L'utilisation massive des services connectés dans les entreprises et les foyers a conduit à un développement majeur des "Ciouds" ou informatique en nuage. Les Clouds s'imposent maintenant comme un modèle économique attractif où le client paye pour utiliser des ressources ou des services à la demande sans avoir à se préoccuper de la maintenance ou du coût réel de l'infrastructure. Ce développement rencontre cependant un obstacle majeur du point de vue des fournisseurs de ce type d'architecture : la consommation électrique des moteurs du cloud, les "datacenters" ou centre de données.Cette thèse s'intéresse à l'efficacité énergétique des Clouds en proposant un framework d'ordonnancement extensible et multi-critères dans le but d'augmenter le rendement d'une infrastructure hétérogène d'un point de vue énergétique. Nous proposons une approche basée sur un curseur capable d'aggréger les préférences de l'opérateur et du client pour la création de politiques d'ordonnancement. L'enjeu est de dimensionner au plus juste le nombre de serveurs et composants actifs tout en respectant les contraintes d'exploitation, et ainsi réduire les impacts environnementaux liés à une consommation superflue.Ces travaux ont été validés de façon expérimentale sur la plateforme Grid'SOOO par leur intégration au sein de l'intergiciel DIET et font l'objet d'un transfert industriel au sein de la plateforme NUVEA que nous proposons. Cette plate-forme fournit un accompagnement pour l'opérateur et l'utilisateur allant de l'audit à l'optimisation des infrastructures. / Modern society relies heavily on the use of computational resources. Over the last decades, the number of connected users and deviees has dramatically increased, leading to the consideration of decentralized on-demand computing as a utility, commonly named "The Cloud". Numerous fields of application such as High Performance Computing (HPC). medical research, movie rendering , industrial facto ry processes or smart city management , benefit from recent advances of on-demand computation .The maturity of Cloud technologies led to a democratization and to an explosion of connected services for companies, researchers, techies and even mere mortals, using those resources in a pay-per-use fashion.ln particular, since the Cloud Computing paradigm has since been adopted in companies . A significant reason is that the hardware running the cloud andprocessing the data does not reside at a company physical site, which means thatthe company does not have to build computer rooms (known as CAPEX, CAPitalEXpenditures) or buy equipment, nor to fill and mainta in that equipment over a normal life-cycle (known as OPEX, Operational EXpenditures).This thesis revolves around the energy efficiency of Cloud platforms by proposing an extensible and multi-criteria framework, which intends to improve the efficiency of an heterogeneous platform from an energy consumption perspective. We propose an approach based on user involvement using the notion of a cursor offering the ability to aggregate cloud operator and end user preferences to establish scheduling policies . The objective is the right sizing of active servers and computing equipments while considering exploitation constraints, thus reducing the environmental impactassociated to energy wastage.This research work has been validated on experiments and simulations on the Grid'SOOO platform, the biggest shared network in Europe dedicated to research.lt has been integrated to the DIET middleware, and a industrial valorisation has beendone in the NUVEA commercial platform, designed during this thesis . This platform constitutes an audit and optimization tool of large scale infrastructures for operatorsand end users

Depuis quelques années, économiser l'énergie est devenu un enjeu majeur dans les technologies de l'information et de la communication (TIC). Celles-ci représentent en effet 2% des émissions de CO2 de la planète, soit autant que l'aviation. Les systèmes distribués (grilles, clouds, réseaux haute performance) constituent de gros consommateurs d'électricité. En effet, pour des besoins de haute disponibilité, leurs ressources sont allumées en permanence et notamment lorsqu'elles ne sont pas utilisées. Les systèmes de réservation garantissent qualité de service et respect des contraintes de l'utilisateur. Ils permettent également une gestion plus fine des ressources. Pour limiter la consommation électrique des systèmes distribués et des réseaux dédiés, nous avons proposé un système de réservation de ressources efficace en énergie. Ce système de réservation, appelé ERIDIS, a été adapté à trois infrastructures distribuées différentes: les centres de calcul et les grilles, les environnements de cloud et les réseaux filaires dédiés. Dans les trois cas, des validations ont été menées et elles ont montré que des économies d'énergie significatives pouvaient être réalisées en utilisant ERIDIS dans les systèmes distribués actuels et futurs. / Over the past few years, the energy consumption of Information and Communication Technologies (ICT) has become a major issue. Nowadays, ICT accounts for 2% of the global CO2 emissions, an amount similar to that produced by the aviation industry. Large-scale distributed systems (e.g. Grids, Clouds and high-performance networks) are often heavy electricity consumers because -- for high-availability requirements -- their resources are always powered on even when they are not in use. Reservation-based systems guarantee quality of service, allow for respect of user constraints and enable fine-grained resource management. For these reasons, we propose an energy-efficient reservation framework to reduce the electric consumption of distributed systems and dedicated networks. The framework, called ERIDIS, is adapted to three different systems: data centers and grids, cloud environments and dedicated wired networks. By validating each derived infrastructure, we show that significant amounts of energy can be saved using ERIDIS in current and future large-scale distributed systems.

Les vingt dernières années ont vu l’émergence de systèmes sans fil dans la vie de tous les jours. Ils ont rendu possible la création de technologies telles que les téléphones portables, le WiFi ou l’internet mobile qui sont maintenant tenus pour acquis dans la société actuelle. L’impact environnemental des technologies de l’information et des communications connaît une croissance exponentielle et a atteint l’impact de l’industrie du transport aérien. L’initiative d’informatique verte a été lancée en réponse à cette observation pour réduire de 15 à 30% les émissions de gaz à effet de serre en 2020 comparé aux prédictions faites en 2002 afin de garder le réchauffement climatique inférieur à 2°C. Dans cette thèse, nous avons étudié des techniques d’économie d’énergie dans les réseaux sans fil et comment elles interagissent entre elles afin de donner une vue holistique des réseaux verts. Nous prenons également en compte l’usage du spectre radio fréquence qui est le moyen le plus utilisé pour les communications entre systèmes sans fil et qui devient une ressource rare à cause du besoin grandissant de notre société pour de la bande passante en mobilité. Cette thèse suit les couches réseaux avant de remonter les piles matérielleset logicielles. Des contributions ont été apportées à la plupart des couches afin de proposer un réseau sans fil autonome où les noeuds peuvent collaborer pour améliorer les performances du réseau, réduire de façon globale l’utilisation du spectre radio tout en limitant la consommation énergétique du réseau. / The last twenty years saw the emergence of wireless systems in everyday’s life. They made possible technologies such as mobile phones, WiFi or mobile Internet which are now taken for granted in today’s society. The environmental impact of Information and Communications Technology (ICT) has been raising exponentially to equate the impact of the airline industry. The green computing initiative has been created in response to this observation in order to meet the 15%-30% reduction in green-house gases by 2020 compared to estimations made in 2002 to keep the global temperature increasebelow 2°C. In this thesis, we studied power-saving techniques in wireless networks and how they interact with each others to provide a holistic view of green networking. We also take into account the radio frequency resource which is the most commonly usedcommunication medium for wireless systems and is becoming a scarce resource due to our society’s ever-increasing need for mobile bandwidth. This thesis goes down the network stacks before going up the hardware and software stack. Contributions have been madeat most layers in order to propose an autonomic wireless network where nodes can work collaboratively to improve the network’s performance, globally reduce the radio frequency spectrum usage while also increasing their battery life.

Conséquence directe de la popularité croissante des services informatique en nuage, les centres de données se développent à une vitesse vertigineuse et doivent rapidement faire face à des problèmes de consommation d'énergie. Paradoxalement, l'informatique en nuage permet aux infrastructure et applications de s'ajuster dynamiquement afin de rendre l'infrastructure plus efficace en termes d'énergie et les applications plus conformes en termes de qualité de service (QdS). Toutefois, les décisions d'optimisation prises isolément à un certain niveau peuvent indirectement interférer avec (voire neutraliser) les décisions prises à un autre niveau, par exemple, une application demande plus de ressources pour garder sa QdS alors qu'une partie de l'infrastructure est en cours d'arrêt pour des raisons énergétiques. Par conséquent, il devient nécessaire non seulement d'établir une synergie entre les couches du nuage, mais aussi de rendre ces couches suffisamment souples et sensibles pour être en mesure de réagir aux changements d'exécution et ainsi profiter pleinement de cette synergie. Cette thèse propose une approche d'auto-adaptation qui prend en considération les composants applicatifs (élasticité architecturale) ainsi que d'infrastructure (élasticité des ressources) pour réduire l'empreinte énergétique. Chaque application et l'infrastructure sont équipées d'une boucle de contrôle autonome qui leur permet d'optimiser indépendamment leur fonctionnement. Afin de créer une synergie entre boucles de contrôle autour d'un objectif commun, nous proposons un modèle pour la coordination et la synchronisation de plusieurs boucles de contrôle. L'approche est validée expérimentalement à la fois qualitativement (amélioration de QdS et des gains d'énergie) et quantitativement (passage à l'échelle).