Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes soulevés par les systèmes distribués décentralisés - le placement de réseaux logiques de façon compatible avec le réseau physique sous-jacent et la construction de cohortes d'éditeurs pour dans les systèmes d'édition collaborative. Bien que les réseaux logiques (overlay networks) été largement étudiés, la plupart des systèmes existant ne prennent pas ou prennent mal en compte la topologie du réseau physique sous-jacent, alors que la performance de ces systèmes dépend dans une grande mesure de la manière dont leur topologie logique exploite la localité présente dans le réseau physique sur lequel ils s'exécutent. Pour résoudre ce problème, nous proposons dans cette thèse Fluidify, un mécanisme décentralisé pour le déploiement d'un réseau logique sur une infrastructure physique qui cherche à maximiser la localité du déploiement. Fluidify utilise une stratégie double qui exploite à la fois les liaisons logiques d'un réseau applicatif et la topologie physique de son réseau sous-jacent pour aligner progressivement l'une avec l'autre. Le protocole résultant est générique, efficace, évolutif et peut améliorer considérablement les performances de l'ensemble. La deuxième question que nous abordons traite des plates-formes d'édition collaborative. Ces plates-formes permettent à plusieurs utilisateurs distants de contribuer simultanément au même document. Seuls un nombre limité d'utilisateurs simultanés peuvent être pris en charge par les éditeurs actuellement déployés. Un certain nombre de solutions pair-à-pair ont donc été proposées pour supprimer cette limitation et permettre à un grand nombre d'utilisateurs de collaborer sur un même document sans aucune coordination centrale. Ces plates-formes supposent cependant que tous les utilisateurs d'un système éditent le même jeu de document, ce qui est peu vraisemblable. Pour ouvrir la voie à des systèmes plus flexibles, nous présentons, Filament, un protocole décentralisé de construction de cohorte adapté aux besoins des grands éditeurs collaboratifs. Filament élimine la nécessité de toute table de hachage distribuée (DHT) intermédiaire et permet aux utilisateurs travaillant sur le même document de se retrouver d'une manière rapide, efficace et robuste en générant un champ de routage adaptatif autour d'eux-mêmes. L'architecture de Filament repose sur un ensemble de réseaux logiques auto-organisées qui exploitent les similarités entre jeux de documents édités par les utilisateurs. Le protocole résultant est efficace, évolutif et fournit des propriétés bénéfiques d'équilibrage de charge sur les pairs impliqués. / In this thesis, we address two issues in the area of decentralized distributed systems: network-aware overlays and collaborative editing. Even though network overlays have been extensively studied, most solutions either ignores the underlying physical network topology, or uses mechanisms that are specific to a given platform or applications. This is problematic, as the performance of an overlay network strongly depends on the way its logical topology exploits the underlying physical network. To address this problem, we propose Fluidify, a decentralized mechanism for deploying an overlay network on top of a physical infrastructure while maximizing network locality. Fluidify uses a dual strategy that exploits both the logical links of an overlay and the physical topology of its underlying network to progressively align one with the other. The resulting protocol is generic, efficient, scalable and can substantially improve network overheads and latency in overlay based systems. The second issue that we address focuses on collaborative editing platforms. Distributed collaborative editors allow several remote users to contribute concurrently to the same document. Only a limited number of concurrent users can be supported by the currently deployed editors. A number of peer-to-peer solutions have therefore been proposed to remove this limitation and allow a large number of users to work collaboratively. These decentralized solution assume however that all users are editing the same set of documents, which is unlikely to be the case. To open the path towards more flexible decentralized collaborative editors, we present Filament, a decentralized cohort-construction protocol adapted to the needs of large-scale collaborative editors. Filament eliminates the need for any intermediate DHT, and allows nodes editing the same document to find each other in a rapid, efficient and robust manner by generating an adaptive routing field around themselves. Filament's architecture hinges around a set of collaborating self-organizing overlays that utilizes the semantic relations between peers. The resulting protocol is efficient, scalable and provides beneficial load-balancing properties over the involved peers.

Le processus d'approvisionnement d'une machine virtuelle (VM) ou d'un conteneur est une succession de trois étapes complexes : (i) la phase d’ordonnancement qui consiste à affecter la VM / le conteneur sur un nœud de calcul ; (ii) le transfert de l'image disque associée vers ce nœud de calcul ; (iii) et l'exécution du processus de démarrage (généralement connu sous le terme « boot »). En fonction des besoins de l’application virtualisée et de l’état de la plate-forme, chacune de ces trois phases peut avoir une durée plus ou moins importante. Si de nombreux travaux se sont concentrés sur l’optimisation des deux premières étapes, la littérature couvre que partiellement les défis liés à la dernière. Cela est surprenant car des études ont montré que le temps de démarrage peut atteindre l’ordre de la minute dans certaines conditions. Durée que nous avons confirmée grâce à une étude préliminaire visant à quantifier le temps de démarrage, notamment dans des scénarios où le ratio de consolidation est élevé. Pour comprendre les principales raisons de ces durées, nous avons effectué en jusqu'à 15000 expériences au dessus de l’infrastructure Grid5000. Chacune de ces expériences a eu pour but d’étudier le processus de démarrage selon différentes conditions environnementales. Les résultats ont montré que les opérations d'entrée/sorties liées au processus de démarrage étaient les plus coûteuses. Afin d’y remédier, nous défendons dans cette thèse la conception d'un mécanisme dédié permettant de limiter le nombre d’entrées/sorties générées lors du processus de démarrage. Nous démontrons la pertinence de notre proposition en évaluant le prototype YOLO (You Only LoadOnce). Grâce à YOLO, la durée de démarrage peut être accélérée de 2 à 13 fois pour les VM et jusqu’à 2 fois pour les conteneurs. Au delà de l’aspect performance, il convient de noter que la façon dont YOLO a été conçu permet de l’appliquer à d’autres types de technologies devirtualisation / conteneurisation. / The provisioning process of a VirtualMachine (VM) or a container is a succession of three complex stages : (i) scheduling theVM / Container to an appropriate compute node ;(ii) transferring the VM / Container image to that compute node from a repository ; (iii) and finally performing the VM / Container boot process. Depending on the properties of the client’s request and the status of the platform, each of these three phases can impact the total duration of the provisioning operation. While many works focused on optimizing the two first stages, only few works investigated the impact of the boot duration. This comes to us as a surprise as a preliminary study we conducted showed the boot time of a VM / Container can last up to a few minutes in high consolidated scenarios. To understand the major reasons for such overheads, we performed on top of Grid'5000 up to 15k experiments, booting VM / Containerunder different environmental conditions. The results showed that the most influential factor is the I/O operations. To accelerate the boot process, we defend in this thesis, the design of a dedicated mechanism to mitigate the number of generated I/O operations. We demonstrated the relevance of this proposal by discussing a first prototype entitled YOLO (You Only LoadOnce). Thanks to YOLO, the boot duration can be faster 2-13 times for VMs and 2 times for containers. Finally, it is noteworthy to mention that the way YOLO has been designed enables it to be easily applied to other types of virtualization (e.g., Xen) and containerization technologies.

À l’heure des réseaux sociaux et des objets connectés, de nombreuses et diverses données sont produites à chaque instant. L’analyse de ces données a donné lieu à une nouvelle science nommée "Big Data". Pour traiter du mieux possible ce flux incessant de données, de nouvelles méthodes de calcul ont vu le jour. Les travaux de cette thèse portent sur la cryptographie appliquée au traitement de grands volumes de données, avec comme finalité la protection des données des utilisateurs. En particulier, nous nous intéressons à la sécurisation d’algorithmes utilisant le paradigme de calcul distribué MapReduce pour réaliser un certain nombre de primitives (ou algorithmes) indispensables aux opérations de traitement de données, allant du calcul de métriques de graphes (e.g. PageRank) aux requêtes SQL (i.e. intersection d’ensembles, agrégation, jointure naturelle). Nous traitons dans la première partie de cette thèse de la multiplication de matrices. Nous décrivons d’abord une multiplication matricielle standard et sécurisée pour l’architecture MapReduce qui est basée sur l’utilisation du chiffrement additif de Paillier pour garantir la confidentialité des données. Les algorithmes proposés correspondent à une hypothèse spécifique de sécurité : collusion ou non des nœuds du cluster MapReduce, le modèle général de sécurité étant honnête mais curieux. L’objectif est de protéger la confidentialité de l’une et l’autre matrice, ainsi que le résultat final, et ce pour tous les participants (propriétaires des matrices, nœuds de calcul, utilisateur souhaitant calculer le résultat). D’autre part, nous exploitons également l’algorithme de multiplication de matrices de Strassen-Winograd, dont la complexité asymptotique est O(n^log2(7)) soit environ O(n^2.81) ce qui est une amélioration par rapport à la multiplication matricielle standard. Une nouvelle version de cet algorithme adaptée au paradigme MapReduce est proposée. L’hypothèse de sécurité adoptée ici est limitée à la non-collusion entre le cloud et l’utilisateur final. La version sécurisée utilise comme pour la multiplication standard l’algorithme de chiffrement Paillier. La seconde partie de cette thèse porte sur la protection des données lorsque des opérations d’algèbre relationnelle sont déléguées à un serveur public de cloud qui implémente à nouveau le paradigme MapReduce. En particulier, nous présentons une solution d’intersection sécurisée qui permet à un utilisateur du cloud d’obtenir l’intersection de n > 1 relations appartenant à n propriétaires de données. Dans cette solution, tous les propriétaires de données partagent une clé et un propriétaire de données sélectionné partage une clé avec chacune des clés restantes. Par conséquent, alors que ce propriétaire de données spécifique stocke n clés, les autres propriétaires n’en stockent que deux. Le chiffrement du tuple de relation réelle consiste à combiner l’utilisation d’un chiffrement asymétrique avec une fonction pseudo-aléatoire. Une fois que les données sont stockées dans le cloud, chaque réducteur (Reducer) se voit attribuer une relation particulière. S’il existe n éléments différents, des opérations XOR sont effectuées. La solution proposée reste donc très efficace. Par la suite, nous décrivons les variantes des opérations de regroupement et d’agrégation préservant la confidentialité en termes de performance et de sécurité. Les solutions proposées associent l’utilisation de fonctions pseudo-aléatoires à celle du chiffrement homomorphe pour les opérations COUNT, SUM et AVG et à un chiffrement préservant l’ordre pour les opérations MIN et MAX. Enfin, nous proposons les versions sécurisées de deux protocoles de jointure (cascade et hypercube) adaptées au paradigme MapReduce. Les solutions consistent à utiliser des fonctions pseudo-aléatoires pour effectuer des contrôles d’égalité et ainsi permettre les opérations de jointure lorsque des composants communs sont détectés.(...) / In the age of social networks and connected objects, many and diverse data are produced at every moment. The analysis of these data has led to a new science called "Big Data". To best handle this constant flow of data, new calculation methods have emerged.This thesis focuses on cryptography applied to processing of large volumes of data, with the aim of protection of user data. In particular, we focus on securing algorithms using the distributed computing MapReduce paradigm to perform a number of primitives (or algorithms) essential for data processing, ranging from the calculation of graph metrics (e.g. PageRank) to SQL queries (i.e. set intersection, aggregation, natural join).In the first part of this thesis, we discuss the multiplication of matrices. We first describe a standard and secure matrix multiplication for the MapReduce architecture that is based on the Paillier’s additive encryption scheme to guarantee the confidentiality of the data. The proposed algorithms correspond to a specific security hypothesis: collusion or not of MapReduce cluster nodes, the general security model being honest-but-curious. The aim is to protect the confidentiality of both matrices, as well as the final result, and this for all participants (matrix owners, calculation nodes, user wishing to compute the result). On the other hand, we also use the matrix multiplication algorithm of Strassen-Winograd, whose asymptotic complexity is O(n^log2(7)) or about O(n^2.81) which is an improvement compared to the standard matrix multiplication. A new version of this algorithm adapted to the MapReduce paradigm is proposed. The safety assumption adopted here is limited to the non-collusion between the cloud and the end user. The version uses the Paillier’s encryption scheme.The second part of this thesis focuses on data protection when relational algebra operations are delegated to a public cloud server using the MapReduce paradigm. In particular, we present a secureintersection solution that allows a cloud user to obtain the intersection of n > 1 relations belonging to n data owners. In this solution, all data owners share a key and a selected data owner sharesa key with each of the remaining keys. Therefore, while this specific data owner stores n keys, the other owners only store two keys. The encryption of the real relation tuple consists in combining the use of asymmetric encryption with a pseudo-random function. Once the data is stored in the cloud, each reducer is assigned a specific relation. If there are n different elements, XOR operations are performed. The proposed solution is very effective. Next, we describe the variants of grouping and aggregation operations that preserve confidentiality in terms of performance and security. The proposed solutions combine the use of pseudo-random functions with the use of homomorphic encryption for COUNT, SUM and AVG operations and order preserving encryption for MIN and MAX operations. Finally, we offer secure versions of two protocols (cascade and hypercube) adapted to the MapReduce paradigm. The solutions consist in using pseudo-random functions to perform equality checks and thus allow joining operations when common components are detected. All the solutions described above are evaluated and their security proven.

Le but de cette thèse est de tenté de donner une meilleure compréhension des nouveaux paradigmes de l'informatique en Nuage. En ce qui concerne l'Ingénierie du Trafic, l'économie d'énergie, de l'équité dans le partage du débit.Dans la première partie de note thèse, nous étudions l'impact de ces nouvelles techniques dans les réseaux de Data Center, nous avons formulé notre problème en un modèle d'optimisation, et nous le résolvons en utilisons un algorithme glouton. Nous avons étudié l'impact des ponts virtuels et du multi chemin sur différentes architectures de Data Centers. Nous avons en particulier étudié l’impact de la virtualisation des switches et l’utilisation du multi-chemin sur les différents objectifs d'optimisation tels que l'Ingénierie du Trafic, l'économie d'énergie.Dans notre seconde partie, nous avons essayé d’avoir une meilleure compréhension de l'impact des nouvelles architectures sur le contrôle de congestion, et vice versa. En effet, l'une des préoccupations majeures du contrôle de congestion est l'équité en terme de débit, l'impact apporté par le multi-chemin, les nouvelles architectures Data Center et les nouveaux protocoles, sur le débit des points terminaux et des points d'agrégations reste vague.Enfin, dans la troisième partie nous avons fait un travail préliminaire sur le nouveau paradigme introduit par la possibilité de virtualisé les Fonctions Réseaux. Dans cette partie, nous avons formulé le problème en un modèle linéaire, dans le but est de trouver le meilleur itinéraire à travers le réseau où les demandes des clients doivent passer par un certain nombre de NFV. / This dissertation tries to give a deep understanding of the impact of the new Cloud paradigms regarding to the Traffic Engineering goal, to the Energy Efficiency goal, to the fairness in the endpoints offered throughput, and of the new opportunities given by virtualized network functions.In the first part of our dissertation we investigate the impact of these novel features in Data Center Network optimization, providing a formal comprehensive mathematical formulation on virtual machine placement and a metaheuristic for its resolution. We show in particular how virtual bridging and multipath forwarding impact common DCN optimization goals, Traffic Engineering and Energy Efficiency, assess their utility in the various cases in four different DCN topologies.In the second part of the dissertation our interest move into better understand the impact of novel attened and modular DCN architectures on congestion control protocols, and vice-versa. In fact, one of the major concerns in congestion control being the fairness in the offered throughput, the impact of the additional path diversity, brought by the novel DCN architectures and protocols, on the throughput of individual endpoints and aggregation points is unclear.Finally, in the third part we did a preliminary work on the new Network Function Virtualization paradigm. In this part we provide a linear programming formulation of the problem based on virtual network function chain routing problem in a carrier network. The goal of our formulation is to find the best route in a carrier network where customer demands have to pass through a number of NFV node, taking into consideration the unique constraints set by NFV.

La consommation énergétique des centres de calculs et de données, aussi appelés « data centers », représentait 2% de la consommation mondiale d'électricité en 2012. Leur nombre est en augmentation et suit l'évolution croissante des objets connectés, services, applications, et des données collectées. Ces infrastructures, très consommatrices en énergie, sont souvent sur-dimensionnées et les serveurs en permanence allumés. Quand la charge de travail est faible, l'électricité consommée par les serveurs inutilisés est gaspillée, et un serveur inactif peut consommer jusqu'à la moitié de sa consommation maximale. Cette thèse s'attaque à ce problème en concevant un data center ayant une consommation énergétique proportionnelle à sa charge. Nous proposons un data center hétérogène, nommé BML pour « Big, Medium, Little », composé de plusieurs types de machines : des processeurs très basse consommation et des serveurs classiques. L'idée est de profiter de leurs différentes caractéristiques de performance, consommation, et réactivité d'allumage, pour adapter dynamiquement la composition de l'infrastructure aux évolutions de charge. Nous décrivons une méthode générique pour calculer les combinaisons de machines les plus énergétiquement efficaces à partir de données de profilage de performance et d'énergie acquis expérimentalement considérant une application cible, ayant une charge variable au cours du temps, dans notre cas un serveur web.Nous avons développé deux algorithmes prenant des décisions de reconfiguration de l'infrastructure et de placement des instances de l'application en fonction de la charge future. Les différentes temporalités des actions de reconfiguration ainsi que leur coûts énergétiques sont pris en compte dans le processus de décision. Nous montrons par simulations que nous atteignons une consommation proportionnelle à la charge, et faisons d'importantes économies d'énergie par rapport aux gestions classiques des data centers. / The increasing number of data centers raises serious concerns regarding their energy consumption. These infrastructures are often over-provisioned and contain servers that are not fully utilized. The problem is that inactive servers can consume as high as 50% of their peak power consumption.This thesis proposes a novel approach for building data centers so that their energy consumption is proportional to the actual load. We propose an original infrastructure named BML for "Big, Medium, Little", composed of heterogeneous computing resources : from low power processors to classical servers. The idea is to take advantage of their different characteristics in terms of energy consumption, performance, and switch on reactivity to adjust the composition of the infrastructure according to the load evolutions. We define a generic methodology to compute the most energy proportional combinations of machines based on hardware profiling data.We focus on web applications whose load varies over time and design a scheduler that dynamically reconfigures the infrastructure, with application migrations and machines switch on and off, to minimize the infrastructure energy consumption according to the current application requirements.We have developed two different dynamic provisioning algorithms which take into account the time and energy overheads of the different reconfiguration actions in the decision process. We demonstrate through simulations based on experimentally acquired hardware profiles that we achieve important energy savings compared to classical data center infrastructures and management.

Les besoins croissants en ressources de calcul ont mené au parallélisme et au calcul distribué, qui exploitent des infrastructures de calcul large échelle de manière concurrente. Récemment, les technologies de virtualisation sont devenues plus populaires, grâce à l'amélioration des hyperviseurs, le passage vers des architectures multi-cœur, et la diffusion des services Internet. Cela a donné lieu à l'émergence de l'informatique en nuage, un paradigme qui offre des ressources de calcul de façon élastique et à la demande, en facturant uniquement les ressources consommées. Dans ce contexte, cette thèse propose quatre contributions pour tirer parti des capacités de multiples nuages informatiques. Elles suivent deux directions : la création de plates-formes d'exécution élastiques au-dessus de nuages fédérés, et la migration à chaud entre nuages pour les utiliser de façon dynamique. Nous proposons des mécanismes pour construire de façon efficace des plates-formes d'exécution élastiques au-dessus de plusieurs nuages utilisant l'approche de fédération sky computing. Resilin est un système pour créer et gérer des plates-formes d'exécution MapReduce au-dessus de nuages fédérés, permettant de facilement exécuter des calculs MapReduce sans interagir avec les interfaces bas niveau des nuages. Nous proposons des mécanismes pour reconfigurer des infrastructures réseau virtuelles lors de migrations à chaud entre nuages, mis en œuvre dans le réseau virtuel ViNe de l'Université de Floride. Enfin, Shrinker est un protocole de migration à chaud améliorant la migration de grappes de calcul virtuelles dans les réseaux étendus en éliminant les données dupliquées entre machines virtuelles.

Pour fournir une disponibilité permanente des données et réduire la latence réseau, les systèmes de partage de données se basent sur la réplication optimiste. Dans ce paradigme, il existe plusieurs copies de l'objet partagé dite répliques stockées sur des sites. Ces répliques peuvent être modifiées librement et à tout moment. Les modifications sont exécutées en local puis propagées aux autres sites pour y être appliquées. Les algorithmes de réplication optimiste sont chargés de gérer les modifications parallèles. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie d'évaluation pour les algorithmes de réplication optimiste. Le contexte de notre étude est l'édition collaborative. Nous allons concevoir pour cela un outil d'évaluation qui intègre un mécanisme de génération de corpus et un simulateur d'édition collaborative. À travers cet outil, nous allons dérouler plusieurs expériences sur deux types de corpus: synchrone et asynchrone. Dans le cas d'une édition collaborative synchrone, nous évaluerons les performances des différents algorithmes de réplication sur différents critères tels que le temps d'exécution, l'occupation mémoire, la taille des messages, etc. Nous proposerons ensuite quelques améliorations. En plus, dans le cas d'une édition collaborative asynchrone, lorsque deux répliques se synchronisent, les conflits sont plus nombreux à apparaître. Le système peut bloquer la fusion des modifications jusqu'à ce que l'utilisateur résolut les conflits. Pour réduire le nombre de ces conflits et l'effort des utilisateurs, nous proposerons une métrique d'évaluation et nous évaluerons les différents algorithmes sur cette métrique. Nous analyserons le résultat pour comprendre le comportement des utilisateurs et nous proposerons ensuite des algorithmes pour résoudre les conflits les plus important et réduire ainsi l'effort des développeurs. Enfin, nous proposerons une nouvelle architecture hybride basée sur deux types d'algorithmes de réplication. Contrairement aux architectures actuelles, l'architecture proposéeest simple, limite les ressources sur les dispositifs clients et ne nécessite pas de consensus entre les centres de données / To provide a high availability from any where, at any time, with low latency, data is optimistically replicated. This model allows any replica to apply updates locally, while the operations are later sent to all the others. In this way, all replicas eventually apply all updates, possibly even in different order. Optimistic replication algorithms are responsible for managing the concurrent modifications and ensure the consistency of the shared object. In this thesis, we present an evaluation methodology for optimistic replication algorithms. The context of our study is collaborative editing. We designed a tool that implements our methodology. This tool integrates a mechanism to generate a corpus and a simulator to simulate sessions of collaborative editing. Through this tool, we made several experiments on two different corpus: synchronous and asynchronous. In synchronous collaboration, we evaluate the performance of optimistic replication algorithms following several criteria such as execution time, memory occupation, message's size, etc. After analysis, some improvements were proposed. In addition, in asynchronous collaboration, when replicas synchronize their modifications, more conflicts can appear in the document. In this case, the system cannot merge the modifications until a user resolves them. In order to reduce the conflicts and the user's effort, we propose an evaluation metric and we evaluate the different algorithms on this metric. Afterward, we analyze the quality of the merge to understand the behavior of the users and the collaboration cases that create conflicts. Then, we propose algorithms for resolving the most important conflicts, therefore reducing the user's effort. Finally, we propose a new architecture for supporting cloud-based collaborative editing system. This architecture is based on two optimistic replication algorithms. Unlike current architectures, the proposed one removes the problems of the centralization and consensus between data centers, is simple and accessible for any developers

L’informatique en nuage révolutionne complètement la façon de gérer les ressources. Grâce à l’élasticité, les ressources peuvent être provisionnées en quelques minutes pour satisfaire un niveau de qualité de service (QdS) formalisé par un accord de niveau de service (SLA) entre les différents acteurs du nuage. Le principal défi des fournisseurs de services est de maintenir la satisfaction de leurs consommateurs tout en minimisant le coût de ces services. Du point de vue SaaS, ce défi peut être résolu d’une manière ad-hoc par l’allocation/-libération des ressources selon un ensemble de règles prédéfinies avec Amazon Auto Scaling par exemple. Cependant, implémenter finement ces règles d’élasticité n’est pas une tâche triviale. D’une part, la difficulté de profiler la performance d’un service compromet la précision de la planification des ressources. D’autre part, plusieurs paramètres doivent être pris en compte, tels que la multiplication des types de ressources, le temps non-négligeable d’initialisation de ressource et le modèle de facturation IaaS. Cette thèse propose une solution complète pour la gestion des contrats de service du nuage. Nous introduisons CSLA (Cloud ServiceLevel Agreement), un langage dédié à la définition de contrat de service en nuage. Il adresse finement les violations SLA via la dégradation fonctionnelle/QdS et des modèles de pénalité avancés. Nous proposons, ensuite, HybridScale un framework de dimensionnement automatique dirigé par les SLA. Il implémente l’élasticité de façon hybride : gestion réactive-proactive, dimensionnement vertical horizontal et multi-couches (application-infrastructure). Notre solution est validée expérimentalement sur Amazon EC2. / Cloud computing promises to completely revolutionize the way to manage resources. Thanks to elasticity, resources can be provisioning within minutes to satisfy a required level of Quality of Service(QoS) formalized by Service Level Agreements (SLAs) between different Cloud actors. The main challenge of service providers is to maintain its consumer’s satisfaction while minimizing the service costs due to resources fees. For example, from the SaaS point of view, this challenge can be achieved in ad-hoc manner by allocating/releasing resources based on a set of predefined rules as Amazon Auto Scaling implements it. However, doing it right –in a way that maintains end-users satisfaction while optimizing service cost– is not a trivial task. First, because of the difficulty to profile service performance,the accuracy of capacity planning may be compromised. Second, several parameters should be taken into account such as multiple resource types, non-ignorable resource initiation time and IaaS billing model. For that purpose, we propose a complete solution for Cloud Service Level Management. We first introduce CSLA (Cloud Service LevelAgreement), a specific language to describe SLA for Cloud services. It finely expresses SLA violations via functionality/QoS degradationand an advanced penalty model. Then, we propose HybridScale, an auto-scaling framework driven by SLA. It implements the Cloud elasticity in a triple hybrid way : reactive-proactive management, vertical horizontal scaling at cross-layer (application-infrastructure). Our solution is experimentally validated on Amazon EC2.

Un service du nuage peut employer des techniques de sécurités pour assurer la sécurité de l’information. Ces techniques protègent une donnée personnelle en la rendant inintelligible pour toutes personnes autres que l’utilisateur du service. En contrepartie, certaines fonctionnalités ne peuvent plus être implémentées. Par exemple, la technique du chiffrement symétrique rend les données inintelligibles, mais empêche le calcul sur ces données.Cette thèse avance qu’un service du nuage doit composer les techniques pour assurer la sécurité de l’information sans perdre de fonctionnalités. Elle se base sur l’étude de la composition de trois techniques qui sont le chiffrement, la fragmentation verticale et les calculs côté client. Cette étude montre que la composition sécurise sans perdre de fonctionnalités, mais complexifie l’écriture du service. La thèse propose alors un nouveau langage pour l’écriture de services du nuage qui assurent la sécurité des données personnelles par compositions des techniques de sécurité.Ce langage est muni de lois algébriques pour dériver,systématiquement, un service local sans protection vers son équivalent sécurisé du nuage. Le langage est implémenté en Idris et profite de son système de type expressif pour vérifier la composition correcte des techniques de cryptographie. Dans le même temps, un encodage traduit le langage en ProVerif, un vérificateur de modèle pour l’analyse automatique des propriétés de sécurité sur les protocoles cryptographiques. Cette traduction vérifie alors la sécurité des données personnelles dans le service. / A cloud service can use security techniques to ensure information privacy. These techniques protect privacy by converting the client’s personal data into unintelligible text. But they can also cause the loss of some functionalities of the service. For instance, a symmetric-key cipher protects privacy by converting readable personal data into unreadable one. However, this causes the loss of computational functionalities on this data.This thesis claims that a cloud service has to compose security techniques to ensure information privacy without the loss of functionalities. This claim is based on the study of the composition of three techniques: symmetric cipher, vertical data fragmentation and client-side computation. This study shows that the composition makes the service privacy preserving, but makes its formulation overwhelming. In response, the thesis offers a new language for the writing of cloud services that enforces information privacy using the composition of security techniques. This language comes with a set of algebraic laws to systematically transform a local service without protection into its cloud equivalent protected by composition. An Idris implementation harnesses the Idris expressive type system to ensure the correct composition of security techniques. Furthermore, an encoding translates the language intoProVerif, a model checker for automated reasoning about the security properties found in cryptographic protocols. This translation checks that the service preserves the privacy of its client.

Cette thèse s'intéresse à la flexibilité dans les infrastructures informatiques distribuées du point de vue de leurs administrateurs et utilisateurs. Pour les utilisateurs, il s'agit de trouver au moment où ils en ont besoin des ressources matérielles adaptées avec un environnement personnalisé à l'exécution de leur application. Pour les administrateurs, il s'agit de définir les politiques d'allocation des ressources (politiques d'usage et de sécurité) pour les applications des utilisateurs. Nous avons étudié la problématique de la flexibilité dans le contexte des grilles et des centrales numériques (CN). Tout d'abord, nous avons conçu et mis en oeuvre le système Saline qui s'appuie sur la virtualisation pour permettre l'exécution de tout type de tâche en mode préemptif dans les grilles. Nous avons également proposé le système Grillade qui combine les mécanismes de flexibilité offerts par les grilles et les CN pour d'une part, étendre dynamiquement une grille avec des ressources virtuelles fournies par des CN et d'autre part, construire des nuages de type IaaS fédérant les ressources de plusieurs sites. Grillade étend le système de grille XtreemOS. Il permet en outre grâce à la technologie de système à image unique de proposer aux utilisateurs des machines virtuelles exécutées sur une agrégation de nœuds. Enfin, nous proposons un formalisme permettant de classer les systèmes de gestion de ressources offrant de la flexibilité et de définir des règles pour les combiner. Le système Tropicbird qui s'appuie sur ce formalisme met en œuvre, à la demande, des plates-formes virtuelles spécifiées par les utilisateurs sur une infrastructure matérielle.