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Modelling and placement optimization of compound services in a converged infrastructure of cloud computing and internet of things / Modélisation et optimisation du placement de services composés dans une infrastructure convergente de l’informatique en nuage et de l’internet des objetsEl Rachkidi, Elie 24 October 2017 (has links)
La convergence de l’Internet des Objets IdO (Internet of Things) et de l’Informatique en Nuage (Cloud Computing) est une approche prometteuse. D’une part, l’Informatique en Nuage fournit des ressources de calcul, de réseau, et de stockage théoriquement illimitées, et d’autre part, l’IdO permet l’interaction des services en nuage avec des objets du monde réel. Une convergence efficace de ces deux technologies aura un impact certainement important sur les innovations dans les domaines des services IT par l’introduction de nouveaux modèles de services d’IdO à la demande. Dans un tel contexte, les objets connectés sont virtualisés et offerts comme étant des services en nuage accessibles sur Internet depuis n’importe où et à n’importe quel moment. Ces services sont connus sous le nom d’Objets Virtuels (OVs). Ils cachent l’hétérogénéité de l’IdO et lient les objets connectés aux services en nuage traditionnels (i.e. services de stockage) pour fournir des applications IdO. Dans cette thèse, nous considérons d’abord une intégration partielle de l’IdO et de l’Informatique en Nuage. Cette intégration fournit l’IdO au sein d’un seul niveau de service de l’Informatique en Nuage. Dans ce cas, les ressources de l’IdO et de l’Informatique en Nuage sont approvisionnées séparément. Nous nous concentrons dans ce travail sur l’orchestration des OVs dans une infrastructure en Nuage. Nous définissons un algorithme d’approvisionnement basé sur une stratégie de partage où chaque objet connecté est associé à un seul OV et peut être consommé par plusieurs applications. Nous proposons deux programmes linéaires pour effectuer l’approvisionnement des OVs. Le premier en cas où il n’y a pas des OVs précédemment déployés dans l’infrastructure, tandis que l’autre prend en compte le cas où il y a des OVs déjà déployés. Notre approche minimise les coûts opérationnels des OVs et la latence de communication par rapport aux approches qui considèrent une stratégie de non-partage. La deuxième partie de cette thèse considère une intégration complète de l’IdO et de l’Informatique en Nuage. Nous appelons cette intégration le Nuage des Objects (NdO). Dans ce contexte, un client sera capable de demander un approvisionnement, un déploiement, et une mise à l’échelle automatique d’une application IdO de bout en bout à la volée avec un minimum d’efforts de gestion. En particulier, nous abordons l’aspect de l’approvisionnement. Nous définissons un modèle orienté ressources capable de décrire une demande d’une application IdO et une infrastructure NdO sur différents niveaux de service. Nous basons notre modèle sur les spécifications OCCI définies par l’OGF. En outre, nous définissons un algorithme d’approvisionnement en une étape coordonnée pour orchestrer une application IdO dans une infrastructure NdO. L’algorithme considère les ressources de l’IdO et de l’Informatique en Nuage simultanément. Les simulations montrent qu’un processus d’approvisionnement en une étape coordonnée est 10%−20% plus efficace que deux processus d’orchestration des ressources de l’IdO et de l’Informatique en Nuage séparés. / The convergence of the Internet of Things (IoT) and Cloud Computing technologies is a promising approach. On the one hand, Cloud Computing provides virtually unlimited computing, networking, and storage resources for constrained IoT devices. On the other hand, the IoT enables the interaction of cloud services with real world things. Such integration stimulates innovation in both areas and provides novel service delivery models such as the Sensingas a Service in different application domains (i.e. healthcare, transportation, smart-city, smartbuilding).In such convergence, things are abstracted and offered as cloud services accessible over the Internet from any place and at any time. Such abstractions are known as Virtual Objects (VOs) and connect things to traditional cloud services (e.g. data analytics, storageservices) to deliver IoT applications. In this thesis, we consider first a partial integration of the IoT and Cloud Computing. Such integration focuses on delivering the IoT within a single service level of Cloud Computing,namely: the application, the platform, or the infrastructure level. In this context, IoT and CloudComputing resources are provisioned separately. We focus in this work on the orchestration of VOs in a cloud infrastructure. For this purpose, we define a provisioning algorithm based on a sharing strategy where each connected object is associated with a single VO and can be consumed by multiple applications. We propose two linear programs to perform the provisioning of VOs. The first considers no previously deployed VOs in the infrastructure, while the other takes into consideration pre-deployed VOs. Our approach minimizes VOs operational cost and communication latency in both cases compared to those with a non-sharing strategy. The second part of this thesis considers a full integration of the IoT and Cloud Computing. We refer to such integration as the Cloud of Things (CoT). In this context, a customer should be able to request end-to-end IoT application provisioning, deployment, auto-scaling, and release on the fly with minimal management efforts. In this thesis, we address the provisioning aspect. We define a resource-oriented model able to describe an IoT application request and a CoT infrastructure on different service levels. We base our model on the OCCI specifications defined by the OGF. Furthermore, we define a single stage provisioning algorithm to orchestrate a described IoT application into a CoT infrastructure. The algorithm considers cloud and IoT resources simultaneously. Simulations show that a one-stage provisioning process is 10%−20%more efficient than two separate orchestration processes for cloud and IoT resources.
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