Combinaison d'heuristiques pour optimiser et dimensionner le placement d'applications IoT dans le Fog

Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog

• Auteur / Autrice : Ye Xia
• Direction : Frédéric Desprez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 17/12/2018
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France ; 1979-....)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : France Telecom Orange labs (2007-2012)
• Jury : Président / Présidente : Stéphane Genaud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Adrien Lebre, Loïc Letondeur, Thierry Coupaye, Xavier Etchevers
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Guillaume Pierre, Pierre Sens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Heuristique

Internet des objets

Mots clés libres

Placement

Heuristique

Fog computing

Internet des objets

Placement

Heuristics

Fog computing

Internet of Things

Résumé

Alors que l’informatique en brouillard amène les ressources de traitement et de stockage à la périphérie du réseau, il existe un besoin croissant de placement automatisé (c.-à-d. La sélection de l'hôte) pour déployer des applications distribuées. Un tel placement doit être conforme aux besoins en ressources des applications dans une infrastructure de brouillard hétérogène et dynamique, et traiter la complexité apportée par les applications Internet des objets (IoT) liées aux capteurs / actionneurs. Cette thèse présente un modèle, une fonction objective et des heuristiques pour résoudre le problème de la mise en place d'applications IoT distribuées dans le brouillard. En combinant les heuristiques proposées, notre approche est capable de gérer les problèmes à grande échelle et de prendre efficacement des décisions de placement adaptées à l'objectif - en optimisant les performances des applications placées. L'approche proposée est validée par une analyse de complexité et une simulation comparative avec des tailles et des applications de tailles variables.

As fog computing brings processing and storage resources to the edge of the network, there is an increasing need of automated placement (i.e., host selection) to deploy distributed applications. Such a placement must conform to applications' resource requirements in a heterogeneous fog infrastructure, and deal with the complexity brought by Internet of Things (IoT) applications tied to sensors and actuators. This paper presents four heuristics to address the problem of placing distributed IoT applications in the fog. By combining proposed heuristics, our approach is able to deal with large scale problems, and to efficiently make placement decisions fitting the objective: minimizing placed applications' average response time. The proposed approach is validated through comparative simulation of different heuristic combinations with varying sizes of infrastructures and applications.