Thèse soutenue

Algorithmes d'optimisation pour le network slicing pour la 5G

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Auteur / Autrice : Adrien Gausseran
Direction : Nicolas Nisse
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 09/11/2021
Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
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)
Jury : Président / Présidente : Guillaume Urvoy-Keller
Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Nisse, Guillaume Urvoy-Keller, Mathieu Bouet, Géraldine Texier, Frédéric Giroire, Brigitte Jaumard, Adlen Ksentini, Joanna Moulierac
Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Bouet, Géraldine Texier

Mots clés

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Résumé

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Notre décennie voit l’accroissement de l'utilisation des réseaux mobiles pour les acteurs industriels et administratifs ainsi que pour le grand public grâce à l'introduction de la 5ème génération de réseaux mobiles : la 5G. La 5G apporte une diversité de cas d'utilisation des réseaux mobiles et un nombre croissant de demandes avec des besoins très hétérogènes mais toujours avec de fortes contraintes de qualité de service (QoS).La 5G a été développée pour utiliser les technologies de réseaux définis par logiciel (SDN) et de virtualisation de fonctions réseaux (NFV). SDN sépare les plans de contrôle et de données et offre une gestion centralisée du réseau. NFV dissocie les fonctions réseaux du matériel qui les exécute grâce à la virtualisation. Ces technologies automatisent la gestion du réseau et le rendent plus flexible et adaptable à l'évolution du débit du trafic ainsi que de ses besoins. L'introduction du paradigme de découpage du réseau entraîne une division du réseau en des réseaux virtuels indépendants cohabitant sur la même infrastructure. Ce paradigme permettra de répondre aux besoins très hétérogènes des futures demandes. Dans cette thèse nous nous intéressons à l'optimisation de l'utilisation des ressources des réseaux de nouvelle génération afin de diminuer les coûts opérationnels et d'accepter plus de demandes. Nous étudions d’abord l'allocation de chaînes de fonctions de services, pour accepter rapidement les requêtes et répondre aux demandes diverses et abondantes des réseaux mobiles. Nous étudions ensuite la faisabilité de la reconfiguration Make-Before-Break des requêtes, qui permet de reconfigurer sans dégrader la QoS. Nous adaptons ensuite notre reconfiguration au network slicing pour l'utiliser sur les futures réseaux 5G. Enfin nous optimisons les périodes de reconfiguration grâce à un algorithme d'apprentissage par renforcement, réduisant ainsi les coûts de gestion.