Économie d'énergie sur la couche MAC pour les appareils Wi-Fi

Energy-saving for Wi-Fi devices in the MAC layer

• Auteur / Autrice : Esther Guérin
• Direction : Isabelle Guérin-Lassous, Thomas Begin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/11/2024
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : HoWNet (Lyon)
• Jury : Président / Présidente : Géraldine Texier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Katia Jaffrès-Runser, Fabrice Théoleyre, Florent Dupont, Franck Rousseau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Katia Jaffrès-Runser, Fabrice Théoleyre
• DOI : 10.70675/6189db17z8a59z400bz83bbz7f118cc64aa8

Mots clés

Mots clés contrôlés

IEEE 802.11 (norme)

Économies d'énergie

Données -- Transmission

Qualité de Service (télécommunications)

Mots clés libres

Wi-Fi

Économie d'énergie

Standard IEEE

Optimisation

Wi-Fi

Energy saving

IEEE standard

Optimization

Résumé

Au fil des années, le Wi-Fi est devenu la technologie sans fil utilisée par défaut dans les réseaux locaux, le rendant incontournable dans les foyers comme dans les locaux d’entreprise. Le Wi-Fi représente ainsi une consommation énergétique non-négligeable à l’échelle du pays, d’autant plus qu’elle ne cesse de croître. Pour atteindre la neutralité carbone d’ici 2050, il est donc indispensable d’optimiser les dépenses énergétiques liées aux réseaux Wi-Fi. Les standards IEEE 802.11 successifs, qui définissent le protocole Wi-Fi, ont proposé divers mécanismes d’économie d’énergie au long des années, et ce depuis sa création en 1999. Cependant, ces mécanismes sont rarement mis en œuvre par les appareils que nous utilisons au quotidien. Cela peut s’expliquer - entre autres - par le manque de clarté dans la description des mécanismes par les standards IEEE 802.11, ainsi que par l’absence d’indication quant à la configuration desdits mécanismes. Dans cette thèse, nous identifions et décrivons les mécanismes d’économie d’énergie introduits par les différents standards IEEE 802.11. À partir de ces descriptions, nous classons et abstrayons les mécanismes d’économie d’énergie selon la méthode qu’ils utilisent. Plus précisément, les mécanismes d’économie d’énergie reposent tous sur des restrictions de trafic réseau : restreindre le trafic descendant d’une station (STA) permet à celle-ci d’éteindre temporairement sa radio pour économiser de l’énergie ; restreindre le trafic montant réduit la contention dans le réseau Wi-Fi. Cependant, restreindre un trafic présente un risque de perte de débit et d'augmentation du délai en cas de mauvais calibrage. L’évaluation des mécanismes d’économie d’énergie nécessite donc de quantifier leur impact exact à la fois sur les performances réseau et sur la consommation énergétique des STAs. À notre connaissance, aucune étude ne compare l’ensemble des mécanismes d’économie d’énergie de manière équitable sur ces deux critères. Trois méthodes d’évaluation existent : une évaluation par modèle analytique, par expérimentation matérielle, ou par simulation. Un modèle analytique présente clairement les influences des différents facteurs sur les métriques, mais impose un certain niveau d’abstraction et est difficile à appliquer sur des flux hétérogènes. L’expérimentation matérielle donne des résultats holistiques et factuels, mais qui dépendent largement des appareils utilisés : elle restreint donc les scénarios explorables. Nous avons opté pour l’évaluation par simulation qui présente un compromis intéressant entre les deux premières méthodes : d’une part, elle autorise un niveau d’abstraction arbitraire, d’autre part elle ne limite pas les scénarios. Pour ce faire, nous avons construit et développé notre propre simulateur, nommé WE3S, spécialement dédié à l’étude des mécanismes d’économie d’énergie. Moins complexe que des simulateurs tels que ns-3, il nous permet de comparer les différents mécanismes d’économie d’énergie de manière équitable en se concentrant sur la manière dont ils restreignent le ou les trafics. Nous identifions ensuite les principaux facteurs qui mènent aux pertes de débit, et les autres facteurs qui favorisent l’économie d’énergie. Forts de cette connaissance, nous proposons une solution adaptative ainsi qu'une heuristique permettant de configurer les mécanismes d’économie d’énergie en fonction des trafics de la STA et des conditions du réseau de façon à économiser autant d’énergie que possible sans perte de débit. En testant notre solution sur le simulateur WE3S, nous montrons que nos solutions permettent d’économiser jusqu’à 80 % d’énergie par rapport à un fonctionnement classique, à savoir sans mécanisme d’économie d’énergie.

Over the years, Wi-Fi has become the technology used by default in wireless local area networks (WLANs), both at home and in businesses. As a result, Wi-Fi accounts for a non-negligible, growing energy consumption on a national scale. To achieve carbon neutrality by 2050, it is therefore essential to optimize the energy consumption of Wi-Fi networks. The successive IEEE 802.11 standards, which define the Wi-Fi protocol, have proposed various energy-saving mechanisms over the years, ever since its creation in 1999. However, these mechanisms are rarely implemented by the devices we use every day. This can be explained - among other things - by the lack of clarity in the description of the mechanisms by the IEEE 802.11 standards, as well as by the absence of any indication as to how to configure said mechanisms. In this thesis, we identify and describe the energy-saving mechanisms introduced by the various IEEE 802.11 standards. Based on these descriptions, we classify and abstract the energy-saving mechanisms according to the strategy they use. Specifically, energy-saving mechanisms are all based on network traffic restrictions: restricting the downstream traffic of a station (STA) allows it to temporarily switch off its radio to save energy; restricting the upstream traffic reduces contention in the WLAN. However, the traffic restriction must be carefully calibrated to avoid any risk of throughput losses or increased delays. Therefore, evaluating the different energy-saving mechanisms requires an exact measure of their impact on both network performance and STA energy consumption. To the best of our knowledge, no study fairly compares all the energy-saving mechanisms based on these two criteria. Three evaluation methods exist: evaluation by analytical model, by hardware experimentation, or by simulation. An analytical model clearly presents the influences of the various factors on the metrics, but imposes a certain level of abstraction and is difficult to apply to heterogeneous flows. Hardware experimentation gives holistic, factual results, but these depend largely on the devices used: it therefore limits the scenarios that can be explored. We opted for simulation-based evaluation, which offers an interesting compromise between the first two methods: on one hand, it allows an arbitrary level of abstraction; on the other, it does not limit the scenarios. To this end, we have built and developed our own simulator, named WE3S, specifically dedicated to the study of the energy saving in WLANs. While less complex than ns-3 simulator, it focuses on the energy-saving strategies and their impacts on the different metrics, which allows us to fairly compare them. We then identify the main factors that lead to throughput losses, and other factors that foster energy savings. Drawing on this knowledge, we propose an adaptive solution and a heuristic to configure energy-saving mechanisms according to the traffic of the STA and the network conditions, in order to save as much energy as possible without losing throughput. By testing our solution on the WE3S simulator, we demonstrate that our solutions can save up to 80% energy compared with conventional Wi-Fi, without energy-saving mechanisms.