Optimization of autonomic resources for the management of service-based business processes in the Cloud
Optimisation des ressources autonomiques pour la gestion des processus métier à base de services dans le Cloud
Résumé
Cloud Computing is a new paradigm that provides computing resources as a service over the internet in a pay-per-use model. It is increasingly used for hosting and executing business processes in general and service-based business processes (SBPs) in particular. Cloud environments are usually highly dynamic. Hence, executing these SBPs requires autonomic management to cope with the changes of cloud environments implies the usage of a number of controlling devices, referred to as Autonomic Managers (AMs). However, existing solutions are limited to use either a centralized AM or an AM per service for managing a whole SBP. It is obvious that the latter solution is resource consuming and may lead to conflicting management decisions, while the former one may lead to management bottlenecks. An important problem in this context, deals with finding the optimal number of AMs for the management of an SBP, minimizing costs in terms of number of AMs while at the same time avoiding management bottlenecks and ensuring good management performance. Moreover, due to the heterogeneity of cloud resources and the diversity of the required quality of service (QoS) of SBPs, the allocation of cloud resources to these AMs may result in high computing costs and an increase in the communication overheads and/or lower QoS. It is also crucial to find an optimal allocation of cloud resources to the AMs, minimizing costs while at the same time maintaining the QoS requirements. To address these challenges, in this work, we propose a deterministic optimization model for each problem. Furthermore, due to the amount of time needed to solve these problems that grows exponentially with the size of the problem, we propose near-optimal algorithms that provide good solutions in reasonable time
Le Cloud Computing est un nouveau paradigme qui fournit des ressources informatiques sous forme de services à la demande via internet fondé sur le modèle de facturation pay-per-use. Il est de plus en plus utilisé pour le déploiement et l’exécution des processus métier en général et des processus métier à base de services (SBPs) en particulier. Les environnements cloud sont généralement très dynamiques. À cet effet, il devient indispensable de s’appuyer sur des agents intelligents appelés gestionnaires autonomiques (AMs), qui permettent de rendre les SBPs capables de se gérer de façon autonome afin de faire face aux changements dynamiques induits parle cloud. Cependant, les solutions existantes sont limitées à l’utilisation soit d’un AM centralisé, soit d’un AM par service pour gérer un SBP. Il est évident que la deuxième solution représente un gaspillage d’AMs et peut conduire à la prise de décisions de gestion contradictoires, tandis que la première solution peut conduire à des goulots d’étranglement au niveau de la gestion du SBP. Par conséquent, il est essentiel de trouver le nombre optimal d’AMs qui seront utilisés pour gérer un SBP afin de minimiser leur nombre tout en évitant les goulots d’étranglement. De plus, en raison de l’hétérogénéité des ressources cloud et de la diversité de la qualité de service (QoS) requise par les SBPs, l’allocation des ressources cloud pour ces AMs peut entraîner des coûts de calcul et de communication élevés et/ou une QoS inférieure à celle exigée. Pour cela, il est également essentiel de trouver l’allocation optimale des ressources cloud pour les AMs qui seront utilisés pour gérer un SBP afin de minimiser les coûts tout en maintenant les exigences de QoS. Dans ce travail, nous proposons un modèle d’optimisation déterministe pour chacun de ces deux problèmes. En outre, en raison du temps nécessaire pour résoudre ces problèmes qui croît de manière exponentielle avec la taille du problème, nous proposons des algorithmes quasi-optimaux qui permettent d’obtenir de bonnes solutions dans un temps raisonnable
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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