Informations
Directeur de thèse :
Université :
Université Constantine 2
Soutenance
Date de soutenance :
7 Novembre 2017
Jury :
Zizette Boufaida
Abdelmalik Bachir
Sadek-Labib Terrissa
Mohamed Gharzouli
Mohand-Tahar Kechadi
Manuscrit
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Détails
Titre :
Efficient, Scalable and Economic-based Resource Management in Peer-To-Peer Grids

Résumé :

Les Grilles de calcul des PCs (Grilles de Desktop) sont un type des systèmes informatiques distribués construit sur l’idée d’exploiter les cycles non utilisés des CPUs et de l’espace de stockage, en plus des autres ressources des ordinateurs disponible sur le réseau, pour résoudre des problèmes complexes à une plus grande échelle et à faible coût. Les architectures traditionnelles de type client-serveur pour les Grilles de Desktop ont des problèmes liés à la robustesse, à la fiabilité et au passage à l’échelle. La convergence entre les systèmes de pair à pair P2P et les Grilles de Desktop conduit à la création des Grilles de P2P, qui ont été développés pour répondre aux questions ci-dessus. Dans ce type d’environnements, les ressources sont hétérogènes, ont des qualités individuelles différentes et distribuées sur Internet ; les Grilles de P2P nécessitent un processus de gestion des ressources complexes pour gérer l’hétérogénéité, la dynamicité et l’évolutivité du système et pour offrir de bons services à ses utilisateurs. Dans cette thèse, nous avons proposé une approche efficace, évolutive et économique pour la gestion des ressources dans les Grilles de P2P.

Tout d’abord, nous avons abordé le problème de la découverte de ressources. Nous avons appliqué les technologies du Web sémantique et les paradigmes d’ultra-pairs pour construire un réseau virtuel à trois couches basé sur une ontologie légère au format du SKOS (Système Simple d’Organisation de Connaissances) qui décrit lesdomainesdesapplicationsdanslesGrillesdeP2P, et un groupement sémantique de nœuds en fonction de leurs domaines d’intérêt, en plus à un processus de routage sémantique qui améliore les performances du système.

Deuxièmement, nous avons conçu une approche consciente à l’évolutivité basée sur la prédiction et la gestion de la charge de travail pour les systèmes ultra-pairs, afin de prévenir la présence du goulot d’étranglement dans ces systèmes structurés et aide chaque ultra-pair a trouvé son état de stabilité. La solution proposée a permis à l’ultra-pair de passer à l’échelle avec la croissance de la taille du réseau.

Finalement, nous avons proposé une approche économique et distribuée pour l’allocation des ressources pour les Grilles de P2P. Nous avons modélisé les composantes du système par des fonctions d’utilités, et nous avons utilisé un mécanisme de négociation multi latérale pour optimiser les objectifs des utilisateurs et des fournisseurs.

Pour évaluer l’efficacité des solutions proposées, nous avons créé un simulateur à événements discrets composé de plusieurs composantes pour couvrir les processus étudiés de la gestion des ressources. Pour chaque approche proposée, nous avons effectué des simulations intensives pour évaluer ses performances. Les résultats obtenus ont démontré l’efficacité des approches proposées.


Mots clés :
Grilles de P2P Gestion de Ressources Découverte de Ressources Architecture virtuelle Web sémantique SKOS Architecture d’Ultra-pair Passage à l’échelle Prédiction de la Charge du travail Allocation de ressources Approche Economique Négociation
Title:
Efficient, Scalable and Economic-based Resource Management in Peer-To-Peer Grids

Abstract:

Desktop Grid Computing is a type of distributed computing systems that is built on the idea of harnessing idle CPU cycles, storage space and other resources of networked computers to solve complex problems on a larger scale with low cost. Traditional server-client Desktop Grid architectures have inherent problems in robustness, reliability and scalability. The convergence between Peer-to-Peer (P2P) Computing and Desktop Grid Computing leads to the creation P2P Desktop Grid Computing that has been developed to address the above raised issues. In this environment, resources are heterogeneous, have different individual qualities and distributed over the Internet; yet, P2P Grid requires a complex resource management process to handle the heterogeneity, the dynamicity and the scalability of the system, and to offer good services to its users. In the current study, we proposed an efficient, scalable and economic-based resource management for P2P Grid Computing.

First of all, we addressed the problem of resource discovery. We applied Semantic Web technologies and ultra-peers paradigms to construct a three-layered overlay network based on a Simple Knowledge Organization System (SKOS) lightweight ontology; that describes domains of applications in P2P Desktop Grid Computing, and a semantic clustering of nodes according to their domains of interest. Additionally, we relied on an efficient semantic-based routing process that improves the overall system efficiency and response time.

Second, we designed a scalability-aware approach based on workload prediction and management for ultra-peers systems to prevent the presence of bottleneck in these structured systems; moreover, help each ultra-peer to find its steady state. The proposed solution allowed to the ultra-peer to scale with the growth of the network size.

Finally, we suggested a distributed and economic-based resource allocation approach for P2P Grid. We modelled the system components by utility functions, andusedamultilateralbargainingmechanismtooptimisebothusersandproviders objectives.

To evaluate the effectiveness of the recommended solutions, we have created a discrete-event simulator composed of several components to cover the studied resource management processes. Then, for each projected approach, we conducted intensive simulations to evaluate its performances. Results demonstrated the efficiency of the proposed approaches.


Keywords:
P2P Grids Resource Management Resource Discovery Overlay Architecture Semantic Web SKOS Ultra-peer Architecture Scalability Workload Prediction Resource Allocation Economic approach Bargaining Optimization.