Fog Computing pour l’Internet des objets

Fog Computing for the Internet of Things

• Auteur / Autrice : Adila Mebrek
• Direction : Moez Esseghir, Leïla Merghem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes SocioTechniques
• Date : Soutenance le 17/12/2020
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Collectivité territoriale : Aube en Champagne
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Hichem Snoussi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Moez Esseghir, Leïla Merghem, Hichem Snoussi, Samir Aknine, Hassine Moungla, Valérie Renault
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Samir Aknine, Hassine Moungla

Mots clés

Mots clés contrôlés

Technologies de l'information et de la communication

Traitement réparti

Internet des objets

Informatique mobile

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Informatique dans les nuages

Informatique mobile

Internet des objets

Traitement réparti

Technologies de l'information et de la communication

Cloud computing

Mobile computing

Internet of things

Distributed processing

Information and communication

Résumé

Le Fog Computing constitue une approche prometteuse dans le contexte de l’Internet des Objets (IoT) car il fournit des fonctionnalités et des ressources à l’extrémité du réseau, plus près des utilisateurs finaux. Cette thèse étudie les performances du Fog Computing dans le cadre des applications IoT sensibles à la latence. La première problématique traitée concerne la modélisation mathématique d’un système IoT-fog-cloud, ainsi que les métriques de performances du système en termes d’énergie consommée et de latence. Cette modélisation nous permettra par la suite de proposer diverses stratégies efficaces de distribution de contenu et d’allocation des ressources dans le fog et le cloud. La deuxième problématique abordée dans cette thèse concerne la distribution de contenu et de données des objets dans des systèmes fog/cloud. Afin d’optimiser simultanément les décisions d’offloading et d’allocation des ressources du système, nous distinguons entre deux types d’applications IoT : (1) applications IoT à contenu statique ou avec des mises à jour peu fréquentes ; et (2) applications IoT à contenu dynamique. Pour chaque type d’application, nous étudions le problème d’offloading de requêtes IoT dans le fog. Nous nous concentrons sur les problèmes d'équilibrage de charge afin de minimiser la latence et l’énergie totale consommée par le système.

Fog computing is a promising approach in the context of the Internet of Things (IoT) as it provides functionality and resources at the edge of the network, closer to end users. This thesis studies the performance of fog computing in the context of latency sensitive IoT applications. The first issue addressed is the mathematical modeling of an IoT-fogcloud system, and the performance metrics of the system in terms of energy consumed and latency. This modeling will then allow us to propose various effective strategies for content distribution and resource allocation in the fog and the cloud. The second issue addressed in this thesis concerns the distribution of content and object data in fog / cloud systems. In order to simultaneously optimize offloading and system resource allocation decisions, we distinguish between two types of IoT applications: (1) IoT applications with static content or with infrequent updates; and (2) IoT applications with dynamic content. For each type of application, we study the problem of offloading IoT requests in the fog. We focus on load balancing issues to minimize latency and the total power consumed by the system.