Actualités > Soutenance de thèse de Monsieur Adyson MAGALHAES MAIA
Monsieur Adyson MAGALHAES MAIA présentera ses travaux intitulés :
« Placement de services IoT avec répartition de charge et migration de services en bordure (Edge Computing) des réseaux 5G »
Spécialité : informatique et applications
Le 31 mars 2021 à 15h30
Lieu : La Rochelle Université
Pôle Communication, Multimédia et Réseaux
Amphithéâtre Michel Crépeau
44 Av. Albert Einstein
17000 LA ROCHELLE
Composition du jury :
M. BEZERRA RODRIGUES Emmanuel, Associate Professor, Université Fédérale du Cearà (Brésil)
M.CAMPISTA Miguel, Associate Professor, Université Fédérale de Rio de Janeiro (Brésil)
M. FRANKLIN DE CASTRO Miguel, Associate Professor, Université Fédérale de Cearà (Brésil)
M. GHAMRI-DOUDANE Yacine, Professeur, La Rochelle Université
M. GLITHO Roch, Full Professor, Université Concordia (Canada)
M. LANGAR Rami, Professeur, Université Gustave Eiffel
Mme MERGHEM-BOULAHIA Leila, Professeure, Université de technologie de Troyes
M. VIEIRA Dario, Enseignant-Chercheur, EFREI
Résumé :
L’Edge Computing (EC) est un concept prometteur pour atténuer certaines des limitations du cloud computing dans la prise en charge des applications Internet des Objets (Internet of Things - IoT), en particulier les applications sensibles au délai, en rapprochant les ressources informatiques des utilisateurs à la périphérie du réseau. Aussi prometteur que soit l’EC, ce concept est également confronté à de nombreux défis. Ceux-ci sont principalement liés à la gestion des ressources dans ce cadre étendu, distribué, dynamique et hétérogène qu’apporte l’EC. Un des problèmes majeurs pour cette gestion des ressources est le problème du placement des services. Celui-ci se décline en un processus de prise de décision visant à déterminer où placer les différentes applications ou services au sein de l’infrastructure EC. Ceci s’effectue en fonction d’un certain nombre de contraintes et d’objectifs de performance. Ce processus de prise de décision peut ainsi être étendu pour inclure d’autres aspects connexes, tels que la répartition de la charge et la migration de service. La répartition de la charge concerne la question du comment répartir les charges de travail relative à une application entre ses différentes instances placées sur l’infrastructure EC. La migration de service, quant à elle, vise à résoudre la question du quand une application ou un service doit être migré d’un endroit à un autre de l’infrastructure afin que le système puisse fonctionner de manière satisfaisante. À ce titre, ces deux problèmes font partie intégrante de ceux qui doit être abordés par la gestion des ressources de l’EC, et, plus particulièrement, dans le cas du placement de services.
Dans cette thèse, nous étudions le placement des services IoT avec distribution de charge et migration de services dans le contexte de réseaux de nouvelle génération dotés de capacités EC, tels que le système mobile de cinquième génération (5G). Premièrement, nous abordons le placement de services avec la distribution de charge comme un problème mono-objectif, puis un problème multi-objectifs. Nous proposons alors de les résoudre en utilisant deux algorithmes génétiques spécifiques. Les résultats analytiques montrent que grâce à notre formulation et aux algorithmes proposés, nous sommes en mesure de suppléer les autres algorithmes de référence en termes lorsque nous considérons des objectifs multiples et contradictoires, comme la violation du délai de réponse, le coût opérationnel et la disponibilité du service. Afin de gérer les fluctuations de charge, nous proposons ensuite un contrôle centralisé et prédictif qui réajuste périodiquement les décisions de placement de services et de distribution de charge en tenant compte du compromis performance-coût lié aux migrations de services. Les résultats de l’évaluation montrent que notre contrôle prédictif offre des performances du système encore meilleures en ce qui concerne les violations de délai mais au prix d’une légère augmentation du coût liée à la migration. Enfin, nous abordons le problème d’extensibilité auquel est confrontée toute prise de décision centralisée. Ceci est réalisé en concevant une solution hiérarchique et distribuée pour le placement de services. Cette solution réduit la dimension du problème de décision de contrôle en le décomposant en un ensemble de problèmes de contrôles locaux qui sont résolus de manière coopérative et hiérarchique. L’évaluation de notre contrôle distribué indique que le compromis entre les performances du système et l’extensibilité de la prise de décision dépend de la façon dont le problème de décision de contrôle est décomposé.
https://www.univ-larochelle.fr/recherche/doctorat-et-hdr/doctorat/soutenances-de-theses/