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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds
Loại tài liệu: Thesis
Mã ngôn ngữ: fr
Tác giả: ĐÀO, Văn Toán
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Từ khóa: le coût et le makespan, Le cloud computing, le modèle IaaS, l’environnement multi-clouds, le workflow scientifique, l’algorithme d’ordonnancement, SimGrid Cloud Broker, le simulateur Amazon Web Service
Danh mục: Luận án, luận văn, IFI - Master Theses
Môn học:
Năm xuất bản: 2013
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Tóm tắt theo nội dung: Les calculs scientifiques sont compliqués et les données manipulées sont très grandes alors ils nécessitent un grand ensemble de ressources de calcul et de stockage ainsi qu’une méthode pour les utiliser efficacement. La technique dite workflow scientifique est devenue l’un des principaux choix dans la communauté scientifique pour formaliser et structurer les calculs scientifiques. Le but premier du workflow scientifique est de maximiser la performance. De plus, le concept de cloud computing amène une nouvelle dimension dans la technologie de l’information, grâce à ses avantages, on peut augmen- ter les ressources disponibles avec celles provenent de clouds privés et publiques. De plus, le cloud privé peut facilement renforcer sa performance en tirant parti des clouds publiques, hybride cloud computing. Les workflows ont tout intérêt à tirer parti des environnements multi-clouds.Dans ce rapport, nous nous intéressons aux algorithmes d’ordonnancement pour les workflows scientifiques dans les environnements multi-clouds de type IaaS pour maximi- ser leurs performances d’exécution tout en minimisant son coût et son temps d’exécution. Pour cela, nous proposons notre solution qui se compose de 3 phases : découpage d’un graphe en sous-graphes (cutting-graph), faire l’allocation des ressources, faire l’ordon- nancement des tâches et des données. Après, notre proposition est validé via simulateur grâce à SimGrid Cloud Broker du projet ANR INFRA SONGS 1 qui a été construit pour simuler Amazon Web Service 2.Les résultats expérimentaux montrent une corrélation entre le temps d’exécution, la distribution des tâches dans des clusters et le coût du workflow, révélant ainsi la néces- sité d’algorithmes qui s’adaptent aux demandes de l’utilisateur.
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