On the mapping of distributed applications onto multiple Clouds

Résumé : Le Cloud est devenu une plate-forme très répandue pour le déploiement d'applications distribuées. Beaucoup d'entreprises peuvent sous-traiter leurs infrastructures d'hébergement et, ainsi, éviter des dépenses provenant d'investissements initiaux en infrastructure et de maintenance.Des petites et moyennes entreprises, en particulier, attirés par le modèle de coûts sur demande du Cloud, ont désormais accès à des fonctionnalités comme le passage à l'échelle, la disponibilité et la fiabilité, qui avant le Cloud étaient presque réservées à de grandes entreprises.Les services du Cloud peuvent être offerts aux utilisateurs de plusieurs façons. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le modèle d'Infrastructure sous Forme de Service. Ce modèle permet aux utilisateurs d’accéder à des ressources de calcul virtualisés sous forme de machine virtuelles (MVs).Pour installer une application distribuée, un client du Cloud doit d'abord définir l'association entre son application et l'infrastructure. Il est nécessaire de prendre en considération des contraintesde coût, de ressource et de communication pour pouvoir choisir un ensemble de MVs provenant d'opérateurs de Cloud publiques et privés le plus adaptés. Cependant, étant donné la quantité exponentiel de configurations, la définition manuelle de l'association entre application et infrastructure peut être un challenge dans des scénarios à large échelle ou ayant des contraintes importantes de temps. En effet, ce problème est une généralisation du problème de calcul de homomorphisme de graphes, qui est NP-complet.Dans cette thèse, nous adressons le problème de calculer des placements initiaux et de reconfiguration pour des applications distribuées sur potentiellement de multiples Clouds. L'objectif est de minimiser les coûts de location et de migration en satisfaisant des contraintes de ressources et communications. Pour cela, nous proposons des heuristiques performantes capables de calculer des placements de bonne qualité très rapidement pour des scénarios à petite et large échelles. Ces heuristiques, qui sont basées sur des algorithmes de partition de graphes et de vector packing, ont été évaluées en les comparant avec des approches de l'état de l'art comme des solveurs exactes et des méta-heuristiques. Nous montrons en utilisant des simulations que les heuristiques proposées arrivent à calculer des solutions de bonne qualité en quelques secondes tandis que des autres approches prennent des heures ou jours pour les calculer.
Type de document :
Thèse
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université de Lyon, 2017. English. 〈NNT : 2017LYSEN089〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [126 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01708420
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 13 février 2018 - 16:06:06
Dernière modification le : vendredi 20 avril 2018 - 15:44:26
Document(s) archivé(s) le : dimanche 6 mai 2018 - 19:13:01

Fichier

DE_SOUZA_BENTO_DA_SILVA_PP_201...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01708420, version 1

Citation

Pedro Paulo De Souza Bento da Silva. On the mapping of distributed applications onto multiple Clouds. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université de Lyon, 2017. English. 〈NNT : 2017LYSEN089〉. 〈tel-01708420〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

342

Téléchargements de fichiers

57