Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2018

Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog

Combinaison d'heuristiques pour optimiser et dimensionner le placement d'applications IoT dans le Fog

(1)
1

Abstract

As fog computing brings processing and storage resources to the edge of the network, there is an increasing need of automated placement (i.e., host selection) to deploy distributed applications. Such a placement must conform to applications' resource requirements in a heterogeneous fog infrastructure, and deal with the complexity brought by Internet of Things (IoT) applications tied to sensors and actuators. This paper presents four heuristics to address the problem of placing distributed IoT applications in the fog. By combining proposed heuristics, our approach is able to deal with large scale problems, and to efficiently make placement decisions fitting the objective: minimizing placed applications' average response time. The proposed approach is validated through comparative simulation of different heuristic combinations with varying sizes of infrastructures and applications.
Alors que l’informatique en brouillard amène les ressources de traitement et de stockage à la périphérie du réseau, il existe un besoin croissant de placement automatisé (c.-à-d. La sélection de l'hôte) pour déployer des applications distribuées. Un tel placement doit être conforme aux besoins en ressources des applications dans une infrastructure de brouillard hétérogène et dynamique, et traiter la complexité apportée par les applications Internet des objets (IoT) liées aux capteurs / actionneurs. Cette thèse présente un modèle, une fonction objective et des heuristiques pour résoudre le problème de la mise en place d'applications IoT distribuées dans le brouillard. En combinant les heuristiques proposées, notre approche est capable de gérer les problèmes à grande échelle et de prendre efficacement des décisions de placement adaptées à l'objectif - en optimisant les performances des applications placées. L'approche proposée est validée par une analyse de complexité et une simulation comparative avec des tailles et des applications de tailles variables.
Fichier principal
Vignette du fichier
XIA_2018_diffusion.pdf (3.58 Mo) Télécharger le fichier
Origin : Version validated by the jury (STAR)
Loading...

Dates and versions

tel-02084327 , version 1 (29-03-2019)
tel-02084327 , version 2 (19-04-2019)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02084327 , version 2

Cite

Ye Xia. Combining Heuristics for Optimizing and Scaling the Placement of IoT Applications in the Fog. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : 2018GREAM084⟩. ⟨tel-02084327v2⟩
322 View
210 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More