Synthèse de travaux

Selon notre constat, nous estimons que notre travail est un élément à valeur ajoutée pour les recherches scientifiques appliquées aux réseaux virtuels. Notre travail est original par rapport à la majorité des travaux réalisés jusqu’à présent dans le domaine de la planification, la consolidation, et la migration en temps réel des machines virtuelles, car il traite de la planification, la consolidation, et des migrations groupées d’un ensemble de VMs et pas seulement d’une seule VM à la fois; jusqu’à présent et à notre connaissance, il n’y a pas beaucoup de travaux qui optimisent la planification, la consolidation, et la migration globale simultanée des VMs parallèles interdépendantes. La majorité des travaux actuels se concentrent sur la planification, la consolidation, et la migration non simultanée des VMs non interdépendantes.

Pour cette raison, nous proposons un modèle général capable de traiter simultanément la planification, la consolidation, et la migration de 𝑛 VMs (avec 𝑛 ≥ 2) de divers types. Étant donné la difficulté de ce problème, les techniques actuelles décomposent le problème de planification et de migration simultanée de plusieurs VMs en plusieurs sous-problèmes de planification et de migration individuelles de chacune des VMs; de même, ces techniques actuelles manquent souvent de traiter la planification et la migration des ressources partagées (entre des VMs interdépendantes). Cette décomposition a le fâcheux désavantage de dégrader la qualité des solutions obtenues. Notre travail est original puisqu’il apporte des solutions pour ces types de dégradation; ainsi, nos modèles mathématiques et heuristiques proposent des résolutions globales pour les planifications, consolidations, et migrations simultanées des machines virtuelles, en plus d’être capable de s’adapter à divers types de VMs comme des machines virtuelles interdépendantes. Comme nous l’avons présenté auparavant, nos modèles peuvent s’adapter facilement aux planifications, consolidations et migrations des VMs indépendantes, des VMs interdépendantes, ainsi qu’à plusieurs autres types de VMs.

Notre travail donne lieu à plusieurs contributions dans le domaine de réseaux virtuels, et plus particulièrement en ce qui concerne la planification, la consolidation et la migration en temps réel des machines virtuelles coopératives et parallèles. Notre but principal étant la modélisation d’un cadre global de planification, de consolidation et de migration à temps réel des VMs.

Voici, un résumé des contributions de notre étude :

 modélisation mathématique pour traiter la qualité de service lors de la migration en temps réel des machines virtuelles interdépendantes. De même, cette modélisation prend en considération les ressources nécessaires d’un réseau afin de respecter des contrats de niveaux de service. Cette modélisation mathématique est ensuite utilisée dans plusieurs simulations pour montrer la faisabilité de respecter des contrats SLAs et maintenir la QoS des applications interdépendantes lors de la migration en temps réel de leurs VMs hôtes [163];

 modélisation d’une approche globale pour traiter les migrations en temps réel des machines virtuelles pour permettre une amélioration « multi-objectifs », relaxée à une amélioration « mono-objectifs », de migration en temps réel d’un ensemble de VMs interdépendantes. Cette modélisation, via des équations mathématiques, des problèmes de migration en temps réel simultanées de plusieurs VMs, nous permet d’améliorer la qualité globale, réduire les temps de migration de VMs, minimiser leur temps d’arrêt de service, de maximiser le profit net total, et diminuer les pénalités aux contrats de service tout en respectant les contraintes d’interdépendance de ces VMs [164]. Cette modélisation est effectuée à l’aide de l’outil CPLEX qui fournit des solutions optimales. Les résultats de cette étude montrent que cette approche « multi-objectifs », relaxée par une approche « mono-objectif », permet de réduire les pénalités aux SLAs lors des migrations en temps réel de VMs;

 modélisation par des équations mathématiques d’une approche globale pour améliorer la qualité globale des services d’un ensemble de VMs via la diminution de sa pénalité globale aux contrats de niveaux de service [165], et à la diminution du nombre de machines physiques hôtes nécessaires pour héberger ses services. Cette modélisation respecte les contraintes d’interdépendance des VMs, et elle est testée, validée et comparée à la configuration utilisée dans les traces de Google afin de démontrer ses performances.

L’originalité de notre recherche réside dans la prise en considération des VMs interdépendantes et parallèles pour l’étude de la planification, consolidation, et migration en temps réel des VMs. Jusqu’à présent et selon notre revue de littérature, peu d’études se sont attardées à l’étude des VMs parallèles et interdépendantes migrées en temps réel et utilisant des ressources partagées. Par conséquent et selon notre revue de littérature, notre étude est innovatrice, car elle cherche à optimiser la planification, la consolidation et la migration simultanée de plusieurs VMs afin de répondre à un ou plusieurs objectifs et respecter leurs différentes contraintes.

Un deuxième point en faveur de l’innovation de notre étude est l’utilisation des méthodes heuristiques (à l'aide de la méta-heuristique de recherche taboue) approximant, dans des délais raisonnables, nos modèles mathématiques de résolution de la planification, consolidation et migration de VMs. Ce deuxième point de contribution est à la fois original, utile et utilisable par les responsables de planification, consolidation, et migration des VMs.

Un troisième et dernier point intéressant concernant l’originalité de notre travail consiste à l’utilisation de la totalité, et non seulement d'un échantillon, des données en notre possession pour prendre les décisions sur les placements des services virtuels, de leurs VMs et machines physiques hôtes; cette approche permet aussi de trouver de bonnes solutions dans des délais très acceptables; ces solutions maintiennent une bonne qualité de service du réseau de VMs, minimisent les pénalités sur les SLAs, maximisant le profit net total, et réduisent le nombre des machines physiques nécessaires pour fournir des services virtuels.

Dans ce qui suit, nous présentons les limitations de nos travaux, pour finir par exposer nos recommandations pour des travaux futurs.