Un environnement logiciel intelligent pour la gestion efficace de la charge de travail dynamique des services réseau de type 5G

par Benjamin Dauphin

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Renaud Pacalet et de Ludovic Apvrille.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec LTCI - Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information (laboratoire) , SEN-LabSoc : Electronique des Systèmes Numériques Complexes (equipe de recherche) et de Télécom ParisTech (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-12-2017 .


  • Résumé

    La cinquième génération de réseaux mobiles (5G) définit la prochaine phase majeure dans l'évolution des normes de télécommunications mobiles. Comme indiqué par les principaux acteurs de télécommunications dans l'alliance Next Generation Mobile Networks [1], la 5G devrait fournir des débits de données plus élevés et répondre aux exigences de nouveaux cas d'utilisation, tels que l'Internet des objets (Internet of Things) et l'Informatique en nuage (Cloud computing). Afin de répondre aux besoins croissants en termes de flexibilité et de puissance de calcul, les systèmes électroniques (plates-formes) d'un réseau de cinquième génération doivent, pour un service réseau donné, supporter des charges de travail (workload) variables dans le temps (p.-ex., des techniques de modulation et de codage de canal qui changent en s'adaptant aux caractéristiques du canal de communication). Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de construire un environnement runtime capable de gérer efficacement la variation dynamique de la charge de travail d'un service réseau, lors de son exécution. Cet objectif sera poursuivi par deux phases de recherche. Premièrement, par la création d'un environnement logiciel runtime générique, capable de gérer dynamiquement l'allocation mémoire et l'ordonnancement des applications réseau s'exécutant sur une plate-forme support 5G. Deuxièmement, par la création d'un cadre formel de modélisation et d'analyse des performances d'un service réseau s'exécutant sur un tel environnement. Ceci afin d'en étudier le comportement vis-à-vis des contraintes temps-réel auquel une application est sujette dans un réseau de cinquième génération. Ces contributions seront implémentées et testées dans le cadre du code d'un service réseau généré automatiquement à partir de modèles de haut niveau, par l'environnement TTool de Telecom ParisTech [2], pour la plate-forme Embb [3].

  • Titre traduit

    A run-time environment for efficient management of dynamic application workloads of 5G network services


  • Résumé

    The fifth generation of mobile networks (5G) constitutes the next major evolution of current telecommunication standards. As stated by the main telecommunication actors in the Next Generation Mobile Networks [1], 5G should provide higher data-rates and answer the need of novel use cases, such as the Internet of Things (IoT) and Cloud computing. In order to efficiently support the increasing performance needs and processing power requirements, the electronic systems of a 5G network (platforms) must support dynamically changing workloads (e.g., for a given network service, channel modulation and coding techniques adapt at runtime to the conditions of the communication channel). In this context, the main goal of this thesis is to build a runtime software environment capable of efficiently managing the dynamic variation of workloads imposed by network services. This goal will be pursued by means of two main research phases. First, via the creation of the runtime environment itself, which will be in charge of dynamically managing the scheduling and memory allocation of 5G network applications. This environment will execute at run-time, parallel to the execution of network services themselves. Secondly, the work of this PhD thesis will continue with the creation of a formal modeling and analysis framework to study the performance of network services being executed in such a runtime environment. More in details, this framework will be used to predict the runtime behavior of network services with respect to the real-time constraints that they are subject to. These contributions will be implemented and tested in the frame of code for network services that is automatically generated for the Embb platform [3] from system-level models by the tool TTool [2] from Telecom ParisTech.