Ordonnancement de workflows dans le cloud
| dc.contributor.author | Berkani Dyhia | |
| dc.contributor.author | Megharbi Kahina | |
| dc.contributor.other | Oukfif Karima ép. Hocini | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-28T10:26:22Z | |
| dc.date.available | 2021-02-28T10:26:22Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | 79 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Le cloud est de plus en plus reconnu comme une nouvelle façon d'utiliser, à la demande, les services de calcul, de stockage et de réseau de manière transparente et efficace. Il présente une technologie prometteuse qui facilite l'exécution des applications scientifiques et commerciales. Il fournit des services flexibles et évolutifs, à la demande des utilisateurs, via un modèle de paiement à l'usage. Ces services sont offerts avec différents niveaux de QoS (qualité de service) afin de répondre aux besoins spécifiques de différents utilisateurs. Ces paramètres de QoS peuvent être définis et proposés par différents contrats de service, SLA (Service Level Agreements). Un SLA spécifie les exigences négociées en termes de ressources, les QoS, les attentes minimales et les obligations qui existent entre les utilisateurs et les fournisseurs de cloud. Plusieurs applications scientifiques dans de nombreux domaines contiennent généralement de nombreuses tâches contraintes par des relations de précédence. Ces applications sont souvent exprimées sous forme de workflows scientifiques comportant une série d'étapes de traitements (tâches) liées. Récemment, le cloud leur fournit, à la demande, ces infrastructures avec différents niveaux de QoS. L'ordonnancement de tâches et principalement de workflow est un problème NP-complet qu'on peut résoudre par des méta-heuristiques, parmi elles on distingue principalement les algorithmes évolutionnaires, plus précisément les algorithmes génétiques. En raison de l'importance des applications de workflows, plusieurs projets de recherche ont été menés pour concevoir des systèmes de gestion de ces derniers et des algorithmes d'ordonnancement appropriés. Pour résoudre le problème d'ordonnancement de workflow dans le cloud nous l'avons modéliser sous JMetal ensuite, nous avons réaliser plusieurs tests. | en |
| dc.identifier.citation | Réseaux Mobilité Et Systèmes Embarqués | |
| dc.identifier.other | MAST.INF.54-17 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12241 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Workflows | en |
| dc.subject | Clouds | en |
| dc.subject | Méta-heuristiques | en |
| dc.subject | Algorithmes génétiques | en |
| dc.subject | Optimisation multi objectif | en |
| dc.subject | JMetal | en |
| dc.title | Ordonnancement de workflows dans le cloud | en |
| dc.type | Thesis | en |