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Autonomic virtual machines placement on hybrid storage system in IaaS cloud
No full textLes opérateurs de cloud IaaS (Infrastructure as a Service) proposent à leurs clients des ressources virtualisées (CPU, stockage et réseau) sous forme de machines virtuelles (VM). L’explosion du marché du cloud les a contraints à optimiser très finement l’utilisation de leurs centres de données afin de proposer des services attractifs à moindre coût. En plus des investissements liés à l’achat des infrastructures et de leur coût d’utilisation, la consommation énergétique apparaît comme un point de dépense important (2% de la consommation mondiale) et en constante augmentation. Sa maîtrise représente pour ces opérateurs un levier très intéressant à exploiter. D’un point de vue technique, le contrôle de la consommation énergétique s’appuie essentiellement sur les méthodes de consolidation. Or la plupart d'entre elles ne prennent en compte que l’utilisation CPU des machines physiques (PM) pour le placement de VM. En effet, des études récentes ont montré que les systèmes de stockage et les E/S disque constituent une part considérable de la consommation énergétique d’un centre de données (entre 14% et 40%). Dans cette thèse nous introduisons un nouveau modèle autonomique d’optimisation de placement de VM inspiré de MAPE-K (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge), et prenant en compte en plus du CPU, les E/S des VM ainsi que les systèmes de stockage associés. Ainsi, notre première contribution est relative au développement d’un outil de trace des E/S de VM multi-niveaux. Les traces collectées alimentent, dans l’étape Analyze, un modèle de coût étendu dont l’originalité consiste à prendre en compte le profil d’accès des VM, les caractéristiques du système de stockage, ainsi que les contraintes économiques de l’environnement cloud. Nous analysons par ailleurs les caractéristiques des deux principales classes de stockage, pour aboutir à un modèle hybride exploitant au mieux les avantages de chacune. En effet, les disques durs magnétiques (HDD) sont des supports de stockage à la fois énergivores et peu performants comparés aux unités de calcul. Néanmoins, leur prix par gigaoctet et leur longévité peuvent jouer en leur faveur. Contrairement aux HDD, les disques SSD à base de mémoire flash sont plus performants et consomment peu d’énergie. Leur prix élevé par gigaoctet et leur courte durée de vie (comparés aux HDD) représentent leurs contraintes majeures. L’étape Plan a donné lieu, d’une part, à une extension de l'outil de simulation CloudSim pour la prise en compte des E/S des VM, du caractère hybride du système de stockage, ainsi que la mise en oeuvre du modèle de coût proposé dans l'étape Analyze. Nous avons proposé d’autre part, plusieurs heuristiques se basant sur notre modèle de coût et que nous avons intégrées dans CloudSim. Nous montrons finalement que notre approche permet d’améliorer d’un facteur trois le coût de placement de VM obtenu par les approches existantes.IaaS cloud providers offer virtualized resources (CPU, storage, and network) as Virtual Machines(VM). The growth and highly competitive nature of this economy has compelled them to optimize the use of their data centers, in order to offer attractive services at a lower cost. In addition to investments related to infrastructure purchase and cost of use, energy efficiency is a major point of expenditure (2% of world consumption) and is constantly increasing. Its control represents a vital opportunity. From a technical point of view, the control of energy consumption is mainly based on consolidation approaches. These approaches, which exclusively take into account the CPU use of physical machines (PM) for the VM placement, present however many drawbacks. Indeed, recent studies have shown that storage systems and disk I/O represent a significant part of the data center energy consumption (between 14% and 40%).In this thesis we propose a new autonomic model for VM placement optimization based on MAPEK (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge) whereby in addition to CPU, VM I/O and related storage systems are considered. Our first contribution proposes a multilevel VM I/O tracer which overcomes the limitations of existing I/O monitoring tools. In the Analyze step, the collected I/O traces are introduced in a cost model which takes into account the VM I/O profile, the storage system characteristics, and the cloud environment constraints. We also analyze the complementarity between the two main storage classes, resulting in a hybrid storage model exploiting the advantages of each. Indeed, Hard Disk Drives (HDD) represent energy-intensive and inefficient devices compared to compute units. However, their low cost per gigabyte and their long lifetime may constitute positive arguments. Unlike HDD, flash-based Solid-State Disks (SSD) are more efficient and consume less power, but their high cost per gigabyte and their short lifetime (compared to HDD) represent major constraints. The Plan phase has initially resulted in an extension of CloudSim to take into account VM I/O, the hybrid nature of the storage system, as well as the implementation of the previously proposed cost model. Secondly, we proposed several heuristics based on our cost model, integrated and evaluated using CloudSim. Finally, we showed that our contribution improves existing approaches of VM placement optimization by a factor of three
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Mixed criticality system scheduling over NoC architectures
No full textNous nous intéressons dans le cadre de ce travail au challenge consistant à intégrer des systèmes à criticité mixte sur des architectures NoC. Cette intégration exige l'assurance des contraintes temporelles pour les applications critiques tout en minimisant l'impact de partage de ressources sur les applications non critiques. Afin d'exécuter des systèmes à criticité mixte sur des architectures NoC, nous avons proposé plusieurs contributions sous la forme d'un routeur, de modèles de tâches et de communications pour les architectures NoC. Nous avons proposé DAS, un routeur NoC conçu pour exécuter des systèmes à criticité mixte sur des architectures NoC. Il assure les contraintes temporelles pour les communications critiques tout en limitant la réservation des ressources pour les communications non critiques. DAS implante deux modes de fonctionnement, deux niveaux de préemption, deux techniques de contrôle de flux et deux étages d'arbitrage. Nous avons implanté DAS dans un simulateur de NoC appelé SHoC. Ensuite, DAS a été evalué sur plusieurs niveaux d'abstraction et selon plusieurs critères. Nous avons ensuite proposé DTFM : un modèle de tâche et de flux pour les systèmes temps réel déployés sur un NoC. À partir du modèle de tâches, du modèle de NoC et du placement des tâches, DTFM calcule automatiquement le modèle de flux correspondant.Finalement, nous avons proposé ECTM : un modèle de communications pour les architectures NoC. ECTM conduit à une analyse d'ordonnancement efficace. Il modélise les communications sous la forme d'un graphe de tâches tout en tenant compte du modèle de NoC utilisé. Nous avons implanté ECTM et DTFM dans un simulateur d'ordonnancement appelé Cheddar.This thesis addresses existing challenges that are associated with the implementation of Mixed Criticality Systems over NoC architectures. In such system, we must ensure the timing constraints for critical applications while limiting the bandwidth reservation for them.In order to run Mixed Criticality systems on NoC architectures, we have proposed several contributions in the form of a NoC router, a task and flow model, and a communications model.First, we propose a NoC router called DAS (Double Arbiter and Switching), designed to efficiently run mixed criticality applications on Network On Chip. To enforce MCS requirements, DAS implements automatic mode changes, two levels of preemption, two flow control techniques and two stages of arbitration. We have implemented DAS in the cycle accurate SystemC-TLM simulator SHOC. Then, we have evaluated DAS with several abstraction-level methods. Second, we propose DTFM, a Dual Task and Flow Model in order to overcome the limitation of existent task and flow models. DTFM allows us, from the task model, the NoC model and the task mapping, to compute the corresponding flow model. Finally, we propose a new NoC communication model called Exact Communication Time Model (ECTM) in order to analyze the scheduling of periodic tasks exchanging messages over a NoC. We have implemented our approach in a real-time scheduling simulator called Cheddar
A design space exploration approach to jointly optimize security and schedulability in TSP systems
No full textLes systèmes temps réel modernes intègrent de plus en plus de fonctions. Face à cette complexité, des mécanismes d’isolation sont employés afin qu’une défaillance survenant dans une fonction ne puisse pas affecter les autres. Cette thèse porte sur les architectures TSP (Time and Space Isolation). Elles introduisent le concept de partition afin d’assurer l’isolation spatiale et temporelle des applications. Les applications peuvent être assignées à des partitions en fonction de diverses fonctions objectives ou contraintes liées aux fonctions à implanter (e.g. sûreté, performances, sécurité). Certaines de ces fonctions objectives peuvent être conflictuelles. Ainsi, l’amélioration de la sécurité d’un système par ajout de fonctions dédiées à la sécurité (e.g. chiffrements) peut avoir un impact sur son ordonnançabilité. C’est dans ce contexte que nous étudions dans cette thèse, le caractère conflictuel entre l’ordonnançabilité et la sécurité (confidentialité et intégrité) dans les systèmes temps réel TSP. Nous proposons l’exploration de l’espace de solutions (DSE) en utilisant une métaheuristique multi objective, qui fournit des compromis entre l’ordonnançabilité et la sécurité pour ces systèmes. Nous proposons trois algorithmes de DSE pour des systèmes TSP monoprocesseur basés sur la métaheuristique Pareto archived evolutionary Strategy (PAES). Nous proposons également une méthode afin de favoriser la diversité des compromis proposés à l’issue d’une exploration. Ces algorithmes sont implantés dans Cheddar, un outil d’analyse de l’ordonnançabilité auquel nous avons intégré l’analyse de la sécurité. Les algorithmes sont validés avec sept benchmarks. Enfin, nous illustrons l’extensibilité de notre approche en proposant une approche DSE en considérant la sûreté et les plateformes d’exécution multicoeurs.Modern real-time systems integrate more and more functions. Faced with this complexity, isolation mechanisms are employed so that a failure occurring in one function cannot af fect the others. This thesis focuses on TSP (Time and Space Isolation) architectures. They introduce the concept of partition to provide application isolation. Applications can be assigned to partitions according to various objective functions or constraints related to the functions to implement (e.g. safety, performance, security). Some of these objective functions can be conf licting. Thus, improving thesecurity of a system by adding functions dedicated to security (e.g. ciphers) can have a negative impact on its schedulability. In this thesis, we investigate the conf licting aspect between schedulability and security (conf identiality and integrity) in real-time TSP systems. We propose a design space exploration (DSE) based on a multi-objective metaheuristic, which provides trade-offs between schedulability and security for these systems. We propose three DSE algorithms for uniprocessor TSP systems based on the Pareto archived evolutionary Strategy (PAES) metaheuristic. We also propose a method to promote the diversity of the compromises proposed at the end of an exploration. Thesealgorithms are implemented in Cheddar, a schedulability analysis tool extended with security analysis features. The algorithms are validated with seven benchmarks. We also investigate the impact of dif ferent security implementations for conf identiality and integrity in TSP systems. Finally, we illustratethe extensibility of our approach by proposing a DSE approach while considering safety and multicore execution platforms
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Performance optimization for data processing software on SSD storage devices
No full textNous assistons aujourd’hui à une croissance vertigineuse des volumes de données. Cela exerce une pression sur les infrastructures de stockage et les logiciels de traitement de données comme les Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD). De nouvelles technologies ont vu le jour et permettent de réduire la pression exercée par les grandes masses de données. Nous nous intéressons particulièrement aux nouvelles technologies de mémoires secondaires comme les supports de stockage SSD (Solid State Drive) à base de mémoire Flash. Les supports de stockage SSD offrent des performances jusqu’à 10 fois plus élevées que les supports de stockage magnétiques. Cependant, ces nouveaux supports de stockage offrent un nouveau modèle de performance. Cela implique l’optimisation des coûts d’E/S pour les algorithmes de traitement et de gestion des données. Dans cette thèse, nous proposons un modèle des coûts d’E/S sur SSD pour les algorithmes de traitement de données. Ce modèle considère principalement le volume des données, l’espace mémoire alloué et la distribution des données. Nous proposons également un nouvel algorithme de tri en mémoire secondaire : MONTRES. Ce dernier est optimisé pour réduire le coût des E/S lorsque le volume de données à trier fait plusieurs fois la taille de la mémoire principale. Nous proposons enfin un mécanisme de pré-chargement de données : Lynx. Ce dernier utilise un mécanisme d’apprentissage pour prédire et anticiper les prochaines lectures en mémoire secondaire.The growing volume of data poses a real challenge to data processing software like DBMS (DataBase Management Systems) and data storage infrastructure. New technologies have emerged in order to face the data volume challenges. We considered in this thesis the emerging new external memories like flash memory-based storage devices named SSD (Solid State Drive).SSD storage devices offer a performance gain compared to the traditional magnetic devices.However, SSD devices offer a new performance model that involves 10 cost optimization for data processing and management algorithms.We proposed in this thesis an 10 cost model to evaluate the data processing algorithms. This model considers mainly the SSD 10 performance and the data distribution.We also proposed a new external sorting algorithm: MONTRES. This algorithm includes optimizations to reduce the 10 cost when the volume of data is greater than the allocated memory space by an order of magnitude. We proposed finally a data prefetching mechanism: Lynx. This one makes use of a machine learning technique to predict and to anticipate future access to the external memory
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