Ordonnancement sur une plate-forme de métacomputing

Grid applications are typically built using grid middlewares. In our work, we study scheduling in client-agent-server based middlewares. Specifically, we focus on GridRPC systems that use dynamic scheduling algorithms. The objective of this dissertation is to propose efficient dynamic scheduling algorithms in this context. In our work, we have developed a performance prediction module (HTM) that is able to give accurate estimations of the remaining duration of tasks, which can possibly execute concurrently on a server. We have elaborated multi-criteria dynamic scheduling heuristics. While most heuristics optimize only for the makespan, ours seeks to provide a better quality of service by, for example, also reducing the mean flow. The HTM and our heuristics have been implemented and studied with simulations. We have also performed extensive real experiments to observe the performance of the HTM in a grid environment, to improve HTM's accuracy by introducing synchronization mechanisms and to study the efficacity of our heuristics.L'exécution d'une application sur la grille de calcul se fait au moyen de couches logicielles intermédiaires. Parmi ces couches, nous trouvons les intergiciels de grille. L'objectif de la thèse consiste à proposer des algorithmes d'ordonnancement dynamiques efficaces dans le cadre des systèmes GridRPC. Nous avons conçu un module de prédictions de performance (HTM). Il donne des estimations fiables des durées des tâches qui peuvent s'exécuter concurremment sur un serveur de calcul. Nous avons aussi élaboré des heuristiques d'ordonnancement dynamiques et multi-critères reposant sur le HTM. En plus du makespan, nos heuristiques tentent de donner une meilleure qualité de service à chaque requête, comme de réduire le temps de réponse moyen. Les heuristiques et le HTM ont été implantés afin de les étudier a l'aide de simulations. Des expériences intensives et réelles ont permis d'étudier concrètement la performance du HTM au sein d'un intergiciel, d'affiner la précision de ses informations en introduisant des mécanismes de synchronisation et d'étudier l'efficacité de nos heuristiques