Thèse soutenue

Topologies réseau pour la réduction des coûts et l'amélioration de la qualité du service dans les centres de données massives

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Zina Chkirbene
Direction : Sebti FoufouRidha Hamila
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/06/2017
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018)
Jury : Président / Présidente : Ahmed Lbath
Examinateurs / Examinatrices : Olivier Togni, Tara Ali Yahiya
Rapporteurs / Rapporteuses : Salima Benbernou

Résumé

FR  |  
EN

L'expansion des services en ligne, l'avènement du big data, favorisé par l'internet des objets et les terminaux mobiles, a entraîné une croissance exponentielle du nombre de centres de données qui fournissent des divers services de cloud computing. Par conséquent, la topologie du centre de données est considérée comme un facteur d'influence sur la performance du centre de données. En effet, les topologies des centres de données devraient offrir une latence faible, une longueur de chemin moyenne réduite avec une bande passante élevée. Ces exigences augmentent la consommation énergétique dans les centres de données. Dans cette dissertation, différentes solutions ont été proposées pour surmonter ces problèmes. Tout d'abord, nous proposons une nouvelle topologie appelée LCT (Linked Cluster Topology) qui augmente le nombre de nœuds, améliore la connexion réseau et optimise le routage des données pour avoir une faible latence réseau. Une nouvelle topologie appelée VacoNet (Variable connexion Network) a été également présentée. VacoNet offre un nouveau algorithme qui définit le exact nombre de port par commutateur pour connecter le nombre de serveurs requis tout en réduisant l'énergie consommée et les matériaux inutilisés (câbles, commutateurs). En outre, nous _étudions une nouvelle technique pour optimiser la consumation d'énergie aux centres de données. Cette technique peut périodiquement estimer la matrice de trafic et gérer l'_état des ports de serveurs tout en maintenant le centre de données entièrement connecté. La technique proposée prend en considération le trafic réseau dans la décision de gestion des ports.