v1.17.9 (1402)

Enseignement scientifique & technique - RES211 : Data Center & Cloud

Domaine > Réseaux.

Descriptif

En une vingtaine d'années, le Cloud Computing a totalement bouleversé le modèle économique des services informatiques et des éditeurs de logiciels. Il permet aujourd'hui aux usagers privés et professionnels, académiques et industriels, de disposer à la demande, via l'Internet, de ressources de calcul virtualisées quasi illimitées, et ce à un prix très abordable. Le Cloud computing repose sur deux avancées technologiques : d'une part la virtualisation des ressources de calcul et de stockage de données à très grande échelle, et d'autre part, la mutualisation de bibliothèques logicielles couvrant quasiment tous les domaines applicatifs du monde industriel et académique. Alors que les services Cloud sont aujourd’hui matures, deux autres champs de leur application se font jour: les réseaux radio-mobiles de 5ème génération et l'Internet des Objets (IoT). Dans le premier cas, on parle de Cloud Radio Access Network (CRAN). Dans le second, on fait référence au Mobile Edge Computing (MEC) ou au Fog Computing. En raison du volume horaire qui lui est consacré, l’UE RES211 se focalise surtout les aspects fondamentaux du Cloud Computing tel qu’il fonctionne aujourd’hui. Elle se termine par l’étude plus prospective du concept de Cloud Radio Access Network (CRAN) et de Mobile Edge Computing (MEC).

L’UE RES211 aborde des aspects plus théoriques tels que la formulation analytique du temps de réponse d’un datacenter et de sa disponibilité. Un exemple numérique illustre de façon détaillée le dimensionnement d’un réseau CRAN dans le cas d’une cellule tri-sectorielle utilisant la technique MIMO (Multiple Input, Multiple Output).

 

Objectifs pédagogiques

- Comprendre clairement les atouts technico-économiques du Cloud
- Connaitre l'architecture détaillée d'un datacenter
- Comprendre les contraintes croisées entre l'allocation de ressources de calcul et l'optimisation de la dépense énergétique dans un datacenter
- Comprendre les critères de performance permettant de comparer la qualité des services Cloud proposés par différents Cloud Servcice Providers.
- Comprendre les principes de base sur lesquels repose la migration de machines virtuelles (VM).
- Comprendre les atouts et limites des performances de l'architecture du réseau d'arrière-plan d'un datacenter.
 Comprende les principes de fonctionnement et l'intérêt technico-économique du Mobile Edge Computing (MEC) et du Fog Computing pour les réseaux radio-mobiles 5G et l’IoT.

 

 

nombre d'heure en présentiel

24

Temps de travail global estimé pour l'étudiant

-4

nombre de blocs

16

effectifs minimal / maximal

5/30

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

Connaissances de base en: - Réseaux et en architecture des ordinateurs - Probabilité et modèles stochastiques - Langage de programmation   - Langage de programmation  

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Connaissances de base en: - Réseaux et en architecture des ordinateurs - Probabilité et modèles stochastiques - Langage de programmation - Systèmes d'exploitation - Architecture des ordinateurs

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Vos modalités d'acquisition :

- Examen écrit de 90 minutes.

- Deux séances de TP de 3 heures chacune avec rapport noté.

- Mircoproject par binôme avec soutenance orale

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

Vos modalités d'acquisition :

Transparents du cours, bibliographie

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

- Données structurées et non structuées 

- Openstack: les origines logiciel libre du Cloud 

- Des architectures mono-coeur vers les systèmes "Network-on-chip"

- Principe de base du Cloud Compuging: PM et VM

- Correlation entre consommation d'énergie et vitesse d'horloge  

- Architecture d'un datacenter

- Architecture fonctionnelle du Cloud

- Gestionnaire de ressources global (GRM)

Gestionnaire de ressources par cluster (CRM)

- Gestionnaire de ressrouces locales

- Techniques de stokage massif

- Contrôle d'admission d'un job dans un datacenter

- Algorithmes de bin packet multidimensionnels

- Elasticité du Cloud

- Gestion de l'énergie dans un datacenter (TCO)

- Réseau d'arrière plan d'un datacenter

- Temps de réponse d'un datacenter

Disponiblité d'un datacenter

- Politique de tarification des services Cloud

- Cloud RAN et Mobile Edge Computing

- Conclusion et perspectives

 

 

Mots clés

Machine physique (PM), machine virtuelle (VM), allocation de ressources, temps de réponse d'un DC, disponibilité d'un DC,

Méthodes pédagogiques

Cours magistral, séances de travaux pratiques, miniprojet
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