«Conscient des ressources» supporté par des environnements d’exécution adaptés

Software systems are more pervasive than ever nowadays. Occasionally, applications runon top of resource-constrained devices where efficient resource management is required;hence, they must be capable of coping with such limitations. However, applicationsrequire support from the runtime environment to properly deal with resource limitations. This thesis addresses the problem of supporting resource-aware programming inexecution environments. In particular, it aims at offering efficient support for collecting data about the consumption of computational resources (e.g., CPU, memory), aswell as efficient mechanisms to reserve resources for specific applications. In existingsolutions we find two important drawbacks. First, they impose performance overheadon the execution of applications. Second, creating resource management tools for theseabstractions is still a daunting task. The outcomes of this thesis are three contributions:• An optimistic resource monitoring framework that reduces the cost of collectingresource consumption data.• A methodology to select components’ bindings at deployment time in order toperform resource reservation.• A language to build customized memory profilers that can be used both duringapplications’ development, and also in a production environment.Aujourd’hui, les systèmes logiciels sont omniprésents. Parfois, les applications doiventfonctionner sur des dispositifs à ressources limitées. Toutefois, les applications néces-sitent un support d’exécution de faire face à de telles limitations. Cette thèse abordele problème de la programmation pour créer des systèmes «conscient des ressources»supporté par des environnements d’exécution adaptés (MRTEs). En particulier, cettethèse vise à offrir un soutien efficace pour recueillir des données sur la consommationde ressources de calcul (par exemple, CPU, mémoire), ainsi que des mécanismes effi-caces pour réserver des ressources pour des applications spécifiques. Dans les solutionsexistantes, nous trouvons deux inconvénients importants. Les solutions imposent un im-pact important sur les performances à l’exécution des applications. La création d’outilspermettant de gérer finement les ressources pour ces abstractions est encore une tâchecomplexe. Les résultats de cette thèse forment trois contributions:• Un cadre de surveillance des ressources optimiste qui réduit le coût de la collectedes données de consommation de ressources.• Une méthodologie pour sélectionner les le support d’exécution des composants aumoment du déploiement afin d’effectuer la réservation de ressources.• Un langage pour construire des profileurs de mémoire personnalisées qui peuventêtre utilisés à la fois au cours du développement des applications, ainsi que dansun environnement de production