Thèse Année : 2025

Quality of service assurance before deployment of fog systems with model-based engineering and DevOps

Assurance de la qualité de service avant le déploiement des systèmes fog avec l’ingénierie basée sur des modèles et DevOps

Résumé

Fog Computing decentralizes the Cloud by bringing computation, storage, and network services closer to the edge. This reduces latency and bandwidth usage while improving real-time processing. However, the complexity and heterogeneity of Fog systems, often comprising diverse entities, make lifecycle management challenging and costly. Runtime error handling frequently requires revisiting earlier phases, which is both timeconsuming and expensive. Ensuring reliability through pre-deployment verification is therefore essential. Fog systems are deployed in domains such as healthcare, automotive, and smart cities, further complicating verification and deployment processes. To address these challenges, we propose a generic and customizable approach based on a two-step verification process. This approach focuses on the design-time and pre-deployment phases, automating key verification and deployment activities. Our solution features a customizable Fog modeling language, design-time verification of non-functional properties (e.g., security, energy), preparation of pre-deployment configurations, and integration with industrial DevOps tools and Quality of Service (QoS) solutions. By combining Model-Based Engineering and DevOps practices, our approach ensures QoS, reduces deployment costs, and enhances automation to tackle the complexity of Fog systems. We validated this approach using three literature-based use cases—smart campus, smart parking, and smart hospital. Results demonstrate its effectiveness in QoS verification, deployment automation, and reducing complexity and costs, highlighting its relevance to state-of-the-art engineering and DevOps practices.

Le Fog Computing décentralise le Cloud en rapprochant les services de calcul, de stockage et de réseau de la périphérie du réseau. Cette approche réduit la latence, l’utilisation de la bande passante et améliore le traitement en temps réel. Cependant, la complexité et l’hétérogénéité des systèmes Fog rendent leur gestion difficile et coûteuse. Identifier les erreurs en phase d’exécution nécessite souvent de revenir aux étapes de conception, ce qui entraîne des coûts élevés en temps et en ressources. La vérification pré-déploiement est donc essentielle pour garantir fiabilité et efficacité. Les systèmes Fog, utilisés dans des domaines variés (santé, automobile, villes intelligentes), ajoutent de la complexité aux processus de vérification et de déploiement. Pour y répondre, nous proposons une approche générique et personnalisable basée sur un processus de vérification en deux étapes, combinant les phases de conception et de pré-déploiement, tout en automatisant les activités de vérification et de déploiement. Notre solution repose sur un langage de modélisation Fog adaptable, la vérification des propriétés non fonctionnelles à la conception (sécurité, énergie), et la génération de configurations de déploiement indépendantes des outils. La vérification pré-déploiement associe outils de déploiement et solutions QoS pour garantir la conformité aux critères définis avant le déploiement final. Validée par trois cas d’usage (campus intelligent, parking intelligent, hôpital intelligent), cette approche réduit les coûts, simplifie la gestion des systèmes Fog et garantit leur QoS. En intégrant des pratiques DevOps, elle répond aux exigences des environnements industriels et académiques modernes.

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tel-05056618 , version 1 (05-05-2025)

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  • HAL Id : tel-05056618 , version 1

Citer

Hiba Awad. Quality of service assurance before deployment of fog systems with model-based engineering and DevOps. Software Engineering [cs.SE]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2025. English. ⟨NNT : 2025IMTA0468⟩. ⟨tel-05056618⟩
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