Évaluation technique, énergétique, économique et environnementale du calcul véhiculaire et du Edge Computing

Technical, energy performance, economic and environmental evaluation of vehicular and edge computing

• Auteur / Autrice : Rosario Patanè
• Direction : Lila Boukhatem, Andrea Giuseppe Araldo, Nadjib Achir
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences des réseaux, de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 04/11/2025
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire interdisciplinaire des sciences du numérique (Orsay, Essonne ; 2021-....) - Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux (2001-....) - Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Saclay, Ile-de-France)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Riadh Dhaou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marcelo Dias De Amorim, Kinda Khawam, Claudio Enrico Palazzi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Riadh Dhaou, Marcelo Dias De Amorim

Mots clés

Mots clés contrôlés

5G (téléphonie mobile)

Théorie des jeux

Réseaux ad hoc de véhicules

Mots clés libres

Informatique en nuage

Théorie des jeux

Réseaux véhiculaires

Informatique en périphérie de réseau

Investissement en périphérie de réseau

5G

Cloud Computing

Game theory

Vehicular Networks

Edge Computing

Edge investment strategies

5G

Résumé

Cette thèse étudie la faisabilité technique, économique et environnementale des architectures de calcul pour le support d'applications sensibles au délai, telles que la Réalité Augmentée (AR) et la Conduite Autonome (AD). Bien que le Cloud Computing (CC) constitue aujourd'hui le paradigme dominant, il ne peut garantir une latence suffisamment faible. Cette limitation est surmontée par l'Edge Computing (EC), qui consiste à déployer des capacités de calcul à la périphérie du réseau d'accès. Toutefois, l'EC implique des coûts d'infrastructure élevés et soulève des préoccupations environnementales, liées notamment au cycle de vie court des équipements électroniques (environ quatre ans) et à l'augmentation de la consommation énergétique. Parallèlement, le nombre de véhicules connectés ne cesse de croître. Ces véhicules embarquent déjà des ressources de calcul et de communication qui peuvent être exploitées de manière opportuniste, non seulement pour les tâches liées à la conduite, mais aussi pour le délestage de calcul en provenance de dispositifs externes, tels que les smartphones, ordinateurs portables ou appareils de santé portables des utilisateurs finaux. Ces ressources disponibles dans les véhicules peuvent être gérées selon le paradigme du Vehicular Cloud Computing (VCC). Dans cette thèse, nous analysons tout d'abord la faisabilité économique du déploiement de l'Edge Computing à l'aide d'un modèle fondé sur la théorie des jeux, en montrant comment la coopération multi-acteurs peut atténuer les coûts élevés de déploiement. Ensuite, nous évaluons sous quelles conditions le VCC peut remplacer l'EC, c'est-à-dire dans quelle mesure le délestage de tâches vers les véhicules peut offrir des performances comparables à celles de l'EC. Les résultats sont obtenus à partir de simulations de réseaux basées sur des scénarios de mobilité urbaine réalistes. Nous montrons que le VCC peut atteindre une latence ultra-faible, de l'ordre de 10 ms, même lorsque la densité des véhicules est faible. Une analyse comparative des coûts révèle que remplacer l'EC par le VCC permet de réduire les dépenses d'infrastructure d'environ 10% sur cinq ans. Enfin, nous proposons une approche de gestion du VCC visant à optimiser la consommation énergétique, les émissions de carbone et à calculer une répartition équitable des revenus générés par les tâches des utilisateurs finaux. Cette approche est basée sur la programmation mathématique et la théorie des jeux coopératifs. À travers une simulation de Monte-Carlo, nous montrons que la consommation énergétique imputable au VCC représente moins de 0,1% de la consommation totale du véhicule dans des scénarios réalistes, et que les propriétaires de véhicules reçoivent des incitations substantielles à participer à l'exécution des tâches. En résumé, cette thèse démontre la faisabilité des architectures de réseaux mobiles de nouvelle génération, telles que l'Edge Computing et le Vehicular Cloud Computing, pour le support d'applications à très faible latence.

This thesis investigates the technical, economical and environmental feasibility of computing architectures for supporting delay- sensitive applications such as Augmented Reality (AR) and Autonomous Driving (AD). While Cloud Computing (CC) is the prevalent computing paradigm today, it cannot offer sufficiently low latency. This limitation is overcome by Edge Computing (EC), which consists in deploying computational capability at the edge of the access network. However, EC entails high infrastructure costs and raises environmental concerns, due to the short lifecycle of electronic devices (around four years) and increased energy consumption. Meanwhile, the number of connected vehicles is steadily increasing. These vehicles already carry onboard computing and communication resources that can be opportunistically exploited, not only for driving-related tasks, but also for task offloading computation from external devices, e.g., smartphones, laptops, or wearable health devices of end-users. These resources available in the vehicles can be managed under the paradigm of Vehicular Cloud Computing (VCC). In this thesis, we first analyze the economic feasibility of Edge Computing deployment through a game-theoretic model, showing how multitenant cooperation can mitigate the high cost of deployment. Then, we evaluate under which conditions VCC can replace EC, i.e., whether offloading tasks to vehicles can provide similar performance to EC. Results are obtained via high fidelity network and mobility simulations, in an urban mobile network scenario. We find that VCC can achieve ultra-low latency, with delays of about 10 ms, even when vehicles are sparsely distributed. A comparative cost analysis shows that replacing EC with VCC can reduce infrastructure expenditure by approximately 10% over five years. Finally, we propose a VCC management scheme to optimize energy consumption, carbon emissions, and to compute a fair allocation of the revenues generated by service end-user tasks. The scheme is based on mathematical programming and coalitional game theory. Via Monte-Carlo simulation, we show that energy consumption due to VCC is below 0.1% of the overall vehicle consumption in realistic scenarios, and that vehicle owners receive substantial incentives for participating in task execution. In summary, this thesis demonstrates the feasibility of future generation mobile network architectures, such as Edge Computing and Vehicular Cloud Computing, to support extremely low-latency applications.