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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

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Nội dung chi tiết: Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

IFIIfttbtut de la Francophonie pour I'lnformailqueWorkflows scientifiques sur plusieurs cloudsMcnioire de fin <1 etudesStage effectin' à 1’ENS de Lyon

Workflows scientifiques sur plusieurs clouds n Laboratoirc de rinfonnatique du Parallélisme (LIP) pour lobtention du diplôine de -Master Infor matique option Sỵstèmc et RéseauxParDAO Van Ioan dvt

oan@ifi. edu. vn van-toan.dao@ens-lyon.frEncadrants :Frederic DESPREZ (LXR.1A - Avalon) frederic. desprez@inria.frJonathan ROL'ZALD-CORNABAS (CNRS - C Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

C-IN2P3/LIP - Avalon)jonathan.roiizaud-comabas@ens-lyon.frLyon. Novembre 2013R cmorciomeiitsJo rions ã romorcior tons C011X qui m’ont aide ã la realis

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ation do co travail.Mes premiers remercieuieuta vont à lues encadrants Federic DESPREZ et Jonathan ROL’ZAL’D-CORNABAS ã rẼcole Normale Supóricurc de L

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds issancos incstimablos Ct de trôs bonnes competences dans le domainc de la recherche. De pins, j’aimerais rcmcrcior Laurent LEFEVRE qui a préscnté ce s

tage sur son site. .1 'aimerais remercier tons les membres de 1’équipe AVALON du LIP, pour lour amitie Ct lour soutien.Je tiens à remercier ensuite to Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

ut le personnel Ct cnseignants de rinstitut de la Francophonie pour rinformatique (1FI) à Hanoi pour lour conseil et le suivi qu’ils m’ont. accordé pe

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ndant mes etudes de master.Je tiens également à remercier mes camarades etudiants de 1’IFI avec qui j'ai passé de bons moments pendant les pérúxles de

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds refer main forte.RésuméLes calculs scientifiques sont compliqucs Ct les données manipulées sont très grandes alors ils nécessitent un grand ensemble d

e ressources de calcul et de stockage ainsi qu’une méthode pour les utiliser efficacement. La technique dite workflow scientifiquc est devenue 1’un de Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

s principaux choix dans la communauté scientifique pour formaliser et structurer les calculs scientifiques. Le but premier du workflow scientifique es

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t de maximiser la performance. De phis, le concept de cloud computing amène uno nouvelle dimension dans la technologic de I'information, grace à ses a

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds enforcer sa performance en tirant parti des clouds publiques, hybride cloud computing. Les workflows ont tout intérêt Ồ tirer parti des environnements

multi-clouds.Dans ce rapport, nous nous intéressons aux algorithms d’ordonnancement pour les workflows scientifiques dans les environneinents multi-c Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

louds de type laaS pour inaximi-ser lours performances d’exécutiỊọn tout on minimisant son coin Ct son temjJS d’exécution. Pour cola, nous proposons n

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ot re solution qui SB compose de 3 phases : decoupage d'uii graphe en sons-graphes (cutting-graph), faire 1’allocation des ressources, fain* I’ordon-n

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds etc construit pour simuler Amazon Web Service2.Les resultats expérimentaux montrent uno corrélation entre le temps d’exécution, la distribution des tâ

ches dans des clusters et le colit du workflow, révélant ainsi la necessity d’algorklimes qui s’adaptent aux demandes de 1’utilisateur.Mots-clés : Le Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

cloud computing, le modèle laaS, 1’environnement multi-clouds, le workflow scientifique, ralgorithine d'ordonnancement. le colit Ct Ic makespan, SimGr

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id Cloud Broker, le simulateur Amazon Web Service.1http ://infra-soug,s.gforge.iiưia.fr/2http ://aws.tunazon.com/fr/AbstractThe scientific application

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds ctively. The scientific workflow technique has become one of the main choice in the scientific community to formalize and structure scientific computa

tions. The main goal of scientific workflow Is to maximize performance. Furthermore, the cloud computing is a now dimension in the information of tech Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

nology, thank to its advantages, you can increase the available resources with those coming from private and public cloud computing. In addition, the

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private cloud computing can easily enhance its performance or its infrastructure through the public cloud computing, hybrid cloud computing. Scientifi

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds laaS multi-clouds environments to maximize runtime performance while minimizing its costs and exec ution time. For t his, we propose our solution con

sists of three phases : cutting a graph into subgraphs, resource provisioning, task allocation. Finally, our proposal is validated via the simulator w Workflows scientifiques sur plusieurs clouds

ith SimGrid Cloud Broker of the project ANIỈ INFRA SONGS that was built to simulate Amazon Web Sen-ice.Experimental results show a correlation between

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the execution time, the distribution of the tasks in the clusters and the cost of workflow, revealing that algorithms needs to adapt to user’s requir

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Workflows scientifiques sur plusieurs clouds the performance. SimGrid (.’loud Broker, the simulator Amazon Web Service.

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