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