Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2018

Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog

Combinaison d'heuristiques pour optimiser et dimensionner le placement d'applications IoT dans le Fog

Abstract

As fog computing brings processing and storage resources to the edge of the network, there is an increasing need of automated placement (i.e., host selection) to deploy distributed applications. Such a placement must conform to applications’ resource requirements in a heterogeneous and dynamic fog infrastructure, and deal with the complexity brought by Internet of Things (IoT) applications tied to sensors / actuators. This thesis presents a model, an objective function, and heuristic algorithms to address the problem of placing distributed IoT applications in the fog. By combining proposed heuristics, our approach is able to deal with large scale problems, and to ef- ficiently make placement decisions fitting the objective—optimizing placed applications’ performance. The proposed approach is validated through complexity analysis and comparative simulation with varying sizes of in- frastructures and applications. Thesis directed by Frédéric DESPREZ, and co-directed by Thierry COUPAYE and Xavier ETCHEVERS prepared within Orange Labs and INRIA in the École Doctorale Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique.
Alors que le calcul en brouillard amène les ressources de traitement et de stockage à la périphérie du réseau, il y a un besoin croissant de placement automatisé (c.-à-d., la sélection de l'hôte) pour déployer des applications distribuées. Un tel placement doit être conforme aux besoins en ressources des applications dans une infrastructure de brouillard hétérogène et dynamique, et prendre en compte la complexité apportée par les applications de l'Internet des Objets (IoT) liées aux capteurs / actionneurs. Cette thèse présente un modèle, une fonction objective et des heuristiques pour résoudre le problème du placement d'applications IoT distribuées dans le brouillard. En combinant les heuristiques proposées, notre approche est capable de traiter des problèmes à grande échelle, et de prendre efficacement des décisions de placement adaptées à l'objectif - optimiser la performance des applications placées. L'approche proposée est validée par une analyse de la complexité et une simulation comparative avec différentes tailles d'infrastructures et d'applications. Thèse dirigée par M. Frédéric DESPREZ, et codirigée par M. Thierry COUPAYE et M. Xavier ETCHEVERS préparée au sein d'Orange Labs et de l'INRIA dans l'École Doctorale Mathématiques, Sciences et technologies de l'information, Informatique.
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tel-02084327 , version 1 (29-03-2019)
tel-02084327 , version 2 (19-04-2019)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02084327 , version 1

Cite

Ye Xia. Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02084327v1⟩
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