Outils et algorithmes pour gérer l'incertitude lors de l'ordonnancement d'application sur plateformes distribuées

par Louis-claude Canon

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Emmanuel Jeannot.

Le président du jury était René Schott.

Le jury était composé de Bruno Gaujal, Arnold Rosenberg, Pierre Sens.


  • Résumé

    Cette thèse traite de l'ordonnancement dans les systèmes distribués. L'objectif est d'étudier l'impact de l'incertitude sur les ordonnancements et de proposer des techniques pour en réduire les effets sur les critères à optimiser. Nous distinguons plusieurs aspects de l'incertitude en considérant celle liée aux limites des méthodes employées (e.g., modèle imparfait) et celle concernant la variabilité aléatoire qui est inhérente aux phénomènes physiques (e.g., panne matérielle). Nous considérons aussi les incertitudes qui se rapportent à l'ignorance portée sur les mécanismes en jeu dans un système donné (e.g., soumission de tâches en ligne dans une machine parallèle). En toute généralité, l'ordonnancement est l'étape qui réalise une association ordonnée entre des requêtes (dans notre cas, des tâches) et des ressources (dans notre cas, des processeurs). L'objectif est de réaliser cette association de manière à optimiser des critères d'efficacité (e.g., temps total consacré à l'exécution d'un application) tout en respectant les contraintes définies. Examiner l'effet de l'incertitude sur les ordonnancements nous amène à considérer les aspects probabilistes et multicritères qui sont traités dans la première partie. La seconde partie repose sur l'analyse de problèmes représentatifs de différentes modalités en terme d'ordonnancement et d'incertitude (comme l'étude de la robustesse ou de la fiabilité des ordonnancements)

  • Titre traduit

    Tools and Algorithms for Coping with Uncertainty in Application Scheduling on Distributed Platforms


  • Résumé

    This thesis consists in revisiting traditional scheduling problematics in computational environments, and considering the adjunction of uncertainty in the models. We adopt here a wide definition of uncertainty that encompasses the intrinsic stochastic nature of some phenomena (e.g., processor failures that follow a Poissonian distribution) and the imperfection of model characteristics (e.g., inaccuracy of the costs in a model due to a bias in measurements). We also consider uncertainties that stem from indeterminations such as the user behaviors that are uncontrolled although being deterministic. Scheduling, in its general form, is the operation that assigns requests to resources in some specific way. In distributed environments, we are concerned by a workload (i.e., a set of tasks) that needs to be executed onto a computational platform (i.e., a set of processors). Therefore, our objective is to specify how tasks are mapped onto processors. Produced schedules can be evaluated through many different metrics (e.g., processing time of the workload, resource usage, etc) and finding an optimal schedule relatively to some metric constitutes a challenging issue. Probabilistic tools and multi-objectives optimization techniques are first proposed for tackling new metrics that arise from the uncertainty. In a second part, we study several uncertainty-related criteria such as the robustness (stability in presence of input variations) or the reliability (probability of success) of a schedule


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