High Performance Computing is preparing the era of the transition from Petascale to Exascale. Distributed computing systems are already facing new scalability problems due to the increasing number of computing resources to manage. It is now necessary to study in depth these systems and comprehend their behaviors, strengths and weaknesses to better build the next generation. The complexity of managing users applications on the resources conducted to the analysis of the workload the platform has to support, this to provide them an efficient service. The need for workload comprehension has led to the collection of traces from production systems and to the proposal of a standard workload format. These contributions enabled the study of numerous of these traces. This also led to the construction of several models, based on the statistical analysis of the different workloads from the collection. Until recently, existing workload traces did not enabled researchers to study the consumption of resources by the jobs in a temporal way. This is now changing with the need for characterization of jobs consumption patterns. In the first part of this thesis we propose a study of existing workload traces. Then we contribute with an observation of cluster workloads with the consideration of the jobs resource consumptions over time. This highlights specific and unattended patterns in the usage of resources from users. Finally, we propose an extension of the former standard workload format that enables to add such temporal consumptions without loosing the benefit of the existing works. Experimental approaches based on workload models have also served the goal of distributed systems evaluation. Existing models describe the average behavior of observed systems. However, although the study of average behaviors is essential for the understanding of distributed systems, the study of critical cases and particular scenarios is also necessary. This study would give a more complete view and under- standing of the performance of resource and job management. In the second part of this thesis we propose an experimental method for performance evaluation of distributed systems based on the replay of production workload trace extracts. These extracts, replaced in their original context, enable to experiment the change of configuration of the system in an online workload and observe the different configurations results. Our technical contribution in this experimental approach is twofold. We propose a first tool to construct the environment in which the experi- mentation will take place, then we propose a second set of tools that automatize the experiment setup and that replay the trace extract within its original context. Finally, these contributions conducted together, enable to gain a better knowledge of HPC platforms. As future works, the approach proposed in this thesis will serve as a basis to further study larger infrastructures.

La supervision des réseaux de communication et plus particulièrement la détection d'anomalies représente un aspect important de la Qualité de Service. Les anomalies sont des circonstances où certaines opérations dévient de leur comportement normal. Certaines sont causées par des problèmes physiques ou techniques comme la panne d'électricité ou les échecs de serveur de fichier, des changements brusques causés par le trafic légitime comme la surcharge du réseau, les foules subites, ainsi que des comportements risqués illégitimes comme des attaques de Déni de Service (DdS) et Déni de Service Distribué (DddS). Nous confrontons la problématique de détection et reconstruction des anomalies parvenant au modèle TCP/IP par la théorie de commande. Ces anomalies sont considérées comme des défauts dans un modèle mathématique représentant la dynamique du modèle TCP/IP. Dans le domaine de détection des défauts, les observateurs peuvent être classés, selon la connaissance du profil des défauts, en observateurs à entrée connue ou à entrée inconnue. Notre première contribution en termes de synthèse d'observateurs à entrées connues se limite à des formes polynômiales pouvant recouvrir une large gamme d'anomalies. L'anomalie et ses dérivées successives introduites dans l'espace d'état du système sont reconstruites par des observateurs de Luenberger. La construction des observateurs étant contraignante en termes de formes spécifiques de l'anomalie et le degré du polynôme associé, une autre approche traitant la détection des anomalies complètement inconnues est proposée. Les modes glissants d'ordre un et d'ordre supérieur sont conçus pour le modèle TCP pour garantir une convergence en temps fini et la robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques et des défauts. Nos propositions sont étudiées de manière analytique par des validations sous Matlab/Simulink et le Simulateur de Réseaux NS-2. De plus, dans le contexte de NS-2, ces dernières approches sont intégrées dans un module de rejeu des traces de trafic afin de les tester sur un trafic TCP capturé en environnement réel.