Soutenance de thèse de Mohamed ABDERRAHIM (équipe STACK)

Mohamed Abderrahim, doctorant au sein de l’équipe STACK, soutiendra sa thèse intitulée « Conception d’un système de supervision programmable et reconfigurable pour une infrastructure informatique et réseau répartie« 

mercredi 19 décembre 2018 à 13h30 dans l’amphithéâtre Georges Besse de l’IMT-Atlantique.

Jury : Frédéric DESPREZ (Directeur de recherche – Inria, Rapporteur),Christian PEREZ (Directeur de recherche – Inria, Rapporteur), Pierrick SEITE (Ingénieur de recherche /docteur – Orange Labs, Examinateur), Adrien LEBRE (Professeur – IMT-Atlantique, Directeur de thèse), Karine GUILLOUARD (Ingénieur de recherche /docteur – Orange Labs, Co-encadrant), Jérôme FRANÇOIS (Chargé de recherche – Inria, Co-encadrant)

Résumé :
Le Cloud offre le calcul, stockage et réseau en tant que services. Pour réduire le coût de cette offre, les opérateurs ont tendance à s’appuyer sur des infrastructures centralisées et gigantesques. Cependant, cette configuration entrave la satisfaction des exigences de latence et de bande passante des applications de nouvelle génération. L’Edge cherche à relever ce défi en s’appuyant sur des ressources massivement distribuées. Afin de satisfaire les attentes des opérateurs et des utilisateurs du Edge, des services de gestion ayant des capacités similaires à celles qui ont permis le succès du Cloud doivent être conçus. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le service de supervision. Nous proposons un canevas logiciel pour la mise en place d’un service holistique. Ce canevas permet de déterminer une architecture de déploiement pair-à-pair pour les fonctions d’observation, de traitement et d’exposition des mesures. Il vérifie que cette architecture satisfait les exigences fonctionnelles et de qualité de service des utilisateurs. Ces derniers peuvent être exprimés à l’aide d’un langage de description offert par le canevas. Le canevas offre également un langage de description pour unifier la description de l’infrastructure Edge. L’architecture de déploiement est déterminée avec l’objectif de minimiser l’empreinte de calcul et réseau du service de supervision. Pour cela, les fonctions de supervision sont mutualisées entre les différents utilisateurs. Les tests que nous avons faits ont montré la capacité de notre proposition à réduire l’empreinte de supervision avec un gain qui atteint -28% pour le calcul et -24% pour le réseau.

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Abstract:
Cloud offers compute, storage and network as services. To reduce the offer cost, the operators tend to rely on centralized and massive infrastructures. However, such a configuration hinders the satisfaction of the latency and bandwidth requirements of new generation applications. The Edge aims to rise this challenge by relying on massively distributed resources. To satisfy the operators and the users of Edge, management services similar to the ones that made the success of Cloud should be designed. In this thesis, we focus on the monitoring service. We design a framework to establish a holistic monitoring service. This framework determines a peer-to-peer deployment architecture for the observation, processing, and exposition of measurements. It verifies that this architecture satisfies the functional and quality of service constraints of the users. For this purpose, it relies on a description of users requirements and a description of the Edge infrastructure. The expression of these two elements can be unified with two languages offered by the Framework. The deployment architecture is determined with the aim of minimizing the compute and network footprint of the monitoring service. For this purpose, the functions are mutualized as much as possible among the different users. The tests we did showed the relevance of our proposal for reducing monitoring footprint with a gain of -28% for the compute and -24% for the network.