L'Intelligence artificielle pour l'allocation des ressources dans le multi-tenant edge computing

Artificial intelligence for resource allocation in multi-tenant edge computing

• Auteur / Autrice : Ayoub Ben ameur
• Direction : Tijani Chahed, Andrea Giuseppe Araldo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Soutenance le 30/11/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) - Institut Polytechnique de Paris / IP Paris - Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles / RS2M
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Network Systems and Services / NeSS-SAMOVAR
• Jury : Président / Présidente : Antonio Capone
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Anastasios Giovanidis, Ana Bušić, Daniel Kofman
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anastasios Giovanidis

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Edge computing

Optimisation orientée données

Réseaux nouvelle génération

Intelligence artificielle

Allocation des ressources

Multi-Tenancy

Edge computing

Data driven optimization

Next generation networks

Artificial intelligence

Ressource allocation

Multi-tenancy

Résumé

Dans cette thèse, nous considérons le Edge Computing (EC) comme un environnement multi-tenant où les Opérateurs Réseau (NOs) possèdent des ressources en périphérie déployées dans les stations de base, les bureaux centraux et/ou les boîtiers intelligents, les virtualisent, et permettent aux Fournisseurs de Services tiers (SPs) - ou tenants - de distribuer une partie de leurs applications en périphérie afin de répondre aux demandes des utilisateurs. Les SPs aux besoins hétérogènes coexistent en périphérie, allant des Communications Ultra-Fiables à Latence Ultra-Basse (URLLC) pour le contrôle des véhicules ou des robots, à la Communication de Type Machine Massive (mMTC) pour l'Internet des Objets (IoT) nécessitant un grand nombre de dispositifs connectés, en passant par les services multimédias tels que la diffusion vidéo et la Réalité Augmentée/Virtuelle (AR/VR), dont la qualité d'expérience dépend fortement des ressources disponibles. Les SPs orchestrent indépendamment leur ensemble de microservices, exécutés dans des conteneurs, qui peuvent être facilement répliqués, migrés ou arrêtés. Chaque SP peut s'adapter aux ressources allouées par le NO, en décidant s'il doit exécuter des microservices sur les appareils, les nœuds en périphérie ou dans le cloud.L'objectif de cette thèse est de promouvoir l'émergence de déploiements réels du ``véritable'' EC dans de vrais réseaux, en montrant l'utilité que les NOs peuvent tirer de l'EC. Nous croyons que cela peut contribuer à encourager l'engagement concret et les investissements des NOs dans l'EC. À cette fin, nous proposons de concevoir de nouvelles stratégies basées sur les données qui allouent efficacement les ressources entre les SPs hétérogènes, en périphérie, appartenant au NO, afin d'optimiser ses objectifs pertinents, tels que la réduction des coûts, la maximisation des revenus et l'amélioration de la Qualité de Service (QoS) perçue par les utilisateurs finaux, en termes de latence, de fiabilité et de débit, tout en répondant aux exigences des SPs.Cette thèse présente une perspective sur la manière dont les NOs, les seuls propriétaires de ressources en périphérie, peuvent extraire de la valeur grâce à la mise en œuvre de l'EC dans un environnement multi-tenant. En promouvant cette vision de l'EC et en la soutenant par des résultats quantitatifs et une analyse approfondie, cette thèse fournit principalement aux NOs des conclusions susceptibles d'influencer les stratégies de décision concernant le déploiement futur de l'EC. Cela pourrait favoriser l'émergence de nouvelles applications à faible latence et à forte intensité de données, telles que la réalité augmentée haute résolution, qui ne sont pas envisageables dans le cadre actuel du Cloud Computing (CC).Une autre contribution de la thèse est qu'elle propose des solutions basées sur des méthodes novatrices exploitant la puissance de l'optimisation basée sur les données. En effet, nous adaptons des techniques de pointe issues de l'Apprentissage par Renforcement (RL) et de la prise de décision séquentielle au problème pratique de l'allocation des ressources en EC. Ce faisant, nous parvenons à réduire le temps d'apprentissage des stratégies adoptées à des échelles compatibles avec la dynamique de l'EC, grâce à la conception soignée de modèles d'estimation intégrés au processus d'apprentissage. Nos stratégies sont conçues de manière à ne pas violer les garanties de confidentialité essentielles pour que les SPs acceptent d'exécuter leurs calculs en périphérie, grâce à l'environnement multi-tenant.

We consider in this thesis Edge Computing (EC) as a multi-tenant environment where Network Operators (NOs) own edge resources deployed in base stations, central offices and/or smart boxes, virtualize them and let third party Service Providers (SPs) - or tenants - distribute part of their applications in the edge in order to serve the requests sent by the users. SPs with heterogeneous requirements coexist in the edge, ranging from Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC) for controlling cars or robots, to massive Machine Type Communication (mMTC) for Internet of Things (IoT) requiring a massive number of connected devices, to media services, such as video streaming and Augmented/Virtual Reality (AR/VR), whose quality of experience is strongly dependant on the available resources. SPs independently orchestrate their set of microservices, running on containers, which can be easily replicated, migrated or stopped. Each SP can adapt to the resources allocated by the NO, deciding whether to run microservices in the devices, in the edge nodes or in the cloud.We aim in this thesis to advance the emergence of real deployments of the“true” EC in real networks, by showingthe utility that NOs can collect thanks to EC. We believe that thiscan contribute to encourage concrete engagement and investments engagement of NOs in EC. For this, we point to design novel data-driven strategiesthat efficiently allocate resources between heterogeneous SPs, at the edge owned by the NO, in order to optimize its relevant objectives, e.g., cost reduction, revenue maximization and better Quality of Service (QoS) perceived by end users, in terms of latency, reliability and throughput, while satisfying the SPs requirements.This thesis presents a perspective on how NOs, the sole owners of resources at the far edge (e.g., at base stations), can extract value through the implementation of EC within a multi-tenant environment.By promoting this vision of EC and by supporting it via quantitativeresults and analysis, this thesis provides, mainly to NOs, findings that can influence decision strategies about the future deployment of EC. This might foster the emergence of novel low-latency and data-intensive applications, such as high resolution augmented reality, which are not feasible in the current Cloud Computing (CC) setting.Another contribution of the thesis it that it provides solutions based on novel methods that harness the power of data-driven optimization.We indeed adapt cutting-edge techniques from Reinforcement Learning (RL) and sequential decision making to the practical problem of resource allocation inEC. In doing so, we succeed in reducing the learning time of the adopted strategies up to scales that are compatible with the EC dynamics, via careful design of estimation models embedded in the learning process. Our strategies are conceived in order not to violate the confidentiality guarantees that are essential for SPs to accept running their computation at the EC, thanks to the multi-tenant setting.