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RÉSUMÉ. Afin d’obtenir de meilleures performances dans les systèmes répartis, le problème d’équilibrage de charge a été intensivement étudié ces dernières années. La plupart des travaux existants se sont intéressés à des systèmes qui sont plus ou moins homogènes et trouvent quelques difficultés à s’adapter aux caractéristiques des nouvelles infrastructures telles que les grilles de calcul, qui présentent un degré d’hétérogénéité assez élevé. Pour cela, il faut soit adapter, soit définir de nouvelles stratégies d’équilibrage pour ces infrastructures. Dans cette perspective, nous proposons un modèle arborescent de représentation d’une grille de calcul, sur lequel nous développons une stratégie hiérarchique d’équilibrage de charge. Les caractéristiques principales de la stratégie proposée peuvent être résumées comme suit: (i) C’est une stratégie d’équilibrage au niveau des tâches; (ii) Elle favorise un transfert local de tâches dans le but de réduire les coûts de communication; (iii) C’est une stratégie distribuée avec prise de décision locale.

ABSTRACT. In order to get a better performance in distributed systems, load balancing problem has been extensively studied in recent years. Most of existing works focus on traditional systems where resources are generally homogeneous, like clusters. For grid infrastructures, this assumption is not totally true because resources of a grid are highly heterogeneous. Hence, load balancing problem for grid computing is a new challenge for scientists. In this paper, we propose a tree-based representation model for grid computing, over which we develop a hierarchical load balancing strategy. The main characteristics of this strategy can be summarized as follows:(i) It uses a task-level load balancing; (ii) It privileges local tasks transfer to reduce communication costs; (iii) It is a distributed strategy with local decision making.

MOTS-CLÉS : Grilles de calcul, Équilibrage de charge, Modèle arborescent, Charge de travail

KEYWORDS: Grid computing, Load balancing, Tree based model, Workload