De nos jours, la grande puissance de calcul et l'importante capacité de stockage fournie par les systèmes de calcul distribué à large échelle sont exploitées par des applications dont les besoins grandissent continuellement. Les plates-formes de ces systèmes sont composées d'un ensemble de ressources reliées entre elles par une infrastructure de communication. Dans ce type de système, comme dans n'importe quel environnement de calcul, il est courant que des solutions innovantes soient étudiées. Leur adoption nécessite une phase d'expérimentation pour que l'on puisse les valider et les comparer aux solutions existantes ou en développement. Néanmoins, de par leur nature distribuée, l'exécution d'expériences dans ces environnements est difficile et coûteuse. Dans ces systèmes, l'ordre d'exécution dépend de l'ordre des événements, lequel peut changer d'une exécution à l'autre. L'absence de reproductibilité des expériences rend complexe la conception, le développement et la validation de nouvelles solutions. De plus, les ressources peu- vent changer d'état ou intégrer le système dynamiquement ; les architectures sont partagées et les interférences entre applications, ou même entre processus d'une même application, peuvent affecter le comportement général du système. Enfin, le temps d'exécution d'application à large échelle sur ces sys- tèmes est souvent long, ce qui empêche en général l'exploration exhaustive des valeurs des éventuels paramètres de cette application. Pour toutes ces raisons, les expérimentations dans ce domaine sont souvent basées sur la simulation. Diverses approches existent actuellement pour simuler le calcul dis- tribué à large-échelle. Parmi celles-ci, une grande partie est dédiée à des architectures particulières, comme les grappes de calcul, les grilles de calcul ou encore les plates-formes de calcul bénévole. Néan- moins, ces simulateurs adressent les mêmes problèmes : modéliser le réseau et gérer les ressources de calcul. De plus, leurs besoins sont les même quelle que soit l'architecture cible : la simulation doit être rapide et passer à l'échelle. Pour respecter ces exigences, la simulation de systèmes distribués à large échelle repose sur des techniques de modélisation pour approximer le comportement du système. Cependant, les estimations obtenues par ces modèles peuvent être fausses. Quand c'est le cas, faire confiance à des résultats obtenus par simulation peut amener à des conclusions aléatoires. En d'autres mots, il est nécessaire de connaître la précision des modèles que l'on utilise pour que les conclusions basées sur des résultats de simulation soient crédibles. Mais malgré l'importance de ce dernier point, il existe très rarement des études sur celui-ci. Durant cette thèse, nous nous sommes intéressés à la problématique de la précision des modèles pour les architectures de calcul distribué à large-échelle. Pour atteindre cet objectif, nous avons mené une évaluation de la précision des modèles existants ainsi que des nouveaux modèles conçus pendant cette thèse. Grâce à cette évaluation, nous avons proposé des améliorations pour atténuer les erreurs dues aux modèles en utilisant SimGrid comme cas d'étude. Nous avons aussi évalué les effets des ces améliorations en terme de passage à l'échelle et de vitesse d'exécution. Une contribution majeure de nos travaux est le développement de modèles plus intuitifs et meilleurs que l'existant, que ce soit en termes de précision, vitesse ou passage à l'échelle. Enfin, nous avons mis en lumière les principaux en- jeux de la modélisation des systèmes distribuées à large-échelle en montrant que le principal problème provient de la négligence de certains phénomènes importants. / Large-Scale Distributed Computing (LSDC) systems are in production today to solve problems that require huge amounts of computational power or storage. Such systems are composed by a set of computational resources sharing a communication infrastructure. In such systems, as in any computing environment, specialists need to conduct experiments to validate alternatives and compare solutions. However, due to the distributed nature of resources, performing experiments in LSDC environments is hard and costly. In such systems, the execution flow depends on the order of events which is likely to change from one execution to another. Consequently, it is hard to reproduce experiments hindering the development process. Moreover, resources are very likely to fail or go off-line. Yet, LSDC archi- tectures are shared and interference among different applications, or even among processes of the same application, affects the overall application behavior. Last, LSDC applications are time consuming, thus conducting many experiments, with several parameters is often unfeasible. Because of all these reasons, experiments in LSDC often rely on simulations. Today we find many simulation approaches for LSDC. Most of them objective specific architectures, such as cluster, grid or volunteer computing. Each simulator claims to be more adapted for a particular research purpose. Nevertheless, those simulators must address the same problems: modeling network and managing computing resources. Moreover, they must satisfy the same requirements providing: fast, accurate, scalable, and repeatable simulations. To match these requirements, LSDC simulation use models to approximate the system behavior, neglecting some aspects to focus on the desired phe- nomena. However, models may be wrong. When this is the case, trusting on models lead to random conclusions. In other words, we need to have evidence that the models are accurate to accept the con- clusions supported by simulated results. Although many simulators exist for LSDC, studies about their accuracy is rarely found. In this thesis, we are particularly interested in analyzing and proposing accurate models that respect the requirements of LSDC research. To follow our goal, we propose an accuracy evaluation study to verify common and new simulation models. Throughout this document, we propose model improvements to mitigate simulation error of LSDC simulation using SimGrid as case study. We also evaluate the effect of these improvements on scalability and speed. As a main contribution, we show that intuitive models have better accuracy, speed and scalability than other state-of-the art models. These better results are achieved by performing a thorough and systematic analysis of problematic situations. This analysis reveals that many small yet common phenomena had been neglected in previous models and had to be accounted for to design sound models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2011GRENM027 |
| Date | 04 July 2011 |
| Creators | Madeira de Campos Velho, Pedro Antonio |
| Contributors | Grenoble, Méhaut, Jean-François, Legrand, Arnaud |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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