SAMOVAR UMR 5157

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« Allocation et fédération de ressources informatiques dans le Cloud/Resource allocation in cloud federation »

« Allocation et fédération de ressources informatiques dans le Cloud/Resource allocation in cloud federation »

L’Ecole doctorale EDITE - Ecole doctorale informatique, télécommunications et électronique et Télécom SudParis avec le Laboratoire de recherche SAMOVAR

présentent l’AVIS DE SOUTENANCE de Madame Salma REBAI
Autorisée à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de Télécom SudParis avec l’Université Paris 6 en Informatique et Télécommunications

Quand : le lundi 13 mars 2017 à 14 heures - Salle A003
Où : 9 Rue Charles Fourier, 91000 Évry

Devant le jury composé de :

Directeur de thèse : Djamal ZEGHLACHE - Professeur

Rapporteurs :

Samir TOHME Professeur - Université Saint-Quentin en Yvelines
Jalel BEN-OTHMAN Professeur - L2TI - Villetaneuse

Examinateurs :

Marcelo DIAS DE AMORIM Professeur - Université Paris 6 - NPA
Véronique VEQUE Professeure - SUPELEC-L2S
Nadjib AIT SAADI Maître de conférences - Université Paris-Est - Créteil
José NETO Maître de conférences - Télécom SudParis

Résumé :

Le « Cloud Computing » est un modèle à grande échelle et en évolution continue, permettant la fourniture et l’utilisation des ressources informatiques à la demande, selon un modèle rentable de facturation à l’usage « pay-as-you-go ». Ce nouveau paradigme a rapidement révolutionné l’industrie IT et a permis de nouvelles tendances en matière de prestation de services informatiques, y compris l’externalisation des infrastructures IT vers des prestataires tiers spécialisés. Un défi majeur pour ces fournisseurs de Cloud est de définir des stratégies efficaces pour la gestion de leurs ressources afin de réduire leurs coûts, améliorer l’utilisation de leurs infrastructures et maximiser leurs bénéfices dans un tel marché concurrentiel. Dans ce contexte, la Fédération de Cloud a été proposée comme une solution clé pour répondre à l’augmentation et la fluctuation des demandes utilisateurs. Les fournisseurs, ayant des besoins complémentaires en ressources au fil du temps, peuvent collaborer en partageant leurs infrastructures respectives pour ajuster dynamiquement leurs capacités d’hébergement en fonction de la demande et de la disponibilité de leur infrastructure. Toutefois, être membre d’une coalition rend le processus d’allocation de ressources plus complexe, puisque les fournisseurs doivent également gérer les décisions de coopération et de répartition des charges de travail au sein de la fédération.

Cette thèse aborde le problème d’optimisation du profit via la fédération et l’allocation optimale des ressources parmi plusieurs fournisseurs d’infrastructure. L’étude examine les principaux défis et opportunités liés à la maximisation des revenus dans une fédération de Clouds, et définit des stratégies d’allocation efficaces pour aider les fournisseurs d’infrastructures dans leurs décisions de coopération via des opérations optimales d’externalisation « Outsourcing » et d’internalisation « Insourcing » de ressources. Des approches exactes et heuristiques, s’appuyant sur l’optimisation combinatoire et la théorie des graphes, sont proposées pour automatiser la sélection des plans d’allocation les plus rentables pour satisfaire la demande des utilisateurs et les exigences de mise en réseau. En se basant sur une modélisation par graphes pour formuler les demandes de ressources, les algorithmes proposés traitent efficacement les requêtes de services simples (machines virtuelles autonomes) et complexes exigeant la fourniture d’infrastructures virtuelles composites et connectées. La simulation et l’évaluation des performances confirment l’efficacité de nos algorithmes à améliorer le profit des fournisseurs et leur flexibilité de passage à l’échelle, et mettent l’accent sur les meilleures conditions pour une fédération rentable.

Abstract :

Cloud Computing is a steadily maturing large-scale model for providing on-demand IT resources on a pay-as-you-go basis. This emerging paradigm has rapidly revolutionized the IT industry and enabled new service delivery trends, including infrastructure externalization to large third-party providers. A major challenge for Cloud providers today is to define efficient resource management strategies to reduce their costs, improve their infrastructure utilization and ensure profitable business in such a competitive market. In this context, Cloud Federation has been proposed as a key solution to the increasing and variable workloads. Providers having complementary resource requirements over time can collaborate by sharing their respective infrastructures to dynamically adjust their hosting capacities in response to their workloads. However, joining a coalition makes the resource allocation task more challenging, since providers have to deal with cooperation decisions and workload distribution within the federation.

This thesis focuses on this optimization problem of federating and optimally allocating distributed resources amongst multiple infrastructure providers. The work investigates the key challenges and opportunities related to profit maximization in a Cloud federation, and provides efficient strategies to assist IaaS providers in their cooperation through optimal outsourcing and insourcing decisions. Different approaches ranging from exact combinatorial optimization to graph theory and simple heuristics, are proposed to automate the selection of cost-effective distributed allocation plans that simultaneously satisfy user demand and networking requirements. Based on a generic graph modeling of tenants’ demands, the proposed algorithms can handle both simple and complex requests, ranging from standalone VMs to composite services with multiple connected resources. The performance evaluation and the identified benefits confirm the scalability of our algorithms and their efficiency in improving profits and shed light on the conditions for a profitable federation.