Elasticité dans le cloud computing

Elasticity in the Cloud

• Auteur / Autrice : Ahmed El Rheddane
• Direction : Noël de Palma
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 25/02/2015
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de Grenoble (2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Daniel Hagimont
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marc Menaud
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pierre Sens, Jean-Marc Pierson

Mots clés

Mots clés libres

Cloud computing

Boucle autonomique

Elasticité

Consolidation

Messagerie

Traitement temps-réel

Cloud computing

Autonomic loop

Elasticity

Consolidation

Messaging

Stream processing

Résumé

Les charges réelles d'applications sont souvent dynamiques. Ainsi, le dimensionnement statique de ressources est voué soit au gaspillage, s'il est basé sur une estimation du pire scénario, soit à la dégradation de performance, s'il est basé sur la charge moyenne. Grâce au modèle du cloud computing, les ressources peuvent être allouées à la demande et le dimensionnement adapté à la variation de la charge. Cependant, après avoir exploré les travaux existants, nous avons trouvé que la plupart des outils d'élasticité sont trop génériques et ne parviennent pas à répondre aux besoins spécifiques d'applications particulières. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons des boucles autonomiques et diverses techniques d'élasticité afin de rendre élastiques différents types d'applications, à savoir un service de consolidation, un intergiciel de messagerie et une plateforme de traitement de données en temps-réel. Ces solutions élastiques ont été réalisées à partir d'applications libres et leur évaluation montre qu'ils permettent d'économiser les ressources utilisées avec un surcoût minimal.

Real world workloads are often dynamic. This makes the static scaling of resourcesfatally result in either the waste of resources, if it is based on the estimatedworst case scenario, or the degradation of performance if it is based on the averageworkload. Thanks to the cloud computing model, resources can be provisioned ondemand and scaling can be adapted to the variations of the workload thus achievingelasticity. However, after exploring the existing works, we find that most elasticityframeworks are too generic and fail to meet the specific needs of particularapplications. In this work, we use autonomic loops along with various elasticitytechniques in order to render different types of applications elastic, namelya consolidation service, message-oriented middleware and a stream processingplatform. These elastic solutions have been implemented based on open-sourceapplications and their evaluation shows that they enable resources’ economy withminimal overhead.