Efficient allocation for distributed and connected Cloud

par Thibaud Ecarot

Thèse de doctorat en Informatique Télécommunications Electronique

Sous la direction de Djamal Zeghlache.

Soutenue le 29-09-2016

à Evry, Institut national des télécommunications , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Université Pierre et Marie Curie (Paris) (Université) , Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles / RS2M (laboratoire) et de Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Allocation efficace de ressource Cloud dans l’intérêt du fournisseur et des consommateurs


  • Résumé

    Dans ce travail, nous nous intéressons à la modélisation des ressources Cloud, indépendamment des couches existantes, afin d’apporter un cadre (framework) de représentation unique et ouvert à l'arrivée anticipée du XaaS (Anything as a Service). Nous fournissons, à l'aide de ce framework, un outil de placement des ressources pour une plate-forme donnée. Les travaux de thèse se portent aussi sur la prise en compte des intérêts des utilisateurs ou consommateurs et des fournisseurs. Les solutions existantes ne se focalisent que sur l’intérêt des fournisseurs et ce au détriment des consommateurs contraints par le modèle d’affaire des fournisseurs. La thèse propose des algorithmes évolutionnaires en mesure de répondre à cet objectif


  • Résumé

    This thesis focuses on optimal and suboptimal allocation of cloud resources from infrastructure providers taking into account both the users or consumers and the providers interests in the mathematical modeling of this joint optimization problem. Compared to the state of the art that has so far remained provider centric, our algorithms optimize the dynamic allocation of cloud resources while taking into account the users and the providers objectives and requirements and consequently frees the users (or consumers) from provider lock in (providers’ business interests). Evolutionary algorithms are proposed to address this challenge and compared to the state of the art


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