Performance et gestion de ressources dans un cloud multi-virtualisé

Performance and resource management in multi-virtualized clouds

• Auteur / Autrice : Mathieu Bacou
• Direction : Daniel Hagimont, Alain Bouzaïde Tchana
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, Télécommunications, Systèmes et Architecture
• Date : Soutenance le 12/05/2020
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)
• Jury : Président / Présidente : André-Luc Beylot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Daniel Hagimont, Alain Bouzaïde Tchana, Jean-Marc Menaud, Fabienne Boyer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre Sens, Jean-Marc Menaud

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ordonnancement (informatique)

Systèmes virtuels (informatique)

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Cloud

Virtualisation

Conteneurs

Multi-virtualisation

Performance

Ressources

Ordonnancement

Cloud

Virtualization

Containers

Multi-virtualization

Performance

Resources

Scheduling

Résumé

Le cloud computing permet aux entreprises de réduire la barrière et les coûts d'utilisation de l'informatique, en mutualisant les besoins avec d'autres utilisateurs. Cette mutualisation est permise par la technologie de la virtualisation. Il s'agit de vendre les ressources physiques, concrètes, d'un centre d'hébergement, comme des ressources virtuelles, logiques. L'efficacité de la solution de virtualisation, sur différents critères, est au coeur des préoccupations à la fois des fournisseurs de cloud, et des clients. Les premiers veulent servir le plus grand nombre de clients possibles avec les ressources physiques déjà disponibles. Il faut donc que la solution de virtualisation permette d'allouer les ressources sans gaspillage. Une autre cible d'optimisation est la consommation énergétique du centre d'hébergement, très impactée par cette bonne gestion des ressources. Les clients quant à eux, recherchent des garanties de performances et de prédictibilité de celles-ci : la solution de virtualisation doit offrir le même niveau de performance malgré l'abstraction des ressources physiques en ressources virtuelles. L'économie financière de l'utilisation du cloud est aussi une priorité. Les deux solutions de virtualisation principales sont les machines virtuelles et les conteneurs. Elles ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients sur les axes de la gestion des ressources et des performances. Mais il est possible d'imbriquer les conteneurs dans les machines virtuelles, produisant ainsi un cloud multi-virtualisé. Comment alors profiter au mieux des caractéristiques des deux solutions dans ce nouvel environnement ? Cette thèse explore les problématiques qui émergent à la combinaison de ces deux solutions, et propose des systèmes pour obtenir avec la multi-virtualisation de meilleures performances, une gestion des ressources approfondie et un coût réduit. Elle décrit premièrement, une méthode de consolidation novatrice de la charge de travail pour aller plus loin dans la réduction de la consommation énergétique ; deuxièmement, un algorithme d'allocation des ressources aux conteneurs pour corriger leur problème inhérent de prédictibilité des performances ; et troisièmement, deux systèmes joints pour l'optimisation du réseau multi-virtualisé afin d'en améliorer les performances et l'utilisation des ressources, ainsi que de réduire le coût du cloud pour le client. Ces travaux agissent à tous les niveaux de la virtualisation imbriquée afin de propulser plus avant la technologie de la multi-virtualisation.

Companies use cloud computing to lower entry and usage costs of using information technologies as a resource. The main feature of cloud computing that enables these lower costs is the pooling of resources with other users. Pooling of resources is based on virtualization. The principle is to sell physical, concrete resources from a data-center as virtual, abstract resources. The core concern for both cloud providers and clients is the efficiency, on various axes, of the virtualization solution. The former wish to serve as many clients as possible with the given physical resources of the data-center. It puts an emphasis on the capability of the virtualization solution to allocate resources with limited waste. Another target for optimization is the power usage of the data-center. Efficient management of resources has a great effect on it. As for clients of cloud computing, they seek guarantees on performance, including predictability. Indeed, the virtualization solution must provide them with the same performance level despite abstraction of physical resources into virtual resources. Buying cloud resources as cheap as possible is also a priority. There are two main virtualization solutions: virtual machines and containers. Both have their own sets of benefits and drawbacks, on the axes of resource management and performance. However containers can be nested inside of virtual machines, thus building a multi-virtualized cloud. How best to use both solutions in this new environment? This thesis explores issues that arise from combining both virtualization solutions. It proposes new systems to gain better performance, to improve resource management and to provide cheaper cloud services using multi-virtualization. First, it describes a novel workload consolidation method to further reduce power usage ; second, an allocation algorithm for resources of containers that fixes their intrinsic issue of performance predictability ; and third, two joint systems that optimize multi-virtualized networking to improve performance and resource utilization, and save money on cloud usage. Theses works play at every level of nested virtualization in order to move the technology of multi-virtualization forward.