Thèse soutenue

Allocation dynamique sur cloud IaaS : allocation dynamique d’infrastructure de SI sur plateforme de cloud avec maîtrise du compromis coûts/performances
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Auteur / Autrice : Etienne Michon
Direction : Stéphane Genaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 05/06/2015
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Laurent Philippe
Examinateurs / Examinatrices : Julien Gossa
Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Cérin, Eddy Caron

Résumé

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Dans le contexte du cloud computing, l'IaaS fournit des ressources de calcul virtualisées à la demande suivant un modèle de paiement à l'utilisation. Du point de vue de l'utilisateur, ce nouveau paradigme fournit un stock inépuisable de ressources, qui peuvent être dynamiquement demandées et relâchées. L'IaaS permet l'exécution de calculs scientifiques sur un budget de fonctionnement plutôt que sur un investissement initial important. L'ordonnancement sur une telle plateforme élastique constitue un défi important dans le grand nombre de tâches et de ressources à prendre en compte pour réaliser le provisioning, mais également dans le grand nombre de plateformes et de modèles économiques disponibles. Nous avons abordé ce problème en concevant un système de courtage côté client capable (1) d'automatiser le provisioning en fonction d'une stratégie sélectionnée par l'utilisateur et (2) de simuler l'exécution afin de fournir à l'utilisateur une estimation des coûts et temps qu'impliquent les différentes stratégies. Son architecture ouverte permet de s'adapter à un grand nombre de fournisseur de cloud et de stratégies de provisioning. Des expérimentations à grande échelle ont été menées sur plusieurs plateformes de clouds avec des applications de type bag-of-tasks et workflows. Elles montrent la capacité de nos outils à exécuter différents types de workloads sur des plateformes variés et à simuler avec une grande précision ces exécutions.