This essay deal with implementation of the Incident management as one of the possible means to minimize risks and losses arising from failures in the organization’s infrastructure and inaccessibility of their "business-critical" applications. It focuses primarily on the organization focused on electronic commerce.

Le Cloud Computing est de plus en plus reconnu comme une nouvelle façon d'utiliser, à la demande, les services de calcul, de stockage et de réseau d'une manière transparente et efficace. Dans cette thèse, nous abordons le problème d'ordonnancement de workflows sur les infrastructures distribuées hétérogènes du Cloud Computing. Les approches d'ordonnancement de workflows existantes dans le Cloud se concentrent principalement sur l'optimisation biobjectif du makespan et du coût. Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes d'ordonnancement de workflows basés sur des métaheuristiques. Nos algorithmes sont capables de gérer plus de deux métriques de QoS (Quality of Service), notamment, le makespan, le coût, la fiabilité, la disponibilité et l'énergie dans le cas de ressources physiques. En outre, ils traitent plusieurs contraintes selon les exigences spécifiées dans le SLA (Service Level Agreement). Nos algorithmes ont été évalués par simulation en utilisant (1) comme applications: des workflows synthétiques et des workflows scientifiques issues du monde réel ayant des structures différentes; (2) et comme ressources Cloud: les caractéristiques des services de Amazon EC2. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de nos algorithmes pour le traitement de plusieurs QoS. Nos algorithmes génèrent une ou plusieurs solutions dont certaines surpassent la solution de l'heuristique HEFT sur toutes les QoS considérées, y compris le makespan pour lequel HEFT est censé donner de bons résultats. / Cloud Computing is increasingly recognized as a new way to use on-demand, computing, storage and network services in a transparent and efficient way. In this thesis, we address the problem of workflows scheduling on distributed heterogeneous infrastructure of Cloud Computing. The existing workflows scheduling approaches mainly focus on the bi-objective optimization of the makespan and the cost. In this thesis, we propose news workflows scheduling algorithms based on metaheuristics. Our algorithms are able to handle more than two QoS (Quality of Service) metrics, namely, makespan, cost, reliability, availability and energy in the case of physical resources. In addition, they address several constraints according to the specified requirements in the SLA (Service Level Agreement). Our algorithms have been evaluated by simulations. We used (1) synthetic workflows and real world scientific workflows having different structures, for our applications; and (2) the features of Amazon EC2 services for our Cloud. The obtained results show the effectiveness of our algorithms when dealing multiple QoS metrics. Our algorithms produce one or more solutions which some of them outperform the solution produced by HEFT heuristic over all the QoS considered, including the makespan for which HEFT is supposed to give good results.

In this thesis, we propose architecture for a SaaS model in Cloud that would provide service to the financial investors who are not familiar with various mathematical models. Such finance models are used to evaluate financial instruments, for example, to price a derivative that is currently being traded before entering into a contact. An investor may approach CSP to price a particular derivative and specify the time, budget and accuracy constraints. Based on these constraints specified by investors, the service provider will compute the option value using our proposed FSM. To evaluate our proposed model, we compared pricing results with the classical model that provides a closed-form solution for option pricing to meet the accuracy constraints. After establishing the accuracy of our pricing results, we further ensured that the SLA between the FSP and the investors is honoured by meeting the constraints put forth by the investor who uses the Cloud service.

In this thesis, we propose architecture for a SaaS model in Cloud that would provide service to the financial investors who are not familiar with various mathematical models. Such finance models are used to evaluate financial instruments, for example, to price a derivative that is currently being traded before entering into a contact. An investor may approach CSP to price a particular derivative and specify the time, budget and accuracy constraints. Based on these constraints specified by investors, the service provider will compute the option value using our proposed FSM. To evaluate our proposed model, we compared pricing results with the classical model that provides a closed-form solution for option pricing to meet the accuracy constraints. After establishing the accuracy of our pricing results, we further ensured that the SLA between the FSP and the investors is honoured by meeting the constraints put forth by the investor who uses the Cloud service.

Denna rapport belyser aspekter som kunder borde vara medveten om vid kontraktering med en molnleverantör. Molntekniken är effektiv, skalbar och relativt enkel att implementera, men det finns också ett antal nackdelar med tekniken som kunder borde vara uppmärksam på. I denna rapport är fokuseringen på hur villkoren och avtalen vid kontaktering med molnleverantörer ser ut, men fokus ligger också på att öka medvetenheten med riskerna vid kontraktering under en lång tidsperiod. Det finns fortfarande många frågetecken som behöver övervägas och analyseras när det gäller molntekniken. Inriktningen på denna rapport är därför kontrakten och designen av dessa ser ut och som leverantörerna oftast skriver ihop till sin egen fördel. Dessa leverantörsfördelar kommer att uppmärksammas i rapporten, dock är fördelarna med molntekniken lätta att upptäcka vid presentationer om tekniken, men kontrakten kan också innebära problem om beroendet på servicen är stor. För det är kontrakten leverantörerna hänvisar till om det skulle uppkomma fel på servicen. Exempelvis säger kontrakten att vid störningar på servicen kan maximalt 50 % av månadsbeloppen en kund betalar varje månad, återbetalas till kunden. Detta kan vid långvarit störning innebära finansiella problem för kunden. Kontrakt-aspekterna integritet, prestanda och kontrakts ändringar är oftast till fördel för leverantören, men det finns även ytterligare aspekter att försöka förhandla sig till bättre villkor på. Dock finns det åtgärder kunder kan göra för att förbättra sitt kontrakt. Exempelvis kan företag arbeta tillsammans för att stärka inflytandet mot leverantören för att på det sättet kunna förhandla sig till bättre kontraktsdetaljer. / This report highlights the aspects for customers to be aware of before contracting with a cloud provider. Cloud technology is efficient, effective, scalable and easy to implement, but there is also drawbacks that customers or potentials customers should know before contracting. The focus area in this report are the terms and agreements aspects when working with a cloud provider, but the report also highlights the risks with contracting with cloud providers in the long term. The focus is also on the design of the contracts that the providers want to design for their own winning. The report wants to make the reader aware of these pitfalls. There are several benefits with Cloud Computing and information about the technology is easy to find, but the information about the contracts are kept in the shadows and written in small letters by high paid lawyers. With maximum 50% payback of the monthly paid by the customer to the provider, if there is service disruption, the contracts can be an economical nightmare for the customers. With aspects such as privacy, performance and contract changes details that are in favor for the provider, are many aspects to consider when reading and negotiating about a contract. But there are things the costumers can do to improve their contract. An example is that by working together with other companies when the procurement is underway, the leverage is strengthened against the providers to negotiate for better contract details.

Le « Cloud computing » est un nouveau modèle de systèmes de calcul. L’infrastructure, les applications et les données sont déplacées de machines localisées sur des systèmes dématérialisés accédés sous forme de service via Internet. Le modèle « coût à l’utilisation » permet des économies de coût en modifiant la configuration à l’exécution (élasticité). L’objectif de cette thèse est de contribuer à la gestion de la Qualité de Service (QdS) des applications s’exécutant dans le Cloud. Les services Cloud prétendent fournir une flexibilité importante dans l’attribution des ressources de calcul tenant compte des variations perçues, telles qu’une fluctuation de la charge. Les capacités de variation doivent être précisément exprimées dans un contrat (le Service Level Agreement, SLA) lorsque l’application est hébergée par un fournisseur de Plateform as a Service (PaaS). Dans cette thèse, nous proposons et nous décrivons formellement le langage de description de SLA PSLA. PSLA est fondé sur WS-Agreement qui est lui-même un langage extensible de description de SLA. Des négociations préalables à la signature du SLA sont indispensables, pendant lesquelles le fournisseur de PaaS doit évaluer la faisabilité des termes du contrat. Cette évaluation, par exemple le temps de réponse, le débit maximal de requêtes servies, etc, est fondée sur une analyse du comportement de l’application déployée dans l’infrastructure cloud. Une analyse du comportement de l’application est donc nécessaire et habituellement assurée par des tests (benchmarks). Ces tests sont relativement coûteux et une étude précise de faisabilité demande en général de nombreux tests. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d’étude de faisabilité concernant les critères de performance, à partir d’une proposition de SLA exprimée en PSLA. Cette méthode est un compromis entre la précision d’une étude exhaustive de faisabilité et les coûts de tests. Les résultats de cette étude constituent le modèle initial de la correspondance charge entrante-allocation de ressources utilisée à l’exécution. Le contrôle à l’exécution (runtime control) d’une application gère l’allocation de ressources en fonction des besoins, s’appuyant en particulier sur les capacités de passage à l’échelle (scalability) des infrastructures de cloud. Nous proposons RCSREPRO (Runtime Control method based on Schedule, REactive and PROactive methods), une méthode de contrôle à l’exécution fondée sur la planification et des contrôles réactifs et prédictifs. Les besoins d’adaptation à l’exécution sont essentiellement dus à une variation de la charge soumise à l’application, variations difficiles à estimer avant exécution et seulement grossièrement décrites dans le SLA. Il est donc nécessaire de reporter à l’exécution les décisions d’adaptation et d’y évaluer les possibles variations de charge. Comme les actions de modification des ressources attribuées peuvent prendre plusieurs minutes, RCSREPRO réalise un contrôle prédictif fondée sur l’analyse de charge et la correspondance indicateurs de performance-ressources attribuées, initialement définie via des tests. Cette correspondance est améliorée en permanence à l’exécution. En résumé, les contributions de cette thèse sont la proposition de langage PSLA pour décrire les SLA ; une proposition de méthode pour l’étude de faisabilité d’un SLA ; une proposition de méthode (RCSREPRO) de contrôle à l’exécution de l’application pour garantir le SLA. Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le contexte du projet FSN OpenCloudware (www.opencloudware.org) et ont été financés en partie par celui-ci. / Cloud computing is a new computing model. Infrastructure, application and data are moved from local machines to internet and provided as services. Cloud users, such as application owners, can greatly save budgets from the elasticity feature, which refers to the “pay as you go” and on-demand characteristics, of cloud service. The goal of this thesis is to manage the Quality of Service (QoS) for applications running in cloud environments Cloud services provide application owners with great flexibility to assign “suitable” amount of resources according to the changing needs, for example caused by fluctuating request rate. “Suitable” or not needs to be clearly documented in Service Level Agreements (SLA) if this resource demanding task is hosted in a third party, such as a Platform as a Service (PaaS) provider. In this thesis, we propose and formally describe PSLA, which is a SLA description language for PaaS. PSLA is based on WS-Agreement, which is extendable and widely accepted as a SLA description language. Before signing the SLA contract, negotiations are unavoidable. During negotiations, the PaaS provider needs to evaluate if the SLA drafts are feasible or not. These evaluations are based on the analysis of the behavior of the application deployed in the cloud infrastructure, for instance throughput of served requests, response time, etc. Therefore, application dependent analysis, such as benchmark, is needed. Benchmarks are relatively costly and precise feasibility study usually imply large amount of benchmarks. In this thesis, we propose a benchmark based SLA feasibility study method to evaluate whether or not a SLA expressed in PSLA, including QoS targets, resource constraints, cost constraints and workload constraints can be achieved. This method makes tradeoff between the accuracy of a SLA feasibility study and benchmark costs. The intermediate of this benchmark based feasibility study process will be used as the workload-resource mapping model of our runtime control method. When application is running in a cloud infrastructure, the scalability feature of cloud infrastructures allows us to allocate and release resources according to changing needs. These resource provisioning activities are named runtime control. We propose the Runtime Control method based onSchedule, REactive and PROactive methods (RCSREPRO). Changing needs are mainly caused by the fluctuating workload for majority of the applications running in the cloud. The detailed workload information, for example the request arrival rates at scheduled points in time, is difficult to be known before running the application. Moreover, workload information listed in PSLA is too rough to give a fitted resource provisioning schedule before runtime. Therefore, runtime control decisions are needed to be performed in real time. Since resource provisioning actions usually require several minutes, RCSREPRO performs a proactive runtime control which means that it predicts future needs and assign resources in advance to have them ready when they are needed. Hence, prediction of the workload and workload-resource mapping are two problems involved in proactive runtime control. The workload-resource mapping model, which is initially derived from benchmarks in SLA feasibility study is continuously improved in a feedback way at runtime, increasing the accuracy of the control.To sum up, we contribute with three aspects to the QoS management of application running in the cloud: creation of PSLA, a PaaS level SLA description language; proposal of a benchmark based SLA feasibility study method; proposal of a runtime control method, RCSREPRO, to ensure the SLA when the application is running. The work described in this thesis is motivated and funded by the FSN OpenCloudware project (www.opencloudware.org).

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.

<p> <p>&nbsp / </p> </p> <p align="left">The underlying theme of this thesis is identification, classification, detection and prediction of cellular network faults using state of the art technologies, methods and algorithms.</p>

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<p> <p>&nbsp / </p> </p> <p align="left">The underlying theme of this thesis is identification, classification, detection and prediction of cellular network faults using state of the art technologies, methods and algorithms.</p>