Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le succès des services de partage de contenus multimédias sur internet témoigne de l'intérêt des utilisateurs à partager leurs expériences personnelles à travers des fichiers multimédias (photo, vidéo, musique). Les solutions actuelles sont basées essentiellement sur des serveurs web et souffrent d'un manque de QoS, de sécurité et de confidentialité. Plusieurs travaux de recherche ont été menés pour proposer des architectures réseaux d'accès à distance pour de tels services. Ils sont soit trop complexes pour être utilisés par des services dédiés au grand public, soit inadaptés au contexte de partage de contenus. Dans cette thèse nous présentons un système de mise en relation réseau entre équipements distants pour permettre l'échange de contenus multimédias, ceci en garantissant à la fois la sécurité, la confidentialité et la qualité de service. Étant donné que ces contenus sont gourmands en ressources réseaux, le système proposera une garantie de QoS de bout en bout pour les sessions établies. Il offrira également une sécurisation de la mise en relation et des échanges. Nous avons défini une architecture générique de notre système. Ensuite, nous avons proposé deux déclinaisons techniques, leur conception et leur implémentation, une première utilisant le Framework IMS (IP Multimédia Subsystem) et une deuxième adaptée au déploiement sur internet. Le système conçu constitue la brique réseau du service de partage de contenus à distance étudié dans le cadre du projet européen Feel@Home ("Full Extended Experience of living at Home").

Le 3GPP (3rd Generation Partnership Project) a choisi, dans sa Release 99, le protocole AAL2/ATM pour le transport des données sur les interfaces Iub et Iur du réseau d'accès de l'UMTS, nommé UTRAN (UMTS Terrestrial Radio Access Network). L'AAL-2 (ATM Adaptation Layer - Type 2) est une couche d'adaptation au-dessus de la couche ATM. L'AAL2 consiste à agréger plusieurs paquets de différents flux dans une même cellule ATM pour réduire le temps de remplissage surtout pour les applications temps-réel à bas débit. Les études menées sur l'AAL2 pour évaluer ses performances ne sont pas nombreuses, surtout dans le contexte de l'UTRAN où les contraintes temporelles sont strictes à cause des mécanismes de synchronisation des canaux de transport radio. Le lien entre le Node B et le RNC, où le protocole AAL2 est déployé, ne doit pas constituer le goulot d'étranglement (Bottleneck) pour les flux transportés. Le protocole AAL2 doit être bien étudié pour évaluer ses performances et ses capacités pour le transport des canaux radio. <br />L'AAL2 constitue un véritable protocole de transport qui se superpose au protocole de transport ATM. Or, dans les normes de l'AAL2, aucune notion de qualité de service (QoS) n'était définie pendant notre étude. En plus, les études faites étaient insuffisantes pour définir un modèle complet de la QoS dans l'AAL2. Nous avons alors contribué pour définir des classes de QoS au niveau AAL2, des paramètres de QoS, des capacités de transfert (AAL2-TC) ainsi que des critères de performance. Ensuite, nous proposons des schémas d'association (mapping) entre les différentes classes de service de l'UMTS et les classes de l'AAL2 d'une part et entre les classes de l'AAL2 et les classes de l'ATM d'autre part. Un schéma de partage de la bande passante entre les différentes classes est proposé ainsi qu'un schéma de contrôle d'admission des connexions AAL2. Dans le cas où plusieurs types de trafic seraient agrégés dans le même VC ATM, un mécanisme d'ordonnancement au niveau AAL2 est nécessaire pour pouvoir différencier entre les classes de services. Plusieurs algorithmes d'ordonnancement sont proposés au niveau de l'AAL2 et une comparaison entre ces mécanismes est réalisée dans plusieurs contextes pour évaluer les avantages et les inconvénients de chaque algorithme. Nous proposons un nouvel algorithme dynamique appelé DyWRR qui s'adapte avec le changement du trafic. Nous étudions aussi un paramètre important relatif au protocole AAL2 qui est le Timer-CU (Timer - Combined Use). Ce paramètre de temporisation a une influence sur le délai des paquets et sur le taux d'utilisation de la bande passante. Une étude fine et détaillée de ce paramètre est réalisée pour obtenir des résultats sur sa valeur optimale. Le choix de l'ATC (ATM Transfer Capability) pour le transport des connexions AAL2 fait une partie de notre étude. Le DBR et le SBR sont deux ATC proposées et une comparaison entre ces deux solutions est analysée. Quand on parle de l'AAL2 comme un protocole de transport, l'idée de la commutation AAL2 ne sera plus exclue. Au lieu de commuter les cellules ATM, on peut commuter les paquets AAL2 pour qu'on puisse séparer les connexions AAL2 dans un nud donné du réseau. La commutation AAL2 présente des avantages mais également des inconvénients que nous traitons dans cette thèse.<br />Les résultats de létude sur lAAL2 faite dans le cadre de cette thèse ont été utilisés pour une contribution à la normalisation au sein de lITU-T (International Telecommunication Union -Telecommunication standardization sector). Ces travaux de normalisation ont abouti à une nouvelle norme appelée ITU-T I.378 qui traite la problématique de la qualité de service et du contrôle de trafic au niveau de lAAL2.<br />Dans la Release 5 du 3GPP, l'IP est introduit comme protocole de transport sur les interfaces Iub et Iur dans une optique de réaliser des réseaux "tout-IP". Ce protocole, dans sa version simple, ne peut pas garantir une qualité de service parce qu'il ne fournit qu'une seule classe de service pour tous les flux, la classe du meilleur effort (Best Effort). Des mécanismes de différenciation des services sont alors nécessaires comme DiffServ ou IntServ dans le contexte de l'UTRAN. Plusieurs architectures pour le transport en IP sur l'interface Iub sont présentées. D'ailleurs, ces solutions en IP introduisent une charge supplémentaire à cause de la longueur des en-têtes. Sachant que les opérateurs des télécommunications s'intéressent à l'optimisation de la bande passante sur les liens appelés Last Mile Link, une étude est alors réalisée dans cette thèse pour évaluer les performances des solutions en IP dans l'UTRAN.

Les réseaux de télécommunication doivent être fiables et robustes pour garantir la haute disponibilité des services. Les opérateurs cherchent actuellement à automatiser autant que possible les opérations complexes de gestion des réseaux, telles que le diagnostic de pannes.Dans cette thèse nous nous sommes intéressés au diagnostic automatique de pannes dans les réseaux d'accès optiques de l'opérateur Orange. L'outil de diagnostic utilisé jusqu'à présent, nommé DELC, est un système expert à base de règles de décision. Ce système est performant mais difficile à maintenir en raison, en particulier, du très grand volume d'informations à analyser. Il est également impossible de disposer d'une règle pour chaque configuration possible de panne, de sorte que certaines pannes ne sont actuellement pas diagnostiquées.Dans cette thèse nous avons proposé une nouvelle approche. Dans notre approche, le diagnostic des causes racines des anomalies et alarmes observées s'appuie sur une modélisation probabiliste, de type réseau bayésien, des relations de dépendance entre les différentes alarmes, compteurs, pannes intermédiaires et causes racines au niveau des différents équipements de réseau. Ce modèle probabiliste a été conçu de manière modulaire, de façon à pouvoir évoluer en cas de modification de l'architecture physique du réseau.Le diagnostic des causes racines des anomalies est effectué par inférence, dans le réseau bayésien, de l'état des noeuds non observés au vu des observations (compteurs, alarmes intermédiaires, etc...) récoltées sur le réseau de l'opérateur. La structure du réseau bayésien, ainsi que l'ordre de grandeur des paramètres probabilistes de ce modèle, ont été déterminés en intégrant dans le modèle les connaissances des experts spécialistes du diagnostic sur ce segment de réseau. L'analyse de milliers de cas de diagnostic de pannes a ensuite permis de calibrer finement les paramètres probabilistes du modèle grâce à un algorithme EM (Expectation Maximization).Les performances de l'outil développé, nommé PANDA, ont été évaluées sur deux mois de diagnostic de panne dans le réseau GPON-FTTH d'Orange en juillet-août 2015. Dans la plupart des cas, le nouveau système, PANDA, et le système en production, DELC, font un diagnostic identique. Cependant un certain nombre de cas sont non diagnostiqués par DELC mais ils sont correctement diagnostiqués par PANDA. Les cas pour lesquels les deux systèmes émettent des diagnostics différents ont été évalués manuellement, ce qui a permis de démontrer dans chacun de ces cas la pertinence des décisions prises par PANDA. / Telecommunication networks must be reliable and robust to ensure high availability of services. Operators are currently searching to automate as much as possible, complex network management operations such as fault diagnosis.In this thesis we are focused on self-diagnosis of failures in the optical access networks of the operator Orange. The diagnostic tool used up to now, called DELC, is an expert system based on decision rules. This system is efficient but difficult to maintain due in particular to the very large volume of information to analyze. It is also impossible to have a rule for each possible fault configuration, so that some faults are currently not diagnosed.We proposed in this thesis a new approach. In our approach, the diagnosis of the root causes of malfunctions and alarms is based on a Bayesian network probabilistic model of dependency relationships between the different alarms, counters, intermediate faults and root causes at the level of the various network component. This probabilistic model has been designed in a modular way, so as to be able to evolve in case of modification of the physical architecture of the network. Self-diagnosis of the root causes of malfunctions and alarms is made by inference in the Bayesian network model of the state of the nodes not observed in view of observations (counters, alarms, etc.) collected on the operator's network. The structure of the Bayesian network, as well as the order of magnitude of the probabilistic parameters of this model, were determined by integrating in the model the expert knowledge of the diagnostic experts on this segment of the network. The analysis of thousands of cases of fault diagnosis allowed to fine-tune the probabilistic parameters of the model thanks to an Expectation Maximization algorithm. The performance of the developed probabilistic tool, named PANDA, was evaluated over two months of fault diagnosis in Orange's GPON-FTTH network in July-August 2015. In most cases, the new system, PANDA, and the system in production, DELC, make an identical diagnosis. However, a number of cases are not diagnosed by DELC but are correctly diagnosed by PANDA. The cases for which self-diagnosis results of the two systems are different were evaluated manually, which made it possible to demonstrate in each of these cases the relevance of the decisions taken by PANDA.