L'informatique en nuage (cloud computing) est un paradigme émergent qui révolutionne l'utilisation et la commercialisation des services informatiques. De nos jours, l'impact socio-économique de l'informatique en nuage et plus particulièrement des services de PaaS (plate-forme en tant que service) devient essentiel, puisque le nombre d'utilisateurs et de fournisseurs des cloud PaaS est en pleine croissance. L'objectif principal des fournisseurs de cloud PaaS est de générer le maximum de profit des services qu'ils fournissent. Cela les oblige à faire face à un certain nombre de défis, tels que la gestion efficace des ressources sous-jacentes et la satisfaction des SLAs (contrat de service) des applications hébergées. Dans cette thèse, nous considérons un environnement PaaS hybride de cloud bursting, où le fournisseur PaaS possède un nombre limité de ressources privées et a la possibilité de louer des ressources publiques. Ce choix permet au fournisseur PaaS d'avoir un contrôle complet sur les services hébergés dans les ressources privées et de profiter de ressources publiques pour gérer les périodes de pointe. De plus, nous proposons une solution rentable pour gérer un tel système PaaS sous des contraintes de SLA. Nous définissons une politique d'optimisation de profit qui, à chaque requête d'un nouveau client, évalue le coût d'hébergement de son application en utilisant les ressources publiques et privées et choisit l'option qui génère le plus de profit. Pendant les périodes de pointe la politique considère deux autres options. La première option consiste à emprunter quelques ressources aux applications en cours d'exécution tout en considérant le paiement de pénalités si leur qualité de service est affectée. La seconde option consiste à attendre que des ressources privées soient libérés tout en considérant le paiement de pénalités si la qualité de service de la nouvelle application est affectée. En outre, nous avons conçu et mis en œuvre une architecture de cloud PaaS, appelée Meryn, qui intègre la politique d'optimisation proposée, supporte le cloud bursting et héberge des applications du type batch et MapReduce. Les résultats de notre évaluation montrent l'efficacité de notre approche dans l'optimisation du profit du fournisseur. En effet, comparée à une approche de base, notre approche fournit jusqu'à 11.59 % et 9.02 % plus de profits pour le fournisseur dans respectivement les simulations et les expériences. / Cloud computing is an emerging paradigm revolutionizing the use and marketing of information technology. As the number of cloud users and providers grows, the socio-economical impact of cloud solutions and particularly PaaS (platform as a service) solutions is becoming increasingly critical. The main objective of PaaS providers is to generate the maximum profit from the services they provide. This requires them to face a number of challenges such as efficiently managing the underlying resources and satisfying the SLAs of the hosted applications. This thesis considers a cloud-bursting PaaS environment where the PaaS provider owns a limited number of private resources and is able to rent public cloud resources, when needed. This environment enables the PaaS provider to have full control over services hosted on the private cloud and to take advantage of public clouds for managing peak periods. In this context, we propose a profit-efficient solution for managing the cloud-bursting PaaS system under SLA constraints. We define a profit optimization policy that, after each client request, evaluates the cost of hosting the application using public and private resources and chooses the option that generates the highest profit. During peak periods the optimization policy considers two more options. The first option is to take some resources from running applications, taking into account the payment of penalties if their promised quality of service is affected. The second option is to wait until private resources become available, taking into account the payment of penalties if the promised quality of service of the new application is affected. Furthermore we designed and implemented an open cloud-bursting PaaS system, called Meryn, which integrates the proposed optimization policy and provides support for batch and MapReduce applications. The results of our evaluation show the effectiveness of our approach in optimizing the provider profit. Indeed, compared to a basic approach, our approach provides up to 11.59% and 9.02% more provider profit in, respectively, simulations and experiments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014REN1S044 |
| Date | 07 July 2014 |
| Creators | Dib, Djawida |
| Contributors | Rennes 1, Morin, Christine, Parlavantzas, Nikolaos |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0019 seconds