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Actualités de l'école

16/01/2018

Soutenance de doctorat de Eya DHIB HAMDANI

Soutenance de thèse de doctorat le 16/01/2018 à 10H00 , à l'amphi Ibn Khaldoun de Sup'Com.


Intitulé :Allocation des ressources Cloud et impacts sur la qualité d'expérience des services de Cloud Gaming massivement multi-joueurs

Présentée par : Eya DHIB HAMDANI



JURY


Président

Mr. Sami TABBANE

Professeur, SUP'COM.

 

 

 

Examinateur

Mr. Mohamed HAMDI

Maître de conférences, SUP'COM

 

Rapporteurs

Mr. Rafik BRAHAM

Professeur, ISITC

 

Mme. Gladys DIAZ

Maître de conférences, Paris13

 

Directeur de thèse

Mr. Nabil TABBANE

Professeur, SUP'COM

 
 

Résumé


Le Cloud Gaming ou encore Gaas est un service de jeu à la demande déchargeant les périphériques des utilisateurs finaux de toute complexité de calcul, de rendu graphique ou de stockage des datas ou des états de jeux. Le Cloud Gaming combine les avantages du nouveau concept de Cloud Computing et les jeux en ligne. Cette nouveauté permet de dépasser les limites hardware des terminaux des utilisateurs et leurs offre la possibilité de bénéficier même des services de jeux gourmands en ressources. Cependant, basculer le traitement du service de jeu vers le Cloud révèle plusieurs enjeux d'actualité.


En effet, les services Cloud Gaming sont des applications sensibles au délai de réponse, et leurs exigences en latence différent en fonction de la catégorie de jeu. En outre, la métrique de délai présente un des facteurs clés influant la qualité d'expérience de jeu (QoE). Donc, pour assurer sa survie dans le marché, le fournisseur de service Cloud Gaming doit impérativement garantir une acceptable QoE. Une des solutions classiques largement utilisée est le surdimensionnement de son réseau. Pour cela, le fournisseur de service de jeu est appelé à allouer en excès les ressources Cloud affin d'éviter les périodes de haute charge de service.


Bien que cette stratégie soit simple, elle risque une mauvaise gestion des ressources allouées. En moments de baisse de charge, les ressources non utilisées sont à rémunérer par ses locataires, ce qui augmente inutilement les coûts d'allocation. D'autres parts, le service de jeu peut parfois présenter des pics de charge imprévisibles nécessitant l'allocation d'autres ressources, la migration des ressources existantes vers d'autres datacenters ou leurs reconfigurations selon le cas. Les problèmes de planification de l'architecture Cloud distribuée, d'amélioration de la QoE et allocations et placements des ressources virtuelles Cloud font le sujet de notre présente thèse.


Nous avons proposé dans le chapitre 2, un protocole hiérarchique sous le nom de Cloud-Chord améliorant les performances de protocole P2P classique Chord. Ensuite, nous avons proposé une architecture hybride et hiérarchique combinant la topologie P2P avec le concept de Cloud Computing, et nous avons détaillé son mode de fonctionnement en utilisant Cloud-Chord pour supporter les services Cloud Gaming, notamment les jeux massivement multi-joueurs (MMOGs).


Dans le chapitre 3, nous avons suggéré une modélisation de la QoE perçue par les joueurs MMOG. Par la suite, nous avons proposé deux approches réactive et proactive afin d'améliorer la QoE finale. L'approche réactive repose sur la reconfiguration des ressources allouées vers d'autres plus puissantes si la QoE actuellement perçue dégrade au dessous d'un seuil de satisfaction déjà prédéfinie. Toutefois, il fallait atteindre une certaine dégradation et la tolérer pour pouvoir agir à son amélioration. Afin d'éviter une telle situation critique, nous avons proposé une deuxième approche proactive. Cette approche se base sur un modèle de prédiction de la charge future de service MMOG. Nous avons proposé ainsi le modèle SARIMA (1, 1, 1) sur lequel dépendent nos décisions d'allocations des ressources virtuelles Cloud.


Nous avons traité dans le dernier chapitre le problème d'allocation et placement des ressources Cloud. Pour cela, nous avons proposé deux heuristiques d'allocation et placement des ressources Cloud au niveau de l'architecture hybride distribuée proposée dans le chapitre 2 : la première traite un problème d'allocation statique des ressources sous contraintes de délai et capacité disponibles. La deuxième heuristique traite le problème dynamique et temporel d'allocation et placement des machines virtuelles (VMs) sous contraintes de délai, capacité et taux de migration des VMs inter-datacenters.



Mots-clés


Cloud Computing, Massively Multiplayers Online Gaming (MMOG), Infrastructure Cloud distribuée, Protocole Chord, Protocole Cloud-Chord, Qualité d'Expérience (QoE), Problème d'allocation des ressources, Optimisation, Problème de sac-à-dos multiple multidimensionnel