Footnote:
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Description:
Pour garantir à la fois une bonne performance des services offerts par des centres de données, et une consommation énergétique raisonnable, une analyse détaillée du comportement de ces systèmes est essentielle pour la conception d'algorithmes d'optimisation efficaces permettant de réduire la consommation énergétique. Cette thèse, s'inscrit dans ce contexte, et notre travail principal consiste à concevoir des systèmes de gestion dynamique de l'énergie basés sur des modèles stochastiques de files d'attente contrôlées. Le but est de rechercher les politiques de contrôle optimales afin de les appliquer sur des centres de données, ce qui devrait répondre aux demandes croissantes de réduction de la consommation énergétique et de la pollution numérique tout en préservant la qualité de service. Nous nous sommes intéressés d’abord à la modélisation de la gestion dynamique de l’énergie par un modèle stochastique pour un centre de données homogène, principalement pour étudier certaines propriétés structurelles de la stratégie optimale, telle que la monotonie. Après, comme des centres de données présentent un niveau non négligeable d'hétérogénéité de serveurs en termes de consommation d'énergie et de taux de service, nous avons généralisé le modèle homogène à un modèle hétérogène. De plus, comme le réveil (resp. l'arrêt) d’un serveur de centre de données n’est pas instantané et nécessite un peu plus de temps pour passer du mode veille au mode prêt à fonctionner, nous avons étendu le modèle dans le but d'inclure cette latence temporelle des serveurs. Tout au long de cette optimisation exacte, les arrivées et les taux de service sont spécifiés avec des histogrammes pouvant être obtenus à partir de traces réelles, de données empiriques ou de mesures de trafic entrant. Nous avons montré que la taille du modèle MDP est très grande et conduit au problème de l’explosion d’espace d'états et à un temps de calcul important. Ainsi, nous avons montré que l'optimisation optimale nécessitant le passage par un MDP est souvent difficile, ...