| Summary: | Confrontées à l'augmentation des coûts de mise en place et de maintenance des systèmes informatiques, les entreprises se tournent vers des solutions d'externalisation telles que le Cloud Computing. Le Cloud se basent sur la virtualisation comme principale technologie permettant la mutualisation. L'utilisation de la virtualisation apporte de nombreux défis donc les principaux portent sur les performances des applications dans les machines virtuelles (VM) et la prévisibilité de ces performances. Dans un système virtualisé, les ressources matérielles sont partagées entre toutes les VMs du système. Dans le cas du CPU, c'est l'ordonnanceur de l'hyperviseur qui se charge de le partager entre tous les processeurs virtuels (vCPU) des VMs. L'hyperviseur réalise une allocation à temps partagé du CPU entre tous les vCPUs des VMs. Chaque vCPU a accès au CPU périodiquement. Ainsi, les vCPUs des VMs n'ont pas accès de façon continue au CPU, mais plutôt discontinue. Cette discontinuité est à l'origine de nombreux problèmes sur des mécanismes tels que la gestion d'interruption et les mécanismes de synchronisation de bas niveau dans les OS invités. Dans cette thèse, nous proposons deux contributions pour répondre à ces problèmes dans la virtualisation. La première est un nouvel ordonnanceur de l'hyperviseur qui adapte dynamiquement la valeur du quantum dans l'hyperviseur en fonction du type des applications dans les VMs sur une plate-forme multi-coeurs. La seconde contribution est une nouvelle primitive de synchronisation (nommée I-Spinlock) dans l'OS invité. Dans un Cloud fournissant un service du type IaaS, la VM est l'unité d'allocation. Le fournisseur établit un catalogue des types de VMs présentant les différentes quantités de ressources qui sont allouées à la VM vis-à-vis des différents périphériques. Ces ressources allouées à la VM correspondent à un contrat sur une qualité de service négocié par le client auprès du fournisseur. L'imprévisibilité des performances est la conséquence de l'incapacité du fournisseur à garantir cette qualité de service. Deux principales causes sont à l'origine de ce problème dans le Cloud: (i) un mauvais partage des ressources entre les différentes VMs et (ii) l'hétérogénéité des infrastructures dans les centres d'hébergement. Dans cette thèse, nous proposons deux contributions pour répondre au problème d'imprévisibilité des performances. La première contribution s'intéresse au partage de la ressource logicielle responsable de la gestion des pilotes, et propose une approche de facturation du temps CPU utilisé par cette couche logiciel aux VMs. La deuxième contribution s'intéresse à l'allocation du CPU dans les Clouds hétérogènes. Dans cette contribution, nous proposons une approche d'allocation permettant de garantir la capacité de calcul allouée à une VM quelle que soit l'hétérogénéité des CPUs dans l'infrastructure. === As a reaction to the increasing costs of setting up and maintaining IT systems, companies are turning to solutions such as Cloud Computing. Cloud computing is based on virtualization as the main technology for mutualisation. The use of virtualization brings many challenges. The main ones concern the performance of the applications in the virtual machines (VM) and the predictability of these performances. In a virtualized system, hardware resources are shared among all VMs in the system. In the case of the CPU, it is the scheduler of the hypervisor that is in charge of sharing the CPU among all the virtual processors (vCPU) of the VMs. The hypervisor uses a time-sharing approach to allocate the CPU. Each vCPU has access to the CPU periodically. Thus, the vCPU of the VMs do not have continuous access to the CPU, but rather discontinuous. This discontinuity is causing many problems on mechanisms such as interuption handling and low-level synchronization mechanisms in guest OSs. In this thesis, we propose two contributions to address these problems in virtualization. The first is a new hypervisor scheduler that dynamically adapts the quantum value in the hypervisor according to the type of applications in the VMs on a multi-core platform. The second contribution is a new synchronization primitive (named I-Spinlock) in the guest OS. In a cloud providing a service of the IaaS type, the VM is the allocation unit. The provider establishes a catalogue presenting the different quantities of resources that are allocated to the VM regarding various devices. These resources allocated to the VM correspond to a contract on a quality of service negotiated by the customer with the provider. The unpredictability of performance is the consequence of the incapability of the provider to guarantee this quality of service. There are two main causes of this problem in the Cloud: (i) poor resource sharing between different VMs and (ii) heterogeneity of infrastructure in hosting centers. In this thesis, we propose two contributions to answer the problem of performance unpredictability. The first contribution focuses on the sharing of the software resource responsible for managing the drivers, and proposes to bill the CPU time used by this software layer to VMs. The second contribution focuses on the allocation of the CPU in heterogeneous clouds. In this contribution, we propose an allocation approach to guarantee the computing capacity allocated to a VM regardless of the heterogeneity of the CPUs in the infrastructure.
|
|---|
