Récemment, des organisations du monde entier ont adopté des technologies numériques intelligentes afin d’améliorer la qualité de vie dans des environnements intelligents et durables (ex., maisons, campus, usines, hôpitaux, véhicules, villes, etc.). L’Internet des Objets (IdO) est l’une des technologies habilitantes les plus prometteuses pour le déploiement des environnements intelligents en créant un réseau mondial composé d’une pléthore d’objets physiques interconnectés et intégrés aux électroniques, aux logiciels, aux capteurs, et aux connectivité des réseaux, offrant ainsi de grandes opportunités et avantages, tel que la commodité, l’automatisation, la flexibilité, et l’intelligence. Cependant, cette expansion explosive des appareils mobiles, des capteurs, des services infonuagiques, et du trafic vidéo a soulevé des défis inouïs pour les administrateurs de réseaux au niveau du développement des solutions avancées assurant une gestion efficace et fiable de l’infrastructure sous-jacente limitée et du big data correspondants, sous forme d’innombrables services IoT et non IoT hétérogènes. En second lieu, le réseau traditionnel a une visibilité globale limitée de l’architecture tout entière ainsi que les ressources correspondantes disponibles en raison du paradigme d’accouplement entre les plans de contrôle et de données. Les réseaux définis par logiciels (réseaux SDN) est une technologie prometteuse qui fournit un modèle centralisé purement logiciel où le plan de contrôle est totalement découplé du plan de données permettant ainsi le contrôle à distance et la configuration dynamique de toutes les ressources et services réseau hétérogènes.
Pour concevoir une gestion efficace et fiable des environnements intelligents et durables, qui est le but de cette thèse, nous étudions l’hypothèse de développement de mécanismes génériques basées sur la technologie SDN permettant de contrôler et optimiser les ressources réseau de l’infrastructure sous-jacente et les flux de données massifs, simultanés, et hétérogènes. Pour atteindre cet objectif, quatre questions clés sont abordées dans le système que nous proposons et sont résumées comme suit: (i) Quelles sont les particularités essentielles des différents environnements intelligents pour concevoir des engins génériques basés sur la technologie SDN? (ii) Comment concevoir des mécanismes de routage supportant le provisionnement de la Qualité de Service (QdS) dans les réseaux intelligents? (iii) Comment concevoir des mécanismes de routage supportant l’optimisation de l’allocation des ressources réseau limitées? Et (iv) Pourquoi/Comment/Où l’analyse et la caractérisation du trafic (ex., en termes de QdS) doivent-elles être installées dans des architectures entièrement programmables?
Pour aborder le but global de cette thèse et les questions de recherche mentionnées ci-dessus, nous fixons cinq objectifs qui nous permettent de concevoir et de valider expérimentalement de nouvelles fonctionnalités réseau liées à l’analyse du trafic, au provisionnement de la QdS, à l’allocation des ressources, et à la consommation d’énergie. En outre, différents cas d’utilisation d’environnements intelligents (ex., industriel et campus éducatif) ont été considérés comme cas d’études afin d’examiner leurs caractéristiques et exigences conformément à plusieurs perspectives, validant ainsi la communité des fonctionnalités réseau étudiés. Avec chaque environnement, on commence par la revue des services hétérogènes et l’architecture réseau sous-jacente, où on se concentre particulièrement sur les aspects de "softwarization" et de programmabilité. Ensuite, en fonction de l’objectif de chaque cas d’étude, nous concevons avec des systèmes de contrôle centralisés (réactifs et proactifs) des modèles mathématiques et des algorithmes utilisant la théorie de la relaxation lagrangienne et permettant de gérer un ensemble de milliers de flux hétérogènes tout en assurant la QdS requise, en optimisant les ressources disponibles, en réduisant la consommation d’énergie, et en minimisant le coût de routage. En outre, nous démontrons comment les fonctionnalités d’analyse du trafic et de classification de services jouent un rôle important dans la conception d’algorithme de routage approprié ainsi que la gestion de la performance du réseau. Par conséquent, on se concentre sur l’analyse du trafic hétérogène dans les environnements intelligents, en particulier la différenciation des flux IdO et non-IdO. On propose un cadre d’évaluation extensif basé sur des mécanismes d’apprentissage automatique et en profondeur pour une identification fine des services tout en préservant la confidentialité des utilisateurs et en supportant la nature évolutive du trafic réseau, la haute précision de classification et la faible complexité de calcul. Les résultats de notre étude montrent que le déploiement de mécanismes génériques pour les différents environnements intelligents est possible avec certains modules (ex., récupération de l’infrastructure, analyse et caractérisation du trafic, etc.), tandis que d’autres modules (ex., provisionnement de la QdS, optimisation des ressources, etc.) doivent être ajustés en fonction de l’objectif de l’application. De plus, les mécanismes proposés basés sur SDN considérablement améliorent le provisionnement de la QdS, optimisent l’allocation des ressources et réduisent la consommation d’énergie par rapport aux travaux existants.
| Date | 10 déc. 2021 |
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| langue originale | Anglais américain |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Mohamed Cheriet (Directeur(-trice)) |
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