Optimized placement of services in Fog Computing and Internet of Things architectures under energy, QoS and mobility constraints
Placement optimisé de services dans les architectures fog computing et internet of things sous contraintes d'énergie, de QoS et de mobilité
Résumé
The advent of the Internet of Things (IoT) raises various issues, both in terms of the development and deployment of IoT applications in computing infrastructures. Cloud Computing is the most widespread computing infrastructure today. It is based on data centers that communicate with each other and with users via monolithic, inflexible network equipments. The importance of revising this schema has been highlighted in order to meet the challenges of an IoT environment that is heterogeneous, mobile and generates a large amount of data that requires rapid processing. The classic IoT model, in which IoT objects send information via their gateways to the Cloud, which then provides services to the applications, finds extensions in the Fog or Edge approach, which enables services to be brought closer to users by relying on intermediate computing and communication equipments between users and data centers. The Fog Computing architecture allows exploiting the computing and storage! capacities of the network infrastructure, in addition to that of the Cloud, for the deployment of IoT services and thus extending and bringing services closer to IoT objects. However, network equipments are heterogeneous and with low computing capacity, they cover a large geographical area and must cope with the mobility of IoT users. All this adds complexity to the problem of service placement and scheduling in order to optimize various parameters such as energy consumption, different costs related to placement and improving the applications quality of service requirements. The objective of our thesis is to propose IoT service placement strategies in a Fog infrastructure while taking into account the dynamic nature of the environment brought by user mobility, the energy cost of computing infrastructures and the QoS requirements of deployed applications.
L'avènement de l'Internet of Things (IoT) soulève diverses problématiques, tant au niveau du développement que du déploiement des applications IoT dans les infrastructures de calculs. Par ailleurs, l'infrastructure de calcul la plus répandue de nos jours est celle du Cloud Computing reposant sur des centres de données centralisés communicants entre eux et avec les utilisateurs par le biais d'équipements réseau monolithiques et peu flexibles. L'importance de revoir ce schéma a été mise en avant dans le but de faire face aux défis d'un environnement IoT, hétérogène, mobile et générant une grande quantité de données exigeant des temps de traitements quasi-instantanés. Le modèle classique de l'IoT amenant les objets IoT à envoyer des informations via leurs passerelles au Cloud, qui ensuite fournit les services aux applications trouve des extensions dans l'approche Fog ou Edge permettant de rapprocher les services des usagers en s'appuyant notamment sur des équipements de calcul et de communication intermédiaires entre les utilisateurs et les centres de données. L'architecture Fog Computing est considérée comme étant l'un des schémas permettant d'exploiter la capacité de calcul et de stockage de l'infrastructure réseau en plus de celle du Cloud pour le déploiement des services IoT au plus près des objets IoT. Cependant, les équipements réseau sont hétérogènes et à faible capacité de calcul, ils couvrent une large zone géographique et doivent faire face à la mobilité des utilisateurs IoT. Tout ceci complexifie le problème du placement et de l'ordonnancement des services dans le but d'optimiser divers paramètres tels que l'énergie consommée, les différents coûts liés au placement et l'amélioration de la qualité de service des applications. L'objectif de notre thèse est de proposer des stratégies de placement de services IoT dans une architecture Fog tout en prenant en compte la nature dynamique de l'environnement apportée par la mobilité des objets IoT, le coût énergétique des infrastructures de calcul et les exigences en qualité de service des applications déployées.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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