Ordonnancement de tâches parallèles dans les environnements fortement perturbés
Auteur / Autrice : | Adel Safi |
Direction : | Denis Trystram |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 15/10/2012 |
Etablissement(s) : | Grenoble en cotutelle avec 351 Université de la Manouba |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Equipe de recherche : Laboratoire d'Informatique de Grenoble |
Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Grenoble | |
Jury : | Président / Présidente : Frédéric Guinand |
Examinateurs / Examinatrices : Denis Trystram, Mohamed Jemni, Gregory Mounie | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Wahid Nasri, Imed Kacem, Christophe Cerin |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La démocratisation des nouvelles plateformes d'exécution parallèles et distribuées, notamment les grilles de calcul, a engendré l'émergence de nouvelles d'architectures constituées en grande partie par des ressources fournies par des personnes/organisations volontaires. Ces machines ne sont pas disponibles tout le temps. Elles sont sujettes à des perturbations liées aux incertitudes sur les dates de début et de fin de disponibilités. Pour générer des ordonnancements adaptés à ces plateformes, nous cherchons à optimiser, en plus des fonctions objectifs classiques, un nouveau critère qui caractérise l'aptitude de l'ordonnancement à absorber l'effet des perturbations (la stabilité). Nous nous sommes intéressés dans le cadre de ce travail au problème de l'ordonnancement avec contraintes d'indisponibilité de ressources et d'incertitudes sur les dates d'occurrence des évènements. Nous commençons par étudier le cas préliminaire de ce problème où une seule indisponibilité est possible par machine et où l'incertitude porte sur la durée de l'indisponibilité. Nous généralisons ensuite cette étude pour le cas où plusieurs indisponibilités peuvent être envisagées sur les machines et où l'incertitude porte sur les dates d'occurrences des évènements. Pour l'ensemble de ces problèmes, nous utilisons une technique de tampon pour fournir une famille d'ordonnancements qui optimisent simultanément la performance et la stabilité des ordonnancements générés. Une vaste campagne de simulation des heuristiques proposées conduit à la sélection de configurations qui aboutissent à des résultats satisfaisants en terme de compromis. Mots clés : Parallélisme, ordonnancement, incertitude, disponibilité, stabilité