Soutenance de thèse de CHEIKHOU THIAM

Anti-équilibrage de charge pour l'ordonnancement distribué de machines virtuelles qui tient compte de l'energie

La multiplication de l'informatique en nuage (Cloud) a abouti à la création de centres de données dans le monde entier. Le cloud contient des milliers de noeuds de calcul. Cependant, les centres de données consomment d'énorme quantités d'énergie à travers le monde estimées à plus de 1,5 % de la consommation mondiale d'électricité et devrait continuer à croître. Une problématique habituellement étudiée dans les systèmes distribués est de répartir équitablement la charge. Mais lorsque l'objectif est de réduire la consommation électrique, ce type d'algorithmes peut mener à avoir des serveurs fortement sous chargés et donc à consommer de l'énergie inutilement.
Cette thèse présente de nouvelles techniques, des algorithmes et des logiciels pour la consolidation dynamique et distribué de machines virtuelles (VM) dans le Cloud.
L'objectif principal de cette thèse est de proposer des stratégies d'ordonnancement tenant compte de l'energie dans le cloud pour les économies d'énergie. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons des approches centralisées et décentralisées. Les contributions à ce niveau méthodologique sont présentés sur ces deux axes. L'objectif de notre démarche est de réduire la consommation de l'énergie totale du centre de données en contrôlant la consommation globale d'énergie des applications tout en assurant les contrats de service pour l'exécution des applications. La consommation d'énergie est réduite en désactivant et réactivant dynamiquement les noeuds physiques pour répondre à la demande des ressources. Les principales contributions sont les suivantes:
- Ici on s'intéressera donc à la problématique contraire de l'équilibrage de charge. Il s'agit d'une technique appelé Anti-Load Balancing pour concentrer la charge sur un nombre minimal de noeuds. Le but est de pouvoir éteindre les noeuds libérées et donc de minimiser la consommation énergétique du système.
- Ensuite une approche centralisé a été proposée et fonctionne en associant une
valeur de crédit à chaque noeud. Le crédit d'un noeud dépend de son anité
pour ses tâches, sa charge de travail actuelle et sa façon d'effectuer ses communications.
Les économies d'énergie sont atteintes par la consolidation continue
des machines virtuelles en fonction de l'utilisation actuelle des ressources, les topologies de réseaux virtuels établis entre les machines virtuelles et l'état thermique de noeuds de calcul. Les résultats de l'expérience sur une extension de CloudSim (EnerSim) montrent que l'energie consommée par les applications du Cloud et l'ecacité energétique ont été améliorées.
- Le troisième axe est consacré à l'examen d'une approche appelée "Cooperative
scheduling Anti-load balancing Algorithm for cloud". Il s'agit d'une approche
décentralisée permettant la coopération entre les différents sites. Pour valider
cet algorithme, nous avons étendu le simulateur MaGateSim.
Avec une large évaluation expérimentale d'un ensemble de données réelles, nous
sommes arrivés à la conclusion que l'approche à la fois en utilisant des algorithmes centralisés et décentralisés peut réduire l'énergie consommée des centres de données.

The multiplication of Cloud computing has resulted in the establishment of large-scale data centers around the world containing thousands of compute nodes. However, Cloud consume huge amounts of energy. Energy consumption of data centers worldwide is estimated at more than 1.5% of the global electricity use and is expected to grow further. A problem usually studied in distributed systems is to evenly distribute the load. But when the goal is to reduce energy consumption, this type of algorithms can lead to have machines largely under-loaded and therefore consuming energy unnecessarily. This thesis presents novel techniques, algorithms, and software for distributed dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs) in Cloud. The main objective of this thesis is to provide energy-aware scheduling strategies in cloud computing for energy saving. To achieve this goal, we use centralized and decentralized approaches. Contributions in this method are presented these two axes. The objective of our approach is to reduce data center's total energy consumed by controlling cloud applications' overall energy consumption while ensuring cloud applications'
service level agreement. Energy consumption is reduced by dynamically
deactivating and reactivating physical nodes to meet the current resource demand. The key contributions are:
 - First, we present an energy aware clouds scheduling using anti-load balancing
algorithm : concentrate the load on a minimum number of severs. The
goal is to turn o the machines released and therefore minimize the energy
consumption of the system.
 The second axis proposed an algorithm which works by associating a credit
value with each node. The credit of a node depends on its affinity to its jobs,
its current workload and its communication behavior. Energy savings are
achieved by continuous consolidation of VMs according to current utilization
of resources, virtual network topologies established between VMs, and thermal
state of computing nodes. The experiment results, obtained with a simulator
which extends CloudSim (EnerSim), show that the cloud application energy
consumption and energy efficiency are being improved.
- The third axis is dedicated to the consideration of a decentralized dynamic
scheduling approach entitled Cooperative scheduling Anti-load balancing Algorithm for cloud. It is a decentralized approach that allows cooperation
between different sites. To validate this algorithm, we have extended the simulator MaGateSim.
With an extensive experimental evaluation with a real workload dataset, we got the conclusion that both the approach using centralized and decentralized algorithms can reduce energy consumed by data centers.