Une approche coopérative décentralisée basée agent et CSP pour l’allocation des ressources dans le cloud computing

L’évolution de Cloud Computing permet d'apporter des nouveaux défis relatifs à l’exploitation des services à la demande du cloud Computing tels que : calcul, stockage, réseau. En effet, plusieurs heuristiques sont proposées pour maintenir les systèmes d’allocation des ressources de cloud computing et répondent aux ces défis d'une manière transparente et efficace. Dans ce contexte, nous abordons le problème d'allocation des ressources dans le cloud. Nous proposons une approche d'allocation des ressources qui vise à explorer deux objectifs d'optimisation d’allocation des ressources. Premièrement, il équilibre les différentes particularités de l'infrastructure de cloud, y compris l'équilibrage de charge, ce qui améliore les performances de l'infrastructure. Deuxièmement, notre approche fournit une solution aux besoins du client en minimisant le temps d'exécution et en réduisant les paiements des ressources demandées qui ont une nature dynamique. Dans cette thèse, Nous proposons une approche d'allocation de ressources hybride basée sur trois méthodes : le système multi-agents (SMA), le problème de satisfaction de contraintes distribuées (PSCD) et la logique floue (LF). Dont le SMA représente l'infrastructure physique du cloud et permet une gestion efficace des ressources dans la distribution et l'hétérogénéité de cette infrastructure. PSCD, d'autre part, travaille côte à côte avec SMA pour maintenir les politiques d'allocation des ressources dans les centres de données, tandis que LF est utilisée pour faciliter la représentation des valeurs de ressources dynamiques en termes linguistiques (faible, moyen, élevé ...) et aide le système à déterminer la meilleure solution selon les critères dans les demandes des clients

ENERGY-AWARE OPTIMIZATION FOR EMBEDDED SYSTEMS WITH CHIP MULTIPROCESSOR AND PHASE-CHANGE MEMORY

Over the last two decades, functions of the embedded systems have evolved from simple real-time control and monitoring to more complicated services. Embedded systems equipped with powerful chips can provide the performance that computationally demanding information processing applications need. However, due to the power issue, the easy way to gain increasing performance by scaling up chip frequencies is no longer feasible. Recently, low-power architecture designs have been the main trend in embedded system designs. In this dissertation, we present our approaches to attack the energy-related issues in embedded system designs, such as thermal issues in the 3D chip multiprocessor (CMP), the endurance issue in the phase-change memory(PCM), the battery issue in the embedded system designs, the impact of inaccurate information in embedded system, and the cloud computing to move the workload to remote cloud computing facilities. We propose a real-time constrained task scheduling method to reduce peak temperature on a 3D CMP, including an online 3D CMP temperature prediction model and a set of algorithm for scheduling tasks to different cores in order to minimize the peak temperature on chip. To address the challenging issues in applying PCM in embedded systems, we propose a PCM main memory optimization mechanism through the utilization of the scratch pad memory (SPM). Furthermore, we propose an MLC/SLC configuration optimization algorithm to enhance the efficiency of the hybrid DRAM + PCM memory. We also propose an energy-aware task scheduling algorithm for parallel computing in mobile systems powered by batteries. When scheduling tasks in embedded systems, we make the scheduling decisions based on information, such as estimated execution time of tasks. Therefore, we design an evaluation method for impacts of inaccurate information on the resource allocation in embedded systems. Finally, in order to move workload from embedded systems to remote cloud computing facility, we present a resource optimization mechanism in heterogeneous federated multi-cloud systems. And we also propose two online dynamic algorithms for resource allocation and task scheduling. We consider the resource contention in the task scheduling