IoT Orchestration in the Fog
L'orchestration des applications IoT dans le Fog
Résumé
Internet of Things (IoT) continues its evolution, causing a drastically growth of traffic and processing demands. Consequently, 5G players are urged to rethink their infrastructures. In this context, Fog computing bridges the gap between Cloud and edge devices, providing nearby devices with analytics and data storage capabilities, increasing considerably the capacity of the infrastructure.However, the Fog raises several challenges which decelerate its adoption. Among them, the orchestration is crucial, handling the life-cycle management of IoT applications. In this thesis, we are mainly interested in: i) the provisioning problem, i.e., placing multi-component IoT applications on the heterogeneous Foginfrastructure; and ii) the reconfiguration problem, i.e., how to dynamically adapt the placement of applications, depending on application needs and evolution of resource usage.To perform the orchestration studies, we first propose FITOR, an orchestration system for IoT applications in the Fog environment. This solution addresses the lack of practical Fog solutions, creating a realistic environment on which we can evaluate the orchestration proposals.We study the Fog service provisioning issue in this practical environment. In this regard, we propose two novel strategies, OFSP and GOFSP, which optimize the placement of IoT application components while coping with their strict performance requirements. To do so, we first propose an Integer Linear Programming formulation for the IoT application provisioning problem. Based on extensive experiments, the results obtained show that the proposed strategies are able to decrease the provisioning cost while meeting the applicationrequirements.Finally, we tackle the reconfiguration problem, proposing and evaluating a series of reconfiguration algorithms, based on both online scheduling and online learning approaches. Through an extensive set of experiments, we demonstrate that the performance strongly depends on the quality and availability of information from Fog infrastructure and IoT applications. In addition, we show that a reactive and greedy strategy can overcome the performance of state-of-the-art online learning algorithms, as long as the strategy has access to a little extra information.
L’Internet des objets (IdO) poursuit son évolution, provoquant une croissance drastique du trafic et des demandes de calcul. Par conséquent, les acteurs de la 5G sont invités à repenser leurs infrastructures. Dans ce contexte, l’informatique en brouillard (Fog computing) comble le fossé entre le Cloud et les terminaux en bordure de réseau, en fournissant des équipements à proximité avec des capacités d’analyse et de stockage de données, ce qui augmente considérablement la capacité de l’infrastructure.Cependant, le brouillard soulève plusieurs défis qui ralentissent son adoption. Parmi eux, l’orchestration est cruciale puisqu’elle gère le cycle de vie des applications IdO. Dans cette thèse, nous sommes principalement intéressés par : i) le problème du provisionnement, c.-à-d. le placement d’applications IdO multi-composants sur l’infrastructure hétérogène du brouillard et ii) le problème de la reconfiguration, c.-à-d. comment adapter dynamiquement le placement des applications, en fonction de leurs besoins et de l’évolution de l’utilisation des ressources.Pour réaliser les études d’orchestration, nous proposons d’abord FITOR, un système d’orchestration pour les applications IdO dans l’environnement du brouillard. Cette solution répond au manque des environnements pratiques pour le brouillard, en créant une plate-forme réaliste sur lequel nous pouvons évaluer les propositions d’orchestration.Nous étudions la question du provisionnement des services de brouillard dans cet environnement pratique. À cet égard, nous proposons deux nouvelles stratégies, O-FSP et GO-FSP, qui optimisent le placement des composants d’application de l’IdO tout en répondant à leurs strictes exigences de performance. Pour y parvenir, nous proposons d’abord une formulation de programmation linéaire entière pour le problème du provisionnement des applications IdO. Sur la base d’expériences approfondies, les résultats obtenus montrent que les stratégies proposées sont capables de réduire le coût de provisionnement tout en répondant aux exigences des applications.Enfin, nous abordons le problème de la reconfiguration, en proposant et en évaluant une série d’algorithmes de reconfiguration, basés à la fois sur des approches d’ordonnancement et d’apprentissage en ligne. Grâce à un vaste ensemble d’expériences, nous démontrons que les performances dépendent fortement de la qualité et de la disponibilité des informations provenant de l’infrastructure de brouillard et des applications IdO. En outre, nous montrons qu’une stratégie réactive et gourmande peut dépasser les performances des algorithmes d’apprentissage en ligne de pointe, à condition que la stratégie ait accès à un peu plus d’informations supplémentaires..
Domaines
Technologies Émergeantes [cs.ET]
Origine : Version validée par le jury (STAR)