Automatic middleware deployment planning on heterogeneous platforms

The use of many distributed, heterogeneous resources as a large collective platformoffers great potential. A key issue for these grid platforms is middleware scalabilityand how middleware services can be mapped on the available resources. Optimizingdeployment is a difficult problem with no existing general solutions. In this paper,we address the following problem: how to perform out an adapted deployment for ahierarchy of servers and resource brokers on a heterogeneous system?Our objective is to generate a best platform from the available nodes so as to fulfillthe clients demands. However, finding the best deployment among heterogeneousresources is a hard problem since it is close to find the best broadcast tree in a generalgraph, which is known to be NP-complete.Thus, in this paper, we present a heuristic for middleware deployment on heterogeneousresources. We apply our heuristic to automatically deploy a distributed ProblemSolving Environment on a large scale grid. We present experiments comparing the automaticallygenerated deployment against a number of other reasonable deployments.L’utilisation de nombreuses ressources hétérogènes et distribuées comme une plateforme collaborative à large échelle offre un grand potentiel. Un point clef de ces plates-formes de grille est l’extensibilité des intergiciels et comment associer les services de l’intergiciel aux ressources disponibles. L’optimisation du déploiement est un problème difficile qui ne dispose pas de solution générique. Dans ce rapport, nous nous intéressons au problème suivant : comment réaliser un déploiement adapté pour une hiérarchie de serveurs et d’ordonnanceurs sur un système hétérogène ?Notre objectif est de générer la meilleure plate-forme à partir d’une ensemble de nœuds disponibles pour répondre aux demandes des clients. Cependant, trouver le meilleur déploiement parmi des ressources hétérogènes est un problème difficile proche de celui de trouver le meilleur arbre de diffusion pour un graphe général qui est un problème Np-difficile.Dans ce rapport, nous présentons alors une heuristique dans ce cadre précis. Nous appliquons notre heuristique pour un déploiement automatique d’un environnement de résolution de problèmes à large échelle. Des expériences sont menées afin de compare rle déploiement généré par l’heuristique avec d’autres déploiements probables