Scalable end-to-end models for the time and energy performance of Fog infrastructures

par Loic Guegan

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Martin Quinson et de Anne-Cécile Orgerie.

Soutenue le 29-01-2021

à Rennes, École normale supérieure , dans le cadre de École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) , en partenariat avec Université de Rennes (laboratoire) , École normale supérieure - Rennes (laboratoire) , Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (laboratoire) et de Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems (laboratoire) .

Le président du jury était François Taïani.

Le jury était composé de Sara Alouf, Stéphane Genaud, Sébastien Monnet.

Les rapporteurs étaient Sara Alouf, Stéphane Genaud.

  • Titre traduit

    Modèles réseaux scalable pour la prédiction temporelle et énergétique des infrastructures Fog


  • Résumé

    L'informatique géo-distribuée (Fog Computing) désigne la migration des ressources de calcul et de stockage du nuage (Cloud) vers les utilisateurs. Cette migration des ressources permet de réduire la latence des terminaux utilisateurs afin de répondre à l'évolution des usages de l'Internet. En parallèle, le nombre de terminaux ne cesse de croître avec le développement de l’Internet des objets. Cette croissance des infrastructures et du nombre d’objets connectés à Internet entraîne une hausse de la consommation électrique globale liée au numérique.Cependant, cette consommation est très distribuée et fait intervenir de multiples acteurs : objets connectés, réseaux locaux, fournisseurs d’accès à Internet, infrastructures de Fog et de Cloud. Il est ainsi difficile d’étudier l’impact de la croissance du nombre d’objets connectés sur la consommation électrique des infrastructures qui constituent l’Internet des objets.L’objectif de cette thèse est de proposer des modèles afin de permettre l’étude à grande échelle de la consommation énergétique des infrastructures Fog de manière efficace et reproductible. Les modèles proposés ont été intégrés à l’outil de simulation SimGrid afin d’être validés et diffusés.


  • Résumé

    Fog Computing designates the migration of the computing and storage resources of the Cloud towards the edge of thenetwork. This resources migration allows to reduce the user’s nodes latency to answer to the evolution of the Internet usages. In parallel, the number of terminal is increasing with the development of the Internet Of Things. This infrastructures growth leads to an increase of the global energy consumption related to network infrastructures. However, this energy consumption is distributed and involved many actors such as: connected objects, local network, Internet Service Providers, Fog and Cloud infrastructures. Thus, it is difficult to study the impact of the connected objects growth on the infrastructures that composed the Internet of Things. The goal of this thesis is to propose models to study the energy consumption of large-scale Fog infrastructures in an efficient and reproducible manner. The proposed models have been integrated in the SimGrid simulation framework in order to be validated and spread.


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