Surveillance et déploiement d'applications IIoT

Monitoring and Deployment of IIoT Applications

• Auteur / Autrice : Irman Faqrizal
• Direction : Gwen Salaün
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Grenoble

Mots clés

Mots clés libres

Industriel

Internet des objets

Vérification de l'exécution

Surveillance

Internet of Things

Runtime Verification

Industrial

Monitoring

Résumé

L'Internet industriel des objets (IIoT) désigne l'ensemble des capteurs, instruments et autres dispositifs interconnectés mis en réseau avec les applications industrielles de l'ordinateur, dans des domaines tels que la fabrication, l'agriculture, la gestion de l'énergie, l'approvisionnement en eau, l'industrie pétrolière ou le transport (autonome). Une adoption croissante des solutions basées sur l'IoT est observée dans l'industrie, car la connectivité fournie par l'IoT permet la collecte, l'échange et l'analyse de données, facilitant potentiellement les améliorations de la productivité et de l'efficacité ainsi que d'autres avantages économiques. Cependant, l'avènement de l'IIoT pose des problèmes difficiles tels que la connectivité ininterrompue, le stockage de données, le manque de normes, l'intégration, la fiabilité, l'évolution. Dans le projet D-IIoT, nous nous concentrerons particulièrement sur les deux derniers défis complémentaires, c'est-à-dire que nous étudierons et proposerons de nouvelles techniques pour soutenir l'exécution d'applications IIoT de longue durée et évolutives avec des garanties de fiabilité et de sûreté (correction, performances, sécurité principalement). Plus précisément, nous nous concentrerons dans ce projet sur des applications industrielles telles que celles utilisées dans les usines de fabrication, constituées de dispositifs physiques, d'automates programmables (PLC) combinés à des services cloud pour le stockage et l'analyse. Ces applications IIoT ne sont pas des applications monolithiques créées une fois pour toutes. Ce sont des applications distribuées évolutives, qui doivent être mises à jour ou modifiées en raison de la suppression, du remplacement ou de l'ajout de nouveaux appareils à un moment précis de leur exécution. La capacité d'évolution de l'application est critique puisque la qualité de l'application (correction et performance) ainsi que son niveau de sécurité doivent être préservés lors de ces activités de reconfiguration. Dans ce projet, nous nous concentrons sur la reconfiguration ou l'évolution anticipée d'une application IIoT, par exemple, le remplacement d'un appareil ou d'un automate obsolète, une mise à jour logicielle ou micrologicielle, l'ajout d'un ou plusieurs appareils. Une reconfiguration imprévue due, par exemple, à la survenue d'une panne, n'entre pas dans le cadre de ce projet, car dans un tel cas, l'application continue de fonctionner en mode dégradé et une réparation est requise de toute urgence pour rétablir un fonctionnement correct. L'objectif de ce doctorat est d'étudier les applications IIoT du point de vue de l'exécution. La première tâche du doctorant sera de travailler sur la définition de modèles pour les applications IIoT et d'étudier les propriétés d'intérêt (charge de travail, comportements anormaux, dépendances architecturales, propriétés fonctionnelles, etc.). Ensuite, le doctorant se concentrera sur la définition de nouvelles techniques de surveillance des applications IIoT pour anticiper et prédire la reconfiguration requise d'une application en cours d'exécution. Elle/Il concevra également de nouveaux algorithmes pour faire évoluer une application IIoT. Les algorithmes doivent appliquer les changements tout en permettant le fonctionnement continu de l'application et ainsi maintenir autant que possible la continuité du service.

The Industrial Internet of Things (IIoT) designates the set of interconnected sensors, instruments, and other devices networked together with computer's industrial applications, in domains such as manufacturing, agriculture, energy management, water supply, oil industry or (autonomous) transportation. A growing adoption of IoT-based solutions is observed in the industry, because the connectivity provided by IoT allows for data collection, exchange, and analysis, potentially facilitating improvements in productivity and efficiency as well as other economic benefits. However, the IIoT advent poses challenging issues such as uninterrupted connectivity, data storage, lack of standards, integration, reliability, evolution. In the D-IIoT project, we will particularly focus on the last two complementary challenges, that is, we will study and propose new techniques to support the execution of long-running and evolving IIoT applications with reliability and dependability guarantees (correctness, performance, security mainly). More precisely, we will focus in this project on industrial applications such as those used in manufacturing plants, consisting of physical devices, programmable controllers (PLCs) combined with cloud services for storage and analytics. Such IIoT applications are not monolithic applications built once and for all. They are evolving distributed applications, which need to be updated or modified due to the removal, replacement or addition of new devices at a specific time along their execution. The ability to evolve of the application is critical since the quality of the application (correctness and performance) as well as its level of security must be preserved during these reconfiguration activities. In this project, we focus on anticipated reconfiguration or evolution of an IIoT application, e.g., replacement of an out-of-date device or PLC, software or firmware update, addition of one or several devices. Unanticipated reconfiguration due to, e.g., the occurrence of a failure, is out of the scope of this project, since in such a case the application keeps running in a degraded mode and repair is urgently required for re-establishing proper functioning. The objective of this PhD is to study IIoT applications from a runtime perspective. The first task of the PhD student will be to work on the definition of models for IIoT applications and study properties of interest (workload, abnormal behaviors, architectural dependencies, functional properties, etc.). Then, the PhD student will focus on the definition of new monitoring techniques for IIoT applications for anticipating and predicting required reconfiguration of a running application. She/He will also devise new algorithms for evolving an IIoT application. The algorithms shall apply changes while enabling the continuous running of the application and thus maintaining service continuity as much as possible.