Dans cette thèse, nous présentons plusieurs contributions pour le routage dans les réseaux tolérants aux délais (DTN). D'abord, nous démontrons, à l'aide d'une analyse de traces réelles, la présence d'hétérogénéité dans les interactions entre les noeuds et que celle-ci peut être prise en compte pour proposer le routage. Deuxièmement, nous proposons l'utilisation d'un formalisme générique basé sur un espace virtuel euclidien, appelé MobySpace, construit à partir d'informations sur les habitudes de mobilité des noeuds. Nous démontrons, avec le rejeux de traces de mobilité réelles, que ce formalisme peut s'appliquer au routage DTN et qu'il permet de créer des stratégies performantes en terme de taux de livraison et de coût de communication. Enfin, nous étudions une architecture de distribution de contenu en environnement urbain à l'aide de bornes courte portée Bluetooth. Nous étudions plusieurs stratégies de distribution en rejouant des traces collectées lors d'une expérience inédite.

Les travaux présentés dans cette thèse effectuée au LaBRI portent sur la mise en place d'une flotte de drones et le portage sur celle-ci d'applications collaboratives distribuées utilisant des communications asynchrones non sûres. Ces applications sont formalisées grâce au modèle de réétiquetage de graphes Asynchronous Dynamicity Aware Graph Relabeling System (ADAGRS) que nous proposons. Au delà des contributions théoriques, ces travaux ont débouché sur la mise en place du démonstrateur CARUS dans lequel cinq drones se partagent la surveillance d'une grille de 15 points d'incidents potentiels (au sol). Lorsqu'un drone détecte un incident, il s'en rapproche pour le traiter. Le reste de la flotte doit alors prendre en charge les points que ce drone ne traite plus.Les réorganisations nécessaires de la flotte se font en totale autonomie vis-à-vis du sol et sous hypothèse de perte éventuelle de drones et de messages.

Delay-tolerant networks (DTNs) have the potential to connect devices and areas of the world that are under-served by traditional networks. The idea is that an end-to-end connection may never be present. To make communication possible, intermediate nodes take custody of the data being transferred and forward it as the opportunity arises. Both links and nodes may be inherently unreliable and disconnections may be long-lived. A critical challenge for DTNs is determining routes through the network without ever having an end-to-end connection. <br /><br /> This thesis presents a practical routing protocol that uses only observed information about the network. Previous approaches either require complete future knowledge about the connection schedules, or use many copies of each message. Instead, our protocol uses a metric that estimates the average waiting time for each potential next hop. This learned topology information is distributed using a link-state routing protocol, where the link-state packets are flooded using epidemic routing. The routing is recomputed each time connections are established, allowing messages to take advantage of unpredictable contacts. Messages are exchanged if the topology suggests that a connected node is "closer" than the current node. <br /><br /> Simulation results are presented, showing that the protocol provides performance similar to that of schemes that have global knowledge of the network topology, yet without requiring that knowledge. Further, it requires a significantly less resources than the epidemic alternative, suggesting that this approach scales better with the number of messages in the network.

Delay-tolerant networks (DTNs) have the potential to connect devices and areas of the world that are under-served by traditional networks. The idea is that an end-to-end connection may never be present. To make communication possible, intermediate nodes take custody of the data being transferred and forward it as the opportunity arises. Both links and nodes may be inherently unreliable and disconnections may be long-lived. A critical challenge for DTNs is determining routes through the network without ever having an end-to-end connection. <br /><br /> This thesis presents a practical routing protocol that uses only observed information about the network. Previous approaches either require complete future knowledge about the connection schedules, or use many copies of each message. Instead, our protocol uses a metric that estimates the average waiting time for each potential next hop. This learned topology information is distributed using a link-state routing protocol, where the link-state packets are flooded using epidemic routing. The routing is recomputed each time connections are established, allowing messages to take advantage of unpredictable contacts. Messages are exchanged if the topology suggests that a connected node is "closer" than the current node. <br /><br /> Simulation results are presented, showing that the protocol provides performance similar to that of schemes that have global knowledge of the network topology, yet without requiring that knowledge. Further, it requires a significantly less resources than the epidemic alternative, suggesting that this approach scales better with the number of messages in the network.

Le monde du protocole de transport a fortement évolué depuis la création de l'internet. On retrouve désormais une grande diversité de liens avec des caractéristiques hétérogènes en termes de débit, taux de pertes et délais. Plus récemment, le caractère ubiquitaire des périphériques sans fil a permis d'envisager un nouveau mode de transfert prenant en compte la mobilité des utilisateurs pour propager l'information dans le réseau. Ce paradigme de communication rompt définitivement avec les hypothèses de conceptions des protocoles de transport classique. Les applications qui utilisent l'internet ont également évolué. Les réseaux best effort sont maintenant utilisés pour transporter des flux à contrainte de délai tels que la voix sur IP et la vidéo conférence. Cependant, malgré ces changements importants, le principe de fiabilité utilisé n'a guère évolué et se base toujours sur des retransmissions. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse qui vise à fournir une brique de fiabilité novatrice pour le support de tout type d'application sur les réseaux best effort et les challenged neworks qui font de plus en plus partie du paysage de l'internet. A cette fin, nous proposons un mécanisme de codage dénommé Tetrys. Ce code est sans rendement et ses symboles de redondance sont générés à la volée. Il permet à la fois une fiabilité totale et un délai de reconstruction quasi-optimal. Après une étude détaillée de ses propriétés, nous illustrons la généricité de ce mécanisme. Nous verrons que ses caractéristiques mènent à des contributions aussi bien sur le transport de flux de vidéo-conférence que sur le support du streaming dans les DTN ou encore la fiabilisation des handovers. De manière plus prospective, cette thèse reconsidère les hypothèses initiales du contrôle de congestion. Tetrys est utilisé comme code optimal dans le cas de réseaux dit "anarchiques" (i.e. caractérisés par une absence totale de contrôle de congestion). Nous montrons que le concept de réseau anarchi que est une alternative viable au contrôle de congestion et qu'il le remplace mÆeme avantageusement.

Cette thèse porte sur l'exploitation d'une population nomade afin de colporter des informations dites 'atomiques' de rencontres entre entités fixes ou mobiles pour des applications diverses basées sur la localisation et la traçabilité. Répondre à ces besoins en milieux confinés s'avère un défi, que ce soit dans un contexte industriel, médical ou social. Parmi les solutions existantes, le système GPS (Global Positioning System) offre des résultats encourageants lorsqu'il s'agit de connaître une position en extérieur. Cette solution n'est plus utilisable en intérieur tel que dans une mine par exemple, en raison des caractéristiques du signal fortement perturbées dans ce type de milieu. Le fil directeur de ce travail consiste à proposer un modèle utilisant la technologie des réseaux de capteurs sans fil afin de modéliser et de trouver des solutions à des problématiques allant de la localisation en milieux confinés au suivi et à la reconstitution de trajectoires d'entités mobiles. Les solutions proposées dans cette thématique doivent être tolérantes aux délais. Après avoir présenté les constituants de notre modèle générique de colportage, une instanciation de ce modèle a permis de nous pencher sur un cas de localisation et de traçabilité dans un espace confiné. Les résultats de simulation et d'expérimentation ont montré l'impact de notre mécanisme de colportage sur la qualité de l'information recensée concernant les déplacements et les rencontres des entités mobiles. Outre la proposition d'un modèle générique, la contribution de cette thèse comporte des mécanismes de colportage (et de filtrage) de l'information par des entités mobiles contraintes en taille mémoire.

Network infrastructures often need to stage content so that it is accessible to consumers. The standard solution, deploying the content on a centralised server, can be inadequate in several situations. Our thesis is that information encoded in social networks can be used to tailor content staging decisions to the user base and thereby build better data delivery infrastructures. This claim is supported by two case studies, which apply social information in challenging situations where traditional content staging is infeasible. Our approach works by examining empirical traces to identify relevant social properties, and then exploits them. The first study looks at cost-effectively serving the ``Long Tail'' of rich-media user-generated content, which need to be staged close to viewers to control latency and jitter. Our traces show that a preference for the unpopular tail items often spreads virally and is localised to some part of the social network. Exploiting this, we propose Buzztraq, which decreases replication costs by selectively copying items to locations favoured by viral spread. We also design SpinThrift, which separates popular and unpopular content based on the relative proportion of viral accesses, and opportunistically spins down disks containing unpopular content, thereby saving energy. The second study examines whether human face-to-face contacts can efficiently create paths over time between arbitrary users. Here, content is staged by spreading it through intermediate users until the destination is reached. Flooding every node minimises delivery times but is not scalable. We show that the human contact network is resilient to individual path failures, and for unicast paths, can efficiently approximate flooding in delivery time distribution simply by randomly sampling a handful of paths found by it. Multicast by contained flooding within a community is also efficient. However, connectivity relies on rare contacts and frequent contacts are often not useful for data delivery. Also, periods of similar duration could achieve different levels of connectivity; we devise a test to identify good periods. We finish by discussing how these properties influence routing algorithms.

This thesis introduces a framework for enhancing DTN (Delay-/Disruption-Tolerant Networking) routing in dynamic LEO satellite constellations based on the prediction of contacts. The solution is developed with a clear focus on the requirements imposed by the 'Ring Road' use case, mandating a concept for dynamic contact prediction and its integration into a state-of-the-art routing approach. The resulting system does not restrict possible applications to the 'Ring Road,' but allows for flexible adaptation to further use cases. A thorough evaluation shows that employing proactive routing in concert with a prediction mechanism offers significantly improved performance when compared to alternative opportunistic routing techniques.

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