Instanciation avec fiabilité des réseaux virtuels dans le réseau coeur du Cloud

Cloud computing has known an impressive success over the last few years and is continuously emerging personal and profesional life thanks to its elasticity, pricing model, etc. This innovative technology has attracted both industrial and research communities and becomes omnipresent.In order to take benefit from the Cloud expansion, providers require effecient management strategies to properly supply their physical capabilities such as network resources. Besides, Cloud providers have to respect the Service Level Agreements (SLA) and avoid any outage impact in order to guarantee the Cloud-based service continuity. In this thesis we tackle the problem of reliable virtual network embedding within the Cloud backbone by considering the impact of physical equipments' outages. Our main focus is to improve the provider's turnover by i) maximizing the acceptance rate of the incoming virtual networks issued from clients' requestand ii) minimizing the penalties induced by service disruption due to the physical failures. This optimization problem is NP-hard with multi-objective and non-linear formalization. To cope with this complexity and since reaching the optimal solution is computationally intractable, we propose different strategies that aim to respect the aformentionned objectives. First, we propose a preventive approach named PR-VNE that urges the use of reliable network resources in order to avoid the physical failures impact.PR-VNE strongly relies on the Artificial Bee Colony metaheuristic to reach an optimized solution. It should be highlighted that PR-VNE does not adopt a recovering mechanism to deal with the network outages. Second, we devise a new reactive approach named CG-VNE that does not consider any backup resources but re-embed the impacted virtual resources once an outage occurs in the underlying network. As well as this reactive mechanism, CG-VNE adopts the same preventive strategy like PR-VNE by avoiding the unreliable resources. It should be noted that CG-VNE is devised basing on a Game Theory framework by defining a collaborative mapping game. Finally, we deal with the survivable batch mapping problem that considers the embedding of a virtual networks set instead of one client request. We introduce a new reliable batch embedding strategy named BR-VNE that relies on Monte-Carlo Tree Search algorithm.BR-VNE delegates the embedding of one virtual network request to any online algorithm and focuses to find the best mapping sequence order. The performance evaluation of our algorithms leads to efficient results.Cloud computing a connu un succès impressionnant au cours des dernières années. Cette expansion en permanence se manifeste clairement non seulement par l'omniprésence du Cloud dans les environnements académiques et industriels mais aussi par la hausse impressionnante du chiffre d'affaire des services Cloud. Ce succès important réalisé en peu de temps est achevé grâce à la caractéristique d'élasticité du Cloud. Afin de bien tirer profit de cette nouvelle architecture software et hardware, les fournisseurs de service Cloud requièrent des stratégies adéquates pour une gestion efficace des équipements physiques continuellement allouées à plusieurs clients simultanément. En effet, le fournisseur Cloud doit respecter le Service Level Agreement (SLA) et assurer la continuité de service afin de minimiser le coût des pénalités. Dans cette thèse, nous abordons la problématique de l'instanciation (i.e., mapping) des réseaux virtuels au sein du réseau coeur du Cloud tout en considérant la fiabilité des équipements physiques (i.e., routeurs et liens).Notre objectif principal est de maximiser le chiffre d'affaires du fournisseur Cloud par le biais de i) la maximisation du taux des réseaux virtuels acceptés dans le réseau coeur du Cloud etii) la minimisation des pénalités induites par les interruptions de service en raison de pannes des équipements du réseau. Il a été démontré que ce type de problème est NP-dur donc aucune solution optimale ne peut être calculée à large échelle. Premièrement, on a proposé un algorithme nommé PR-VNE qui favorise l'utilisation des équipements les plus fiables, lors de l'instanciation des réseaux virtuels, afin de minimiser l'impact néfaste des pannes. Cette proposition exploite les avantages de la métaheuristique de colonie d'abeilles pour assurer une qualité optimisée de mapping de la solution en termes d'optimalité. Il est à souligner que PR-VNE ne réserve aucune ressource de secours dans le cas où panne se présente. Deuxièmement, on a défini un algorithme qui adopte non seulement la stratégie préventive mais aussi un mécanisme curatif pour remédier aux pannes imprévisibles. Cet algorithme nommé CG-VNE est conçu par une modélisation basée sur la théorie des jeux. CG-VNE reconfigure (re-instancie) les ressources virtuelles impactées par les pannes dans d'autres équipements réseau sans pour autant réserver des ressources de secours. Finalement, on a considéré la vision macroscopique en définissant un algorithme qui traite un lot de requêtes tout en considérant la fiabilité. Cet algorithme nommé BR-VNE se base principalement sur la stratégie Monte-Carlo Tree Search pour trouver la meilleure séquence de mapping. L'évaluation des performances de nos propositions prouve leurs efficacités par rapport aux méthodes concurrentes de la littérature en terme de : i) taux de réseaux virtuels acceptés, ii) taux de requêtes impactées par les pannes et iii) revenu du fournisseur de service Cloud