Soutenance de thèse de M.Houssemeddine MAZOUZI
Vendredi 22 Novembre 2019 à 13h30 en Amphi « Darwin »
Titre : Algorithmes pour le déchargement de tâches sur serveurs de périphérie mobile.
Résumé :
Le
déchargement de calculs est l’une des solutions les plus prometteuses
pour surmonter le manque de ressources au niveau des terminaux mobiles.
Elle permet l’exécution d’une partie ou de la totalité d’une application
mobile dans le cloud. L’objectif est d’améliorer les temps d’exécution
et de réduire la consommation énergétique. Malheureusement, même si les
Clouds disposent d’importantes ressources de calcul et de stockage, ils
sont généralement éloignés des équipements terminaux. Dans ce cas, cette
approche peut souffrir de délais importants et fluctuants. Cette
constatation est particulièrement problématique pour certaines
applications pour lesquelles un temps de réponse réduit est nécessaire.
Pour réduire ce délai d’accès, l’une des approches émergentes est de
pousser le Cloud vers la bordure du réseau. Cette proximité permet aux
applications mobiles de décharger leurs tâches et données vers un Cloud
“local” ou “Edge Cloud”. Un Edge Cloud peut être vu comme un petit
centre de traitement des données relativement à de plus grands data
centres. Cette proximité géographique entre les applications mobiles et
le cloud local signifie que le délai d’accès peut être considérablement
réduit par rapport aux Clouds distants, mais également la possibilité
d’obtenir un débit plus important, une plus grande réactivité, un
meilleur passage à l’échelle, etc.
Dans cette thèse, nous
nous concentrons sur le déchargement de calculs dans une architecture de
type mobiles (Mobile Edge Computing – MEC), composée de plusieurs
serveurs de périphérie. Notre objectif est d’explorer de nouvelles
stratégies de déchargement efficaces afin d’améliorer les performances
des applications tant du point de vue délais de calcul que consommation
énergétique, tout en garantissant les contraintes de temps d’exécution
des applications. Notre première contribution est une nouvelle stratégie
de déchargement sur plusieurs serveurs de périphérie. Nous proposons
par la suite une extension de cette stratégie en incluant également le
Cloud. Nous évaluons ces stratégies tant du point de vue théorique que
pratique avec l’implémentation d’un middleware de déchargement.
Finalement, nous proposons une nouvelle approche élastique dans le cas
d’applications multitâches caractérisées par un graphe de dépendances
entre les tâches.