Architecture distribuée pour les services à la personne

Distributed architecture for human services

• Auteur / Autrice : Sannara Ek
• Direction : Philippe Lalanda, François Portet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 27/09/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Grenoble
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : GETALP - Groupe d'Etude en Traduction/Traitement des Langues et de la Parole (ancien labo Clips)

Mots clés

Mots clés libres

Architecture distribuée

Informatique pervasive

Gestion de resources

Utilities management

Distributed Architecture

Pervasive Computing

Résumé

Le but de cette thèse est de définir architectures et algorithmes permettant de développer et d'exécuter des services liés au bien être au plus près des personnes, à savoir sur le edge et non plus sur le cloud comme cela est fait aujourd'hui. Les services informatiques d'aide à la personne deviennent de plus en plus importants dans un contexte de vieillissement de la population et d'augmentation des couts de santé. De tels services permettent de mieux traiter le maintien à domicile de populations âgées et soulèvent un grand espoir dans les pays comme la France ou le Japon par exemple(fortement impactés par cette problématique). Dans un premier temps, des services relativement simples et fondées sur des algorithmes assez classiques ont été développés et ont démontré un intérêt certain. Aujourd'hui, grâce à des ressources informatiques plus puissantes, à des connexions Internet généralisées et de haut débit, et à une meilleure formalisation des besoins, de nouvelles applications plus complexes et plus variées peuvent être développées. Actuellement, la plupart de ces services reposent sur des infrastructures cloud qui offrent des capacités de calcul et de stockage importantes. Le cloud apporte également beaucoup de flexibilité dans la gestion des ressources et simplifie grandement la tâche des fournisseurs de services qui peuvent se concentrer sur leur métier. Le cloud est ainsi devenu un standard de facto pour le déploiement, l'exécution et la gestion dynamique de telles applications. Mais de nouvelles demandes et contraintes remettent en cause cette approche technologique. Des applications récentes se caractérisent par de très fortes exigences au niveau de la réactivité (temps de calcul), du coût, ou encore du respect de normes environnementales. Ces propriétés ne peuvent pas être atteintes avec des architectures classiques à base de cloud. Comme indiqué par Mahadev Satyanarayanan, Professeur en informatique à l'Université de Carnegie, la pleine valeur des services ne peut être atteinte avec des système reposant uniquement sur des clouds distants et des data centers pour traiter les données. Le problème écologique posé par ces architectures est par ailleurs particulièrement grave. Les data centers sont des grands consommateurs d'énergie (l'équivalent d'une petite ville en moyenne) et la multiplication de services exécutés sur le cloud aurait des couts exorbitants. Cette architecture ne passe tout simplement pas à l'échelle. Le edge computing (ou fog computing) propose une approche alternative, et possiblement complémentaire, au cloud. Le principe est d'exécuter des applications au plus près des utilisateurs via des machines proches (passerelles, smartphones, etc.). Une infrastructure de type edge comprend donc un ensemble de machines locales connectées en réseaux et vers l'extérieur, ainsi que des frameworks de développement, de déploiement, d'exécution et d'administration adaptés. Les applications installées sur de telles infrastructures peuvent opérer sans être connectées de façon permanente à Internet et accéder à des ressources distantes (pour des calculs ou des stockages de données) uniquement en cas de besoin. Cette approche réduit les couts et permet d'aborder des cas d'utilisation plus ambitieux. Le edge computing améliore aussi grandement la réactivité. En effet, l'utilisation d'un cloud distant induit un temps de réponse applicatif de l'ordre de 70 ms en moyenne, ce qui est considérable, sans compter les possibilités de coupure connexion. Il faut néanmoins noter que les infrastructures actuelles de niveau edge ne sont pas prêtes pour accueillir de façon optimale des applications complexes. Des travaux d'ordre théorique et technique sont nécessaires aujourd'hui au niveau logiciel, réseau et même hardware. Pour ce qui est du logiciel, citons notamment les besoins suivants : - Définition d'architectures logicielles distribuées intégrant de façon dynamique et autonomique les infrastructures edge et cloud, - Définition de frameworks de développement et de déploiement permettant d'intégrer des modules applicatifs sur des infrastructures de niveau edge. Notamment, les notions de micro-services et de conteneurs autonomes de type Kubernetes doivent être étudiés pour simplifier les processus de développement et de déploiement des architectures - Définition d'algorithmes de distribution de composants et de calcul sur des ressources de type edge dynamiques, - Définition et mise en œuvre de cas d'utilisation cohérents, représentatifs et à réelle valeur ajoutée pour évaluer les intérêts de l'approche, tester les avancées scientifiques et découvrir les besoins cachés. L'objectif de cette thèse est de traiter ces différents défis. Dans un premier temps, il s'agira de proposer une nouvelle architecture intégrant « sans couture » les niveaux edge et cloud. Ainsi les composants applicatifs d'un service pourraient s'exécuter sur les deux infrastructures : certains sur le cloud et d'autres sur le edge. Cette répartition pourrait même évoluer dynamiquement en fonction du contexte d'exécution (temps de réactivité nécessaire, taux d'utilisation des hardware, etc.). Il s'agira également d'étudier la collaboration de services de même nature s'exécutant sur des machine edge différentes.Cette collaboration pourra se faire de façon directe (en point-à-point) ou via un cloud commun. Enfin, cette thèse s'appuiera sur les travaux de l'équipe ADELE (Génie Logiciel) autour des modèles à composant orientés services (ipojo) et de la plateforme iCasa de déploiement, d'exécution et de gestion de services à la personne, et des travaux de modélisation du contexte d'exécution.

The aim of this thesis is to define architectures and algorithms allowing to develop and perform services related to human well-being (user services), specifically on the edge and no longer on the cloud as it is done today. Computerized personal support services are becoming more and more important in the context of the aging population and the increasing health costs. Such services allow better treatment of home care for elderly populations and raise great hopes in countries like France or Japan for example (strongly impacted by this issue). Services that are relatively simple and based on fairly classic algorithms have been developed and have shown a certain interest. Today, thanks to the growing computing processing capabilities, widespread and high-speed Internet connections, and improved formalization of needs, new, more complex, and varied applications may be developed. Currently, most of these services rely on cloud infrastructures that provide significant computing and storage capacities. The cloud has thus become a standard 'de facto' for the deployment, execution, and dynamic management of such applications. But new demands and constraints call for the revision and questioning of this approach. Recent applications are characterized by very high demands on the level of responsiveness (computation time), cost, or compliance with environmental standards. These properties cannot be achieved with classic cloud-based architectures cloud-based. As stated by Mahadev Satyanarayanan, A Professor at Carnegie University, the complete delivery of services cannot be achieved with systems based solely on remote clouds and data centers to process data. The ecological problem posed by these architectures is also particularly serious. The data centers are large energy consumers(the equivalent of a small town on average) and having multiple services performed on the cloud would induce exorbitant costs. This architecture is simply not scalable. Edge computing (or fog computing ) offers an alternative approach, and possibly complementary, to the cloud. The principle is to run applications as close as possible to users via nearby machines (gateways, smartphones, etc.). An infrastructure built in the edge therefore would consist of locally connected machines as a network with framework capacities for development, deployment, execution, and appropriate administration. Applications installed on such infrastructures can operate without being connected permanently to the Internet and allows for remote resources access (for computations or data storing) only when needed. This approach reduces costs and allows to address of more ambitious use cases. Edge computing greatly improves response time. While the use of a remote cloud induces a response time delay for applications around 70 ms on average, which is considerable, without counting the connection cut-off possibilities. However, it should be noted that the current edge-level infrastructures are not ready to optimally accommodate complex applications. Theoretical work and technology are needed today at the software, network, and even hardware level. The software requirements include the following: - Definition of distributed software architectures integrating dynamically and autonomously edge and cloud infrastructures, - Definition of development and deployment frameworks allowing integrated application modules on edge-level infrastructures. In particular, the concepts of micro-services and autonomous containers such as Kubernetes should be studied to simplify development processes and deployment architectures. - Definition of distribution components and algorithms on dynamic edge resources, - Definition and implementation of consistent, representative, and real-world use cases that would obtain added value to assess the interests of the approach, test the scientific advances and uncover hidden needs. The objective of this thesis is to deal with these different challenges. At first, it will be to propose a new architecture that would integrate “seamlessly” the edge and the cloud. Thus the application components of service could ideally run on both infrastructures: some on the cloud and others on the edge. This distribution could even evolve dynamically depending on the execution context (response time required, hardware usage rate, etc.). The study will look into the questions on collaborative services of the same nature running on different edge machines. This collaboration can be done directly (point-to-point) or via a shared cloud machine. Finally, this thesis will be based on the work of the ADELE team (Software Engineering) on service-oriented component models (ipojo) and the iCasa deployment platform, execution and management of user services, and modeling work on the execution context.