Comment générer des traces applicatives avec FIT IoT-LAB pour la science ouverte - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Comment générer des traces applicatives avec FIT IoT-LAB pour la science ouverte

Nina Santi
Brandon Foubert

Abstract

L'essor récent de l'apprentissage automatique et l'intérêt grandissant porté à l'intelligence artificielle a généré une demande de données de plus en plus importante. Le mouvement de la science ouverte, et plus particulièrement les données ouvertes, apportent une réponse à cette demande en offrant à tous un accès et un usage libre à des jeux de données. Dans cet article, nous proposons une méthodologie pour générer des traces correspondant à différentes applications IoT. Pour cela, nous caractérisons les différents types de trafic, comme leur fréquence de communication et la taille des paquets échangés. Puis, nous simulons ces applications sur la plateforme FIT IoT-LAB pour générer les traces. Les paramètres des simulations, tels que le nombre de noeuds employés, sont choisis selon les caractéristiques de l'application simulée. Les traces ainsi générées sont enrichies de plusieurs données qui permettent de déduire des métriques utiles, telles que le taux de livraison des paquets et le délai de bout en bout. Nous partageons en accès ouvert les traces obtenues ainsi qu'une base de code pour générer, manipuler et analyser les données obtenues de FIT IoT-LAB.
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Dates and versions

hal-03216768 , version 1 (04-05-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03216768 , version 1

Cite

Nina Santi, Brandon Foubert, Nathalie Mitton. Comment générer des traces applicatives avec FIT IoT-LAB pour la science ouverte. CORES 2021 – 6ème Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l’Évaluation de Performance et l’Expérimentation des Réseaux de Communication, Sep 2021, La Rochelle, France. ⟨hal-03216768⟩
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