Gestion mémoire dans une infrastructure répartie

De nos jours, de plus en plus d'organisations déploient des infrastructures matérielles telles que des clusters ou des grilles. Elles sont utilisées pour héberger des services internet communs tels que l'email, les réseaux sociaux ou le commerce électronique ou pour exécuter des applications scientifiques telles que les simulations nucléaires ou les prédictions météorologiques. La capacité de traitement et de stockage demandée pour répondre à la charge de travail de ces applications ne peut être fournie que par le biais de ces infrastructures matérielles. Ces infrastructures matérielles embarquent des systèmes d'exploitation, qui peuvent potentiellement coopérer dans le but de gérer au mieux les ressources disponibles. Ces systèmes gèrent alors l'allocation des ressources aux applications en fonction des besoins de ces dernières. Ces systèmes visent à garantir la qualité de service et en même temps à gérer de façon optimale les ressources dans le but de limiter les coûts, notamment l'énergie. La communauté scientifique s'est intéressée à la problématique de la gestion des ressources. De nombreuses approches ont été proposées et des solutions ont été mises en œuvre. En réalisant un état de l'art de ces approches, nous constatons que la plupart d'entre elles s'intéressent à la gestion des nœuds dans l'objectif de répartir les calculs d'une façon adéquate pour exploiter de manière optimale la charge processeur. La gestion globale de la mémoire dans de telles infrastructures n'a pas été suffisamment étudiée. En effet, la mémoire est souvent considérée comme une ressource avec une capacité théoriquement illimitée grâce aux mécanismes de swap, mais ces derniers ont des conséquences importantes sur les performances des applications et le coût de fonctionnement de l'infrastructure. Dans cette thèse, nous étudions la conception et l'implantation d'un service de gestion globale de la mémoire dans une infrastructure matérielle. Ce service de gestion de mémoire doit éviter le gaspillage de mémoire et ne doit pas pénaliser les performances des applications hébergées. Nous proposons un service de swap à distance permettant à une machine, plutôt que swapper sur son disque local, de swapper sur la mémoire distante d'une autre machine ayant de la mémoire disponible. Les pages distantes peuvent être déplacées dynamiquement afin d'équilibrer la charge entre les machines. Ceci permet de mutualiser la mémoire et d'économiser les ressources. Un prototype a été implémenté et évalué. ABSTRACT : Nowadays, more and more organizations are deploying large scale infrastructures such as clusters or grids. They are used to host common Internet services such as email, social networks, e-commerce applications or to run scientific applications such as nuclear simulations and weather predictions. Processing power and storage capacities satisfying the workload of these applications can only be provided by such infrastructure. The operating systems deployed on these nodes manage the allocation of application resources and can potentially cooperate in order to manage the available resources according of the application needs. The scientific community is usually interested in the resource management problematic. Many approaches have been proposed and solutions have been implemented. However, we find out that most of them focus on the node management in order to adequately distribute calculations to optimally exploit the CPU load. The global memory management in such infrastructures has not been enough studied. Indeed, memory is often considered as a resource with a theoretically unlimited capacity thanks to the swap capabilities, but swapping has a significant impact on the system performance and the operation cost. In this thesis, we study the design and the implementation of a global memory service management in a large scale infrastructure. This memory management service must avoid wasting memory resources and should not penalize the performance of hosted applications. It is based on remote swap mechanisms. A prototype has been implemented and evaluated

Energy-QoS Tradeoffs in J2EE Hosting Centers

International audienceNowadays, hosting centres are widely used to host various kinds of applications e.g., web servers or scientific applications. Resource management is a major challenge for most organisations that run these infrastructures. Many studies show that clusters are not used at their full capacity which represents a significant source of waste. Autonomic management systems have been introduced in order to dynamically adapt software infrastructures according to runtime conditions. They provide support to deploy, configure, monitor, and repair applications in such environments. In this paper, we report our experiments in using an autonomic management system to provide resource aware management for a clustered application. We consider a standard replicated server infrastructure in which we dynamically adapt the degree of replication in order to ensure a given QoS while minimising energy consumption

Memory management in a distributed infrastructure

De nos jours, de plus en plus d'organisations déploient des infrastructures matérielles telles que des clusters ou des grilles. Elles sont utilisées pour héberger des services internet communs tels que l'email, les réseaux sociaux ou le commerce électronique ou pour exécuter des applications scientifiques telles que les simulations nucléaires ou les prédictions météorologiques. La capacité de traitement et de stockage demandée pour répondre à la charge de travail de ces applications ne peut être fournie que par le biais de ces infrastructures matérielles. Ces infrastructures matérielles embarquent des systèmes d'exploitation, qui peuvent potentiellement coopérer dans le but de gérer au mieux les ressources disponibles. Ces systèmes gèrent alors l'allocation des ressources aux applications en fonction des besoins de ces dernières. Ces systèmes visent à garantir la qualité de service et en même temps à gérer de façon optimale les ressources dans le but de limiter les coûts, notamment l'énergie. La communauté scientifique s'est intéressée à la problématique de la gestion des ressources. De nombreuses approches ont été proposées et des solutions ont été mises en œuvre. En réalisant un état de l'art de ces approches, nous constatons que la plupart d'entre elles s'intéressent à la gestion des nœuds dans l'objectif de répartir les calculs d'une façon adéquate pour exploiter de manière optimale la charge processeur. La gestion globale de la mémoire dans de telles infrastructures n'a pas été suffisamment étudiée. En effet, la mémoire est souvent considérée comme une ressource avec une capacité théoriquement illimitée grâce aux mécanismes de swap, mais ces derniers ont des conséquences importantes sur les performances des applications et le coût de fonctionnement de l'infrastructure. Dans cette thèse, nous étudions la conception et l'implantation d'un service de gestion globale de la mémoire dans une infrastructure matérielle. Ce service de gestion de mémoire doit éviter le gaspillage de mémoire et ne doit pas pénaliser les performances des applications hébergées. Nous proposons un service de swap à distance permettant à une machine, plutôt que swapper sur son disque local, de swapper sur la mémoire distante d'une autre machine ayant de la mémoire disponible. Les pages distantes peuvent être déplacées dynamiquement afin d'équilibrer la charge entre les machines. Ceci permet de mutualiser la mémoire et d'économiser les ressources. Un prototype a été implémenté et évalué.Nowadays, more and more organizations are deploying large scale infrastructures such as clusters or grids. They are used to host common Internet services such as email, social networks, e-commerce applications or to run scientific applications such as nuclear simulations and weather predictions. Processing power and storage capacities satisfying the workload of these applications can only be provided by such infrastructure. The operating systems deployed on these nodes manage the allocation of application resources and can potentially cooperate in order to manage the available resources according of the application needs. The scientific community is usually interested in the resource management problematic. Many approaches have been proposed and solutions have been implemented. However, we find out that most of them focus on the node management in order to adequately distribute calculations to optimally exploit the CPU load. The global memory management in such infrastructures has not been enough studied. Indeed, memory is often considered as a resource with a theoretically unlimited capacity thanks to the swap capabilities, but swapping has a significant impact on the system performance and the operation cost. In this thesis, we study the design and the implementation of a global memory service management in a large scale infrastructure. This memory management service must avoid wasting memory resources and should not penalize the performance of hosted applications. It is based on remote swap mechanisms. A prototype has been implemented and evaluated

Autonomic energy management of multi-tier clustered applications

Nowadays, medium or large-scale distributed infrastruc-tures such as clusters and grids are widely used to host var-ious kinds of applications (e.g. web servers or scientific ap-plications). Power consumption is becoming a major chal-lenge for most organizations that run these infrastructures. Many studies show that they are not used at their full ca-pacity and that there are therefore a huge source of wasted power. Autonomic management systems have been introduced in order to dynamically adapt software infrastructures accord-ing to runtime conditions. They provide support to deploy, configure, monitor, and repair applications in such environ-ments. In this paper, we report our experiments in using Tune- an autonomic management system- to provide energy aware management for a clustered J2EE application. We use Tune to dynamically adapt the degree of replication of the J2EE tiers in the cluster, and to dynamically turn cluster nodes on- to handle the load when it raises up- and off- to save power under lighter load. 1

Autonomic Energy Management in a Replicated Server System

ICAS 1: AUTONOMICInternational audienceNowadays, medium or large-scale distributed infrastructures such as clusters and grids are widely used to host various kinds of applications (e.g. web servers or scientific applications). Resource management is a major challenge for most organizations that run these infrastructures. Many studies show that clusters are not used at their full capacity and that there are therefore a huge source of waste. Autonomic management systems have been introduced in order to dynamically adapt software infrastructures according to runtime conditions. They provide support to deploy, configure, monitor, and repair applications in such environments. In this paper, we report our experiments in using an autonomic management system to provide resource aware management for a clustered application. We consider a standard replicated server infrastructure in which we dynamically adapt the degree of replication in order to ensure a given response time while minimizing energy consumption