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1 DEPARTEMENT D'INFORMATIQUE MEMOIREE Présenté par BOUAMAMA Samah Pour obtenir LE DIPLOME DE MAGISTER Spécialité Informatique Option : Commande, analyse et surveillance des systèmes industriels Intitulé : Gestion des ressources dans les Cloud Computing à base des modèles économiques Soutenu le 06/03/2011 à la salle de conférences de la faculté des sciencess Devant les membres du jury : Président : B. Beldjilali Encadreur : G. Belalem Professeur, Département Informatique Université d Oran Maître de conférences A, Département Informatique Université d Oran Coencadreur : L. Sekhri Maître de conférences A, Département Informatique Université d Oran Examinateur : H. Haffaf Examinateur : L. Baba-hamed Professeur, Département Informatique Université d Oran Maître de conférences A, Département Informatique Université d Oran

2 Je dédie ce travail à tous ceux qui m ont encouragé et soutenu A Mon mari qui a partagé toutes mes douleurs A mes parents et mes sœurs Wassila et Radjaa, a mes beaux frères Kamel et Bachir A mes neveux Khalil, Samir, Aymen, Nadir, Mehdi et ma petite Douda Aya. A mes beaux parents Ainsi qu à toute la famille et tous mes amies et collègues BOUAMAMA Samah

3 Remerciements Je rends grâce à Dieu de m avoir donné le courage, la volonté ainsi que la conscience nécessaires àl élaboration de ma thèse de Magister. Ce travail n a pas été possibleàréaliser sans le support moral de ma famille. Que ce travail soit un témoignage de ma gratitude envers elle. Je tiens à remercier Monsieur BELALEM Ghalem de m avoir donné l opportunité deréaliser ce projet de recherche sous sa direction. Je remercie Monsieur SEKHRI Larbi pour tous ses conseils et ses critiques pour mener à bien mes travaux, je les remercie de m avoir donner l opportunité deréa- liser ce sujet avec la confiance faite ainsi que leurs conseils fructueux et leur temps consacré tout au long du travail. Je tiens à remercier Monsieur BELDJILALI Bouziane qui m a fait l honneur de présider ce jury, Monsieur HAFFAF Hafid d avoir accepté d évaluer ce travail, Madame BABA-HAMED Latifa d avoir accepté de juger ce travail. Mes reconnaissances vont aussi à tous les enseignants du département d informatique de l université d Oran qui m ont mené verslavoiedelare- cherche. Je remercie mes amis et toutes les personnes que je n ai pas citées, bien qu elles me soient chères et qui ont contribué deprès ou de loin à l accomplissement de ce travail. Oran le 9 décembre iii

4 Table des matières Table des matières Liste des figures iv vii Introduction 1 1 Grid et Cloud Computing Grid Computing Le passé etleprésent des grilles Les technologies Architectures de grilles Applications des grilles de calcul Le futur des grilles Cloud Computing Les différentes couches du modèle Cloud Caractéristiques du Cloud Composants du Cloud Différents niveaux de Cloud Computing Infrastructure as a Service (IaaS) Platform as a Service (PaaS) Software as a Service (SaaS) Types de Cloud Computing Cloud privé Cloud public Cloud hybride Avantages et Inconvénients du Cloud Computing Comparaison entre Cluster, Grid et Cloud Conclusion Conclusion Les mécanismes d enchère Différents acteurs économiques des grilles iv

5 2.2 Les modèles économiques Différents modèles économiques Modèle de communauté Modèles d enchères Conclusion Le simulateur CloudSim GridSim Les enchères dans Gridsim Les classes qui composent le cadre d enchère CloudSim Caractéristiques de CloudSim Architecture de CloudSim Modélisation de Cloud Modélisation d allocation de VM Modélisation du marché Cloud Conception et implémentation de CloudSim Les entités et le threading La communication entre les entités Conclusion Conceptiondumodèle d enchère hybride Démarche utilisée Modélisation de l offre et la demande Métriques utilisées Mesure de la performance Mesures de la qualité de service Amélioration du Simulateur CloudSim Structure du système proposé Fonctionnement du système d enchères Modèle d enchère hybride proposé Principales étapes de notre projet Création de l architecture Cloud Création de Data Center Création des utilisateurs de l enchère Anglaise Création des utilisateurs de l enchère Hollandaise Création des utilisateurs dans CDA et RCDA Création des utilisateurs de FPSA Création de Cloudlets v

6 4.5.8 Création du responsable de l enchère Initialisation de l enchère Fin du round de l enchère Réception d une demande dans CDA Réception d une demande dans RCDA Réception d une offre Rejet d un appel d offre Fin de l enchère Conclusion Conclusion Implémentation des modèles d enchères dans CloudSim 92 Introduction Langage et environnement de développement Langage de programmation Java Eclipse : Environnement de développement GridSim Toolkit CloudSim Description de l application Interface principale Configuration des paramètresdesimulation Lancement de la simulation Résultats et interprétations Conclusion Conclusion générale 105 Bibliographie 106 vi

7 Liste des figures 1.1 LessitesduprojetDEISA ProjetEGEE Principe de grille pair àpairendesktopcomputing Architecture générale d une grille Infrastructureglobaled uncloud Infrastructureglobaled uncloud ComposantsdeCloud DifférentsniveauxdeCloudComputing Cloud Privé CloudPublic CloudHybride Principe du modèledemarché Principe du modèle des négociations Principe du modèled appeld offres Les enchères utilisant un commissaire-priseur externe Les enchères utilisant leur propre commissaire-priseur StructuredusimulateurGridSim Vue générale d un modèle d enchère Architecture de CloudSim Entités de CloudSim Diagramme de classes de la conception de CloudSim Flux de donnéesdesimulation Idée généraledenotrecontribution Modèle d enchèrehybride Diagramme de classes de l implémentation des modèles d enchère dans CloudSim Diagramme de séquence des modèles d enchères descendant etascendant Diagramme de séquence de la double enchèrecontinue vii

8 4.6 RCDA : la réception d une demande par une offre RCDA : la réception d une offre par une demande Accès à l interface principale du simulateur Interface de configuration des paramètresdesimulation Interfacedelancementdelasimulation Impact de la variation du nombre de Cloudlets sur leur coût moyen Impact de la variation du nombre d utilisateurs sur le coût moyend unecloudlet Impact de variation de la taille des Cloudlets sur leur coût moyen Impact de la variation du nombre de Cloudlets sur le temps moyen de l enchère Impact de la variation du nombre d utilisateurs sur le temps moyen de l enchère Impact de variation de la taille des Cloudlets par rapport au temps moyen de l enchère viii

9 Introduction Durant la dernière décennie, les grilles de calcul [34] ont évolué à mesure que l infrastructure fournit un service de calcul de haute performance et des applications scientifiques data-intensives. Pour soutenir la recherche et le développement de nouveaux composants de la grille, politiques et middleware, plusieurs simulateurs de grilles ont été proposés, par exemple SimGrid [28], GangSim [21] et GridSim [10]. SimGrid est un Framework pour la simulation d applications distribuées dans les plates-formes des grilles. GangSim est un Toolkit de simulation de grille qui fournit un support pour la modélisation de la grille basée sur les organisations et ressources virtuelles. D autre part, GridSim est un outil de gestion d événement de simulation pour les ressources hétérogènes de Grid. Il supporte la modélisation des entités du réseau, les utilisateurs, les machines, et le réseau, y compris le trafic réseau. Bien que les Toolkits ci-dessus sont capables de modéliser et de simuler les comportements des applications Grid (exécution, ordonnancement, affectation et surveillance) dans un environnement distribué composé d organisations multiples de grille, aucun d entre eux n est en mesure de supporter les exigences d infrastructure et de niveaux d application découlant du paradigme Cloud Computing. En particulier, il y atrès peu ou pas d appui dans les existants Toolkits de simulation de grille pour la modélisation de la virtualisation à la demande pour permettre la gestion des ressources et des applications. Par conséquent, la modélisation des infrastructures Cloud et les Toolkits de simulation doivent fournir un appui à des entités économiques telles que les Brokers et les échanges Cloud pour permettre la négociation des services entre clients et fournisseurs. Parmi les simulateurs disponibles actuellement et qui portent un intérêt pour notre travail, le simulateur GridSim qui offre un support de gestion des ressources économiques et le simulateur CloudSim destiné àmodéliser les Cloud Computing. Le travail présenté dans cette recherche permet dans un premier temps de satisfaire le client en terme de qualité de traitement des Cloudlets à moindre coût dans les Cloud Computing, tout en proposant une amélioration des algorithmes d enchère du simulateur GridSim propre à CloudSim afin de simuler un environnement économique dans les Cloud Computing, 1

10 Introduction dans le but de fournir des ressources virtualisées. Dans un second de proposer un modèle économique hybride qui se comporte bien par rapport aux différents modèles étudiés. Donc notre contribution comporte : Une hybridation des aspects liés aux simulateurs GridSim et Cloud- Sim, qui sont l implémentation des modèles d enchère économique de GridSim et la virtualisation des ressources de calcul de CloudSim ; Une étude de quatre modèles d enchères ainsi que leur amélioration ; Une proposition d un modèle économique en réunissant tous les critères avantageux des modèles d enchère du coté du client. Pour l essentiel, le mémoire est structuré autour de cinq chapitres : Le premier chapitre présente au lecteur un état de l art sur les Grid et les Cloud Computing. Le deuxième chapitre est focalisé surlesmodèles économiques du marché, plus précisément sur les modèles d enchère. Dans le troisième chapitre, une description est donnée du CloudSim, le simulateur d un environnement Cloud Computing. Le quatrième chapitre est destiné àl étape de conception de notre contribution en UML (Unified Modeling Language) qui prendra en compte les améliorations apportées sur les modèles d enchères et le simulateur CloudSim en prenant le soin de présenter leurs algorithmes d enchères et leurs classes. Le cinquième chapitre se focalise premièrement sur la concrétisation de la conception présentée en chapitre 4 et deuxièmement sur l affichage de quelques résultats et leurs interprétations. Enfin pour terminer ce manuscrit, nous présentons une conclusion pour synthétiser notre travail ainsi qu un ensemble de perspectives pour des travaux futurs. 2

11 Grid et Cloud Computing 1 Sommaire 1.1 Grid Computing Le passé etleprésent des grilles Lestechnologies Architectures de grilles Applications des grilles de calcul Le futur des grilles Cloud Computing Les différentes couches du modèlecloud CaractéristiquesduCloud ComposantsduCloud Différents niveaux de Cloud Computing Infrastructure as a Service (IaaS) PlatformasaService(PaaS) SoftwareasaService(SaaS) Types de Cloud Computing Cloud privé Cloudpublic Cloudhybride Avantages et InconvénientsduCloudComputing Comparaison entre Cluster, Grid et Cloud Conclusion Conclusion Les spécialistes en Software sont confrontés à de nombreux nouveaux défis en vue de développer des logiciels pour des millions de consommateurs pour les utiliser comme un service, plutôt que de les exécuter sur leurs 3

12 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing ordinateurs individuels. Au cours des années, les nouveaux paradigmes de calcul ont été proposés et adoptés, avec l émergence des progrès technologiques tels que des processeurs multi cœurs et les environnements de réseau informatiques, pour affiler plus étroitement vers la réalisation de cette grande vision. L informatique distribuée, Grid Computing, P2P Computing, service informatique, le calcul orienté marché, et plus récemment Cloud Computing, tous ces paradigmes promettent de fournir certaines qualités ou capacités en vue de réaliser éventuellement 1 billion de dollars d utilité / l industrie de l informatique omniprésente, cité par le co-fondateur de Sun Microsystems Bill Joy [29]. Les services informatiques doivent être extrêmement fiables, évolutifs et autonomes pour favoriser l accès ubiquitaire, découverte dynamique et la composabilité. En particulier, les consommateurs peuvent déterminer le niveau de service exigé par la Qualité deservice(qos).detous ces paradigmes de calcul, les deux plus prometteuses semblent être Grid Computing et Cloud Computing. Une grille [24] permet le partage, la sélection et l agrégation d une grande variété de ressources géographiquement distribuées, notamment les superordinateurs, des systèmes de stockage, des sources de données et des dispositifs spécialisés appartenant àdifférentes organisations pour résoudre les problèmes des ressources intensives à grande échelle en science, ingénierie et commerce inspiré par l omniprésence de la puissance électrique de grille, facilité d utilisation et fiabilité [15]. En raison de son potentiel d avoir un impact sur le 21ème siècle autant que la puissance électrique de grille a fait au 19ème siècle, la grille de calcul a été interpellée comme la prochaine révolution après l Internet et le Web. Aujourd hui, le dernier paradigme qui ressort est celui de Cloud Computing [36], qui promet des services fiables fournis par les Data Center de prochaine génération qui sont construites par la technologie virtuelle de calcul et de stockage. Les consommateurs pourront accéder aux applications et aux données d un Cloud àlademande,n importeoù dans le monde. En d autres termes, le Cloud semble être un point d accès unique pour tous les besoins informatiques des consommateurs. Les consommateurs sont assurés que les infrastructures Cloud sont très robustes et seront toujours disponibles à tout moment. 4

13 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing 1.1 Grid Computing Le terme de Gird Computing (grille informatique) trouve son origine dans le vocabulaire anglo-saxon 1. Il est apparu il y a une trentaine d années par analogie avec le réseau de distribution de l électricité. En effet, cette technologie permet d avoir accès à de nombreuses ressources informatiques telles que des serveurs de calcul, serveurs de données, éléments réseau, le tout avec la même facilité que le courant électrique lorsqu un interrupteur est actionné. De manière plus formelle, le Grid Computing est une forme d informatique distribuée, basée sur le partage dynamique des ressources entre des participants, des organisations et des entreprises dans le but de pouvoir les mutualiser, et faire ainsi exécuter des applications de calcul intensif ou des traitements de très gros volumes de données. Ces applications ne seraient pas possibles au sein d un seul organisme ou d une seule entreprise. Du point de vue de l utilisateur, l origine des ressources utilisées est totalementabstraiteettransparente.cederniernesesouciederien:nidela puissance nécessaire pour ses applications, ni du type de machines utilisées, et encore moins de leur localisation physique. C est la plate-forme de Grid qui gère tous ces aspects. En pratique, le Grid Computing essaye d aller audelà de l Internet. Les acteurs impliqués dans ce projet ont un rêve : celui de l utilisation à la demande. Son objectif est de rendre disponibles toutes les ressources de calcul et de stockage des ordinateurs connectés sur une grille informatique pour des applications de gestion, de communication, de business ou encore des applications typiquement scientifiques Le passé etleprésent des grilles Il est instructif de commencer par comprendre les influences qui ont mené au développement de la grille. Peut être la meilleure période pour commencer a eu lieu dans les années 80, une décennie d intenses recherches de développement et de déploiement de matériels, de logiciels et d applications pour les ordinateurs parallèles. Le calcul parallèledanslesannées 80 focalisait les efforts des chercheurs pour le développement des algorithmes, des programmes et des architectures qui supportent la simultanéité. Pendant que les créateurs d application commençaient àdévelopper les codes à grande échelle qui ont encore poussé les limites des ressources de même les ordinateurs parallèles les plus rapides, quelques groupes ont commencé à regarder la distribution au delà des frontières de la machine comme manièred atteindrelesrésultats pour des problèmes importants. Pendant les 1 http ://www.orange.com/fr FR/innovation/actus/thematique/tous les dossiers/att

14 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing années 80 et les années 90, le logiciel pour les ordinateurs parallèles s est concentré pour fournir des mécanismes puissants pour la gestion de communication entre les processeurs, le développement et les environnements d exécution pour les machines parallèles [4]. Au commencement on a pensé que la grille serait la plus utile dans les paradigmes de calcul parallèle étendue des Clusters faiblement couplés dans des systèmes géographiquement répartis. Cependant, dans la pratique, la grille est utilisée bien plus qu une plate forme pour l intégration des applications faiblement couplées 2 et pour lier les ressources hétérogènes (stockage, calcul, instruments). Pendant les années 90, les chercheurs de disciplines multiples ont également commencé àétudier les problèmes de grand défi, c est-à-dire, les problèmes principaux en science et en technologie pour lesquelles l infrastructure informatique à grande échelle a fourni un outil fondamental pour réaliser de nouvelles découvertes scientifiques. Les équipes du grand défi et des problèmes multidisciplinaires fournissent un modèle pour la collaboration qui a fait un énorme impact sur la manière dont la science à grande échelle était conduite jusqu ici. Aujourd hui, la recherche interdisciplinaire a non seulement fourni un modèle pour la collaboration mais a également inspiré des disciplines entières (par exemple la bioinformatique) qui intègrent officiellement diverses parties scientifiques. Les problèmes inhérents à la conduite multidisciplinaire et souvent les collaborations géographiquement dispersées ont conduit les expériences des chercheurs à la coordination et la distribution. L I-WAY (Information Wide Area Year) était un projet d un an, conçu aux États-Unis en 1995, visant à relier des supercalculateurs en utilisant uniquement des réseaux existants, sans en construire de nouveaux. En 1995, pendant la conférence d une semaine de super-informatique, des chercheurs ont agrégé ensemble un banc d essai (Testbed) national distribué avecplus de 17 sites gérés en réseau par le VBNS 3 (Very Broadband Network Service). Plus de 60 applications ont été développées pour la conférence et déployées sur le projet I-WAY, aussi bien qu a l infrastructure rudimentaire de logiciel de grille pour fournir l accès, imposer la sécurité, coordonner les ressources et d autres activités. Le développement de l Infrastructure et des applications de l I-WAY a fourni une expérience décisive et puissante pour la première génération de projets et recherches modernes de grille. Alors que la recherche dans l informatique distribuée se concentre généralement sur les problèmes de la séparation géographique, la recherche de grille se concentre sur les 2 Quelques composants avec lesquelles on doit exécuter en parallèle sur une machine parallèle de latence faible 3 http ://www.nlanr.net/vbns/ 6

15 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing problèmes de l intégration et de la gestion de logiciel. L I-WAY a fortement influencé la conception du projet Globus 4, qui est àlabasedelaplupart des activités relatives à la grille, ainsi que le projet Legion 5,fondé sur une autre démarche de super-informatique répartie. Le projet Network Weather Service 6 (NWS) se concentre sur la surveillance et prévision de ressources, alors que le projet du Storage Resource Broker 7 (SRB) se concentre sur l accès uniforme aux ressources hétérogènes de données. Les projets NetSolve 8 et Ninf 9 se sont concentrés sur le calcul à distance par l intermédiaire du modèle client - serveur. Ceux-ci, et beaucoup d autres projets, fournissent une base pour les logiciels et les idées de grilles d aujourd hui. La grille, quant à elle, a vu le jour en septembre 1997, lors d un séminaire du laboratoire national d Argonne sur le thème Construire une grille de calcul, qui fut suivi en 1998 de la publication de La grille : modèle pour une nouvelle infrastructure de calcul, par Ian Foster de ce laboratoire et Carl Kesselman de l Université de Californie du Sud [24], cet ouvrage est souvent appelé la bible de la grille. Aujourd hui, la grille est devenue globale, avec beaucoup de collaborations mondiales entre chercheurs des Etats-Unis, Européens et Asiatiques. Fournisseurs commerciaux, chercheurs universitaires, centres et laboratoires nationaux sont venus ensemble pour former une communauté de large expertise avec l énorme engagement d établir la grille. D ailleurs, la recherche dans les secteurs relatifs àlagestionderéseau, les bibliothèques numériques, le poste-à-poste, les collaborations et ainsi de suite fournissent des idées additionnelles concernant la grille Les technologies a. La technologie «Massive Grid» Le terme GRID (Globalisation des Ressources Informatiques et des Données) est souvent donné à la technologie d intergiciel support des grilles dont les nœuds sont constitués par des grappes de serveurs ou des calculateurs de grande puissance localisés dans des centres de calcul différents, ces nœuds étant reliés sur des réseaux haut débit, en VPN pour des raisons de sécurité [33]. Un premier usage de cette technologie, distribuée depuis longtemps par SUN (Sun Grid Engine) ou Hewlett Packard (HPC utilities) a été l optimisation des serveurs au sein d une même entreprise. Elle permet de constituer 4 http ://www.globus.org 5 http ://legion.virginia.edu/index.html 6 http ://nws.cs.ucsb.edu/ 7 http ://www.npaci.edu/dice/srb/ 8 http ://icl.cs.utk.edu/netsolve/ 9 http ://ninf.apgrid.org/ 7

16 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing des grilles de forte puissance avec des niveaux de sécurité acceptables dans bien des cas grâce au verrouillage des accès, mais aussi parce que les centres de calcul sont censés disposer d administrateurs systèmes et réseaux et d une politique de sécurité. Des exemples de grilles de ce type, opérationnelles à très large échelle, sont constitués par les projets : DEISA, constitué autour de neuf sites dotés de supercalculateurs (Fig.1.1) : Fig. 1.1: Les sites du projet DEISA EGEE(Fig.1.2) interconnectant plus de 180 centres de calcul scientifiques européens et mondiaux, initialement à partir d une large extension de Globus dans le cadre du projet européen DATAGRID 10, porté dans l intergiciel LCG 11 qui constitue le cœur d un intergiciel en glite 12 orienté services Web, et dont les premières versions sont disponibles : b. La technologie «Desktop Grid» ou «Internet Computing» Une autre technologie de grille a vu le jour à partir de l observation des outils P2P (Peer To Peer) très utilisés pour transférer de la musique ou des films via Internet [33]. L application travaille en client-serveur suivant le schéma de la Figure 1.3, sous le pilotage d un serveur de grille : 10 http ://eudatagrid. web.cern.ch/eu-datagrid/ 11 http ://lcg.web.cern.ch/lcg/ 12 http ://glite.web.cern.ch/glite/ 8

17 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing Fig. 1.2: Projet EGEE Fig. 1.3: Principe de grille pair à pair en Desktop Computing Dans cette technologie pair à pair entre des PC fournisseurs et un PC client (qui peut lui-même être fournisseur)[23] l exécution des codes est généralement automatisée, notamment sur déclenchement par l écran de veille lorsque la machine n est pas utilisée, la recherche des machines disponibles s effectuant suivant les systèmes en mode Push ou Pull. Cette technologie, le Desktop Grid (dénommée aussi : Internet Computing ou Global Compu- 9

18 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing ting) est àmême de piloter des centaines de milliers, voire des millions, de PC représentant des dizaines de Teraflops via Internet comme on a pu le constater dans des projets majeurs comme pour la recherche de l intelligence dans l univers et le Decrypthon pour la génomique en France. Cette technologie souffre de trois grands écueils : les applications sont limitées par la taille des machines utilisées et le débit des réseaux en transfert de données ; la sécurité d utilisation est très faible ; c est pourquoi les entreprises réservent cette technologie à un usage interne sur leur Intranet ; la fiabilité dusystème global : à tout moment, une ou plusieurs machines sont en pannes, éteintes, ou simplement reprises en usage normal par leur utilisateur principal alors qu un travail était déclenché dessus par la grille! La reprise de ce travail et sa relance sans risque de doublon constituent un des critères de choix des intergiciels du secteur. Par contre, cette technologie est facile àdéployer, et àunfaiblecoût, si on lève les problèmes de pare-feux. Des intergiciels Open Source comme Xtremweb 13 et des produits commerciaux sont largement disponibles. On la trouve donc maintenant fréquemment dans certains secteurs d activité, comme la R&D pharmaceutique. c. Autres technologies Les deux technologies citées sont les plus répondues. D autres bases technologiques méritent d être étudiées, comme ComputeMode de la société Icatis 14 qui permet de basculer la nuit, le Weekend ou en tant que de besoin des machines sous un même OS afin d offrir une puissance complémentaire à une grappe de serveurs [33] Architectures de grilles Nous présentons dans cette section un ensemble de principes et de critères de conception généraux communément utilisés dans la définition et l élaboration des architectures de grilles. Les grilles possèdent quatre principales caractéristiques [1] : 1. Existence de plusieurs domaines administratifs : les ressources sont géographiquement distribuées et appartiennent àdifférentes organisations chacune ayant ses propres politiques de gestion et de sécurité. Ainsi il est indispensable de respecter les politiques de chacune de ces organisations. 13 http ://www.xtremweb.net 14 http : 10

19 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing 2. Hétérogénéité des ressources : les ressources dans une grille sont de nature hétérogène en terme de matériels et de logiciels. 3. Passage àl échelle (scalability) : une grille pourra être constituée de quelques dizaines de ressources à des millions voire des dizaines de millions. Cela pose de nouvelles contraintes sur les applications et les algorithmes de gestion des ressources. 4. Nature dynamique des ressources : dans les grilles, ce caractère dynamique est la règle et non pas l exception. Cela pose des contraintes sur les applications telles que l adaptation au changement dynamique du nombre de ressources, la tolérance aux pannes et aux délais,... Une grille est une collection de ressources dont pourra bénéficier l utilisateur. Les ressources sont, en général réparties en plusieurs types [5] : Cycles processeur : il existe plusieurs façons d exploiter les cycles processeurs non utilisés des machines participant à la grille. La première est de faire tourner une application sur une machine distante du lieu du processeur local. La seconde est d utiliser une application conçue pour tourner ses différentes parties en parallèle sur différents processeurs. La troisième est de faire tourner plusieurs occurrences d une même application sur différentes machines afin de traiter différentes données plus rapidement. Capacité de stockage : le second type de ressources disponible dans une grille est la capacité destockage.eneffet,lesmachinesparticipant à la grille pourront fournir une partie de la capacité destockagené- cessaire au fonctionnement de la grille. Les capacités de stockage dans une grille pourront être utilisées afin d augmenter la capacité offerte, la performance, l efficacité de partage et la fiabilité. Equipements spéciaux et logiciels à licence élevée : certains logiciels dont les prix de licence sont élevés seront présents en quelques exemplaires seulement dans la grille. Cette grille permettra donc en les exposant à beaucoup d utilisateurs, une meilleure utilisation de ces logiciels. Il en va de même pour certains équipements spéciaux comme les microscopes électroniques et les appareils médicaux,... Dans [15], une architecture générale des grilles est proposée. Bien que chaque projet ait sa propre architecture, une architecture générale est importante pour expliquer certains concepts fondamentaux des grilles. La Figure 1.4 illustre une telle architecture. Au fond de l architecture en couches, nous avons les ressources proprement dites interconnectées à travers des réseaux locaux et grande distance. 11

20 Chapitre 1. Grid et Cloud Computing Fig. 1.4: Architecture générale d une grille Cette infrastructure matérielle (Fabric) comprend notamment des PC, des stations de travail, des grappes de calcul (Clusters), des équipementsdesto- ckage, des bases de données, des équipements spéciaux,...les ressources d une grille peuvent varier des plus simples (machines de même architecture, même système d exploitation, réseau d interconnexion homogène) au plus compliquées (différentes architectures de machines, plusieurs systèmes d exploitation, étendue géographique, différentes politiques de sécurité, plusieurs administrateurs,...). La seconde couche fournit les mécanismes de sécurité nécessaires à la protection des ressources. Dans les grilles de calcul, la sécurité est un souci beaucoup plus important que dans les environnements d informatique répartie traditionnels. Le nombre important de ressources et leur étendue géographique constituent un facteur important. Ainsi il est fondamental de bien identifier les ressources àprotéger et les degrés de protection nécessaires à appliquer. Parmi les mesures de protection on trouve celles normalement employées dans les réseaux (pare-feu, détection d intrusion,...) ainsi que celles spécifiques aux environnements répartis et aux grilles (authentification, autorisation, single Sign-on,...). Latroisième couche fournit les intergiciels (Middleware) nécessaires à la gestion des ressources, la coordination de l accès, l ordonnancement des tâches,... Nous expliquons ci-dessous brièvement les principales fonctions assurées par ces intergiciels : Ordonnancement (scheduling) : un ordonnanceur (Scheduler) devra trouver la machine la plus appropriée pour faire tourner les tâches qui lui sont soumises. Les ordonnanceurs peuvent aller du plus simple (allocation de type round-robin) au plus compliqué (ordonnancement 12

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