Thèse préparée au sein de l’equipe Mescal (LIG) et MAPS/MEP/MSE (Orange Labs).

La soutenance aura lieu le Vendredi 21 octobre 2011 à 14h30, à Orange Labs [Entrée libre] 28 chemin du Vieux Chêne 38243 Meylan. (google Maps)

Les systèmes répartis sont caractérisés par une complexité croissante aux niveaux de l’architecture, des fonctionnalités et de la charge soumise. Lorsque la charge est importante, cette complexité induit souvent à une perte de la qualité de service offerte, une saturation des ressources, voire même l’indisponibilité des services en ligne. Afin d’éviter les problèmes causés par d’importantes charges et d’assurer le niveau de la qualité de service attendue, les systèmes nécessitent une adaptation automatique, en optimisant par exemple un tier ou en renforçant sa capacité en le répliquant. Cette propriété autonome requiert une modélisation des performances de ces systèmes.

Cette thèse présente une méthodologie théorique et expérimentale d’identification automatique de modèle pour le dimensionnement des systèmes répartis. Après avoir décomposé un système sous test en un ensemble de composants boîtes noires. Notre approche permet de déterminer les limites de chaque boîte noire et de la modéliser automatiquement par un modèle de file d’attente. Le processus d’identification du modèle se base sur des tests d’injection de charge auto-régulés et des tests d’hypothèses statistiques. Ensuite, les modèles des boites noires générés sont composés pour former les réseaux de file d’attente associés à chaque configuration candidate permettant le dimensionnement du système global.

Enfin, nous avons développé un framework générique, FAMI, implémentant notre méthodologie de modélisation automatique. Ce framwork a été couplé à des outils de simulation et d’analyse de réseaux de files d’attente permettant la résolution du modèle du système global et son dimensionnement.