Kevoree (Model@Runtime pour le développement continu de systèmes adaptatifs distribués hétérogènes)

La complexité croissante des systèmes d'information modernes a motivé l'apparition de nouveaux paradigmes (objets, composants, services, etc), permettant de mieux appréhender et maîtriser la masse critique de leurs fonctionnalités. Ces systèmes sont construits de façon modulaire et adaptable afin de minimiser les temps d'arrêts dus aux évolutions ou à la maintenance de ceux-ci. Afin de garantir des propriétés non fonctionnelles (par ex. maintien du temps de réponse malgré un nombre croissant de requêtes), ces systèmes sont également amenés à être distribués sur différentes ressources de calcul (grilles). Outre l'apport en puissance de calcul, la distribution peut également intervenir pour distribuer une tâche sur des nœuds aux propriétés spécifiques. C'est le cas dans le cas des terminaux mobiles proches des utilisateurs ou encore des objets et capteurs connectés proches physiquement du contexte de mesure. L'adaptation d'un système et de ses ressources nécessite cependant une connaissance de son état courant afin d'adapter son architecture et sa topologie aux nouveaux besoins. Un nouvel état doit ensuite être propagé à l'ensemble des nœuds de calcul. Le maintien de la cohérence et le partage de cet état est rendu particulièrement difficile à cause des connexions sporadiques inhérentes à la distribution, pouvant amener des sous-systèmes à diverger. En réponse à ces défi scientifiques, cette thèse propose une abstraction de conception et de déploiement pour systèmes distribués dynamiquement adaptables, grâce au principe du Model@Runtime. Cette approche propose la construction d'une couche de réflexion distribuée qui permet la manipulation abstraite de systèmes répartis sur des nœuds hétérogènes. En outre, cette contribution introduit dans la modélisation des systèmes adaptables la notion de cohérence variable, permettant ainsi de capturer la divergence des nœuds de calcul dans leur propre conception. Cette couche de réflexion, désormais cohérente "à terme", permet d'envisager la construction de systèmes adaptatifs hétérogènes, regroupant des nœuds mobiles et embarqués dont la connectivité peut être intermittente. Cette contribution a été concrétisée par un projet nommé ''Kevoree'' dont la validation démontre l'applicabilité de l'approche proposée pour des cas d'usages aussi hétérogènes qu'un réseau de capteurs ou une flotte de terminaux mobiles.The growing complexity of modern IT systems has motivated the development of new paradigms (objects, components, services,...) to better cope with the critical size of their functionalities. Such systems are then built as a modular and dynamically adaptable compositions, allowing them to minimise their down-times while performing evolutions or fixes. In order to ensure non-functional properties (i.e. request latency) such systems are distributed across different computation nodes. Besides the added value in term of computational power (cloud), this distribution can also target nodes with dedicated properties such as mobile nodes and sensors (internet of things), physically close to users for interactions. Adapting a system requires knowledge about its current state in order to adapt its architecture to its evolving needs. A new state must be then disseminated to other nodes to synchronise them. Maintaining its consistency and sharing this state is a difficult task especially in case of sporadic connexions which lead to divergent state between sub-systems. To tackle these scientific problems, this thesis proposes an abstraction to design and deploy distributed adaptive systems following the Model@Runtime paradigm. From this abstraction, the proposed approach allows defining a distributed reflexive layer to manipulate heterogeneous distributed nodes. In particular, this contribution introduces variable consistencies in model definition and divergence in system conception. This reflexive layer, eventually consistent allows the construction of distributed adapted systems even on mobile nodes with intermittent connectivity. This work has been realized in an open source project named Kevoree, and validated on various distributed systems ranging from sensor networks to cloud computing.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Gestion autonomique de performance, d'énergie et de qualité de service. Application aux réseaux filaires, réseaux de capteurs et grilles de calcul

La motivation principale de cette thèse est de faire face à l'accroissement de la complexité des systèmes informatiques, qui, dans un futur proche ( de l'ordre de quelques années) risque fort d'être le principal frein à leur évolution et à leur développement. Aujourd'hui la tendance s'inverse et le coût de gestion humaine dépasse le coût des infrastructures matérielles et logicielles. De plus, l'administration manuelle de grands systèmes (applications distribuées, réseaux de capteurs, équipements réseaux) est non seulement lente mais aussi sujette à de nombreuses erreurs humaines. Un des domaines de recherche émergent est celui de l'informatique autonomique qui a pour but de rendre ces systèmes auto-gérés. Nous proposons une approche qui permet de décrire des politiques de gestion autonomiques de haut niveau. Ces politiques permettent au système d'assurer quatre propriétés fondamentales de l'auto-gestion: l'auto-guérison, l'auto-configuration, l'auto-protection et l'auto-optimisation. Nos contributions portent sur la spécification de diagrammes de description de politiques de gestion autonomiques appelés (S)PDD "(Sensor) Policy Description Diagrams". Ces diagrammes sont implémentés dans le gestionnaire autonomique TUNe et l'approche a été validée sur de nombreux systèmes: simulation électromagnétique répartie sur grille de calcul, réseaux de capteurs SunSPOT, répartiteur de calcul DIET. Une deuxième partie présente une modélisation mathématique de l’auto-optimisation pour un « datacenter ». Nous introduisons un problème de minimisation d’un critère intégrant d’une part la consommation électrique des équipements du réseau du « datacenter » et d’autre part la qualité de service des applications déployées sur le « datacenter ». Une heuristique permet de prendre en compte les contraintes dues aux fonctions de routage utilisées. ABSTRACT : The main challenge of this thesis is to cope with the growing complexity of IT systems. In a near future (mainly the next few years) this complexity will prevent new developments and system evolutions. Today the trend is reversing and the managing costs are overtaking the hardware and software costs. Moreover, the manual administration of large systems (distributed applications, sensor networks, and network equipment) is not only slow but error-prone. An emerging research field called autonomic computing tries to bring up self-managed systems. We introduce an approach that enable the description of high level autonomic management policies. These policies allow the system to ensure four fundamental properties for self-management: self-healing, self-self-configuring, self-protecting and self-optimizing. We specify autonomic management Policy Description Diagrams (PDD) and implement them in Toulouse University Network (TUNe). We validated our approach on many systems: electromagnetic simulations distributed on computer grids (grid’5000), wireless sensor networks with SunSPOTs and the computing scheduler DIET. A second part of this thesis presents a mathematical modeling for self-optimizing datacenters. We introduce a minimization problem with a criterion integrating both the electrical consumption of the datacenter networking equipment and the quality of service of the deployed applications. A heuristic takes into account the routing functions used on the network