Simulation approach for resource management
Approche par la simulation pour la gestion de ressources
Résumé
Computing platforms increasingly grow in power and complexity.Numerous challenges remain to build next generations of platforms,but exploiting the platforms is a challenge per se.Constraints such as energy consumption, data movements and resiliencerisk to initiate breaking points in the way that the platforms aremanaged --- especially with the convergence of the different types ofdistributed platforms.Resource and Jobs Management Systems (RJMSs) are critical middlewaresthat allow users to exploit the resources of such platforms.They must evolve to make the best use of the computing platforms whilecomplying with these new constraints.Each evolution ideally require many iterations, but conducting them in vivois not reasonable due to huge overhead.Simulation is an efficient way to tackle the subsequent problems,but particular caution must be taken when drawing results from simulationas using ill-suited models may lead to invalid results.The first contribution of this thesis is the proposition of a modularsimulation methodology to study RJMSs and their evolution realistically --- andthe related simulator Batsim.The main idea is to strongly separate the simulation from the decision-makingalgorithms.This allows separation of concerns as any algorithm can benefit from a validatedsimulation with multiple levels of realism (features, accuracy of the models).This methodology improves the production launch of new policies since bothacademic prototypes and production RJMSs can be studied in the same context.Batsim is used in the second part of this thesis,which focuses on online and non-clairvoyant resource management policies tosave energy.Several algorithms are first proposed and analyzed to maximize performancesunder an energy budget for a given time period.This thesis then explores more generally possible energy and performancestrade-offs that can be obtained with node shutdown techniques.
Les plateformes de calcul se multiplient, grandissent en taille et gagnent encomplexité.De nombreux défis restent à relever pour construire les prochaines générationsde plateformes, mais exploiter cesdites plateformes est également un défi en soi.Des contraintes comme la consommation énergétique, les mouvement de donnéesou la résilience risquent de devenir prépondérantes et de s'ajouter à lacomplexité actuelle de la gestion des plateformes.Les méthodes de gestion de ressources peuvent également évoluer avec laconvergence des différents types de plateformes distribuées.Les gestionnaires de ressources sont des systèmes critiques au cœur desplateformes qui permettent aux utilisateurs d'exploiter les ressources.Les faire évoluer est nécessaire pour exploiter au mieux lesressources en prenant en compte ces nouvelles contraintes.Ce processus d'évolution est risqué et nécessite de nombreuses itérationsqu'il semble peu raisonnable de réaliser in vivo tant les coûts impliquéssont importants.La simulation, beaucoup moins coûteuse, est généralement préférée pourfaire ce type d'études mais pose des questions quant au réalisme des résultatsainsi obtenus.La première contribution de cette thèse est de proposer une méthode desimulation modulaire pour étudier les gestionnaires de ressources et leurévolution --- ainsi que le simulateur résultant nommé Batsim.L'idée principale est de séparer fortement la simulation et les algorithmes deprise de décision.Cela permet une séparation des préoccupations puisque les algorithmes,quels qu'ils soient, peuvent bénéficier d'une simulation validée proposantdifférents niveaux de réalisme.Cette méthode simplifie la mise en production de nouvelles politiquespuisque des codes issus à la fois de gestionnaires de ressources de productionet de prototypes académiques peuvent être étudiés dans le même contexte.La méthode de simulation proposée est illustrée dans la seconde partie de cettethèse, qui s'intéresse à des problèmes de gestion de ressourcesnon clairvoyants mêlant optimisation des performances et de laconsommation énergétique.Différents algorithmes sont d'abord proposés et étudiés afin de respecter unbudget d'énergie pendant une période de temps donnée.Nous étudions ensuite plus généralement les différents compromis réalisablesentre performances et énergie grâce à différentes politiques d'extinction denœuds de calcul.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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