Analyses et préconisations pour les centres de données virtualisés

par Frédéric Dumont

Thèse de doctorat en Informatique et applications

Sous la direction de Jean-Marc Menaud.

Soutenue le 21-09-2016

à Nantes, Ecole des Mines , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) , en partenariat avec Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes) (laboratoire) et de ASCOLA. ASpect and COmposition LAnguages (laboratoire) .

Le président du jury était Noël de Palma.

Le jury était composé de Anne-Cécile Orgerie, Benoît Parrein.

Les rapporteurs étaient Daniel Hagimont, Vania Marangozava-Martin.

mots clés

• Cloud Computing
• Virtualisation
• Centre de données
• Machine virtuelle
• Introspection
• Supervision
• Analyse
• Comportements
• Métriques de performance
• Informatique dans les nuages
• Systèmes virtuels (informatique)

Résumé

Cette thèse présente deux contributions. La première contribution consiste en l’étude des métriques de performance permettant de superviser l’activité des serveurs physiques et des machines virtuelles s’exécutant sur les hyperviseurs VMware et KVM. Cette étude met en avant les compteurs clés et propose des analyses avancées dans l’objectif de détecter ou prévenir d’anomalies liées aux quatreres sources principales d’un centre de données : le processeur, la mémoire, le disque et le réseau. La seconde contribution porte sur un outil pour la détection de machines virtuelles à comportements pré-déterminés et/ou atypiques. La détection de ces machines virtuelles à plusieurs objectifs. Le premier, permettre d’optimiser l’utilisation des ressources matérielles en libérant des ressources par la suppression de machines virtuelles inutiles ou en les redimensionnant. Le second, optimiser le fonctionnement de l’infrastructure en détectant les machines sous-dimensionnées, surchargées ou ayant une activité différente des autres machines virtuelles de l’infrastructure.

mots clés

• Cloud Computing
• Virtualization
• Datacenter
• Virtual machine
• Introspection
• Monitoring
• Analysis
• Virtual machine behaviour
• Key performance indicator

Titre traduit

Analysis and recommendations for virtualized datacenters

Résumé

This thesis presents two contributions. The first contribution is the study of key performance indicators to monitor physical and virtual machines activity running on VMware and KVM hypervisors. This study highlights performance metrics and provides advanced analysis with the aim to prevent or detect abnormalities related to the four main resources of a datacenter: CPU, memory, disk and network. Thesecond contribution relates to a tool for virtual machines with pre-determined and / or atypical behaviors detection. The detection of these virtual machines has several objectives. First, optimize the use of hardware resources by freeing up resources by removing unnecessary virtual machines or by resizing those oversized. Second, optimize infrastructure performance by detecting undersized or overworked virtual machines and those having an atypical activity.