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Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs PDF

232 Pages·2017·2.43 MB·French
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Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs : une approche bas´ee sur l’´equit´e Emmanuel Medernach To cite this version: Emmanuel Medernach. Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs : une ap- prochebas´eesurl’´equit´e. Rechercheop´erationnelle[cs.RO].Universit´eBlaisePascal-Clermont- Ferrand II, 2011. Fran¸cais. <NNT : 2011CLF22123>. <tel-00657945v2> HAL Id: tel-00657945 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00657945v2 Submitted on 13 Feb 2012 HAL is a multi-disciplinary open access L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est archive for the deposit and dissemination of sci- destin´ee au d´epˆot et `a la diffusion de documents entific research documents, whether they are pub- scientifiques de niveau recherche, publi´es ou non, lished or not. The documents may come from ´emanant des ´etablissements d’enseignement et de teaching and research institutions in France or recherche fran¸cais ou ´etrangers, des laboratoires abroad, or from public or private research centers. publics ou priv´es. N˚d’ordre : D.U. 2123 EDSPIC : 520 Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II Ecole Doctorale Sciences Pour l’Ingénieur de Clermont-Ferrand Thèse présentée par Emmanuel MEDERNACH pour obtenir le grade de Docteur d’Université Spécialité : Informatique Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs : une approche basée sur l’équité. Soutenue publiquement le 6 mai 2011 devant le jury composé de : Présidente: Claire HANEN Professeur des Universités, LIP6 Paris 6 Rapporteurs : Christian ARTIGUES Chargé de Recherche, HDR, LAAS Toulouse Patrick MARTINEAU Professeur des Universités, LI Tours Directeurs de thèse : Vincent BRETON Directeur de Recherche CNRS, HDR, LPC, Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand Philippe LACOMME Maître de Conférences, HDR, LIMOS, Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand Eric SANLAVILLE Professeur des Universités, LITIS, Université du Havre, Le Havre Table des matières Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1. Contexte général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.1 Contexte de l’étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2 État de l’art sur l’équité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.3 Examen des approches existantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.4 Optimisation multi-utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2. Équité et optimisation multi-utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 2.1 Optimisation multi-critères déterministe avec critères quelconques . . . . . . . . . . 43 2.2 Comparaison d’ensembles ordonnés valués . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3. Équité et allocation de ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.1 Planification et allocation de ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.2 Tâches permanentes avec machines hétérogènes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4. Équité et ordonnancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.1 Complexité des problèmes d’ordonnancement multi-utilisateurs . . . . . . . . . . . . 105 4.2 Problèmes à une machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.3 Équité et ordonnancement périodique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 4.4 Aperçu des problèmes et des approches pour l’ordonnancement périodique . . . . . 117 4.5 Dominances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 4.6 Définition du principe de comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 4.7 Calcul des intervalles de présence minimale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 4.8 Représentation en graphe d’intervalles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 4.9 Résolution exacte : formulation linéaire en nombres entiers . . . . . . . . . . . . . . 147 4.10 Présentation des résultats obtenus grâce au modèle linéaire avec phase transitoire . 156 4.11 Modèle linéaire avec recherche d’un motif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 4.12 Présentation des résultats obtenus grâce au modèle linéaire avec recherche du motif 168 5. Résolution heuristique du problème périodique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 5.1 Présentation générale de la méthode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 5.2 Mise en œuvre dans le problème d’ordonnancement périodique . . . . . . . . . . . . 181 5.3 Données du problème périodique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 5.4 Extension d’un ordonnancement et dominance globale . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 5.5 Meta-Heuristique employée : “Greedy Randomized Adaptive Search Procedures” . . 191 5.6 SPLIT appliqué au problème d’ordonnancement périodique . . . . . . . . . . . . . . 194 5.7 Algorithme du SPLIT en ordonnancement. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 5.8 Représentation des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 5.9 Expérimentations numériques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 Questions ouvertes et perspectives. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 Agisd’aprèsdesrèglesoudesmaximestellesquetupuissesvouloir qu’elles soient érigées en lois générales pour toi et pour tous les autres hommes. Netraitejamaislesêtresraisonnables,toimême,oulesautres, comme de simples moyens pour des fins arbitraires, mais comme des fins en soi. Immanuel Kant, Principes Métaphysiques de la Morale 6 Résumé Lesgrillesdecalculetle“cloudcomputing” permettentdedistribuerunensemblederessources informatiques, telles que du stockage ou du temps de calcul, à un ensemble d’utilisateurs en fonc- tion de leurs demandes en donnant l’illusion de ressources infinies. Cependant, lorsque l’ensemble de ces ressources est insuffisant pour satisfaire les exigences des utilisateurs, des conflits d’intérêts surgissent. Ainsi, un libre accès à des ressources limitées peut entraîner une utilisation ineffi- cace qui pénalise l’ensemble des participants. Dans de tels environnements, il devient nécessaire d’établir des procédures d’arbitrage afin de résoudre ces conflits en garantissant une distribution équitable aux différents utilisateurs. Nous présentons une nouvelle classe de problèmes : celle des ordonnancementsmulti-utilisateurs.Cettethèseabordelanotiond’équitéautraversdeproblèmes d’allocation de ressources sous incertitudes et d’ordonnancement de tâches périodiques. Mots clefs : Allocation de ressources, Ordonnancement, Equité, Optimisation multi-critères 8 Summary Grid and Cloud computing make possible the sharing of computer system resources, such as storage or computation time, among a set of users, according to their requests, thereby creating anillusionofinfiniteresources.However,assoonasthoseresourcesareinsufficienttomeetusers’s expectations,conflictsofinterestarise.Therefore,unlimitedaccesstolimitedresourcesmayleadto inefficientusagewhichpenalizesthewholesetofusers.Insuchenvironments,arbitrationbecomes necessary in order to settle those conflicts and ensure a fair allocation to all users. We present two classesofproblems:multi-userresourceallocationunderuncertaintyandmulti-userperiodictask scheduling. We tackle these problems from the point of view of fairness. Keywords : Resource allocation, Scheduling, Fairness, Multiple-Criteria Analysis

Description:
Keywords : Resource allocation, Scheduling, Fairness, Multiple-Criteria Analysis .. Citons quelques batch scheduler parmi ceux les plus utilisés : . WISDOM. ≈ 2.5 × 106. 7 × 103. LHCb. DIRAC. ≈ 7.5 × 106. 20 × 103. Tab.
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