Automatic Deployment for Application Service Provider Environments

par Pushpinder Kaur Chouhan

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Eddy Caron et de Frédéric Desprez.

Soutenue en 2006

à École normale supérieure (Lyon) .


  • Résumé

    L'objectif principal de cette thèse vise l'amélioration de l'utilisation des NES afin d'employer ces environnements de façon efficace. Le  premier problème  illustrant  l'utilisation des NES  est lié aux applications utilisant des serveurs dédiés. Nous avons montré expérimentalement l'impact positif  en terme  de charge globale d'un ordonnanceur combinant échéances d'exécution et un mécanisme de priorité. Cette première étude sur l'ordonnancement nous a conduit à nous intéresser à un autre facteur important lié à l'efficacité des NES, le déploiement des composants de l'environnement sur les ressources disponibles. Dans le cadre de NES hiérarchique nous avons notamment démontré que le déploiement optimal dans un cadre homogène est un Complete Spanning d-ary arbre. Dans le cas de ressources hétérogènes, le problème étant NP-complet, nous fournissons des heuristiques visant à fournir le meilleur arbre de diffusion des requêtes. Nous proposons un modèle mathématique afin d'analyser un déploiement existant et d'améliorer ce dernier par détection des goulots d'étranglement. Les algorithmes et heuristiques présentés dans cette thèse ont été validés expérimentalement en utilisant l'intergiciel DIET sur la plate-forme Grid'5000.


  • Résumé

    The objective of the thesis is to improve the performance of a NES so as to use these environments efficiently. The very first problem is related to the applications scheduling on the selected servers. We have proposed and experimentally proved that the deadline scheduling with priority along with fallback mechanism can increase the efficiency of a NES. Another important factor that influences the efficiency of the NES environments is the mapping style of the environment's components on the available resources. We have shown theoretically that the optimal deployment on cluster is a Complete Spanning d-ary tree. Considering heterogeneous resources we presented a deployment heuristic, as finding the best deployment among heterogeneous resources is NP-complete. Finally, we gave a mathematical model that can analyze an existing deployment and can improve the performance of the deployment by finding and then removing the bottlenecks. Presented algorithms and heuristics are validated by implementing them to DIET, on different sites of Grid'5000.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (150 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 141-147

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  • Bibliothèque : Bibliothèque Diderot Sciences (Lyon).
  • Disponible pour le PEB
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