans le cadre d'une expérimentation en vraie grandeur.

Administration of distributed systems is a task increasingly complex and expensive. It consists in to carry out two main activities : deployment and management of application in the process of running. The activity of the deployment is subdivided into several activities : description of hardware and software, conguration, installation and starting the application. This thesis work focuses on large-scale administration which consists to deploy and manage a distributed legacy application composed of several thousands of software entities on physical infrastructure grid made up of hundreds or thousands of machines. The administration of this type of infrastructure creates many problems of expressiveness, performance, heterogeneity and dynamicity (breakdown of machine, network, ...). These problems are generally caused to the scale and geographical distribution of the sites (set of clusters). This thesis contributes to resolve the problems previously cited. Therefore, we propose higher-level descriptions formalisms to describe the structure of hardware and software infrastructures. To reduce the load and increase the performance of the administration, we propose to distribute the deployment system in a hierarchical way in order to distribute the load. The work of this thesis comes the scope of the TUNe (autonomic management system) project. Therefore, we propose to hierarchize TUNe in order to adapt in the context of large-scale administration. We showhow to describe the hierarchy of systems. We also show how to take into account the specicity of the hardware infrastructure at the time of deployment notably the topology, characteristics and types of machine. We dene a process langage allowing to describe the process installation which allow managers to dene thier own installation constraints, according to their needs and preferences. We explore the management of heterogeneity during deployment. Finaly our prototype is validated by an implementation and in the context of a real experimentation.