Optimisation du placement des licences logicielles dans le Cloud pour un déploiement économique et efficient

Optimization of software license placement in the Cloud for economical and efficient deployment

• Auteur / Autrice : Arthur Chevalier
• Direction : Eddy Caron
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/11/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure de Lyon (2010-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Desprez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Eddy Caron, Frédéric Desprez, Adrien Lebre, Arnaud Legrand, Noëlle Baillon, Fabienne Boyer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Desprez, Adrien Lebre, Arnaud Legrand

Mots clés

Mots clés contrôlés

Accords sur les licences

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Cloud

Systèmes distribués

Gestion des actifs logiciels

Accords sur les licences

Informatique verte

Cloud

Distributed Systems

Software Asset Management

Licensing Agreements

Green computing

Résumé

Cette thèse s'intéresse au Software Asset Management (SAM) qui correspond à la gestion de licences, de droits d'usage, et du bon respect des règles contractuelles. Lorsque l'on parle de logiciels propriétaires, ces règles sont bien souvent mal interprétées ou totalement incomprises. En échange du fait que nous sommes libres de licencier notre usage comme bon nous semble, dans le respect du contrat, les éditeurs possèdent le droit d'audit. Ces derniers peuvent vérifier le bon respect des règles et imposer, lorsque ces dernières ne sont pas respectées, des pénalités bien souvent d'ordre financières. L'émergence du Cloud a grandement augmenté la problématique du fait que les droits d'usages des logiciels n'étaient pas initialement prévus pour ce type d'architecture. Après un historique académique et industriel du Software Asset Management, des racines aux travaux les plus récents concernant le Cloud et l'identification logicielle, nous nous intéressons aux méthodes de licensing des principaux éditeurs avant d'introduire les différents problèmes intrinsèques au SAM. Le manque de standardisation dans les métriques, des droits d'usages, et la différence de paradigme apportée par le Cloud et prochainement le réseau virtualisé rendent la situation plus compliquée qu'elle ne l'était déjà. Nos recherches s'orientent vers la modélisation de ces licences et métriques afin de s'abstraire du côté juridique et flou des contrats. Cette abstraction nous permet de développer des algorithmes de placement de logiciels qui assurent le bon respect des règles contractuelles en tout temps. Ce modèle de licence nous permet également d'introduire une heuristique de déploiement qui optimise plusieurs critères au moment du placement du logiciel tels que la performance, l'énergie et le coût des licences. Nous introduisons ensuite les problèmes liés au déploiement de plusieurs logiciels simultanément en optimisant ces mêmes critères et nous apportons une preuve de la NPcomplétude du problème de décision associé. Afin de répondre à ces critères, nous présentons un algorithme de placement qui approche l'optimal et utilise l'heuristique ci-dessus. En parallèle, nous avons développé un logiciel SAM qui utilise ces recherches pour offrir une gestion automatisée et totalement générique des logiciels dans une architecture Cloud. Tous ces travaux ont été menés en collaboration avec Orange et testés lors de différentes preuves de concept avant d'être intégrés totalement dans l'outillage SAM.

This thesis takes place in the field of Software Asset Management, license management, use rights, and compliance with contractual rules. When talking about proprietary software, these rules are often misinterpreted or totally misunderstood. In exchange for the fact that we are free to license our use as we see fit, in compliance with the contract, the publishers have the right to make audits. They can check that the rules are being followed and, if they are not respected, they can impose penalties, often financial penalties. This can lead to disastrous situations such as the lawsuit between AbInBev and SAP, where the latter claimed a USD 600 million penalty. The emergence of the Cloud has greatly increased the problem because software usage rights were not originally intended for this type of architecture. After an academic and industrial history of Software Asset Management (SAM), from its roots to the most recent work on the Cloud and software identification, we look at the licensing methods of major publishers such as Oracle, IBM and SAP before introducing the various problems inherent in SAM. The lack of standardization in metrics, specific usage rights, and the difference in paradigm brought about by the Cloud and soon the virtualized network make the situation more complicated than it already was. Our research is oriented towards modeling these licenses and metrics in order to abstract from the legal and blurry side of contracts. This abstraction allows us to develop software placement algorithms that ensure that contractual rules are respected at all times. This licensing model also allows us to introduce a deployment heuristic that optimizes several criteria at the time of software placement such as performance, energy and cost of licenses. We then introduce the problems associated with deploying multiple software at the same time by optimizing these same criteria and prove the NP-completeness of the associated decision problem. In order to meet these criteria, we present a placement algorithm that approaches the optimal and uses the above heuristic. In parallel, we have developed a SAM tool that uses these researches to offer an automated and totally generic software management in a Cloud architecture. All this work has been conducted in collaboration with Orange and tested in different Proof-Of-Concept before being fully integrated into the SAM tool.