Modeling the correlation between the energy consumption and the end-to-end traffic of services in large telecommunication networks

par Wilfried Yoro

Thèse de doctorat en Informatique et télécommunications

Sous la direction de Tijani Chahed.

Soutenue le 08-03-2018

à Evry, Institut national des télécommunications , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Université Pierre et Marie Curie (Paris) (1971-2017) (Université) , Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR (laboratoire) et de Département Réseaux et Services de Télécommunications / RST (laboratoire) .

Le président du jury était Patrick Maillé.

Le jury était composé de Laurent Lefèvre, Cicek Cavdar, Guy Pujolle, Mamdouh El Tabach.

Les rapporteurs étaient Patrick Maillé, Laurent Lefèvre.

  • Titre traduit

    Modélisation de la corrélation entre la consommation énergétique et le trafic bout-en-bout des services dans les grands réseaux de télécommunication


  • Résumé

    D’après Cisco, le trafic mobile de données augmentera d’un facteur 7 entre 2016 et 2021. Pour faire face à l’augmentation du trafic, les opérateurs mobile dimensionnent le réseau, ce qui s’accompagne d’une augmentation de sa consommation d’énergie et de son empreinte Carbonne. En outre, les marges financières des opérateurs baissent. Ainsi, le revenu global généré par le secteur des télécommunications a connu une baisse de 4% entre 2014 et 2015 d’après l’union internationale des télécommunications (UIT). Ces préoccupations ont suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour la réduction de la consommation électrique des réseaux. Des études dans la littérature estiment l’énergie consommée par les services sur les équipements réseaux en se focalisant sur la consommation variable. La consommation énergétique d’un équipement réseau est composée d’une composante fixe et d’une composante variable. Dans cette thèse, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe du réseau en utilisant la valeur de Shapley. Dans un premier temps, nous considérons un réseau d’accès mobile et partageons la responsabilité des catégories de service qu’il fournit dans la consommation fixe. Nous définissons 5 catégories de service, à savoir, le «Streaming», le Web, le téléchargement, la voix et les autres services de données. En outre, nous traitons le cas de figure où certaines catégories de service sont obligatoires. Etant donné la complexité algorithmique de la valeur de Shapley, nous en proposons une forme approchée qui permet d’en réduire considérablement le temps de calcul. Ensuite, nous considérons le réseau de bout-en-bout, c’est-à-dire, l’accès mobile, l’accès fixe, la collecte, le coeur IP, le coeur mobile, les registres et les plateformes de service. Pour chaque segment, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe en appliquant notre modèle de partage basé sur la valeur de Shapley. L’analyse des résultats montre que le service «Streaming» consomme le plus d’énergie quel que soit le segment de réseau considéré, à l’exception des registres. Pour finir, nous traitons de la modélisation de l’efficacité énergétique des catégories de service. Dans un premier temps, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné une station de base avec et sans «sleep mode». Ensuite, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné un réseau d’accès mobile et considérant les cas avec et sans catégories de service obligatoires. Aussi étudions-nous les conditions pour ne pas détériorer l’efficacité énergétique du réseau au cours du temps en fonction des scénarios de dimensionnement


  • Résumé

    Internet traffic is growing exponentially. According to Cisco, mobile data traffic will increase sevenfold between 2016 and 2021, growing at a compound annual growth rate (CAGR) of 47%. In order to improve or keep up with users quality of experience (QoE), mobile carriers upgrade the network with additional equipment. As a consequence, the network carbon footprint increases over time, alongside with its energy consumption. In addition, mobile carriers margins are decreasing. Global telecommunication revenues declined by 4% between 2014 and 2015 based on the international telecommunication union (ITU) figures. These concerns fostered a great interest in the research community for reducing networks energy consumption. In this regard, many works in the literature investigate the energy consumed by services on network equipment for optimization purposes notably, focusing on the variable component of energy consumption. Energy consumption of a network equipment is composed of a variable and a fixed components. The variable component is consumed to serve traffic. The fixed component is consumed irrespective of traffic. In this thesis, our objective is to share the responsibility of service categories in the fixed energy consumption. To do so, we use the Shapley value. First, we consider a radio access network and share the responsibility of the service categories it delivers in the fixed energy consumption. The services are classified into five categories, namely, Streaming, Web, Download, Voice and other data services. In addition, we consider the case when some service categories are mandatory to be provided, such as Voice due to legal constraints for instance. Because the Shapley value has a huge computational complexity, we introduce closed-form expressions in order to significantly reduce it. Next, we consider the end-to-end network and all its segments, that is, the mobile access, the fixed access, the collect, the mobile core, the registers, the IP core and the service platforms. For each segment, we share the responsibility of the service categories in the fixed energy consumption with the Shapley-based model introduced in the preceding chapter. We find that Streaming is the service that consumes the most whatever the network segment, except for registers, as it represents the vast majority of Internet traffic. Eventually, we focus on the service categories energy efficiency. First, we consider a base station and compute the services energy efficiency for the cases with and without sleep mode. Then, we consider a radio access network and compute the services energy efficiency with and without a mandatory player. Moreover, we discuss the conditions to not deteriorate the network energy efficiency over time following different upgrade scenarios


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