Enhancing industrial internet of things through software-defined networking : from building the network to flow management

Améliorer l'Internet industriel des objets grâce à la mise en réseau définie par logiciel : de la construction du réseau à la gestion des flux

• Auteur / Autrice : Farzad Veisi
• Direction : Fabrice Théoleyre, Julien Montavont
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 20/11/2023
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Chrisment
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Oana-Teodora Iova
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alexandre Guitton, Valeria Loscri

Mots clés

Mots clés contrôlés

Internet des objets

Industrie 4.0

Mots clés libres

Internet industriel des objets

Réseaux définis par logiciel

Planification

Allocation des ressources

Isolation du flux

Industrial Internet of Things

Software Defined Networking

Scheduling

Resource allocation

Flow isolation

Résumé

Cette thèse explore le rôle des réseaux de capteurs sans fil industriels (IWSNs) dans le cadre de l'Industrie 4.0, mettant en avant leur importance dans l'amélioration de l'efficacité et de la réactivité des opérations industrielles. Les IWSNs sont cruciaux pour l'interconnexion des capteurs et actionneurs, appliquant des accords de niveau de service (SLAs) pour une qualité de service (QoS) élevée en termes de fiabilité et de latence. Principalement, les IWSNs s'appuient sur des protocoles déterministes au niveau du contrôle d'accès au support (MAC) pour minimiser les incertitudes. Cependant, les approches de planification centralisée, essentielles pour des performances optimales, rencontrent des défis pratiques. Cette étude propose une solution de réseau défini par logiciel (SDN) pour les IWSNs, assurant une communication fiable au niveau du plan de contrôle et introduisant un système d'admission des appels pour une allocation centralisée efficace des ressources en fonction des exigences de QoS des appareils. La thèse présente également une méthode de découverte précise et écoénergétique de la topologie et d'estimation de la qualité de liaison, cruciale pour éviter la surestimation ou la sous-estimation des ressources. De plus, une solution efficace pour maintenir les réseaux SDN planifiés sur des liaisons sans fil variables dans le temps est présentée, minimisant le trafic de contrôle et le temps de reconfiguration tout en préservant les SLAs pour les flux critiques. Cette recherche offre des perspectives précieuses pour faire progresser les IWSNs dans le contexte de l'Industrie 4.0, en abordant les défis clés pour une performance et une adaptabilité accrues.

This thesis explores the role of Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs) within the framework of Industry 4.0, emphasizing their significance in enhancing efficiency and responsiveness in industrial operations. IWSNs are crucial for interconnecting sensors and actuators, enforcing Service Level Agreements (SLAs) for high Quality of Service (QoS) in terms of reliability and latency. Mainly, IWSNs rely on deterministic protocols at the Medium Access Control (MAC) layer to minimize uncertainties. However, centralized scheduling approaches, crucial for optimal performance, face practical challenges. This study proposes a Software Defined Network (SDN) solution for IWSNs, ensuring reliable control plane communication and introducing a call admission system for effective centralized resource allocation based on devices' QoS requirements. The thesis also presents an accurate and energy-efficient topology discovery and link quality estimation method, critical for preventing resource overestimation or underestimation. Additionally, an efficient solution for maintaining scheduled SDN networks over time-varying wireless links is introduced, minimizing control traffic and reconfiguration time while preserving SLAs for critical flows. This research provides valuable insights into advancing IWSNs in the context of Industry 4.0, addressing key challenges for enhanced performance and adaptability.