Dynamic resource allocation and management in virtual networks and Clouds Gestion et allocation dynamique des ressources dans les réseaux virtuels et Clouds En Fr

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L’informatique en nuage (Cloud computing) est une technologie prometteuse facilitant la réservation et de l'utilisation des ressources d’une manière flexible et dynamique. En plus des ressources informatiques traditionnelles, les utilisateurs du Cloud attendent à ce que des ressources réseaux leurs soient dédiées afin de faciliter le déploiement des fonctions et services réseau. Ils souhaitent pouvoir gérer l'ensemble d'un réseau virtuel (VN) ou infrastructure. Ainsi, les fournisseurs du Cloud doivent déployer des solutions de provisionnement des ressources dynamiques et adaptatives afin d’allouer des réseaux virtuels qui reflètent les besoins variables dans le temps des applications hébergés dans le Cloud. L’état de l’art sur l’allocation des réseaux virtuels s’est uniquement intéressé au problème de mapping des nœuds et liens virtuels composant une demande de réseau virtuel dans les nœuds et chemins du réseau de physique (infrastructure Cloud), connu sous le nom du problème de virtual network embedding (VNE). Peu d'attention a été accordée à la gestion des ressources allouées pour répondre en permanence aux besoins variables des réseaux virtuels hébergés dans le réseau physique et afin d'assurer une utilisation efficace des ressources. L'objectif de cette thèse est de permettre l'allocation des réseaux virtuels d’une manière dynamique et préventive pour faire face aux fluctuations de la demande au cours de la durée de vie du réseau virtuel, et pour améliorer l'utilisation des ressources du substrat. Pour atteindre ces objectifs, la thèse propose d'adaptation des algorithmes d'allocation des ressources pour répondre à l’évolution des demandes du réseau virtuel. Premièrement, nous allons étudier en profondeur l'extension d'un nœud virtuel, à savoir le cas où un nœud virtuel hébergé nécessite plus de ressources alors le nœud physique qui l’héberge n'a pas assez de ressources disponibles. Deuxièmement, nous allons améliorer la proposition précédente afin de considérer la rentabilité du réseau de substrat. Et enfin, nous allons gérer la variation de la demande en bande passante dans les liens virtuels. Par conséquent, la première partie de cette thèse fournit un algorithme heuristique qui traite la fluctuation de la demande dans les nœuds virtuels. L'idée principale de l'algorithme est de réallouer un ou plusieurs nœuds virtuels co-localisés dans du nœud de substrat, qui héberge le nœud en évolution pour libérer des ressources (ou faire de la place) pour le nœud en évolution. En plus de réduire le coût de réaffectation, notre proposition prend en compte et réduit l'interruption de service pendant la migration. L'algorithme précédent a été étendu pour concevoir un algorithme de reconfiguration préventif pour améliorer la rentabilité du réseau physique. En fait, notre proposition profite de la perturbation de la demande de ressources pour ranger le réseau physique à un coût minimal et sans perturbations. Lors de la réaffectation des nœuds virtuels pour faire place pour le nœud en extension, nous réaffectant les liens virtuels les plus congestionnées dans des ressources physiques moins saturées afin d’équilibrer la charge sur le réseau. Notre proposition offre le meilleur compromis entre le coût de réaffectation et l'équilibrage des charges. Enfin, un framework distribué, parallèle et à vue locale a été mis au point pour traiter toutes les formes de fluctuations de la demande en bande passante dans les liens virtuels. Elle se compose d'un contrôleur et trois algorithmes exécutés dans chaque nœud du substrat d'une manière distribuée et parallèle. Le framework est basé sur l'auto-stabilisation, et peut gérer de nombreuses et différentes formes de variations de la demande de bande passante simultanément

Cloud computing is a promising technology enabling IT resources reservation and utilization on a pay-as-you-go manner. In addition to the traditional computing resources, cloud tenants expect compete networking of their dedicated resources to easily deploy network functions and services. They need to manage an entire Virtual Network (VN) or infrastructure. Thus, Cloud providers should deploy dynamic and adaptive resource provisioning solutions to allocate virtual networks that reflect the time-varying needs of Cloud-hosted applications. Prior work on virtual network resource provisioning only focused on the problem of mapping the virtual nodes and links composing a virtual network request to the substrate network nodes and paths, known as the Virtual network embedding (VNE) problem. Little attention was paid to the resource management of the allocated resources to continuously meet the varying demands of embedded virtual networks and to ensure efficient substrate resource utilization. The aim of this thesis is to enable dynamic and preventive virtual network resources provisioning to deal with demand fluctuation during the virtual network lifetime, and to enhance the substrate resources usage. To reach these goals, the thesis proposes adaptive resource allocation algorithms for evolving virtual network requests. We adress the extension of an embedded virtual node requiring more resources and consider the substrate network profitability. We also deal with the bandwidth demand variation in embedded virtual links. We first provide a heuristic algorithm to deal with virtual nodes demand fluctuation. The work is extended by designing a preventive re-configuration scheme to enhance substrate network profitability. Finally, a distributed, local-view and parallel framework was devised to handle embedded virtual links bandwidth fluctuations. The approach is composed of a controller and three algorithms running in each substrate node in a distributed and parallel manner. The framework is based on the self-stabilization approach, and can manage various forms of bandwidth demand variations simultaneously

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