Conséquence directe de la popularité croissante des services informatique en nuage, les centres de données se développent à une vitesse vertigineuse et doivent rapidement faire face à des problèmes de consommation d'énergie. Paradoxalement, l'informatique en nuage permet aux infrastructure et applications de s'ajuster dynamiquement afin de rendre l'infrastructure plus efficace en termes d'énergie et les applications plus conformes en termes de qualité de service (QdS). Toutefois, les décisions d'optimisation prises isolément à un certain niveau peuvent indirectement interférer avec (voire neutraliser) les décisions prises à un autre niveau, par exemple, une application demande plus de ressources pour garder sa QdS alors qu'une partie de l'infrastructure est en cours d'arrêt pour des raisons énergétiques. Par conséquent, il devient nécessaire non seulement d'établir une synergie entre les couches du nuage, mais aussi de rendre ces couches suffisamment souples et sensibles pour être en mesure de réagir aux changements d'exécution et ainsi profiter pleinement de cette synergie. Cette thèse propose une approche d'auto-adaptation qui prend en considération les composants applicatifs (élasticité architecturale) ainsi que d'infrastructure (élasticité des ressources) pour réduire l'empreinte énergétique. Chaque application et l'infrastructure sont équipées d'une boucle de contrôle autonome qui leur permet d'optimiser indépendamment leur fonctionnement. Afin de créer une synergie entre boucles de contrôle autour d'un objectif commun, nous proposons un modèle pour la coordination et la synchronisation de plusieurs boucles de contrôle. L'approche est validée expérimentalement à la fois qualitativement (amélioration de QdS et des gains d'énergie) et quantitativement (passage à l'échelle).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00853575 |
| Date | 09 April 2013 |
| Creators | Alvares De Oliveira Junior, Frederico |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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