Cette thèse se place dans le contexte de l'hébergement de services informatiques virtualisés et apporte deux contributions. Elle propose premièrement un système d'aide à la gestion modulaire, déplaçant les machines virtuelles du centre pour le maintenir dans un état satisfaisant. Ce système permet en particulier d'intégrer la notion de consommation électrique des serveurs ainsi que des règles propres à cette consommation. Sa modularité permet de plus l'adaptation de ses composants à des problèmes de grande taille. Cette thèse propose de plus un outil pour comparer différents gestionnaires de centres virtualisés. Cet outil injecte un scénario de montée en charge reproductible dans une infrastructure virtualisée. L'injection d'un tel scénario permet d'évaluer les performances du système de gestion du centre grâce à des sondes spécifiques. Le langage utilisé pour cette injection est extensible et permet l'utilisation de scénarios paramétrés.

L'objectif de cette thèse est de présenter de nouveaux algorithmes de placement de machines virtuelles (VMs) à fin d’optimiser le coût et les émissions de carbone dans les Clouds distribués. La thèse se concentre d’abord sur la rentabilité des Clouds distribués, et développe ensuite les raisons d’optimiser les coûts ainsi que les émissions de carbone. La thèse comprend deux principales parties: la première propose, développe et évalue les algorithmes de placement statiques de VMs (où un premier placement d'une VM détient pendant toute la durée de vie de la VM). La deuxième partie propose des algorithmes de placement dynamiques de VMs où le placement initial de VM peut changer dynamiquement (par exemple, grâce à la migration de VMs et à leur consolidation). Cette thèse comprend cinq contributions. La première contribution est une étude de l'état de l'art sur la répartition des coûts et des émissions de carbone dans les environnements de clouds distribués. La deuxième contribution propose une méthode d'allocation des ressources, appelée NACER, pour les clouds distribués. L'objectif est de minimiser le coût de communication du réseau pour exécuter une tâche dans un cloud distribué. La troisième contribution propose une méthode de placement VM (appelée NACEV) pour les clouds distribués. NACEV est une version étendue de NACER. Tandis que NACER considère seulement le coût de communication parmi les DCs, NACEV optimise en même temps les coûts de communication et de calcul. Il propose également un algorithme de cartographie pour placer des machines virtuelles sur des machines physiques (PM). La quatrième contribution présente une méthode de placement VM efficace en termes de coûts et de carbone (appelée CACEV) pour les clouds distribués verts. CACEV est une version étendue de NACEV. En plus de la rentabilité, CACEV considère l'efficacité des émissions de carbone pour les clouds distribués. Pour obtenir une meilleure performance, la cinquième contribution propose une méthode dynamique de placement VM (D-CACEV) pour les clouds distribués. D-CACEV est une version étendue de notre travail précédent, CACEV, avec des chiffres supplémentaires, une description et également des mécanismes de migration de VM en direct. Nous montrons que notre mécanisme conjoint de réallocation-placement de VM peut constamment optimiser à la fois le coût et l'émission de carbone dans un cloud distribué / Virtual machine (VM) placement (i.e., resource allocation) method has a direct effect on both cost and carbon emission. Considering the geographic distribution of data centers (DCs), there are a variety of resources, energy prices and carbon emission rates to consider in a distributed cloud, which makes the placement of VMs for cost and carbon efficiency even more critical and complex than in centralized clouds. The goal of this thesis is to present new VM placement algorithms to optimize cost and carbon emission in a distributed cloud. It first focuses on cost efficiency in distributed clouds and, then, extends the goal to optimization of both cost and carbon emission at the same time. Thesis includes two main parts. The first part of thesis proposes, develops and evaluates static VM placement algorithms to reach the mentioned goal where an initial placement of a VM holds throughout the lifetime of the VM. The second part proposes dynamic VM placement algorithms where the initial placement of VMs is allowed to change (e.g., through VM migration and consolidation). The first contribution is a survey of the state of the art on cost and carbon emission resource allocation in distributed cloud environments. The second contribution targets the challenge of optimizing inter-DC communication cost for large-scale tasks and proposes a Network-Aware Cost-Efficient Resource allocation method, called NACER, for distributed clouds. The goal is to minimize the network communication cost of running a task in a distributed cloud by selecting the DCs to provision the VMs in such a way that the total network distance (hop count or any reasonable measure) among the selected DCs is minimized. The third contribution proposes a Network-Aware Cost Efficient VM Placement method (called NACEV) for Distributed Clouds. NACEV is an extended version of NACER. While NACER only considers inter-DC communication cost, NACEV optimizes both communication and computing cost at the same time and also proposes a mapping algorithm to place VMs on Physical Machines (PMs) inside of the selected DCs. NACEV also considers some aspects such as heterogeneity of VMs, PMs and switches, variety of energy prices, multiple paths between PMs, effects of workload on cost (energy consumption) of cloud devices (i.e., switches and PMs) and also heterogeneity of energy model of cloud elements. The forth contribution presents a Cost and Carbon Emission-Efficient VM Placement Method (called CACEV) for green distributed clouds. CACEV is an extended version of NACEV. In addition to cost efficiency, CACEV considers carbon emission efficiency and green distributed clouds. It is a VM placement algorithm for joint optimization of computing and network resources, which also considers price, location and carbon emission rate of resources. It also, unlike previous contributions of thesis, considers IaaS Service Level Agreement (SLA) violation in the system model. To get a better performance, the fifth contribution proposes a dynamic Cost and Carbon Emission-Efficient VM Placement method (D-CACEV) for green distributed clouds. D-CACEV is an extended version of our previous work, CACEV, with additional figures, description and also live VM migration mechanisms. We show that our joint VM placement-reallocation mechanism can constantly optimize both cost and carbon emission at the same time in a distributed cloud

Cette thèse se place dans le contexte de l’hébergement de services informatiques virtualisés et apporte deux contributions. Elle propose premièrement un système d’aide à la gestion modulaire, déplaçant les machines virtuelles du centre pour le maintenir dans un état satisfaisant. Ce système permet en particulier d’intégrer la notion de consommation électrique des serveurs ainsi que des règles propres à cette consommation. Sa modularité permet de plus l’adaptation de ses composants à des problèmes de grande taille. Cette thèse propose de plus un outil pour comparer différents gestionnaires de centres virtualisés. Cet outil injecte un scénario de montée en charge reproductible dans une infrastructure virtualisée. L’injection d’un tel scénario permet d’évaluer les performances du système de gestion du centre grâce à des sondes spécifiques. Le langage utilisé pour cette injection est extensible et permet l’utilisation de scénarios paramétrés. / This thesis considers the virtualized IT services hosting and makes two contributions. It first proposes a modular system of management aids, to move the virtual machines of the center in order to keep it in a good condition. This system allows in particular to integrate the concept of server power consumption and rules specific to that concept. What’s more, its modularity allows to adjust its components to handle larger problems. This thesis proposes also a tool to compare different virtualized centers managers. This tool injects a reproductible load increase scenario in a virtualized infrastructure. The injection of such a scenario is used to evaluate the performance of the system center manager, using performances probes. The language used for this injection is extensible and allows the creation of parameterized scenarios. The contributions of this thesis were presented in two international conferences and a french conference.