Algorithmique distribuée d'exclusion mutuelle : vers une gestion efficace des ressources

par Jonathan Lejeune

Thèse de doctorat en Neurosciences

Sous la direction de Pierre Sens.

Le jury était composé de Christine Morin, Abdelmadjid Bouabdallah, Mohamed Naimi, Achour Mostefaoui, Franck Petit, Julien Sopena, Luciana Arantes.


  • Résumé

    Les systèmes à grande échelle comme les Grilles ou les Nuages (Clouds) mettent à disposition pour les utilisateurs des ressources informatiques hétérogènes. Dans les Nuages, les accès aux ressources sont orchestrés par des contrats permettant de définir un niveau de qualité de service (temps de réponse, disponibilité ...) que le fournisseur doit respecter. Ma thèse a donc contribué à concevoir de nouveaux algorithmes distribués de verrouillage de ressources dans les systèmes large échelle en prenant en compte des notions de qualité de service. Dans un premier temps, mes travaux de thèse se portent sur des algorithmes distribués de verrouillage ayant des contraintes en termes de priorités et de temps. Deux algorithmes d'exclusion mutuelle ont été proposés : un algorithme prenant en compte les priorités des clients et un autre pour des requêtes avec des dates d'échéance. Dans un second temps, j'ai abordé le problème de l'exclusion mutuelle généralisée pour allouer de manière exclusive plusieurs types de ressources hétérogènes. J'ai proposé un nouvel algorithme qui réduit les coûts de synchronisation en limitant la communication entre processus non conflictuels. Tous ces algorithmes ont été implémentés et évalués sur la plateforme nationale Grid 5000. Les évaluations ont montré que nos algorithmes satisfaisaient bien les contraintes applicatives tout en améliorant de manière significative les performances en termes de taux d'utilisation et de temps de réponse.

  • Titre traduit

    Distributed mutual exclusion algorithmic : toward an efficient resource management


  • Résumé

    Distributed large-scale systems such as Grids or Clouds provide large amounts of heterogeneous computing resources. Clouds manage ressource access by contracts that allow to define a quality of service (response time, availability, ...) that the provider has to respect. My thesis focuses on designing new distributed locking algorithms for large scale systems that integrate notions of quality of service. At first, my thesis targets distributed locking algorithms with constraints in terms of priorities and response time. Two mutual exclusion algorithms are proposed: a first algorithm takes into account client-defined priorities and a second one associates requests with deadlines. I then move on to a generalized mutual exclusion problem in order to allocate several types of heterogeneous resources in a exclusive way. I propose a new algorithm that reduces the cost of synchronization by limiting communication between non-conflicting processes.All algorithms have been implemented and evaluated over the national platform Grid 5000. Evaluations show that our algorithms satisfy applicative constraints while improving performance significatively in terms of resources use rate and response time.


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