Ordonnancement des migrations à chaud de machines virtuelles

par Vincent Kherbache

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Éric Madelaine.

Soutenue le 07-12-2016

à Côte d'Azur , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) , en partenariat avec Université de Nice (établissement de préparation) , Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) et de Models and methods of analysis and optimization for systems with real-time and embedding constraints (laboratoire) .

Le président du jury était Guillaume Urvoy-Keller.

Le jury était composé de Guillaume Urvoy-Keller, Georges Da Costa, Christine Morin, Fabien Hermenier, Adrien Lebre, Guillaume Pierre.

Les rapporteurs étaient Georges Da Costa, Christine Morin.


  • Résumé

    Migrer à chaud une machine virtuelle (VM) est une opération basique dans un centre de données. Tous les jours, des VM sont migrées pour répartir la charge, économiser de l'énergie ou préparer la maintenance de serveurs. Bien que les problèmes de placement des VM soient beaucoup étudiés, on observe que la gestion des migrations permettant de transiter vers ces nouveaux placements reste un domaine de second plan. Cette phase est cependant critique car chaque migration à un coût en terme de CPU, de bande passante et d'énergie. Des algorithmes de décision reposent alors sur des hypothèses irréalistes et calculent des ordonnancements conduisant à des migrations longues et incontrôlables qui réduisent les bénéfices attendus de la ré-organisation des VM.Dans cette thèse nous nous sommes fixé comme objectif d'améliorer la qualité des ordonnancements de migrations dans les centres de données. Pour cela, nous avons d'abord modélisé l'ordonnancement de migrations en considérant l'architecture réseau et l'activité mémoire des VM. Pour évaluer l'efficacité de notre modèle, nous avons ensuite implémenté un ordonnanceur de migrations au sein du gestionnaire de VM BtrPlace. Nous avons ensuite étendu notre ordonnanceur en développant des contraintes d'ordonnancement, des objectifs personnalisés, une heuristique de recherche ainsi qu'un modèle énergétique.Nous avons validé notre approche par l'étude pratique de scénarios d'ordonnancement réalisés en environnement réel. Nous avons ainsi pu analyser la précision de notre modèle de migration, valider la qualité des décisions prises par notre modèle d'ordonnancement et évaluer l'extensibilité ainsi que le passage à l'échelle de notre solution

  • Titre traduit

    Live-migrations scheduling of virtual machines


  • Résumé

    A live-migration of a virtual machine (VM) is a basic operation in a data center. Every day, VMs are migrated to distribute the load, save energy or prepare maintenance operations on production servers. Although VM placement problems have been extensively studied, we observe that the migrations management needed to apply these new placements did not get much attention. This phase is however critical as each migration has a cost in terms of CPU, bandwidth and energy. Decision algorithms are thus based on unrealistic assumptions and compute schedules which can lead to unnecessarily long and uncontrollable migrations. This reduces the ultimate benefits expected from the VMs re-organization.In this thesis, our main ojective is to improve the efficiency of live-migrations scheduling within data centers. To achieve our goal, we have first modeled the scheduling of live migrations based on the network architecture and the VMs memory activity. To evaluate the efficiency of our model, we have then implemented and optimized a migrations scheduler within the VMs manager BtrPlace. We have then extended our scheduler by developing scheduling constraints, custom objectives, a search heuristic and an energy model.We have validated our approach by the practical study of many scheduling scenarios executed in a real environment. We have then analyzed the accuracy of our migration model, assessed the quality of the decisions taken by our scheduling model, and evaluated the extensibility and the scalability of our solution


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