Stochastic Models for Resource Allocation in Large Distributed Systems

Résumé : Cette thèse traite de quatre problèmes dans le contexte des grands systèmes distribués. Ce travail est motivé par les questions soulevées par l'expansion du Cloud Computing et des technologies associées. Le présent travail étudie l'efficacité de différents algorithmes d'allocation de ressources dans ce cadre. Les méthodes utilisées impliquent une analyse mathématique de plusieurs modèles stochastiques associés à ces réseaux. Le chapitre 1 fournit une introduction au sujet, ainsi qu'une présentation des principaux outils mathématiques utilisés dans les chapitres suivants. Le chapitre 2 présente un mécanisme de contrôle de congestion dans les services de Video on Demand fournissant des fichiers encodés dans diverses résolutions. On propose une politique selon laquelle le serveur ne livre la vidéo qu'à un débit minimal lorsque le taux d'occupation du serveur est supérieur à un certain seuil. La performance du système dans le cadre de cette politique est ensuite évaluée en fonction des taux de rejet et de dégradation. Les chapitres 3, 4 et 5 explorent les problèmes liés aux schémas de coopération entre centres de données (CD) situés à la périphérie du réseau. Dans le premier cas, on analyse une politique dans le contexte des services de cloud multi-ressources. Dans le second cas, les demandes arrivant à un CD encombré sont transmises à un CD voisin avec une probabilité donnée. Au troisième, les requêtes bloquées dans un CD sont transmises systématiquement à une autre où une politique de réservation (trunk) est introduite tel qu'une requête redirigée est acceptée seulement s'il y a un certain nombre minimum de serveurs libres dans ce CD.
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Thèse
Probability [math.PR]. Université Pierre et Marie Curie, 2017. English
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Contributeur : Guilherme Thompson <>
Soumis le : mardi 12 décembre 2017 - 11:40:55
Dernière modification le : jeudi 26 avril 2018 - 10:27:54

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Guilherme Thompson. Stochastic Models for Resource Allocation in Large Distributed Systems. Probability [math.PR]. Université Pierre et Marie Curie, 2017. English. 〈tel-01661815〉

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