Thèse Vers une Infrastructure Cloud Désagrégée H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Institut Polytechnique de Paris Télécom SudParis École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris Laboratoire de recherche : SAMOVAR - Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux Direction de la thèse : Gaël THOMAS ORCID 0000000294441071 Début de la thèse : 2026-11-01 Date limite de candidature : 2026-12-31T23:59:59 Les équipements réseau modernes, comme les périphériques compatibles CXL ou les ponts non transparents (NTB), ouvrent la voie à la désagrégation. Ces équipements permettent à un processeur d'accéder à une ressource distante avec une très faible latence, ce qui rend l'usage de la désagrégation réaliste en pratique. Cependant, malgré l'arrivée de ces réseaux, la pile système n'est pas conçue pour les exploiter, car la pile système d'un centre de données a été pensée pour gérer un ensemble de machines isolées, et non un ensemble de machines désagrégées partageant leurs ressources matérielles. En particulier, les systèmes d'exploitation hôtes n'échangent pas encore leurs ressources, et les hyperviseurs ne les exposent pas aux machines virtuelles.

Dans cette thèse, notre objectif est d'adapter la pile système à ce nouveau paradigme. Plus précisément, nous visons à étudier comment gérer un pool de ressources distribuées à l'échelle d'une baie d'une douzaine de machines, exposer ces ressources matérielles aux machines virtuelles, puis adapter le placement des ressources à la volée afin d'obtenir les meilleures performances possibles. Today,adatacenterwastesaconsiderableamountofhardwareresources.Thefirstsourceofwaste
is fragmentation, which occurs when one type of hardware resource on a server is exhausted while others are still available[1,2,3,4]. The remaining resources becomeu nusable, because it is impossible to start a new virtual machine without the exhausted resource. As a result of fragmentation, Azure has measured that up to 25% of memory is lost. Resource waste also arises from overprovisioning. In practice, workloads in the cloud are often unpredictable, which forces users to statically configure virtual machines for the worst case [5, 6, 7, 8, 9]. As a result of overprovisioning, for example, 50% of virtual machines use less than 50% of the memory they reserved on the Azure cloud [3]. These resources are currently wasted because the
hypervisor must ensure that the host always has enough hardware resources for its virtual machines, even if those resources are never used.

Resource disaggregation brings a solution to this waste problem. [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 3,
18]. For fragmentation, resource disaggregation makes it possible to use otherwise wasted resources remotely. For overprovisioning, resource disaggregation makes it possible to dynamically reclaim unused hardware resources from a virtual machine and assign them to another one. In the worst case, i.e., when the virtual machine needs its hardware resources again while local resources are unavailable, the hypervisor can always borrow them from other machines in the data center.

Bonnes compétences en programmation système