Adaptation et cloud computing : un besoin d'abstraction pour une gestion transverse

Cloud computing : a need for abstraction to manage adaptation as an orthogonal concern

• Auteur / Autrice : Erwan Daubert
• Direction : Jean-Louis Pazat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/05/2013
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : : Université européenne de Bretagne (2007-2016)
• Jury : Président / Présidente : Noël de Palma
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thomas Ledoux, Olivier Barais
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Françoise Baude, Marco Danelutto

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique et travail

Informatique

Architecture des ordinateurs

Mots clés libres

Cloud computing

Adaptation

MDE

Résumé

Le Cloud Computing est devenu l'un des grands paradigmes de l'informatique et propose de fournir les ressources informatiques sous forme de services accessibles au travers de l'Internet. Ces services sont généralement organisés selon trois types ou niveaux. On parle de modèle SPI pour “Software, Platform, Infrastructure” en anglais. De la même façon que pour les applications ``standard'', les services de Cloud doivent être capables de s'adapter de manière autonome afin de tenir compte de l'évolution de leur environnement. À ce sujet, il existe de nombreux travaux tels que ceux concernant la consolidation de serveur et l'économie d'énergie. Mais ces travaux sont généralement spécifiques à l'un des niveaux et ne tiennent pas compte des autres. Pourtant, comme l'a affirmé Kephart et al. en 2000, même s'il existe des adaptations à priori indépendantes les unes des autres, celles-ci ont un impact sur l'ensemble du système informatique dans lequel elles sont appliquées. De ce fait, une adaptation au niveau infrastructure peut avoir un impact au niveau plate-forme ou au niveau application. L'objectif de cette thèse est de fournir un support pour l'adaptation permettant de gérer celle-ci comme une problématique transverse au différents niveaux afin d'assurer la cohérence et l'efficacité de l'adaptation. Pour cela, nous proposons une abstraction capable de représenter l'ensemble des niveaux et servant de support pour la définition des reconfigurations. Cette abstraction repose sur les techniques de modèle à l'exécution (Model at Runtime en anglais) qui propose de porter les outils utilisés à la conception pour définir, valider et appliquer une nouvelle configuration pendant l'exécution du système lui-même. Afin de montrer l'utilisabilité de cette abstraction, nous présentons trois expérimentations permettant de montrer l'extensibilité et la généricité de notre solution, de montrerque l'impact sur les performances du système est faible, et de montrer que cette abstraction permet de faire de l'adaptation multiniveaux.

Cloud Computing is becoming the new paradigm for information technology to provide resources as Internet-based services. These services are basically categorized according to three layers also called SPI model (Software, Platform, Infrastructure). The same way as ``non-Cloud'' applications, Cloud services must be able to adapt themselves according to the evolution of their environment. There are many works on dynamic adaptation such as server consolidation and green computing but these works are generally specifics to one layer and do not take the others into account. However Kephart et al. have explain in 2000 that even if adaptations are, in theory, independant, they have an impact on the overall system. Consequently, an adaptation at the infrastructure layer can have an impact at the platform or at the application layers.This thesis provides an abstraction to manage adaptation as an orthogonal concern overs Cloud layers. Based on Model atRuntime (M@R) techniques which offer to use design tools to build and validate new configuration of the system at the runtime, this abstraction is able to modelize all the Cloud layers. To show the usability of this abstraction, we provide three experimentations showing the extensibility and genericity of our approach, showing that performance overhead on the system (infrastructure or platform) is weak and showing that the abstraction allows to build multi-layers adaptations.