L’alliage d’aluminium 2024 est très répandu dans l’industrie aéronautique et automobile. Le processus de corrosion peut entrainer des dommages irréversibles pouvant engendrer des issues fatales dans le domaine aéronautique. Ainsi plusieurs couches de revêtements sont déposées à la surface du métal à protéger pour prévenir le processus de corrosion. Depuis le début du 20ième siècle, le chrome hexavalent (CrVI) a été largement utilisé comme inhibiteur de corrosion dans les différentes couches du revêtement (prétraitement, primer et top-coat). La toxicité de ce composé envers l’homme et l’environnement a entrainé son interdiction et donc son remplacement comme agent de protection. Le confinement d’agent anticorrosif dans des nano-conteneurs a ainsi été reporté puisqu’un effet auto-réparant, en relargant sur demande, peut-être apporté : l’inhibiteur de corrosion agit quand le dommage apparait. Cette étude est focalisée sur l’utilisation de matériaux de type Hydroxydes Doubles Lamellaires (HDL) comme réservoir d’inhibiteurs de corrosion en raison leur propriété d’échange. Dans ce travail, plusieurs molécules ont été étudiées comme potentiel inhibiteur de corrosion. Celles-ci ont été tout d’abord caractérisées par DC-polarisation afin de déterminer la nature de leur comportement inhibiteur (anodique, cathodique ou les deux). Ensuite, ces agents anticorrosifs ont été intercalés dans des matrices HDL et leur capacité de relargage ainsi que leur comportement face au processus de corrosion ont été étudiés. Les particules HDL ainsi obtenues ont été dispersées dans la formulation d’un revêtement primaire et déposé directement sur l’alliage aluminium 2024. La résistance à la corrosion a été suivie par spectroscopie d’impédance complexe. Les propriétés d’auto-protection de notre revêtement (relargage d’agent anticorrosive encas de dommage) et leur propriété barrière, apportée par la morphologie lamellaire des nano-conteneurs, entrainant une diminution de la perméabilité aux espèces agressives (ex. eau, O2, électrolyte) responsable de l’apparition de cloques sur les revêtements, ont ainsi été caractérisées. / Aluminum alloy 2024 is widely used in aircraft and automotive industry. Corrosion processes can provide irreversible damage on the metal substrate which could have a tragic issue in the aircraft domain. Thus, several coating layers have been applied on the metal substrate to prevent corrosion process. Since the beginning of the 20th century, hexavalent chromate compounds have been extensively used as corrosion inhibitor agents for paint, primer and conversion coating. The toxicity for human health and environment has led to replace such compounds. The literature has reported different possibilities to replace such unfriendly compounds. Moreover, the entrapment of corrosion inhibitors in nanocontainer provides a self-healing effect by releasing, on demand, the active species when damage occurs. This study focuses on Layered Double Hydroxide (LDH) material as reservoir due to its exchange properties. This study has characterized several potential corrosion inhibitor molecules by DC-Polarization to determine the nature of the inhibitor compound (i.e. anodic, cathodic or both of them). Further, active anticorrosive species have been intercalated into LDH framework. Then, the release of inhibitor agents and their subsequent behaviour toward corrosion inhibition have been evaluated. Modified LDH materials have been further dispersed in the primer coating formulation and applied on aluminum alloys 2024 substrate. Corrosion inhibition has been followed by electrochemical impedance spectroscopy experiments on scratched and unscratched panel which have permitted to evaluate the self-healing property of these modified LDH materials when damage occurs and the barrier property provided by the lamellar morphology of the inorganic reservoir that is found to decrease the permeation by enhancing the tortuosity of the coating layer towards aggressive species (i.e. water, O2, electrolyte) responsible of the blistering phenomenon.

L'émergence de l'informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l'adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d'auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu'ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l'échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d'offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l'auto-connaissance, l'auto-protection et l'auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s'appuyant sur BlobSeer, afin d'optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l'avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l'utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid'5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques.

L'émergence de l'informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l'adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour le stockage et la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d'auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu'ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l'échelle, disponibilité, fiabilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données pour le Cloud qui soit à la fois compatible avec les interfaces standard dans le contexte du Cloud et capable d'offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l'auto-connaissance, l'auto-protection et l'auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage de données qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s'appuyant sur BlobSeer, afin d'optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l'avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l'utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid'5000. Elles incluent des applications distribuées à accès intensif aux données, telles que les applications MapReduce, et des applications fortement couplées, telles que les simulations atmosphériques.

La motivation principale de cette thèse est de faire face à l'accroissement de la complexité des systèmes informatiques, qui, dans un futur proche ( de l'ordre de quelques années) risque fort d'être le principal frein à leur évolution et à leur développement. Aujourd'hui la tendance s'inverse et le coût de gestion humaine dépasse le coût des infrastructures matérielles et logicielles. De plus, l'administration manuelle de grands systèmes (applications distribuées, réseaux de capteurs, équipements réseaux) est non seulement lente mais aussi sujette à de nombreuses erreurs humaines. Un des domaines de recherche émergent est celui de l'informatique autonomique qui a pour but de rendre ces systèmes auto-gérés. Nous proposons une approche qui permet de décrire des politiques de gestion autonomiques de haut niveau. Ces politiques permettent au système d'assurer quatre propriétés fondamentales de l'auto-gestion: l'auto-guérison, l'auto-configuration, l'auto-protection et l'auto-optimisation. Nos contributions portent sur la spécification de diagrammes de description de politiques de gestion autonomiques appelés (S)PDD "(Sensor) Policy Description Diagrams". Ces diagrammes sont implémentés dans le gestionnaire autonomique TUNe et l'approche a été validée sur de nombreux systèmes: simulation électromagnétique répartie sur grille de calcul, réseaux de capteurs SunSPOT, répartiteur de calcul DIET. Une deuxième partie présente une modélisation mathématique de l'auto-optimisation pour un " datacenter ". Nous introduisons un problème de minimisation d'un critère intégrant d'une part la consommation électrique des équipements du réseau du " datacenter " et d'autre part la qualité de service des applications déployées sur le " datacenter ". Une heuristique permet de prendre en compte les contraintes dues aux fonctions de routage utilisées.

L’émergence de l’informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l’adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d’auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu’ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l’échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d’offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l’auto-connaissance, l’auto-protection et l’auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s’appuyant sur BlobSeer, afin d’optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l’avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l’utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid’5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques. / The emergence of Cloud computing brings forward many challenges that may limit the adoption rate of the Cloud paradigm. As data volumes processed by Cloud applications increase exponentially, designing efficient and secure solutions for data management emerges as a crucial requirement. The goal of this thesis is to enhance a distributed data-management system with self-management capabilities, so that it can meet the requirements of the Cloud storage services in terms of scalability, data availability, reliability and security. Furthermore, we aim at building a Cloud data service both compatible with state-of-the-art Cloud interfaces and able to deliver high-throughput data storage. To meet these goals, we proposed generic self-awareness, self-protection and self-configuration components targeted at distributed data-management systems. We validated them on top of BlobSeer, a large-scale data-management system designed to optimize highly-concurrent data accesses. Next, we devised and implemented a BlobSeer-based file system optimized to efficiently serve as a storage backend for Cloud services. We then integrated it within a real-world Cloud environment, the Nimbus platform. The benefits and drawbacks of using Cloud storage for real-life applications have been emphasized in evaluations that involved data-intensive MapReduce applications and tightly-coupled, high-performance computing applications.

La motivation principale de cette thèse est de faire face à l'accroissement de la complexité des systèmes informatiques, qui, dans un futur proche ( de l'ordre de quelques années) risque fort d'être le principal frein à leur évolution et à leur développement. Aujourd'hui la tendance s'inverse et le coût de gestion humaine dépasse le coût des infrastructures matérielles et logicielles. De plus, l'administration manuelle de grands systèmes (applications distribuées, réseaux de capteurs, équipements réseaux) est non seulement lente mais aussi sujette à de nombreuses erreurs humaines. Un des domaines de recherche émergent est celui de l'informatique autonomique qui a pour but de rendre ces systèmes auto-gérés. Nous proposons une approche qui permet de décrire des politiques de gestion autonomiques de haut niveau. Ces politiques permettent au système d'assurer quatre propriétés fondamentales de l'auto-gestion: l'auto-guérison, l'auto-configuration, l'auto-protection et l'auto-optimisation. Nos contributions portent sur la spécification de diagrammes de description de politiques de gestion autonomiques appelés (S)PDD "(Sensor) Policy Description Diagrams". Ces diagrammes sont implémentés dans le gestionnaire autonomique TUNe et l'approche a été validée sur de nombreux systèmes: simulation électromagnétique répartie sur grille de calcul, réseaux de capteurs SunSPOT, répartiteur de calcul DIET. Une deuxième partie présente une modélisation mathématique de l’auto-optimisation pour un « datacenter ». Nous introduisons un problème de minimisation d’un critère intégrant d’une part la consommation électrique des équipements du réseau du « datacenter » et d’autre part la qualité de service des applications déployées sur le « datacenter ». Une heuristique permet de prendre en compte les contraintes dues aux fonctions de routage utilisées. / The main challenge of this thesis is to cope with the growing complexity of IT systems. In a near future (mainly the next few years) this complexity will prevent new developments and system evolutions. Today the trend is reversing and the managing costs are overtaking the hardware and software costs. Moreover, the manual administration of large systems (distributed applications, sensor networks, and network equipment) is not only slow but error-prone. An emerging research field called autonomic computing tries to bring up self-managed systems. We introduce an approach that enable the description of high level autonomic management policies. These policies allow the system to ensure four fundamental properties for self-management: self-healing, self-self-configuring, self-protecting and self-optimizing. We specify autonomic management Policy Description Diagrams (PDD) and implement them in Toulouse University Network (TUNe). We validated our approach on many systems: electromagnetic simulations distributed on computer grids (grid’5000), wireless sensor networks with SunSPOTs and the computing scheduler DIET. A second part of this thesis presents a mathematical modeling for self-optimizing datacenters. We introduce a minimization problem with a criterion integrating both the electrical consumption of the datacenter networking equipment and the quality of service of the deployed applications. A heuristic takes into account the routing functions used on the network.