La généralisation de l’usage de l’Internet, ces dernières années, a été marquée par deux tendances importantes. Nous citerons en premier, l’enthousiasme de plus en plus grand des utilisateurs pour les services médias. Cette tendance est particulièrement accentuée par l’avènement des contenus générés par les utilisateurs qui amènent dans les catalogues des fournisseurs de services un choix illimité de contenus. L’autre tendance est la diversification et l’hétérogénéité en ressources des terminaux et réseaux d’accès. Seule la valeur du service lui-même compte aujourd’hui pour les utilisateurs et non le moyen d’y accéder. Cependant, offrir aux utilisateurs un accès ubiquitaire à de plus en plus de services Internet, impose des exigences très rigoureuses sur l’infrastructure actuelle de l’Internet. En effet, L’évolution de l’Internet devient aujourd’hui une évidence et cette évolution est d’autant plus nécessaire dans un contexte de services multimédias qui sont connus pour leur sensibilité au contexte dans lequel ils sont consommés et pour générer d’énormes quantités de trafic. Dans le cadre de cette thèse, nous nous focalisons sur deux enjeux importants dans l’évolution de l’Internet. A savoir, faciliter le déploiement de services médias personnalisés et adaptatifs et améliorer les plateformes de distribution de ces derniers afin de permettre leur passage à l’échelle tout en gardant la qualité de service à un niveau satisfaisant pour les utilisateurs finaux. Afin de permettre ceci, nous introduisons en premier, une nouvelle architecture multi environnements et multi couches permettant un environnement collaboratif pour le partage et la consommation des services médias dans un cadre des réseaux média du futur. Puis, nous proposons deux contributions majeures que nous déployons sur la couche virtuelle formés par les Home-Boxes (passerelles résidentielles évoluées) introduite dans l’architecture précédente. Dans notre première contribution, nous proposons un environnement permettant le déploiement à grande échelle de services sensibles au contexte. Deux approches ont été considérées dans la modélisation et la gestion du contexte. La première approche est basée sur les langages de balisage afin de permettre un traitement du contexte plus léger et par conséquent des temps de réponse très petits. La seconde approche, quant à elle est basée sur les ontologies et les règles afin de permettre plus d’expressivité et un meilleur partage et réutilisation des informations de contexte. Les ontologies étant connues pour leur complexité, le but de cette proposition et de prouver la faisabilité d’une telle approche dans un contexte de services multimédias par des moyen de distribution de la gestion du contexte. Concernant notre deuxième contribution, l’idée et de tirer profit des ressources (disque et connectivité) des Home-Boxes déjà déployées, afin d’améliorer les plateformes de distribution des services médias et d’améliorer ainsi le passage à l’échelle, la performance et la fiabilité de ces derniers et ce, à moindre coût. Pour cela, nous proposons deux solutions pour deux problèmes communément traités dans la réplication des contenus : (1) la redirection de requêtes pour laquelle nous proposons un algorithme de sélection à deux niveaux de filtrage, un premier filtrage basé sur les règles afin de personnaliser les services en fonction du contexte de leur consommation suivi d’un filtrage basé sur des métriques réseaux (charges des serveurs et délais entre les serveurs et les clients) ; et (2) le placement et la distribution des contenus sur les caches pour lesquels on a proposé une stratégie de mise en cache online, basée sur la popularité des contenus. / Users’ willingness to consume media services along with the compelling proliferation of mobile devices interconnected via multiple wired and wireless networking technologies place high requirements on the Future Internet. It is a common belief today that Internet should evolve towards providing end users with ubiquitous and high quality media services and this, in a scalable, reliable, efficient and interoperable way. However, enabling such a seamless media delivery raises a number of challenges. On one hand, services should be more context-aware to enable their delivery to a large and disparate computational context. On another hand, current Internet media delivery infrastructures need to scale in order to meet the continuously growing number of users while keeping quality at a satisfying level. In this context, we introduce a novel architecture, enabling a novel collaborative framework for sharing and consuming Media Services within Future Internet (FI). The introduced architecture comprises a number of environments and layers aiming to improve today’s media delivery networks and systems towards a better user experience. In this thesis, we are particulary interested in enabling context-aware multimedia services provisioning that meets on one hand, the users expectations and needs and on another hand, the exponentially growing users’ demand experienced by these services. Two major and demanding challenges are then faced in this thesis (1) the design of a context-awareness framework that allows adaptive multimedia services provisioning and, (2) the enhancement of the media delivery platform to support large-scale media services. The proposed solutions are built on the newly introduced virtual Home-Box layer in the latter proposed architecture.First, in order to achieve context-awareness, two types of frameworks are proposed based on the two main models for context representation. The markup schemes-based framework aims to achieve light weight context management to ensure performance in term of responsiveness. The second framework uses ontology and rules to model and manage context. The aim is to allow higher formality and better expressiveness and sharing. However, ontology is known to be complex and thus difficult to scale. The aim of our work is then to prove the feasibility of such a solution in the field of multimedia services provisioning when the context management is distributed among the Home-Box layer. Concerning the media services delivery enhancement, the idea is to leverage the participating and already deployed Home-Boxes disk storage and uploading capabilities to achieve service performance, scalability and reliability. Towards this, we have addressed two issues that are commonly induced by the content replication: (1) the server selection for which we have proposed a two-level anycast-based request redirection strategy that consists in a preliminary filtering based on the clients’ contexts and in a second stage provides accurate network distance information, using not only the end-to-end delay metric but also the servers’ load one and, (2) the content placement and replacement in cache for which we have designed an adaptive online popularity-based video caching strategy among the introduced HB overlay.

This thesis deals with theoretical analysis of First Hop Redundancy Protocols. It describes Hot Standby Router Protocol, Virtual Router Redundancy Protocol and Gateway Load Balancing Protocol. It also shows examples of configuration of each protocol on Cisco devices with supported version of the Cisco IOS. Furthermore, this thesis includes design of two of these protocols, Hot Standby Router Protocol and Gateway Load Balancing Protocol, and their implementation in discrete event simulator OMNeT++ and Automated Network Simulation and Analysis library. Finally, the thesis presents results of testing of the implementations in comparison with actual Cisco devices.

Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.

L’informatique en nuage (Cloud computing) est une technologie prometteuse facilitant la réservation et de l'utilisation des ressources d’une manière flexible et dynamique. En plus des ressources informatiques traditionnelles, les utilisateurs du Cloud attendent à ce que des ressources réseaux leurs soient dédiées afin de faciliter le déploiement des fonctions et services réseau. Ils souhaitent pouvoir gérer l'ensemble d'un réseau virtuel (VN) ou infrastructure. Ainsi, les fournisseurs du Cloud doivent déployer des solutions de provisionnement des ressources dynamiques et adaptatives afin d’allouer des réseaux virtuels qui reflètent les besoins variables dans le temps des applications hébergés dans le Cloud. L’état de l’art sur l’allocation des réseaux virtuels s’est uniquement intéressé au problème de mapping des nœuds et liens virtuels composant une demande de réseau virtuel dans les nœuds et chemins du réseau de physique (infrastructure Cloud), connu sous le nom du problème de virtual network embedding (VNE). Peu d'attention a été accordée à la gestion des ressources allouées pour répondre en permanence aux besoins variables des réseaux virtuels hébergés dans le réseau physique et afin d'assurer une utilisation efficace des ressources. L'objectif de cette thèse est de permettre l'allocation des réseaux virtuels d’une manière dynamique et préventive pour faire face aux fluctuations de la demande au cours de la durée de vie du réseau virtuel, et pour améliorer l'utilisation des ressources du substrat. Pour atteindre ces objectifs, la thèse propose d'adaptation des algorithmes d'allocation des ressources pour répondre à l’évolution des demandes du réseau virtuel. Premièrement, nous allons étudier en profondeur l'extension d'un nœud virtuel, à savoir le cas où un nœud virtuel hébergé nécessite plus de ressources alors le nœud physique qui l’héberge n'a pas assez de ressources disponibles. Deuxièmement, nous allons améliorer la proposition précédente afin de considérer la rentabilité du réseau de substrat. Et enfin, nous allons gérer la variation de la demande en bande passante dans les liens virtuels. Par conséquent, la première partie de cette thèse fournit un algorithme heuristique qui traite la fluctuation de la demande dans les nœuds virtuels. L'idée principale de l'algorithme est de réallouer un ou plusieurs nœuds virtuels co-localisés dans du nœud de substrat, qui héberge le nœud en évolution pour libérer des ressources (ou faire de la place) pour le nœud en évolution. En plus de réduire le coût de réaffectation, notre proposition prend en compte et réduit l'interruption de service pendant la migration. L'algorithme précédent a été étendu pour concevoir un algorithme de reconfiguration préventif pour améliorer la rentabilité du réseau physique. En fait, notre proposition profite de la perturbation de la demande de ressources pour ranger le réseau physique à un coût minimal et sans perturbations. Lors de la réaffectation des nœuds virtuels pour faire place pour le nœud en extension, nous réaffectant les liens virtuels les plus congestionnées dans des ressources physiques moins saturées afin d’équilibrer la charge sur le réseau. Notre proposition offre le meilleur compromis entre le coût de réaffectation et l'équilibrage des charges. Enfin, un framework distribué, parallèle et à vue locale a été mis au point pour traiter toutes les formes de fluctuations de la demande en bande passante dans les liens virtuels. Elle se compose d'un contrôleur et trois algorithmes exécutés dans chaque nœud du substrat d'une manière distribuée et parallèle. Le framework est basé sur l'auto-stabilisation, et peut gérer de nombreuses et différentes formes de variations de la demande de bande passante simultanément / Cloud computing is a promising technology enabling IT resources reservation and utilization on a pay-as-you-go manner. In addition to the traditional computing resources, cloud tenants expect compete networking of their dedicated resources to easily deploy network functions and services. They need to manage an entire Virtual Network (VN) or infrastructure. Thus, Cloud providers should deploy dynamic and adaptive resource provisioning solutions to allocate virtual networks that reflect the time-varying needs of Cloud-hosted applications. Prior work on virtual network resource provisioning only focused on the problem of mapping the virtual nodes and links composing a virtual network request to the substrate network nodes and paths, known as the Virtual network embedding (VNE) problem. Little attention was paid to the resource management of the allocated resources to continuously meet the varying demands of embedded virtual networks and to ensure efficient substrate resource utilization. The aim of this thesis is to enable dynamic and preventive virtual network resources provisioning to deal with demand fluctuation during the virtual network lifetime, and to enhance the substrate resources usage. To reach these goals, the thesis proposes adaptive resource allocation algorithms for evolving virtual network requests. We adress the extension of an embedded virtual node requiring more resources and consider the substrate network profitability. We also deal with the bandwidth demand variation in embedded virtual links. We first provide a heuristic algorithm to deal with virtual nodes demand fluctuation. The work is extended by designing a preventive re-configuration scheme to enhance substrate network profitability. Finally, a distributed, local-view and parallel framework was devised to handle embedded virtual links bandwidth fluctuations. The approach is composed of a controller and three algorithms running in each substrate node in a distributed and parallel manner. The framework is based on the self-stabilization approach, and can manage various forms of bandwidth demand variations simultaneously

Tesis por compendio / [ES] La tesis presentada se enmarca dentro del ámbito de la ciencia computacional. Dentro de esta, se centra en el desarrollo de herramientas para la ejecución de experimentación científica computacional, el impacto de la cual es cada vez mayor en todos los ámbitos de la ciencia y la ingeniería. Debido a la creciente complejidad de los cálculos realizados, cada vez es necesario un mayor conocimiento de las técnicas y herramientas disponibles para llevar a cabo este tipo de experimentos, ya que pueden requerir, en general, una gran infraestructura computacional para afrontar los altos costes de cómputo. Más aún, la reciente popularización del cómputo en la Nube ofrece una gran variedad de posibilidades para configurar nuestras propias infraestructuras con requisitos específicos. No obstante, el precio a pagar es la complejidad de configurar dichas infraestructuras en este tipo de entornos. Además, el aumento en la complejidad de configuración de los entornos en la nube no hace más que agravar un problema ya existente en el ámbito científico, y es el de la reproducibilidad de los resultados publicados. La falta de documentación, como las versiones de software que se han usado para llevar a cabo el cómputo, o los datos requeridos, provocan que una parte significativa de los resultados de experimentos computacionales publicados no sean reproducibles por otros investigadores. Como consecuencia, se produce un derroche de recursos destinados a la investigación. Como respuesta a esta situación, existen, y continúan desarrollándose, diferentes herramientas para facilitar procesos como el despliegue y configuración de infraestructura, el acceso a los datos, el diseño de flujos de cómputo, etc. con el objetivo de que los investigadores puedan centrarse en el problema a abordar. Precisamente, esta es la base de los trabajos desarrollados en la presente tesis, el desarrollo de herramientas para facilitar que el cómputo científico se beneficie de entornos de computación en la Nube de forma eficiente. El primer trabajo presentado empieza con un estudio exhaustivo de las prestaciones d'un servicio relativamente nuevo, la ejecución serverless de funciones. En este, se determinará la conveniencia de usar este tipo de entornos en el cálculo científico midiendo tanto sus prestaciones de forma aislada, como velocidad de CPU y comunicaciones, como en conjunto mediante el desarrollo de una aplicación de procesamiento MapReduce para entornos serverless. En el siguiente trabajo, se abordará una problemática diferente, y es la reproducibilidad de experimentos computacionales. Para conseguirlo, se presentará un entorno, basado en Jupyter, donde se encapsule tanto el proceso de despliegue y configuración de infraestructura computacional como el acceso a datos y la documentación de la experimentación. Toda esta información quedará registrada en el notebook de Jupyter donde se ejecuta el experimento, permitiendo así a otros investigadores reproducir los resultados simplemente compartiendo el notebook correspondiente. Volviendo al estudio de las prestaciones del primer trabajo, teniendo en cuenta las medidas y bien estudiadas fluctuaciones de éstas en entornos compartidos, como el cómputo en la Nube, en el tercer trabajo se desarrollará un sistema de balanceo de carga diseñado expresamente para este tipo de entornos. Como se mostrará, este componente es capaz de gestionar y corregir de forma precisa fluctuaciones impredecibles en las prestaciones del cómputo en entornos compartidos. Finalmente, y aprovechando el desarrollo anterior, se diseñará una plataforma completamente serverless encargada de repartir y balancear tareas ejecutadas en múltiples infraestructuras independientes. La motivación de este último trabajo viene dada por los altos costes computacionales de ciertos experimentos, los cuales fuerzan a los investigadores a usar múltiples infraestructuras que, en general, pertenecen a diferentes organizaciones. / [CA] La tesi presentada a aquest document s'emmarca dins de l'àmbit de la ciència computacional. Dintre d'aquesta, es centra en el desenvolupament d'eines per a l'execució d'experimentació científica computacional, la qual té un impacte cada vegada major en tots els àmbits de la ciència i l'enginyeria. Donada la creixent complexitat dels càlculs realitzats, cada vegada és necessari un major coneixement sobre les tècniques i eines disponibles per a dur a terme aquestes experimentacions, ja que poden requerir, en general, una gran infraestructura computacional per afrontar els alts costos de còmput. Més encara, la recent popularització del còmput en el Núvol ofereix una gran varietat de possibilitats per a configurar les nostres pròpies infraestructures amb requisits específiques. No obstant, el preu a pagar és la complexitat de configurar les esmenades infraestructures a aquest tipus d'entorns. A més, l'augment de la complexitat de configuració dels entorns de còmput no ha fet més que agreujar un problema ja existent a l'àmbit científic, i és la reproductibilitat de resultats publicats. La manca de documentació, com les versions del programari emprat per a dur a terme el còmput, o les dades requerides ocasionen que una part no negligible dels resultats d'experiments computacionals publicats no siguen reproduïbles per altres investigadors. Com a conseqüència, es produeix un malbaratament dels recursos destinats a la investigació. Com a resposta a aquesta situació, existeixen, i continuen desenvolupant-se, diverses eines per facilitar processos com el desplegament i configuració d'infraestructura, l'accés a les dades, el disseny de fluxos de còmput, etc. amb l'objectiu de que els investigadors puguen centrar-se en el problema a abordar. Precisament, aquesta és la base dels treballs desenvolupats durant la tesi que segueix, el desenvolupar eines per a facilitar que el còmput científic es beneficiar-se d'entorns de computació en el Núvol d'una forma eficient. El primer treball presentat comença amb un estudi exhaustiu de les prestacions d'un servei relativament nou, l'execució serverless de funcions. En aquest, es determinarà la conveniència d'emprar este tipus d'entorns en el càlcul científic mesurant tant les seues prestacions de forma aïllada, com velocitat de CPU i la velocitat de les comunicacions, com en conjunt a través del desenvolupament d'una aplicació de processament MapReduce per a entorns serverless. Al següent treball, s'abordarà una problemàtica diferent, i és la reproductibilitat dels experiments computacionals. Per a aconseguir-ho, es presentarà una entorn, basat en Jupyter, on s'englobe tant el desplegament i configuració d'infraestructura computacional, com l'accés a les dades requerides i la documentació de l'experimentació. Tota aquesta informació quedarà registrada al notebook de Jupyter on s'executa l'experiment, permetent així a altres investigadors reproduir els resultats simplement compartint el notebook corresponent. Tornant a l'estudi de les prestacions del primer treball, donades les mesurades i ben estudiades fluctuacions d'aquestes en entorns compartits, com en el còmput en el Núvol, al tercer treball es desenvoluparà un sistema de balanceig de càrrega dissenyat expressament per aquest tipus d'entorns. Com es veurà, aquest component és capaç de gestionar i corregir de forma precisa fluctuacions impredictibles en les prestacions de còmput d'entorns compartits. Finalment, i aprofitant el desenvolupament anterior, es dissenyarà una plataforma completament serverless per a repartir i balancejar tasques executades en múltiples infraestructures de còmput independents. La motivació d'aquest últim treball ve donada pels alts costos computacionals de certes experimentacions, els quals forcen als investigadors a emprar múltiples infraestructures que, en general, pertanyen a diferents organitzacions. Es demostrarà la capacitat de la plataforma per balancejar treballs i minimitzar el malbaratament de recursos / [EN] This document is focused on computational science, specifically in the development of tools for executions of scientific computational experiments, whose impact has increased, and still increasing, in all scientific and engineering scopes. Considering the growing complexity of scientific calculus, it is required large and complex computational infrastructures to carry on the experimentation. However, to use this infrastructures, it is required a deep knowledge of the available tools and techniques to be handled efficiently. Moreover, the popularity of Cloud computing environments offers a wide variety of possible configurations for our computational infrastructures, thus complicating the configuration process. Furthermore, this increase in complexity has exacerbated the well known problem of reproducibility in science. The lack of documentation, as the used software versions, or the data required by the experiment, produces non reproducible results in computational experiments. This situation produce a non negligible waste of the resources invested in research. As consequence, several tools have been developed to facilitate the deployment, usage and configuration of complex infrastructures, provide access to data, etc. with the objective to simplify the common steps of computational experiments to researchers. Moreover, the works presented in this document share the same objective, i.e. develop tools to provide an easy, efficient and reproducible usage of cloud computing environments for scientific experimentation. The first presented work begins with an exhaustive study of the suitability of the AWS serverless environment for scientific calculus. In this one, the suitability of this kind of environments for scientific research will be studied. With this aim, the study will measure the CPU and network performance, both isolated and combined, via a MapReduce framework developed completely using serverless services. The second one is focused on the reproducibility problem in computational experiments. To improve reproducibility, the work presents an environment, based on Jupyter, which handles and simplify the deployment, configuration and usage of complex computational infrastructures. Also, includes a straight forward procedure to provide access to data and documentation of the experimentation via the Jupyter notebooks. Therefore, the whole experiment could be reproduced sharing the corresponding notebook. In the third work, a load balance library has been developed to address fluctuations of shared infrastructure capabilities. This effect has been wide studied in the literature and affects specially to cloud computing environments. The developed load balance system, as we will see, can handle and correct accurately unpredictable fluctuations in such environments. Finally, based on the previous work, a completely serverless platform is presented to split and balance job executions among several shared, heterogeneous and independent computing infrastructures. The motivation of this last work is the huge computational cost of many experiments, which forces the researchers to use multiple infrastructures belonging, in general, to different organisations. It will be shown how the developed platform is capable to balance the workload accurately. Moreover, it can fit execution time constrains specified by the user. In addition, the platform assists the computational infrastructures to scale as a function of the incoming workload, avoiding an over-provisioning or under-provisioning. Therefore, the platform provides an efficient usage of the available resources. / This study was supported by the program “Ayudas para la contratación de personal investigador en formación de carácter predoctoral, programa VALi+d” under grant number ACIF/2018/148 from the Conselleria d’Educació of the Generalitat Valenciana. The authors would also like to thank the Spanish "Ministerio de Economía, Industria y Competitividad"for the project “BigCLOE” with reference number TIN2016-79951-R. / Giménez Alventosa, V. (2022). Plataformes avançades en el Núvol per a la reproductibilitat d'experiments computacionals [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184010 / TESIS / Compendio

Edge cloud is a distributed computing architecture that is growing in popularity. It aims to bring the cloud closer to the edge of a network, reducing latency and improving performance through the use of distributed servers (edge nodes) spread out geographically. However, in the case of sudden increases in user requests, a node may run short of resources and need to implement a strategy that allows the node's service to degrade its service quality to a level that requires fewer resources so that the service can still be delivered. One such strategy is brownout, a control theory-based algorithm that dynamically controls the node's service quality in order to meet e.g., a latency goal. This thesis explores the use of brownout, previously used in combination with load balancing in the cloud, in conjunction with load balancing in an edge-cloud environment. In this thesis, four load-balancing strategies are evaluated in a Kubernetes-based edge-cloud environment, along with an application that implements the brownout feature. Two of the strategies are originally designed to be used with brownout but made for the regular cloud, one is a recently introduced strategy that performs well in the edge cloud but is brownout unaware, and the last is a random load balancer used as a baseline (also brownout unaware). The goal of the evaluation is to determine the efficiency of these strategies in different edge-cloud scenarios, with regard to service quality-weighted throughput, average latency, adherence to a set latency goal, and outsourcing (requests load balanced to another edge node). The results show that the first two strategies perform worse than the random load balancer in many regards. Their performance is also less predictable and tends to get worse with increasing network delays. The edge cloud strategy, however, shows an improvement in performance when the brownout is introduced in the majority of the test scenarios.  Furthermore, the thesis introduced three possible modifications to make one of the cloud-based strategies perform better in the edge cloud. These modifications were tested in the same environment as the other load-balancing strategies and compared against each other. The first modification consisted of making the load-balancing logic treat its own node differently from other edge nodes.  The second version was devised to only outsource when a certain resource threshold is exceeded and the last version was designed to prioritize its own node when below a certain resource threshold. The last version improved on the others and performed better than the base version in all measured metrics. Compared to the edge cloud strategy with brownout, it performed better with regard to service quality-weighted throughput but was outperformed in all other metrics.

Uninterrupted network connectivity is vital for real-time and mission-critical communication networks. The failure of Base Stations due to unforeseen circumstances such as natural disasters or emergencies can affect the coverage and capacity provided by terrestrial communication networks. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or drones in cellular networks is an upcoming area of research interest in 5G where the public sector and the communication service providers are fervently discussing it. The drones can be rapidly deployed to bridge the gaps in coverage or capacity of the network due to unforeseen circumstances. This thesis explores drone base stations' use for a simple hexagonal cell deployment scenario where the deployable base stations replace two failed macro base stations to improve the mean network capacity. Simulations show that the introduction of the deployable base stations indeed helps improve mean network capacity in case of one or multiple macro base station fail. The Genetic Algorithm is used to achieve Pareto optimality between downlink and uplink capacity of the simulated network. The simulation results show that introducing deployable nodes in a network can improve the network's capacity while also giving near-optimal transmit power values. / Oavbruten nätverksanslutning är avgörande för realtids- och missionskritiska kommunikationsnätverk. Fel på basstationer på grund av oförutsedda omständigheter som naturkatastrofer eller nödsituationer kan påverka täckningen och kapaciteten som tillhandahålls av markbundna kommunikationsnätverk. Användningen av Unmanned Aerial Vehicles (UAV) eller drönare i cellulära nätverk är ett kommande område av forskningsintresse inom 5G där den offentliga sektorn och leverantörerna av kommunikationstjänster ivrigt diskuterar det. Drönarna kan snabbt sättas in för att överbrygga klyftorna i nätverkets täckning eller kapacitet på grund av oförutsedda omständigheter. Denna avhandling utforskar drönarbasstationers användning för ett enkelt scenarie för hexagonal celldistribution där de utplacerbara basstationerna ersätter två misslyckade makrobasstationer för att förbättra den genomsnittliga nätverkskapaciteten. Simuleringar visar att introduktionen av de utplacerbara basstationerna verkligen hjälper till att förbättra den genomsnittliga nätverkskapaciteten i händelse av att en eller flera makrobasstationer misslyckas. Den genetiska algoritmen används för att uppnå Pareto-optimalitet mellan nedlänks- och upplänkkapaciteten i det simulerade nätverket. Simuleringsresultaten visar att införandet av utplacerbara noder i ett nätverk kan förbättra nätverkets kapacitet samtidigt som det ger nästan optimala värden för sändningseffekt.

Die Freiberger Mulde, die einen Teil des Freiberger Reviers entwässert, weist hohe Schwermetall‑, Arsen- und Sulfatbelastungen auf. Besonders der Abschnitt zwischen Berthelsdorf und Siebenlehn ist stark durch den Alterzbergbau sowie die Bunt- und Edelmetallurgie geprägt. Das Ziel von zwei Messkampagnen war die Identifikation aller punktueller Einleiter in diesem Abschnitt, um mittels einer Frachtbilanzierung die wesentlichen punktuellen Einleiter sowie mögliche diffuse Zutritte von Arsen, Blei, Cadmium, Kupfer, Eisen, Nickel, Nitrat, Sulfat und Zink zu identifizieren. Hierbei wurden acht punktuelle Einleiter identifiziert, die maßgeblich für eine entsprechende Frachtzunahme im Untersuchungsgebiet verantwortlich sind. Die Aufstellung der Frachtbilanzen erfolgte nach einem vereinfachten Ansatz, der Rückschlüsse auf mögliche diffuse Zutritte oder Verluste durch z. B. Rückhalt, Abbau und Versickerung erlaubt. Dabei zeigte eine Bilanzierung über das gesamte Untersuchungsgebiet nur eine geringe Aussagekraft. Erst durch eine abschnittsweise Bilanzierung entlang des Untersuchungsgebietes wird ersichtlich, dass sich Eintrags- und Rückhalteprozesse abwechseln und möglicherweise innerhalb der Abschnitte überlagern. Dies liefert nützliche Erkenntnisse für weitere Betrachtungen der Belastungsursachen und die Umsetzung der Wasserrahmenrichtlinie im Einzugsgebiet der Freiberger Mulde. / The Freiberg Mulde River, which drains part of the Freiberg mining district, has high levels of heavy metal, arsenic and sulfate pollution. The section between Berthelsdorf and Siebenlehn in particular is strongly influenced by historic mining as well as by non-ferrous and precious metal metallurgy. The aim of two large-scale monitoring campaigns was to identify all point sources in this area in order to identify the main emitters as well as possible diffuse (groundwater-borne) sources of arsenic, lead, cadmium, copper, iron, nickel, sulfate and zinc by means of load balances. Eight main emitters were identified, which are largely responsible for a corresponding increase in pollution in the study area. The pollution balances were carried out according to a simplified approach that allows conclusions to be drawn about possible diffuse influxes or losses due to, for example, retention, degradation and infiltration. In this context, a balance over the entire study area showed limited value. Only a section-by-section balance along the study area reveals that inflow and retention processes alternate and possibly overlap within the sections. This provides useful insights for further considerations of the causes of pollution and for the implementation of the Water Framework Directive in the catchment area of the Freiberg Mulde River.

Le réseau mobile d’Orange France comprend plus de 100 000 antennes 2G, 3G et 4G sur plusieurs bandes de fréquences sans compter les nombreuses femto-cells fournies aux clients pour résoudre les problèmes de couverture. Ces chiffres ne feront que s’accroître pour répondre à la demande sans cesse croissante des clients pour les données mobiles. Cela illustre le défi énorme que rencontrent les opérateurs de téléphonie mobile en général à savoir gérer un réseau aussi complexe tout en limitant les coûts d’opération pour rester compétitifs. Cette thèse s’attache à utiliser le concept SON (réseaux auto-organisants) pour réduire cette complexité en automatisant les tâches répétitives ou complexes. Plus spécifiquement, nous proposons des algorithmes d’optimisation automatique pour des scénarios liés à la densification par les small cells ou les antennes actives. Nous abordons les problèmes classiques d’équilibrage de charge mais avec un lien backhaul à capacité limitée et de coordination d’interférence que ce soit dans le domaine temporel (notamment avec le eICIC) ou le domaine fréquentiel. Nous proposons aussi des algorithmes d’activation optimale de certaines fonctionnalités lorsque cette activation n’est pas toujours bénéfique. Pour la formulation mathématique et la résolution de tous ces algorithmes, nous nous appuyons sur les résultats de l’approximation stochastique et de l’optimisation convexe. Nous proposons aussi une méthodologie systématique pour la coordination de multiples fonctionnalités SON qui seraient exécutées en parallèle. Cette méthodologie est basée sur les jeux concaves et l’optimisation convexe avec comme contraintes des inégalités matricielles linéaires. / The mobile network of Orange in France comprises more than 100 000 2G, 3G and 4G antennas with severalfrequency bands, not to mention many femto-cells for deep-indoor coverage. These numbers will continue toincrease in order to address the customers’ exponentially increasing need for mobile data. This is an illustrationof the challenge faced by the mobile operators for operating such a complex network with low OperationalExpenditures (OPEX) in order to stay competitive. This thesis is about leveraging the Self-Organizing Network(SON) concept to reduce this complexity by automating repetitive or complex tasks. We specifically proposeautomatic optimization algorithms for scenarios related to network densification using either small cells orActive Antenna Systems (AASs) used for Vertical Sectorization (VeSn), Virtual Sectorization (ViSn) and multilevelbeamforming. Problems such as load balancing with limited-capacity backhaul and interference coordination eitherin time-domain (eICIC) or in frequency-domain are tackled. We also propose optimal activation algorithms forVeSn and ViSn when their activation is not always beneficial. We make use of results from stochastic approximationand convex optimization for the mathematical formulation of the problems and their solutions. We also proposea generic methodology for the coordination of multiple SON algorithms running in parallel using results fromconcave game theory and Linear Matrix Inequality (LMI)-constrained optimization.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit Scheduling von Tasks in Computersystemen. Wir untersuchen sowohl die in neueren Arbeiten betrachtete Zielfunktion zur Energieminimierung als auch die klassische Zielfunktion zur Lastbalancierung auf mehreren Prozessoren. Beim Speed-Scaling mit Sleep-State darf ein Prozessor, der zu jedem Zeitpunkt seine Geschwindigkeit anpassen kann, auch in einen Schlafmodus übergehen. Unser Ziel ist es, den Energieverbrauch zu minimieren. Wir zeigen die NP-Härte des Problems und klären somit den Komplexitätsstatus. Wir beweisen eine untere Schranke für die Approximationsgüte für eine spezielle natürliche Klasse von Schedules. Ferner entwickeln wir eine Familie von Algorithmen, die gute Approximationsfaktoren liefert, und zeigen, dass diese sogar Lösungen liefert, die optimal für die zuvor erwähnte Klasse von Schedules sind. Anschließend widmen wir unsere Aufmerksamkeit dem folgenden Termin-basierten Scheduling-Problem. Es seien mehrere Prozessoren gegeben, wobei jeder einzelne Prozessor zu jedem Zeitpunkt seine Geschwindigkeit anpassen kann. Ziel ist es wie zuvor, den Energieverbrauch des erzeugten Schedules zu minimieren. Für den Offline-Fall entwickeln wir einen optimalen Polynomialzeit-Algorithmus. Für das Online-Problem erweitern wir die zwei bekannten Ein-Prozessor-Algorithmen Optimal Available und Average Rate. Wir zeigen, dass diese den gleichen bzw. einen um die additive Konstante von eins vergrößerten kompetiven Faktor haben. Bei der Lastbalancierung auf mehreren Prozessoren betrachten wir Offline-Load-Balancing auf identischen Maschinen. Unser Ziel ist es, die Current-Load für temporäre Tasks mit identischem Gewicht zu minimieren. Wir zeigen, dass eine Lösung mit maximaler Imbalance von eins immer existiert und entwickeln einen effizienten Algorithmus, der solche Lösungen liefert. Zum Schluss beweisen wir die NP-Härte von zwei Verallgemeinerungen des Problems. / This thesis studies problems of scheduling tasks in computing environments. We consider both the modern objective function of minimizing energy consumption, and the classical objective of balancing load across machines. We first investigate offline deadline-based scheduling in the setting of a single variable-speed processor that is equipped with a sleep state. The objective is that of minimizing the total energy consumption. Apart from settling the complexity of the problem by showing its NP-hardness, we provide a lower bound of 2 for general convex power functions, and a particular natural class of schedules. We also present an algorithmic framework for designing good approximation algorithms. Furthermore, we give tight bounds for the aforementioned particular class of schedules. We then focus on the multiprocessor setting where each processor has the ability to vary its speed. We first study the offline problem and show that optimal schedules can be computed efficiently in polynomial time. Regarding the online problem and a natural class of power functions, we extend the two well-known single-processor algorithms Optimal Available and Average Rate. We prove that Optimal Available has the same competitive ratio as in the single-processor case. For Average Rate we show a competitive factor that increases by an additive constant of one compared to the single-processor result. With respect to load balancing, we consider offline load balancing on identical machines, with the objective of minimizing the current load, for temporary unit-weight jobs. The problem can be seen as coloring n intervals with k colors, such that for each point on the line, the maximal difference between the number of intervals of any two colors is minimal. We prove that a coloring with maximal difference at most one is always possible, and develop a fast polynomial-time algorithm for generating such a coloring. Lastly, we prove that two generalizations of the problem are NP-hard.