L'architecture actuelle du cloud, reposant sur des datacenters centralisés, limite la qualité des services offerts par le cloud du fait de l'éloignement de ces datacenters par rapport aux utilisateurs. En effet, cette architecture est peu adaptée à la tendance actuelle promouvant l'ubiquité du cloud computing. De plus, la consommation énergétique actuelle des data centers, ainsi que du cœur de réseau, représente 3% de la production totale d'énergie, tandis que selon les dernières estimations, seulement 42,3% de la population serait connectée. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux inconvénients majeurs des clouds centralisés: la consommation d'énergie ainsi que la faible qualité de service offerte. D'une part, du fait de son architecture centralisée, le cœur de réseau consomme plus d'énergie afin de connecter les utilisateurs aux datacenters. D'autre part, la distance entre les utilisateurs et les datacenters entraîne une utilisation accrue du réseau mondial à large bande, menant à des expériences utilisateurs de faible qualité, particulièrement pour les applications interactives. Une approche semi-centralisée peut offrir une meilleur qualité d'expérience aux utilisateurs urbains dans des réseaux clouds mobiles. Pour ce faire, cette approche confine le traffic local au plus proche de l'utilisateur, tout en maintenant les caractéristiques centralisées s’exécutant sur les équipements réseaux et utilisateurs. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle architecture de cloud distribué, basée sur des "microclouds". Des "microclouds" sont créés de manière dynamique, afin que les ressources utilisateurs provenant de leurs ordinateurs, téléphones ou équipements réseaux puissent être mises à disposition dans le cloud. De ce fait, les microclouds offrent un système dynamique, passant à l'échelle, tout en évitant d’investir dans de nouvelles infrastructures. Nous proposons également un exemple d'utilisation des microclouds sur un cas typique réel. Par simulation, nous montrons que notre approche permet une économie d'énergie pouvant atteindre 75%, comparée à une approche centralisée standard. En outre, nos résultats indiquent que cette architecture passe à l'échelle en terme du nombre d'utilisateurs mobiles, tout en offrant une bien plus faible latence qu'une architecture centralisée. Pour finir, nous analysons comment inciter les utilisateurs à partager leur ressources dans les clouds mobiles et proposons un nouveau mécanisme d'enchère adapté à l'hétérogénéité et la forte dynamicité de ces systèmes. Nous comparons notre solution aux autres mécanismes d’enchère existants dans des cas d'utilisations typiques au sein des clouds mobiles, et montrons la pertinence de notre solution. / The current datacenter-centralized architecture limits the cloud to the location of the datacenters, generally far from the user. This architecture collides with the latest trend of ubiquity of Cloud computing. Also, current estimated energy usage of data centers and core networks adds up to 3% of the global energy production, while according to latest estimations only 42,3% of the population is connected. In the current work, we focused on two drawbacks of datacenter-centralized Clouds: Energy consumption and poor quality of service. On the one hand, due to its centralized nature, energy consumption in networks is affected by the centralized vision of the Cloud. That is, backbone networks increase their energy consumption in order to connect the clients to the datacenters. On the other hand, distance leads to increased utilization of the broadband Wide Area Network and poor user experience, especially for interactive applications. A distributed approach can provide a better Quality of Experience (QoE) in large urban populations in mobile cloud networks. To do so, the cloud should confine local traffic close to the user, running on the users and network devices. In this work, we propose a novel distributed cloud architecture based on microclouds. Microclouds are dynamically created and allow users to contribute resources from their computers, mobile and network devices to the cloud. This way, they provide a dynamic and scalable system without the need of an extra investment in infrastructure. We also provide a description of a realistic mobile cloud use case, and the adaptation of microclouds on it. Through simulations, we show an overall saving up to 75% of energy consumed in standard centralized clouds with our approach. Also, our results indicate that this architecture is scalable with the number of mobile devices and provide a significantly lower latency than regular datacenter-centralized approaches. Finally, we analyze the use of incentives for Mobile Clouds, and propose a new auction system adapted to the high dynamism and heterogeneity of these systems. We compare our solution to other existing auctions systems in a Mobile Cloud use case, and show the suitability of our solution.

No description available.

The notions of "network embedded cloud", also known as a "network enabled cloud" or a "carrier cloud", is an emerging technology trend aiming to integrate network services while exploiting the on-demand nature of the cloud paradigm. A network embedded cloud is a distributed cloud environment where data centers are distributed at the edge of the operator's network. Distributing data centers or computing resources across the network introduces topological and geographical locality dependency. In the case of a network enabled cloud, in addition to the information regarding available processing, memory, and storage capacity, resource management requires information regarding the network's topology and available bandwidth on the links connecting the different nodes of the distributed cloud. This thesis project designed, implemented, and evaluated the use of open shortest path first with traffic engineering (OSPF-TE) for propagating the resource status in a network enabled cloud. The information carried over OSPF-TE are used for network-aware scheduling of virtual machines. In particular, OSPF-TE was extended to convey virtualization and processing related information to all the nodes in the network enabled cloud. Modeling, emulation, and analysis shows the proposed solution can provide the required data to a cloud management system by sending a data center's resources information in the form of new opaque link-state advertisement with a minimum interval of 5 seconds. In this case, each embedded data centers injects a maximum 38.4 bytes per second of additional traffic in to the network.<p> / Ett "network embedded cloud", även känt som ett "network enabled cloud" eller ett "carrier cloud", är en ny teknik trend som syftar till att tillhandahålla nätverkstjänster medan on-demand egenskapen av moln-paradigmet utnyttjas.  Traditionella telekommunikationsapplikationer bygger ofta på en distributed service model och kan använda ett "network enabled cloud" som dess exekverande plattform. Dock kommer sådana inbäddade servrar av naturliga skäl vara geografiskt utspridda, varför de är beroende av topologisk och geografisk lokalisering. Detta ändrar på resurshanteringsproblemet jämfört med resurshantering i datacentrum. I de fall med ett network enabled cloud, utöver informationen om tillgängliga CPU, RAM och lagring, behöver resursfördelningsfunktionen information om nätverkets topologi och tillgänglig bandbredd på länkarna som förbinder de olika noderna i det distribuerade molnet. Detta examensarbete har utformat, tillämpat och utvärderat ett experiment-orienterad undersökning av användningen av open shortest path first med traffich engineering (OSPF-TE) för resurshantering i det network enabled cloud. I synnerhet utvidgades OSPF-TE till att förmedla virtualisering och behandla relaterad information till alla noder i nätverket. Detta examensarbete utvärderar genomförbarheten och lämpligheten av denna metod, dess flexibilitet och prestanda. Analysen visade att den föreslagna lösningen kan förse nödvändiga uppgifter till cloud management system genom att skicka ett datacenters resursinformation i form av ny opaque LSA (kallat Cloud LSA) med ett minimumintervall av 5 sekunder och maximal nätverksbelastning av 38,4 byte per sekund per inbäddade data center.