There are some new challenges in system administration and design to optimize the resource management for a cloud based application. Some applications demand stringent performance requirements (e.g. delay and jitter bounds), while some applications exhibit bursty (volatile) workloads. This thesis proposes an epidemic model inspired (and continuous time Markov Chain based) framework, which can reproduce workload volatility namely the "buzz effects" (when there is a sudden increase of a content popularity) of a Video on Demand (VoD) system. Two estimation procedures (heuristic and a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) based approach) have also been proposed in this work to calibrate the model against workload traces. Obtained model parameters from the calibration procedures reveal some interesting property of the model. Based on numerical simulations, precisions of both procedures have been analyzed, which show that both of them perform reasonably. However, the MCMC procedure outperforms the heuristic approach. This thesis also compares the proposed model with other existing models examining the goodness-of-fit of some statistical properties of real workload traces. Finally this work suggests a probabilistic resource provisioning approach based on a Large Deviation Principle (LDP). LDP statistically characterizes the buzz effects that causeextreme workload volatility. This analysis exploits the information obtained using the LDP of the VoD system for defining resource management policies. These policies may be of some interest to all stakeholders in the emerging context of cloud networking.

Il y a de nouveaux défis dans l'administration et dans la conception des systèmes pour optimiser la gestion des ressources des applications basées en nuage Cloud Computing. Certaines applications demandent des performances rigoureuses (par exemple, par rapport aux retards et aux limites de la gigue), tandis que d'autres applications présentent des charges de travail en rafale (volatiles). Cette thèse propose un framework inspiré dans un modèle épidémique (et basé sur des Chaînes de Markov à Temps Continu), qui peut reproduire la volatilité de la charge de travail, à savoir les effets de buzz (quand il y a une augmentation soudaine de la popularité d'un contenu) d'un système de Vidéo à la Demande (VoD). Deux méthodes d'estimation (basés sur des heuristiques et des Chaînes de Markov Monte Carlo - MCMC) ont été également proposées dans ce travail, de façon à ajuster le modèle selon les comportements de la charge de travail. Les paramètres du modèle obtenus à partir des procédures d'étalonnage révèlent des propriétés intéressantes du modèle. Basé sur des simulations numériques, la précision des deux procédures a été analysée, en montrant que les deux présentent des performances raisonnables. Toutefois, la méthode MCMC dépasse la performance de l'approche heuristique. Cette thèse compare également le modèle proposé avec d'autres modèles existants, tout en examinant la qualité de l'ajustement de certaines propriétés statistiques sur des traces réelles de la charge de travail. Finalement, ce travail propose une approche probabiliste de provisionnement des ressources, basée sur le Principe de Grandes Déviations (LDP). LDP caractérise statistiquement les effets de buzz, qui causent de la volatilité extrême de la charge de travail. Cette analyse exploite les informations obtenues en utilisant le LPD du système VoD pour la définition des politiques de gestion des ressources. Ces politiques peuvent être intéressantes pour toutes les acteurs dans le nouveau contexte de l'informatique en nuage. / There are some new challenges in system administration and design to optimize the resource management for a cloud based application. Some applications demand stringent performance requirements (e.g. delay and jitter bounds), while some applications exhibit bursty (volatile) workloads. This thesis proposes an epidemic model inspired (and continuous time Markov Chain based) framework, which can reproduce workload volatility namely the "buzz effects" (when there is a sudden increase of a content popularity) of a Video on Demand (VoD) system. Two estimation procedures (heuristic and a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) based approach) have also been proposed in this work to calibrate the model against workload traces. Obtained model parameters from the calibration procedures reveal some interesting property of the model. Based on numerical simulations, precisions of both procedures have been analyzed, which show that both of them perform reasonably. However, the MCMC procedure outperforms the heuristic approach. This thesis also compares the proposed model with other existing models examining the goodness-of-fit of some statistical properties of real workload traces. Finally this work suggests a probabilistic resource provisioning approach based on a Large Deviation Principle (LDP). LDP statistically characterizes the buzz effects that causeextreme workload volatility. This analysis exploits the information obtained using the LDP of the VoD system for defining resource management policies. These policies may be of some interest to all stakeholders in the emerging context of cloud networking.

Après une introduction générale et la présentation d'un exemple explicite dans le chapitre 1, nous exposons certains outils et techniques généraux dans le chapitre 2.- dans le chapitre 3, nous démontrons l'existence d'un principe de grandes déviations (PGD) pour les composantes de Cartan le long des marches aléatoires sur les groupes linéaires semi -simples G. L'hypothèse principale porte sur le support S de la mesure de la probabilité en question et demande que S engendre un semi-groupe Zariski dense. - Dans le chapitre 4, nous introduisons un objet limite (une partie de la chambre de Weyl) que l'on associe à une partie bornée S de G et que nous appelons le spectre joint J(S) de S. Nous étudions ses propriétés et démontrons que J(S) est une partie convexe compacte d'intérieur non-vide dès que S engendre un semi -groupe Zariski dense. Nous relions le spectre joint avec la notion classique du rayon spectral joint et la fonction de taux du PGD pour les marches aléatoires. - Dans le chapitre 5, nous introduisons une fonction de comptage exponentiel pour un S fini dans G, nous étudions ses propriétés que nous relions avec J(S) et démontrons un théorème de croissance exponentielle dense. - Dans le chapitre 6, nous démontrons le PGD pour les composantes d'Iwasawa le long des marches aléatoires sur G. L'hypothèse principale demande l'absolue continuité de la mesure de probabilité par rapport à la mesure de Haar.- Dans le chapitre 7, nous développons des outils pour aborder une question de Breuillard sur la rigidité du rayon spectral d'une marche aléatoire sur le groupe libre. Nous y démontrons un résultat de rigidité géométrique. / After giving a detailed introduction andthe presentation of an explicit example to illustrateour study in Chapter 1, we exhibit some general toolsand techniques in Chapter 2. Subsequently,- In Chapter 3, we prove the existence of a large deviationprinciple (LDP) with a convex rate function, forthe Cartan components of the random walks on linearsemisimple groups G. The main hypothesis is onthe support S of the probability measure in question,and asks S to generate a Zariski dense semigroup.- In Chapter 4, we introduce a limit object (a subsetof the Weyl chamber) that we associate to a boundedsubset S of G. We call this the joint spectrum J(S)of S. We study its properties and show that for asubset S generating a Zariski dense semigroup, J(S)is convex body, i.e. a convex compact subset of nonemptyinterior. We relate the joint spectrum withthe classical notion of joint spectral radius and therate function of LDP for random walks on G.- In Chapter 5, we introduce an exponential countingfunction for a nite S in G. We study its properties,relate it to joint spectrum of S and prove a denseexponential growth theorem.- In Chapter 6, we prove the existence of an LDPfor Iwasawa components of random walks on G. Thehypothesis asks for a condition of absolute continuityof the probability measure with respect to the Haarmeasure.- In Chapter 7, we develop some tools to tackle aquestion of Breuillard on the rigidity of spectral radiusof a random walk on a free group. We prove aweaker geometric rigidity result.