L’objectif de la thèse est d’étudier la gestion de bout en bout des architectures à la SDN, et comment nos briques OSS (Operation Support System) doivent évoluer: cela implique d’étudier les processus métier associés, leurs implémentations ainsi que l’outillage nécessaire. Les objectifs de la thèse sont donc de répondre aux verrous suivants:1. Identifier les changements impliqués par l’émergence de ces réseaux programmables sur les architectures de gestions en termes d’exigences ou "requirements". L’étude peut être focalisée sur un type de réseau, mobile par exemple. 2. Identifier l’évolution à apporter aux interfaces de gestions actuelles: quelles alternatives aux FCAPS (fault, configuration, accounting, performance, and security) ? Quels changements à apporter aux couches de gestions allant du gestionnaire d’équipement ou "Element Management System" jusqu’au OSS ? / The main goal of the PhD activities is to define and develop architecture and mechanisms to ensure consistency and continuity of the operations and behaviors in mixed physical/virtual environments, characterized by a high level of dynamicity, elasticity and heterogeneity by applying a cognitive approach to the architecture where applicable. The target is then to avoid the "build it first, manage it later" paradigm. The research questions targeted by the PhD are the following: 1. Identify the changes on Network Operation Support Systems implementation when using SDN as a design approach for future networks. The study could be restricted to mobile networks for example, or sub-part of it (CORE networks, RAN, data centers, etc); 2.Identify the needed evolution at the management interfaces level: a. Shall we need alternative to the well-known FCAPS and do we still need the element management system? b. What will change to provision an SDN based service? c. How to ensure resiliency of SDN based networks?

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.

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 horizontalet multi-couches (application-infrastructure). Notre solution est validée expérimentalement sur Amazon EC2.