Algorithmes distribués dédiés au calcul de l’allocation alpha-équitable en temps réel dans les réseaux SDN
Auteur / Autrice : | Zaïd Allybokus |
Direction : | Konstantin Avrachenkov, Jérémie Leguay, Lorenzo Maggi |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences et technologies de l'information et de la communication |
Date : | Soutenance le 11/06/2019 |
Etablissement(s) : | Université Côte d'Azur (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement de préparation : Université de Nice (1965-2019) |
Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Network Engineering and Operations | |
Jury : | Président / Présidente : Guillaume Urvoy-Keller |
Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Urvoy-Keller, Walid Ben Ameur, Adlen Ksentini | |
Rapporteur / Rapporteuse : Walid Ben Ameur, Adlen Ksentini |
Résumé
Dans cette thèse, nous étudions la conception d’algorithmes dédiés au calcul de l’allocation de ressources α-équitable en temps réel dans les réseaux Software Defined Networks (SDN) distribués. En premier lieu, nous définissons trois besoins majeurs établissant les enjeux des algorithmes en temps réel implémentable dans les contrôleurs distribués SDN. Ces enjeux sont la disponibilité de solutions faisables à tout moment, une qualité transitoire acceptable en termes d’écart à l’optimum, une convergence en un nombre raisonnable de tours de communications entre les différents contrôleurs, ainsi qu’une facilité des algorithmes à être massivement parallèles, indépendamment de l’architecture SDN du réseau. Nous utilisons les outils de l’Alternating Directions Method of Multipliers afin de définir une classe d’algorithmes qui, sans précédent, répondent simultanément à ces enjeux. À la lumière des propriétés structurelles du modèle de l’allocation α-fair, nous calculons une borne inférieure sur la solution optimale et l’utilisons afin d’ajuster le paramètre de pénalité du Lagrangien augmenté du problème dans le but d’optimiser la performance des algorithmes. Nous montrons que l’algorithme est capable de fonctionner en temps réel lorsque les exigences du trafic varient de façon plus ou moins brute. La variation des exigences du trafic est modelisée par la variation en temps réel de certains coefficients du modèle d’optimisation qui est résolu à la volée. Ces coefficients représentent en pratique des politiques de priorité variées au sein du trafic (paiement, type de trafic, nombre de connections à l’intérieur d’un chemin, etc). Ensuite, nous décrivons comment étendre l’algorithme à des scenarios réels avec des modifications minimes, afin de prendre en compte l’équilibrage en multi-chemin des flots et l’ajustement de la bande passante en temps réel. Par ailleurs, nous répondons au problème de partage de ressources α-équitable lorsque l’environnement admet des incertitudes sur la quantité de ressources disponibles sur chaque lien, connue uniquement au travers de fonctions de densités générales. L’axe prioritaire est alors, au lieu de la faisabilité, la notion de fiabilité. Nous concevons alors une heuristique qui affine une approximation extérieure du problème en se basant sur l’analyse de sensibilité du problème statique. En toute généralité, nous arrivons à fournir une solution fiable et acceptable en termes d’efficacité en résolvant quelques problèmes statiques.