Abstractions et langages de programmation pour l’Internet des objets

Programming language abstractions for the Internet of Things era

• Auteur / Autrice : Patrik Fortier
• Direction : Frédéric Le Mouël
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 22/05/2024
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CITI - Centre d'Innovation en Télécommunications et Intégration de services (Lyon, INSA) - CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services / CITI
• Jury : Président / Présidente : Philippe Roose
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Le Mouël, Philippe Roose, Stéphanie Chollet, Stéphane Ducasse, Yannick Loiseau, Julien Ponge
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphanie Chollet, Stéphane Ducasse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique dans les nuages

Langages de programmation

Internet des objets

Mots clés libres

Informatique

Langage de programmation

Internet des Objets

Cloud Computing

Abstraction

Dataflow

Computer science

Programming language

IoT - Internet of Things

Cloud Computing

Abstraction

Dataflow

Résumé

Les défis par l'Internet des objets (IoT) exigent des applications modernes qu'elles gèrent d'importants volumes de données provenant de réseaux de capteurs, qui sont ensuite traités, stockés et analysés. Les développeurs ont adopté l'architecture microservices pour répondre aux problèmes passage à l'échelle et faciliter un processus de livraison rapide des logiciels. Cependant, de nouveaux paradigmes tels que le Fog et l'Edge computing introduisent diverses ressources et configurations, ce qui oblige les développeurs à s'adapter à des environnements et des écosystèmes de plus en plus complexes. L'émergence des modèles Function-as-a-Service et Serverless a mis l'accent sur une simplification du code. Cependant, cela soulève des problématiques lorsque les développeurs créent désormais des applications pour des infrastructures sur lesquelles ils n'ont qu'un contrôle limité. Dans les environnements à ressources limitées tels que l'edge computing, les applications sont en concurrence pour les ressources. Par conséquent, les développeurs ont besoin d'outils adaptés avec des abstractions appropriées pour relever les défis modernes tout en réduisant la complexité des applications. Dans cette thèse, nous présentons des abstractions de langage de programmation adaptées au développement de logiciels distribués à l'ère de l'Internet des Objets. Nous avons consolidé ces abstractions dans un framework qui permet la construction d'applications distribuées de type “data flow'' sous la forme de microservices, le tout dans le même code source. Ce framework abstrait à la fois l'infrastructure sous-jacente sur laquelle les applications s'exécutent et la communication entre les services. Nous démontrons que notre approche n’introduit pas de surcoût encombrante et la comparons avec les plateformes Function-as-a-Service de l'industrie. Pour offrir un contrôle précis sur l'infrastructure, nous introduisons des primitives de langage et un moteur d'exécution local qui gère les informations contextuelles sur le cluster. En outre, nous introduisons l'entropie en tant que métrique de placement innovante pour les applications. Les développeurs peuvent dicter la manière dont ils souhaitent que leur application soit positionnée dans le cluster et comment elle doit répondre à des scénarios tels que la contention des ressources entre les applications partageant la même infrastructure. Ces techniques permettent à l'utilisateur de définir une politique de placement dynamique avec un haut niveau de granularité dans un environnement dont il n'a pas forcément le contrôle total.

The challenges posed by the Internet of Things (IoT) require modern applications to handle large volumes of data streaming from tiny devices, which then undergo processing, storage, and analysis. Developers have embraced the microservices architecture to address scalability concerns and facilitate a fast software delivery process. However, emerging computing paradigms like Fog and Edge computing introduce diverse resources and configurations, making it necessary for developers to adapt to increasingly complex environments and ecosystems. The emergence of new development methodologies like Function-as-a-Service and Serverless models has shifted the focus towards code simplicity. However, this has raised concerns that developers are now coding for infrastructures they have limited control over. In resource-constrained environments such as edge computing, applications even often compete for resources. Therefore, developers require tailored tools with appropriate abstractions to address modern challenges without succumbing to rising complexity. In this thesis, we present programming language abstractions tailored for developing distributed software in the era of the Internet of Things. We have consolidated these abstractions into a framework that allows for the construction of distributed dataflow applications in the form of microservice applications, all within the same codebase. This framework abstracts both the underlying infrastructure on which applications run and the communication between services. We demonstrate the overhead introduced by our approach and compare it with existing Function-as-a-Service frameworks. To offer precise control over the infrastructure, we introduce language primitives and a local runtime that manages contextual information about the cluster. Additionally, we introduce entropy as an innovative placement metric for applications. Developers can dictate how they want their application to be positioned within the cluster and how it should respond to scenarios such as resource contention between applications sharing the same infrastructure. These techniques enable a user-defined dynamic placement policy with a high level of granularity in an environment where they may not have complete control.