Distribution et stockage dans les réseaux

Distribution and storage in networks

• Auteur / Autrice : Remigiusz Modrzejewski
• Direction : Jean-Claude Bermond
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/10/2013
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - COATI
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Claude Bermond, Annie Gravey, Stéphane Pérennes, Laurent Viennot, Frédéric Giroire, Laurent Lefèvre

Mots clés

Mots clés contrôlés

Coloriage de graphes

Poste à poste (Internet)

Traitement réparti

Réseaux électriques (énergie)

Optimisation mathématique

Mots clés libres

Optimisation du réseau

Réseaux à haut rendement énergétique

Informatique distribuée

Coloriage de graphes

Network optimization

Energy-efficient networking

Distributed computing

Graph coloring

Peer-to-Peer

Résumé

Dans cette thèse, nous étudions divers problèmes dont l'objectif est de gérer la croissance d'internet plus efficacement. En effet celle-ci est très vive : 41% pour le pic en 2012. Afin de répondre aux défis posés par cette évolution aux divers acteurs du réseau, des protocoles de gestion et de communication plus intelligents sont nécessaires. Les protocoles de l'Internet furent conçus, point à point. Or, la part de la diffusion de média dans le trafic est prépondérante et en hausse tendancielle, et des projections indiquent qu'en 2016 80-90% du trafic sera engendré par de la diffusion vidéo. Cette divergence entraîne des inefficacités car les données parcourent plusieurs fois le réseau. Dans cette thèse, nous étudions comment tempérer cette inefficacité. Nos contributions sont organisées selon les couches et les phases de déploiement du réseau. Nous étudions le placement de caches lors de la conception du réseau. Ensuite, pour la gestion d'un réseau, nous regardons quand placer des appareils en veille, en utilisant un mécanisme de cache et en coopération avec des réseaux de distribution. Puis, au niveau de la couche application, nous étudions un problème de maintenance d'arbres équilibrés pour la diffusion de média. Enfin, nous analysons la probabilité de survie de données dans un système de sauvegarde distribuée. Notre travail se fonde à la fois sur des méthodes théoriques (Chaînes de Markov, Programmation Linéaire), mais aussi sur des outils empiriques tels que la simulation et l'expérimentation.

In this thesis we study multiple approaches to efficiently accommodating for the future growth of the Internet. The exponential growth of Internet traffic, reported to be as high as 41% in peak throughput in 2012 alone, continues to pose challenges to all interested parties. Therefore, to accommodate the growth, smart management and communication protocols are needed. The basic protocols of the Internet are point-to-point in nature. However, the traffic is largely broadcasting, with projections stating that as much as 80-90% of it will be video by 2016. This discrepancy leads to inefficiency, where multiple copies of essentially the same messages travel in parallel through the same links. In this thesis we study multiple approaches to mitigating this inefficiency. The contributions are organized by layers and phases of the network life. We look into optimal cache provisioning during network design. Next, we move to managing an existing network. We look into putting devices to sleep mode, using caching and cooperation with Content Distribution Networks. In the application layer, we look into maintaining balanced trees for media broadcasting. Finally, we analyze data survivability in a distributed backup system, which can reduce network traffic by putting the backups closer to the client than if using a data center. Our work is based on both theoretical methods, like Markov chains and linear programming, as well as empirical tools, like simulation and experimentation.