Large scale data collection and storage using smart vehicles : An information-centric approach

par Junaid Khan

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Mohamed Yacine Ghamri Doudane.

Soutenue le 04-11-2016

à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (laboratoire) et de Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge / LIGM (laboratoire) .

Le président du jury était Sidi-Mohammed Senouci.

Le jury était composé de Jean-Loup Guillaume, Rami Langar.

Les rapporteurs étaient André-Luc Beylot, Marcelo Dias De Amorim.

  • Titre traduit

    Collecte et stockage de données à large échelle par des véhicules intelligents : une approche centrée sur le contenu


  • Résumé

    De nos jours, Le nombre de dispositifs ne cesse d’augmenter ce qui induit une forte demande des applications en données multimédia. Cependant gérer des données massives générées et consommées par les utilisateurs mobiles dans une zone urbaine reste une problématique de taille pour les réseaux cellulaires existants qui sont à la fois limités en termes de cout et de bande passante mais aussi due à la nature de telles données centrées- connexion. D’autre part, l’avancée technologique en matière de véhicules autonomes permet de constituer une infrastructure prometteuse capable de prendre en charge le traitement, la sauvegarde, et la communication de ces données. En effet, Il est maintenant possible de recruter des véhicules intelligents pour des fins de collecte, de stockage, et de partage des données hétérogènes en provenance d’un réseau routier afin de répondre aux demandes des citoyens via des applications. Par conséquent, nous tirons profit de l'évolution récente en « information Centric Networking » ICN afin d'introduire deux nouvelles approches de collecte et de stockage de contenu par les véhicules, nommées respectivement VISIT et SAVING, plus efficaces et plus proches de l'utilisateur mobile en zone urbaine ainsi nous remédions aux problèmes liés à la bande passante et le coût. VISIT est une plate-forme qui définit de nouvelles mesures de centralité basées sur l'intérêt social des citoyens afin d’identifier et de sélectionner l'ensemble approprié des meilleurs véhicules candidats pour la collecte des données urbaines. SAVING est un système de stockage de données sociales, qui présente une solution de mise en cache des données d’une façon collaborative entre un ensemble de véhicules parmi d’autres désignés et recrutés selon une stratégie des théorie des jeux basée sur les réseaux complexes. Nous avons testé ces deux méthodes VISIT et SAVING sur des données simulées pour environ 2986 véhicules avec des traces de mobilité réalistes en zone urbaine, et les résultats ont prouvés que les deux méthodes permettent non seulement une collecte et un stockage efficaces mais aussi bien scalables


  • Résumé

    The growth in the number of mobile devices today result in an increasing demand for large amount of rich multimedia content to support numerous applications. It is however challenging for the current cellular networks to deal with such increasing demand, both in terms of cost and bandwidth for the ``massive'' content generated and consumed by mobile users in an urban environment due to its connection-centric nature. The technological advancement in modern vehicles allow us to harness their computing, caching and communication capabilities to supplement infrastructure network. It is now possible to recruit smart vehicles to collect, store and share heterogeneous data on urban streets in order to provide citizens with different services. Therefore, we leverage the recent shift towards Information Centric Networking (ICN) to introduce two schemes, VISIT and SAVING for the efficient collection and storage of content at vehicles, closer to the urban mobile user to avoid bandwidth and cost. VISIT is a platform which defines novel centrality metrics based on the social interest of urban users to identify and select the appropriate set of best candidate vehicles to perform urban data collection. SAVING is a social-aware data storage system which exploits complex networks to present game-theoretic solutions for finding and recruiting vehicles adequate to perform collaborative content caching in an urban environment. VISIT and SAVING are simulated for around 2986 vehicles with realistic urban mobility traces and comparison results with other schemes in literature suggest both not only efficient but also scalable data collection and storage systems


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