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- W2783400567 abstract "Les operateurs de cloud IaaS (Infrastructure as a Service) proposent a leurs clients des ressources virtualisees (CPU, stockage et reseau) sous forme de machines virtuelles (VM). L’explosion du marche du cloud les a contraints a optimiser tres finement l’utilisation de leurs centres de donnees afin de proposer des services attractifs a moindre cout. En plus des investissements lies a l’achat des infrastructures et de leur cout d’utilisation, la consommation energetique apparait comme un point de depense important (2% de la consommation mondiale) et en constante augmentation. Sa maitrise represente pour ces operateurs un levier tres interessant a exploiter. D’un point de vue technique, le controle de la consommation energetique s’appuie essentiellement sur les methodes de consolidation. Or la plupart d'entre elles ne prennent en compte que l’utilisation CPU des machines physiques (PM) pour le placement de VM. En effet, des etudes recentes ont montre que les systemes de stockage et les E/S disque constituent une part considerable de la consommation energetique d’un centre de donnees (entre 14% et 40%). Dans cette these nous introduisons un nouveau modele autonomique d’optimisation de placement de VM inspire de MAPE-K (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge), et prenant en compte en plus du CPU, les E/S des VM ainsi que les systemes de stockage associes. Ainsi, notre premiere contribution est relative au developpement d’un outil de trace des E/S de VM multi-niveaux. Les traces collectees alimentent, dans l’etape Analyze, un modele de cout etendu dont l’originalite consiste a prendre en compte le profil d’acces des VM, les caracteristiques du systeme de stockage, ainsi que les contraintes economiques de l’environnement cloud. Nous analysons par ailleurs les caracteristiques des deux principales classes de stockage, pour aboutir a un modele hybride exploitant au mieux les avantages de chacune. En effet, les disques durs magnetiques (HDD) sont des supports de stockage a la fois energivores et peu performants compares aux unites de calcul. Neanmoins, leur prix par gigaoctet et leur longevite peuvent jouer en leur faveur. Contrairement aux HDD, les disques SSD a base de memoire flash sont plus performants et consomment peu d’energie. Leur prix eleve par gigaoctet et leur courte duree de vie (compares aux HDD) representent leurs contraintes majeures. L’etape Plan a donne lieu, d’une part, a une extension de l'outil de simulation CloudSim pour la prise en compte des E/S des VM, du caractere hybride du systeme de stockage, ainsi que la mise en oeuvre du modele de cout propose dans l'etape Analyze. Nous avons propose d’autre part, plusieurs heuristiques se basant sur notre modele de cout et que nous avons integrees dans CloudSim. Nous montrons finalement que notre approche permet d’ameliorer d’un facteur trois le cout de placement de VM obtenu par les approches existantes." @default.
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