Approche heuristique pour le placement des machines virtuelles dans un environnement infonuagique de grande taille

L’informatique en nuage est un nouveau paradigme qui fait reference a la mise en disposition des ressources d’une infrastructure informatique permettant de presenter un ensemble de services a la demande. Toutefois, un centre de donnees pourrait participer grandement dans l’augmentation de l’empreinte carbone si le procede utilise par le fournisseur de services ne presente pas une bonne gestion des ressources disponibles. Un fournisseur de services cloud pense principalement aux gains que ses data centers pourraient lui engendrer. Il devra donc trouver un moyen efficace pour que ses benefices ne soient jamais diminues. Si de plus, ce dernier pense a la reduction de l’empreinte carbone que pourraient generer ses data centers, il devra trouver un compromis entre les benefices qu’ils visent a atteindre et l’empreinte ecologique tout en respectant l’accord de niveau de service avec ses clients. Un moyen pour satisfaire ces compromis serait de revoir la disposition des differents composants a l’interieur du data center. Les machines virtuelles etant une des variables qui pourraient grandement participer dans la definition des strategies pour la reduction de l’empreinte carbone, le fournisseur de services se voit dans l’obligation de trouver une solution efficace et peu couteuse. Ainsi, trouver un bon placement des machines virtuelles dans un environnement infonuagique est une etape importante pour les fournisseurs de services afin d’ameliorer l’efficacite energetique de leurs centres de donnees. Les travaux anterieurs elabores pour la resolution du probleme de placement des machines virtuelles ne regroupent souvent pas toutes les informations concernant les composants dans un centre de donnees. En effet, chaque composant a sa propre consommation d’energie et participe de pres ou de loin a la definition de l’empreinte ecologique d’un data center. Ce memoire presente le modele implemente permettant de calculer l’empreinte carbone d’un centre de donnees. A travers ce modele, nous minimisons la fonction objectif a partir des algorithmes de metaheuristique. Nous concevons un algorithme memetique, une hybridation entre l’algorithme genetique que nous implementons d’abord seul et l’algorithme de recherche tabou. Nous implementons ensuite l’algorithme de recuit simule. ----------ABSTRACT: Cloud computing is a new paradigm that refers to the provision of resources of an IT infrastructure allowing to present a set of services on demand. However, in this context, a data center could play a significant role in increasing the carbon footprint, if the process used by the service provider does not adequately manage the available resources. The service provider will therefore need to find the best allocation of its data centers components to improve the energy efficiency. Since virtual machines are one of the components that could play an important role in the definition of strategies for reducing the carbon footprint, the service provider is intended to find an efficient and inexpensive solution. Hence, we can consider that finding an adequate placement of virtual machines in a cloud environment is an important step for service providers. To solve the virtual machines placement problem in the cloud, we need a mathematical model that allow us to compute the carbon footprint while considering all the data center' components. In this thesis, we present the model implemented to calculate the carbon footprint of a data center. Through this latter, we minimize the objective function based on the metaheuristic algorithms. We design a memetic algorithm, a hybridization between the genetic algorithm and the tabu search algorithm. Afterwards, we implement the simulated annealing algorithm. For the evaluation of these algorithms, we compare the results obtained in term of carbon footprint cost, as well as the runtime. All the results obtained will be compared with the iterated tabu search algorithm for various problem sizes. The experiments carried out in our work, demonstrate the effectiveness of the memetic algorithm to solve large-scale problems when trying to allocate virtual machines in data centers.