Scheduling on Clouds considering energy consumption and performance trade-offs: from modelization to industrial applications - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Scheduling on Clouds considering energy consumption and performance trade-offs: from modelization to industrial applications

Ordonnancement sur Clouds avec arbitrage entre la performance et la consommation d'énergie : de la modélisation aux applications industrielles

Résumé

The massive usage of connected services in companies and homes led to a major rise of Cloud computing technologies. Cloud Computing offers an attractive economical model where the hardware running the Cloud and processing the data does not reside at a company physical site, which means that customers do not have to care about maintenance or real costs of infrastructure. Despite its financial and operational benefits, Clouds can have a negative impact on environment due to the energy consumption of datacenters. This thesis has investigated the energy efficiency of Clouds by proposing an extensible and multi-criteria scheduling framework that intends to increase the efficiency of an heterogeneous infrastructure from the energy consumption perspective. Our approach relies on a cursor that enables the involvement of users and providers to create scheduling policies. The target is to deliver a service that is proportional to the effective demand and eliminate energy waste often due to resource over-sizing. This research work has been validated on the Grid'5000 platform and integrated within the DIET middleware. An industrial transfer is in progress within the NUVEA platform. This platform offers support to Cloud operators and customers with services of infrastructure audit and optimization.
L'utilisation massive des services connectés dans les entreprises et les foyers a conduit à un développement majeur des "Clouds" ou informatique en nuage. Les Clouds s'imposent maintenant comme un modèle économique attractif où le client paye pour utiliser des ressources ou des services à la demande sans avoir à se préoccuper de la maintenance ou du coût réel de l'infrastructure. Ce développement rencontre cependant un obstacle majeur du point de vue des fournisseurs de ce type d’architecture : la consommation électrique des moteurs du cloud, les "datacenters" ou centre de données. Cette thèse s'intéresse à l'efficacité énergétique des Clouds en proposant un framework d'ordonnancement extensible et multi-critères dans le but d'augmenter le rendement d'une infrastructure hétérogène d'un point de vue énergétique. Nous proposons une approche basée sur un curseur capable d'aggréger les préférences de l'opérateur et du client pour la création de politiques d'ordonnancement. L'enjeu est de dimensionner au plus juste le nombre de serveurs et composants actifs tout en respectant les contraintes d'exploitation, et ainsi réduire les impacts environmentaux liés à une consommation superflue. Ces travaux ont été validés de façon expérimentale sur la plateforme Grid'5000 par leur intégration au sein de l'intergiciel DIET et font l'objet d'un transfert industriel au sein de la plateforme NUVEA que nous proposons. Cette plate-forme fournit un accompagnement pour l’opérateur et l’utilisateur allant de l'audit à l'optimisation des infrastructures.
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Dates et versions

tel-01436822 , version 2 (16-01-2017)
tel-01436822 , version 1 (16-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01436822 , version 1

Citer

Daniel Balouek-Thomert. Scheduling on Clouds considering energy consumption and performance trade-offs: from modelization to industrial applications . Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Ecole Normale Supérieure de Lyon - ENS LYON, 2016. English. ⟨NNT : 2016LYSEN058⟩. ⟨tel-01436822v1⟩

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