Déploiement efficace de services complexes dans l'infrastructure de cloud

Le but du travail réalisé dans cette thèse est de fournir aux fournisseurs de services une solution qui est capable de non seulement déployer les services dans le cloud de façon économique, automatique, mais aussi à grande échelle. La première contribution traite le problème de la construction d’un nouveau service demandé par le client à partir de services disponibles dans le cloud de manière à satisfaire les exigences en termes de qualité de service ainsi qu’en termes de coût. Nous présentons ce problème par un modèle analytique et proposons un algorithme heuristique dont la performance est améliorée de 20-30% par rapport aux autres approches. La seconde contribution est une solution pour déployer les services dans le cloud en considérant les demandes des utilisateurs finaux. Pour assurer qualité de services dans une grande échelle, le service demandé est dupliqué et distribué dans le réseau; chacun de ses réplicas servira les utilisateurs à proximité. Le plan d’approvisionnement selon lequel le service est dupliqué dépend de sa demande, ce qui ne cesse pas de changer en quantité ainsi qu’en distribution, ce qui rend le problème plus compliqué. Nous proposons une solution qui est capable de s’adapter aux changements dans le réseau, y compris ceux des demandes de ses utilisateurs. Enfin, nous proposons un système basé sur OpenStack qui permet de déployer les services complexes dans un cloud qui couvre différente locations (cloud multi-site). A partir d’une demande du client, le système automatiquement calcule le plan d’approvisionnement optimal et le déploie en respectant les contraintes du client.The purpose of the work in this thesis is to provide the Service Provider a solution which is capable of deploying complex services in a cloud automatically and cost-effectively. The first contribution allows the Service Provider to construct complex services requested by the clients from basic services at his disposal. The construction must be efficient in terms of execution time and operation cost while respecting the client’s constraints. We present an analytic model for this problem and propose a heuristic solution which performance is 20-30% better than other approaches. The second contribution solves the problem of deploying the services while considering end-users’ demands. To ensure the quality of services provided to end-users, not only one instance but a set of service replicas is deployed in the network. How the service is duplicated and distributed depends on the demands of its end-users that change constantly in quantity as well as distribution, which complicates the problem. Thus the provisioning mechanism has to be capable of adapt to the change in the network, including the change in end-users’ demands. Our third contribution is a system using OpenStack which allows Service Provider to deploy complex services in a cloud that spans over different locations (multi-site cloud). Given a client’s request, the system automatically calculates the optimal provisioning plan and deploys it while respecting the client’s constraints