Les grilles de calcul et les grille de PC sur Internet offrent des alternatives intéressantes pour le calcul scientifique à grande échelle, qui demande des ressources de calcul importantes. Toutefois, l’adaptation des applications pour ces systèmes est difficile à cause des facteurs nombreux tels que l'interface complexe de programmation. L'objectif de cette thèse est de trouver une solution pour faciliter le calcul scientifique à grande échelle. Pour ce faire, j’ai travaillé sur l’algorithme de Gauss Jordan et une nouvelle version d’un schéma de parallélisme. Ce schéma peut exploiter le maximum de parallélisme entre des opérations. Comme un exemple excellent, l'algorithme de Gauss Jordan est également utilisé pour évaluer des environnements expérimentaux et des outils différents. Les expérimentations avec YML, OmniRPC et XtremWeb sur les grilles et les grilles de PC montrent que YML peut être une bonne solution pour que les utilisateurs fassent du calcul scientifique à grande échelle, à cause des bonnes caractéristiques comme « l’interface d'abstraction de haut niveau», « les composants réutilisables » et «le surcoût acceptable». Pour obtenir les meilleures performances de cette plate-forme, les questions concernées, telles que la granularité des tâches, la persistance des données et le mécanisme d’ordonnancement, sont également abordés dans cette thèse. Selon les analyses faites ci-dessus et les caractéristiques communes des nuages informatiques ciblés, YML-PC, une architecture de référence basée sur les workflows pour les constructions de nuages informatiques privés scientifique est proposée. YML-PC hérite les bonnes caractéristiques présentées ci-dessus et des autres technologies clefs telles que « la persistance des données », « La prévision du temps disponible »  et « l'évaluation sur des nœuds de calcul hétérogènes » pour YML-PC, qui sont également abordées dans cette thèse. Les évaluations sur l'algorithme de Gauss Jordan sont réalisées sur les grilles, les grilles de PC et les nuages informatiques privés qui sont implantés sur la plate-forme Grid5000, la plateforme de calcul de Polytech Lille en France et la plateforme de calcul de Hohai, en Chine. / Grid computing and Desktop Grid computing provide interesting alternatives for large scale scientific computing which needs very large scale computing resources. However gridification is hard to develop because of series of factors such as complex programming interface. The aim of this dissertation is to find a solution to make large scientific computing in an easy way. To do that, research on Gauss Jordan algorithm is made and a new parallel programming version is presented. The parallel version can achieve maximum degree parallelism between operations. Also the Gauss Jordan algorithm as an excellent example is used to evaluate different experimental environments and tools. Experiments with YML, OmniRPC and XtremWeb on Grid and Desktop Grid environments testify YML can be a good solution for end users to make large scale scientific computing for its series of good features such as higher level interface, component reuse and acceptable overhead. To get better performance of platform, related issues such as task granularity, data persistence and schedule mechanism are also discussed in this dissertation. According to analysis made above and the common features of Clouds possessed, YML-PC a reference architecture based on workflow for building scientific Private Clouds is proposed. YML-PC inherits those good features presented above and some other key technologies such as “data persistence”, “available time prediction” and “evaluation on heterogeneous computing nodes” for YML-PC are also discussed in this dissertation. Evaluations are made based on Gauss Jordan algorithm on Grids, Desktop Grids and Private Clouds which build on Grid5000, Polytech Lille platform, France and Hohai platform, China.

Les organisations qui possèdent des infrastructures de calcul à haute performance (HPC) font souvent face à certaines difficultés dans la gestion de leurs ressources. En particulier, ces difficultés peuvent provenir du fait que des applications de différents types doivent pouvoir accéder concurremment aux ressources tandis que les utilisateurs peuvent avoir des objectifs de performance (SLOs) variés. Pour atteindre ces difficultés, cette thèse propose un cadre générique et extensible pour la gestion autonome des applications et l'allocation dynamique des ressources. L'allocation des ressources et l'exécution des applications est régie par une économie de marché observant au mieux des objectifs de niveau de service (SLO) tout en tirant avantage de la flexibilité d'une nuage informatique et en maximisant l'utilisation de des ressources. Le marché fixe dynamiquement un prix aux ressources, ce qui, combiné avec une politique de distribution de monnaie entre les utilisateurs, en garantit une utilisation équitable. Simultanément, des contrôleurs autonomes mettent en oeuvre des politiques d'adaptation pour faire évoluer la demande en ressource de leur application en accord avec la SLO requise par l'utilisateur. Les politiques d'adaptation peuvent : (i) adapter dynamiquement leur demande en terme de CPU et de mémoire demandés en période de contention de ressource aux machines virtuelles (ii) et changer dynamiquement le nombre de machines virtuelle. Nous avons évalué cette plateforme au moyen de la simulation et sur l'infrastructure Grid'5000. Nos résultats ont montré que cette solution: (i) offre un support plus flexible aux applications de type différent demandant divers niveaux de service; (ii) conduit à une bonne satisfaction des utilisateurs moyennant une dégradation acceptable des performances comparées aux solutions centralisées existantes.

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.