Thèse en cours

Algorithmes distribués d'optimisation pour l'équilibrage de charges dans les réseaux dynamiques
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Auteur / Autrice : Fedha el amina Hammad
Direction : Christophe GuyeuxMourad HakemMohammed Haddad
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 01/11/2016
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST Franche Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies
Equipe de recherche : DISC - Département Informatique et Systèmes Complexes

Résumé

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Pour répondre aux exigences des marchés, l'autonomie des systèmes devient une tendance croissante. L'énergie consommée et la puissance de calcul sont les contraintes de base pour la conception et la gestion de ces systèmes ou réseaux . Face à la complexité des applications et des architectures, il devient de plus en plus difficile de distribuer les tâches d'une application parallèle de manière efficace. Plus qu'un simple problème d'équilibrage de charge, l'adaptabilité conduit à considérer les techniques d'ordonnancement pour tenir compte des contraintes courantes et spécifiques des différentes ressources du réseau . Par ailleurs, l'augmentation des capacités de calcul et stockage au sein des noeuds formant le système a accru la nécessité de la prise en compte des communications concurrentes et de la congestion. Dans ce contexte, l'équilibrage de charge a pour objectif/fonction de répartir au mieux la quantité de travail du système en tirant le meilleur profit des différentes ressources/machines disponibles . Cette problématique est devenue très utile avec l'émergence du calcul distribué et couvre un spectre très varié de domaines d'application : grilles de calcul, systèmes temps réel, serveurs internet, réseaux de capteurs, etc. La plupart des algorithmes d'équilibrage de charge existants reposent sur une architecture centralisée: les informations relatives à la plate-forme (topologie, performance des liens et unités de calcul) sont rassemblées en un noeud «~maître~», puis celui-ci décide de la façon d'organiser calculs et communications, et diffuse ses décisions. Aujourd'hui, d'autres plates-formes émergent, à plus grande échelle, constituées de machines diverses reliées l'une à l'autre par un réseau non dédié (tel Internet) mais permettant des communications de plus en plus rapides . Cependant, ces nouvelles plates-formes sont fondamentalement dynamiques et instables : les performances des unités de calcul et de communication varient avec le temps, et certaines ressources peuvent subir des défaillances pendant leur utilisation. Afin d'éviter toute dégradation de performances ou de fiabilité lors d'affluences importantes de charge, il faut se tourner vers des algorithmes décentralisés, robustes aux fluctuations de charge et tolérants aux pannes, pour s'adapter à des ressources dynamiques, voire volatiles . Pour ce faire, il faudrait considérer à la fois les aspects théoriques et pratiques pour mettre en oeuvre efficacement et conjointement des méthodes avancées de l'optimisation combinatoire et d'algorithmique distribuée afin d'améliorer la qualité des solutions obtenues.