Thèse soutenue

Une approche générique pour l'automatisation des expériences sur les réseaux informatiques

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Auteur / Autrice : Alina Quereilhac
Direction : Walid DabbousThierry Turletti
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 22/06/2015
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 : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Design, Implementation and Analysis of Networking Architectures
Jury : Président / Présidente : Serge Fdida
Examinateurs / Examinatrices : Walid Dabbous, Thierry Turletti, Serge Fdida, Roberto Canonico, Thomas C. Henderson, Luigi Iannone, Thierry Rakotoarivelo
Rapporteurs / Rapporteuses : Serge Fdida, Roberto Canonico, Thomas C. Henderson

Résumé

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Cette thèse propose une approche générique pour automatiser des expériences sur des réseaux quelle que soit la technologie utilisée ou le type de plate-forme d'évaluation. L'approche proposée est basée sur l'abstraction du cycle de vie de l'expérience en étapes génériques à partir desquelles un modèle d'expérience et des primitives d'expérimentation sont dérivés. Une architecture générique d'expérimentation est proposée, composée d'un modèle d'expérience générique, d'une interface pour programmer des expériences et d'un algorithme d'orchestration qui peux être adapté aux simulateurs, émulateurs et bancs d'essai de réseaux. La faisabilité de cette approche est démontrée par la mise en œuvre d'un framework capable d'automatiser des expériences sur toute combinaison de ces plateformes. Trois aspects principaux du framework sont évalués : son extensibilité pour s'adapter à tout type de plate-forme, son efficacité pour orchestrer des expériences et sa flexibilité pour permettre des cas d'utilisation divers, y compris l'enseignement, la gestion des plate-formes et l'expérimentation avec des plates-formes multiples. Les résultats montrent que l'approche proposée peut être utilisée pour automatiser efficacement l'expérimentation sur les plates-formes d'évaluation hétérogènes et pour un éventail de scénarios variés.