Une grande partie de ces données volumineuses ont plus de valeur lorsqu'elles sont analysées rapidement, au fur et à mesure de leur génération. Dans plusieurs scénarios d'application émergents, tels que les villes intelligentes, la surveillance opérationnelle de grandes infrastructures et l'Internet des Objets (Internet of Things), des flux continus de données doivent être traités dans des délais très brefs. Dans plusieurs domaines, ce traitement est nécessaire pour détecter des modèles, identifier des défaillances et pour guider la prise de décision. Les données sont donc souvent rassemblées et analysées par des environnements logiciels conçus pour le traitement de flux continus de données. Ces environnements logiciels pour le traitement de flux de données déploient les applications sous-la forme d'un graphe orienté ou de dataflow. Un dataflow contient une ou plusieurs sources (i.e. capteurs, passerelles ou actionneurs); opérateurs qui effectuent des transformations sur les données (e.g., filtrage et agrégation); et des sinks (i.e., éviers qui consomment les requêtes ou stockent les données). Nous proposons dans cette thèse un ensemble de stratégies pour placer les opérateurs dans une infrastructure massivement distribuée cloud-edge en tenant compte des caractéristiques des ressources et des exigences des applications. En particulier, nous décomposons tout d'abord le graphe d'application en identifiant quelques comportements tels que des forks et des joints, puis nous le plaçons dynamiquement sur l'infrastructure. Des simulations et un prototype prenant en compte plusieurs paramètres d'application démontrent que notre approche peut réduire la latence de bout en bout de plus de 50% et aussi améliorer d'autres métriques de qualité de service. L'espace de recherche de solutions pour la reconfiguration des opérateurs peut être énorme en fonction du nombre d'opérateurs, de flux, de ressources et de liens réseau. De plus, il est important de minimiser le coût de la migration tout en améliorant la latence. Des travaux antérieurs, Reinforcement Learning (RL) et Monte-Carlo Tree Searh (MCTS) ont été utilisés pour résoudre les problèmes liés aux grands nombres d’actions et d’états de recherche. Nous modélisons le problème de reconfiguration d'applications sous la forme d'un processus de décision de Markov (MDP) et étudions l'utilisation des algorithmes RL et MCTS pour concevoir des plans de reconfiguration améliorant plusieurs métriques de qualité de service. / A large part of this big data is most valuable when analysed quickly, as it is generated. Under several emerging application scenarios, such as in smart cities, operational monitoring of large infrastructure, and Internet of Things (IoT), continuous data streams must be processed under very short delays. In multiple domains, there is a need for processing data streams to detect patterns, identify failures, and gain insights. Data is often gathered and analysed by Data Stream Processing Engines (DSPEs).A DSPE commonly structures an application as a directed graph or dataflow. A dataflow has one or multiple sources (i.e., gateways or actuators); operators that perform transformations on the data (e.g., filtering); and sinks (i.e., queries that consume or store the data). Most complex operator transformations store information about previously received data as new data is streamed in. Also, a dataflow has stateless operators that consider only the current data. Traditionally, Data Stream Processing (DSP) applications were conceived to run in clusters of homogeneous resources or on the cloud. In a cloud deployment, the whole application is placed on a single cloud provider to benefit from virtually unlimited resources. This approach allows for elastic DSP applications with the ability to allocate additional resources or release idle capacity on demand during runtime to match the application requirements.We introduce a set of strategies to place operators onto cloud and edge while considering characteristics of resources and meeting the requirements of applications. In particular, we first decompose the application graph by identifying behaviours such as forks and joins, and then dynamically split the dataflow graph across edge and cloud. Comprehensive simulations and a real testbed considering multiple application settings demonstrate that our approach can improve the end-to-end latency in over 50% and even other QoS metrics. The solution search space for operator reassignment can be enormous depending on the number of operators, streams, resources and network links. Moreover, it is important to minimise the cost of migration while improving latency. Reinforcement Learning (RL) and Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been used to tackle problems with large search spaces and states, performing at human-level or better in games such as Go. We model the application reconfiguration problem as a Markov Decision Process (MDP) and investigate the use of RL and MCTS algorithms to devise reconfiguring plans that improve QoS metrics.

L'interférence entre stations de base est considérée comme le principal facteur limitant les performances des réseaux cellulaires. Nous nous intéressons aux différents schémas de coordination multi-point (CoMP) proposés dans la norme LTE-A pour y faire face, en tenant compte de l'aspect dynamique du trafic et de la mobilité des utilisateurs. Les résultats sont obtenus par l'analyse mathématique de modèles markoviens et par des simulations du système. Nous montrons l'importance de l'algorithme d'ordonnancement sur les performances en présence d'utilisateurs mobiles, pour des services de téléchargement de fichier et de streaming vidéo. Nous proposons un nouvel algorithme d'ordonnancement basé sur la dé-priorisation des utilisateurs mobiles se trouvant en bord de cellule, afin d'améliorer l'efficacité globale du système. Nous montrons ensuite qu'il est intéressant d'activer la technique dite Joint Processing uniquement dans un réseau à forte interférence, son activation dans un réseau à faible interférence pouvant conduire à une dégradation des performances. Nous proposons un nouveau mécanisme de coordination où une cellule ne coopère que lorsque sa coopération apporte un gain moyen de débit suffisant pour compenser les pertes de ressources engendrées. Nous considérons enfin la technique de formation de faisceaux coordonnée. Nous montrons notamment que la coordination n'est pas nécessaire lorsque l'on dispose d'un grand nombre d'antennes par station de base, un simple mécanisme d'ordonnancement opportuniste permettant d'obtenir des performances optimales. Pour un nombre limité d’antennes parstation de base, la coordination est nécessaire afin d’éviter l’interférence entre les faisceaux activés, et permet des gains de performance substantiels. / Interference is still the main limiting factor in cellular networks. We focus on the different coordinated multi-point schemes (CoMP) proposed in the LTE-A standard to cope with interference, taking into account the dynamic aspect of traffic and users’ mobility. The results are obtained by the analysis of Markov models and system-level simulations. We show the important impact of the scheduling strategy on the network performance in the presence of mobile users considering elastic traffic and video streaming. We propose a new scheduler that deprioritizes mobile users at the cell edge, in order to improve the overall system efficiency. We show that it is interesting to activate Joint Processing technique only in a high-interference network, its activation in a low-interference network may lead to performance degradation. We propose a new coordination mechanism, where a cell cooperates only when its cooperation brings a sufficient mean throughput gain, which compensates the extra resource consumption. Finally, we show that the coordination of beams is not necessary when a large number of antennas is deployed at each base station; a simple opportunistic scheduling strategy provides optimal performance. For a limited number of antennas per base station,coordination is necessary to avoid interference between the activated beams, allowing substantial performance gains.

Cette thèse étudie les communications directes entre les mobiles, appelées communications D2D, en tant que technique prometteuse pour améliorer les futurs réseaux cellulaires. Cette technologie permet une communication directe entre deux terminaux mobiles sans passer par la station de base. La modélisation, l'évaluation et l'optimisation des différents aspects des communications D2D constituent les objectifs fondamentaux de cette thèse et sont réalisés principalement à l'aide des outils mathématiques suivants: la théorie des files d'attente, l'optimisation de Lyapunov et les processus de décision markovien partiellement observable POMDP. Les résultats de cette étude sont présentés en trois parties. Dans la première partie, nous étudions un schéma de sélection entre mode cellulaire et mode D2D. Nous dérivons les régions de stabilité des scénarios suivants: réseaux cellulaires purs et réseaux cellulaires où les communications D2D sont activées. Une comparaison entre ces deux scénarios conduit à l'élaboration d'un algorithme de sélection entre le mode cellulaire et le mode D2D qui permet d'améliorer la capacité du réseau. Dans la deuxième partie, nous développons un algorithme d'allocation de ressources des communications D2D. Les utilisateurs D2D sont en mesure d'estimer leur propre qualité de canal, cependant la station de base a besoin de recevoir des messages de signalisation pour acquérir cette information. Sur la base de cette connaissance disponibles au niveau des utilisateurs D2D, une approche d'allocation des ressources est proposée afin d'améliorer l'efficacité énergétique des communications D2D. La version distribuée de cet algorithme s'avère plus performante que celle centralisée. Dans le schéma distribué des collisions peuvent se produire durant la transmission de l'état des canaux D2D ; ainsi un algorithme de réduction des collisions est élaboré. En outre, la mise en œuvre des algorithmes centralisé et distribué dans un réseau cellulaire, type LTE, est décrite en détails. Dans la troisième partie, nous étudions une politique de sélection des relais D2D mobiles. La mobilité des relais représente un des principaux défis que rencontre toute stratégie de sélection de relais. Le problème est modélisé par un processus contraint de décision markovien partiellement observable qui prend en compte le dynamisme des relais et vise à trouver la politique de sélection de relais qui optimise la performance du réseau cellulaire sous des contraintes de coût. / This thesis considers Device-to-Device (D2D) communications as a promising technique for enhancing future cellular networks. Modeling, evaluating and optimizing D2D features are the fundamental goals of this thesis and are mainly achieved using the following mathematical tools: queuing theory, Lyapunov optimization and Partially Observed Markov Decision Process (POMDP). The findings of this study are presented in three parts. In the first part, we investigate a D2D mode selection scheme. We derive the queuing stability regions of both scenarios: pure cellular networks and D2D-enabled cellular networks. Comparing both scenarios leads us to elaborate a D2D vs cellular mode selection design that improves the capacity of the network. In the second part, we develop a D2D resource allocation algorithm. We observe that D2D users are able to estimate their local Channel State Information (CSI), however the base station needs some signaling exchange to acquire this information. Based on the D2D users' knowledge of their local CSI, we provide an energy efficient resource allocation framework that shows how distributed scheduling outperforms centralized one. In the distributed approach, collisions may occur between the different CSI reporting; thus, we propose a collision reduction algorithm. Moreover, we give a detailed description on how both centralized and distributed algorithms can be implemented in practice. In the third part, we propose a mobile relay selection policy in a D2D relay-aided network. Relays' mobility appears as a crucial challenge for defining the strategy of selecting the optimal D2D relays. The problem is formulated as a constrained POMDP which captures the dynamism of the relays and aims to find the optimal relay selection policy that maximizes the performance of the network under cost constraints.