Cette thèse s'inscrit dans le cadre des grappes dans le projet Grid'5000 (Projet Français pour les grilles). Grid'5000 est une plate-forme expérimentale qui offre la possibilité aux chercheurs de soumettre aux gestionnaires de ressource des programmes (travaux) et d'associer pour chaque requête un environnement. Une grappe est un ensemble de noeuds de calcul, connectés entre eux via un réseau dédié. Le processus de déploiement d'environnement sur les noeuds de calcul n'est pas sans conséquence. Un des problèmes que l'on rencontre est la défaillance des machines. Le démarrage excessif lors de de la phase déploiement peut causer un endomagement de celles-ci. Nous avons ainsi modélisé ce problème sous forme d'un problème d'ordonnancement bicritère. Le premier critère à minimiser comptabilise pour chaque machine (processeur) le nombre de déploiements effectués. Il permet ainsi permet de définir le nombre total de déploiements sur toutes les machines. Nous avons également considéré un second critère à minimiser, le makespan. Nous avons défini un algorithme Groups List Scheduling, basé sur une approche budget, avec un relâchement des contraintes d'optimalité. Cette approche nous a permis de définir une solution (alpha, beta)-budget-relaxée-approchée pour un problème d'optimisation bicritère. Dans le cadre du problème d'ordonnancement bicritère avec déploiement, l'algorithme GLS donne ainsi une solution (4,2)-budget-approchée-relaxée. Nous avons ensuite abordé ce problème d'ordonnancement bicritère avec déploiement en utilisant l'approche «courbe de Pareto». Nous avons défini un algorithme polynômial, qui permet de construire une courbe de Pareto (4+epsilon, 2)-approchée, à partir des solutions fournies par l'algorithme GLS. Une analyse expérimentale nous a permis d'évaluer les performances de l'algorithme GLS et de valider ainsi les rapports
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00311957 |
Date | 13 December 2007 |
Creators | MoulaÏ, Feryal-Kamila |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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