La maison est un environnement dans lequel de plus en plus d'équipements sont interconnectés. Cette multiplication des équipements informatiques et des services associés augmente la consommation d'énergie de la maison numérique. Pour limiter cette tendance, les équipements de l'électronique grand public contrôlent leur consommation d'énergie individuellement, indépendamment les uns des autres. Les environnements répartis offrent de nouvelles opportunités de gestion de la consommation d'énergie des équipements. Ce travail propose de mettre en place une coordination intelligente entre les équipements de façon à limiter la consommation énergétique de l'ensemble de ces équipements tout en délivrant les mêmes services. Notre approche consiste à déplacer des composants logiciels d'un équipement à l'autre afin de maximiser l'efficience énergétique de la maison numérique. Cependant, ces déplacements sont contraints à la fois par l'environnement, e.g., ressources matérielles disponibles, et par les besoins des composants logiciels, e.g., ressources matérielles requises, présence de l'utilisateur. Pour concevoir un tel système, il est nécessaire de considérer les propriétés intrinsèques à la maison numérique dont l'hétérogénéité, la dynamicité et la qualité de service. L'hétérogénéité nécessite une modélisation de chaque équipement et de chaque service suivant des critères différenciant, e.g., ressources matérielles, présence de l'utilisateur. La dynamicité requiert de modifier la répartition des composants logiciels lorsqu'un événement significatif survient, e.g., apparition d'un équipement, afin de conserver l'efficience énergétique. Enfin, la mise en place de solutions moins énergivores ne doit pas impacter la qualité de service, e.g., satisfaire les besoins en ressources matérielles des composants logiciels. Nous proposons une modélisation de ces propriétés. Ce modèle est ensuite considéré par un système décisionnel autonome. Sur l'observation d'événements significatifs, le système prend la décision de modifier la répartition des composants sur les équipements afin d'atteindre l'objectif d'efficience énergétique tout en satisfaisant à la qualité de service. L'implantation du système décisionnel est réalisée par une architecture elle-même conçue pour être efficiente énergétiquement. Le système décisionnel est considéré comme un service à part entière. Il est construit comme les autres services présents dans l'environnement, et est donc capable de se déplacer d'un équipement à un autre pour s'exécuter sur celui qui est le plus approprié en fonction du contexte. L'approche est validée au travers de son implémentation appelée HomeNap et le déroulé de scénarios de la vie courante. Les résultats obtenus montrent des gains énergétiques. Ces résultats montrent également que les gains sont fonctions des usages de la maison numérique. Enfin, ces gains s'accroissent lorsque le nombre d'équipements et de services augmente, ce qui correspond à la tendance actuellement observée.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00915321 |
| Date | 05 December 2013 |
| Creators | Druilhe, Rémi |
| Publisher | Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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