A Framework to Quantify Network Resilience and Survivability

The significance of resilient communication networks in the modern society is well established. Resilience and survivability mechanisms in current networks are limited and domain specific. Subsequently, the evaluation methods are either qualitative assessments or context-specific metrics. There is a need for rigorous quantitative evaluation of network resilience. We propose a service oriented framework to characterize resilience of networks to a number of faults and challenges at any abstraction level. This dissertation presents methods to quantify the operational state and the expected service of the network using functional metrics. We formalize resilience as transitions of the network state in a two-dimensional state space quantifying network characteristics, from which network service performance parameters can be derived. One dimension represents the network as normally operating, partially degraded, or severely degraded. The other dimension represents network service as acceptable, impaired, or unacceptable. Our goal is to initially understand how to characterize network resilience, and ultimately how to guide network design and engineering toward increased resilience. We apply the proposed framework to evaluate the resilience of the various topologies and routing protocols. Furthermore, we present several mechanisms to improve the resilience of the networks to various challenges

Effect of Transaction Cost and Coordination Mechanisms on the Length of the Supply Chain

A drastic reduction in the cost of transmitting information has tremendously increased the °ow and availability of information. Greater availability of information increases the ¯rm's ability to manage its supply chain and, therefore, increases its operational performance. However, current literature is ambiguous about whether increased information °ows leads to either a reduction or increase in transaction cost, which enable supply chains to migrate towards more market-based transactions or hierarchal-based transactions. This research empirically demonstrates that the governance structure of the supply chains changes towards market-based transactions due to a lowering of transaction costs after 1987. Much of the results is based on the theory of Transaction Cost Economics (TCE) and the role of asset speci¯city, uncertainty, and frequency in determin- ing whether or not industries are moving towards markets or hierarchies. Unlike previous supply chain management literature that focuses on relatively short supply chains consisting of two or three supply chain members, Input-Output tables allow for analysis of supply chains with many more members. This paper uses the 1982, 1987, 1992, and 1997 U.S. Benchmark Input-Output tables published by the Bureau of Economic Analysis to analyze supply chains. In so doing, this dissertation not only provides insight into how supply chain structures are changing but also o®ers a sample methodology for other researchers interested in using Input-Output analysis for further supply chain management research. The second part of the dissertation focuses on looking at the e®ect of di®erent coordination mechanisms on supply chain length and supply chain performance using simulation. Three di®erent heuristics that model ordering policies are used to simulate coordination mechanisms. E±ciency is measured on the basis of minimized total net stock for each heuristic used. The results are checked for robustness by using four di®erent demand distributions. The results indicate that if a supply chain has minimized its net stock, then the heuristic used by various echelons in the supply chain need not be harmonized. Also, disintermediation helps in improving the performance of the supply chain

Evaluation et optimisation de la qualité de service perçue par les utilisateurs mobiles pour les nouveaux services dans les réseaux cellulaires

The goal of this thesis is to develop tools and methods for the evaluation ofthe QoS (Quality of Service) perceived by users, as a function of thetraffic demand, in modern wireless cellularnetworks. This complex problem, directly related to networkdimensioning, involves modeling dynamicprocesses at several time-scales, which due to theirrandomness are amenable to probabilistic formalization.Firstly, on the ground of information theory, we capturethe performance of a single link between a base station and auser in the context of a cellular network with orthogonal channels andMIMO technology. We prove and usesome lower bounds of the information-theoretic ergodic capacityof such a link, which account also for the fast channelvariability caused by multi-path propagation.These bounds give robust basis for further user QoS evaluation.Next, one considers several (possibly mobile) users, arrivingin the network and requesting some service from it. We considervariable (elastic) bit-rate services, in which transmissionsof some amounts of data are realized in a best-effort manner,or constant bit-rate services, in which a certaintransmission rate needs to be maintained during requested times.On the ground of queuing theory, one captures this trafficdemand and service process using appropriate (multi-class)processor sharing (PS) or loss models. In this thesis,we adapt existing PS models and develop a new loss model for wirelessstreaming traffic, in which the aforementioned information-theoreticcapacities of single links describe the instantaneous user service rates.The multi-class models are used to capture the spatial heterogeneity ofuser channels, which depends on the user geographic locations andpropagation shadowing phenomenon.Finally, on top of the queueing-theoretic processes,one needs to consider a multi-cellular network, whose basestations are not necessarily regularly placed,and whose geometry is further perturbed by theshadowing phenomenon. We address this randomness aspectby using some models from stochastic geometry,notably Poisson point processes and Palmformalism applied to the typical cell of the network.Applying the above three-fold approach, supposed torepresent all crucial mechanisms and engineeringparameters of cellular networks (such as LTE), weestablish some macroscopic relations between the traffic demand andthe user QoS metrics for some elastic and constant bit-rate services.These relations are mostly obtained in a semi-analyticway, i.e., they only involve static simulations of a Poisson pointprocess (modeling the locations of base stations) in orderto evaluate its characteristics which are not amenable toanalytic expressions.More precisely, regarding the data traffic (the elastic bit-rate service),we capture the inter-cell interference, making the PS queue models ofindividual cells dependent, via some system of cell-load equations.These equations allow one to determine the mean user throughput, themean number of users and the mean cell load in a largenetwork, as a function of the traffic demand. The spatial distributionof these QoS metrics in the network is also studied.We validate our approach by comparing the obtainedresults with those measured from live-network traces. We observea remarkably good agreement between the model predictionsand the statistical data collected in several deployment scenarios.Regarding constant bit-rate services,we propose a new stochastic model to evaluatethe frequency and the number of interruptions during real-time streamingcalls in function of user radio conditions.Despite some fundamental similarities with the classical Erlang lossmodel, a more adequate model was required for in this case,where the denial of service is not definitive for a given call:it takes the form of, hopefully short, interruptions oroutage periods. Our model allows one to take into account realisticimplementations of the considered streaming service.We use it to study the quality of service metrics in function of userradio conditions in LTE networks.All established results contribute to the development ofnetwork dimensioning methods and are currently used inOrange internal tools for network capacity calculations.L'objectif de cette thèse est de développer des outils et des méthodes pour l'évaluation de la qualité de service (Quality of Service - QoS) perçue par les utilisateurs, en fonction de la demande de trafic, dans les réseaux cellulaire sans fil moderne. Ce problème complexe, directement liée au dimensionnement du réseau, implique la modélisation des processus dynamiques à plusieurs échelles de temps, qui en raison de leurs nature aléatoire se prêtent à la formalisation probabiliste.Tout d'abord, sur la base de la théorie de l'information, nous capturons les performances d'un seul lien entre une station de base et un utilisateur dans un réseau cellulaire avec des canaux orthogonaux et la technologie MIMO. Nous prouvons et utilisons certaines bornes inférieures de la capacité ergodique en vue de la théorie de l'information d'un tel lien, qui prend aussi en compte la variabilité du canal rapide causée par la propagation des trajets multiples. Ces bornes donnent une base solide pour l'évaluation plus profonde de la qualité de service perçue par les utilisateurs.Ensuite, on considère plusieurs utilisateurs (éventuellement mobiles), arrivant dans le réseau et demandant un service. Nous considérons des services (élastiques) à débit variable dans lesquels les transmissions de certaines quantités de données sont réalisées d'une manière "best-effort", ou services à débit constant, dans lesquels une certaine vitesse de transmission doit être maintenue pendant les périodes demandées. Sur la base de la théorie des files d'attente, on capture cette demande du trafic et processus de service à l'aide des modèles appropriés (multi-classes) de partage du processeur (processor-sharing PS) ou modèle de perte. Dans cette thèse, nous adaptons les modèles PS existants et développons un nouveau modèle de perte pour le trafic streaming de transmission sans fil, où les bornes théoriques (au regard de la théorie de l'information) mentionnées ci-dessus de la capacité des liens simples décrivent les taux de service instantanés des utilisateurs. Les modèles multi-classes sont utilisés pour capturer l'hétérogénéité spatiale des canaux utilisateur. Ceux-ci dépendent de l'emplacement géographique de l'utilisateur et du phénomène de "shadowing" de propagation.Enfin, au-dessus des processus de file d'attente théoriques, il faut tenir compte d'un réseau multicellulaire, dont les stations de base ne sont pas nécessairement régulièrement placées, et dont la géométrie est en outre perturbée par la phénomène de shadowing. Nous abordons cet aspect aléatoire en utilisant des modèles de géométrie stochastique, notamment processus de Poisson ponctuels et le formalisme de Palm appliqué à la cellule typique du réseau.En appliquant l'approche triple mentionnée ci-dessus, censée à représenter tous les mécanismes cruciaux et les paramètres de l'ingénierie des réseaux cellulaires (tels que LTE - Long Term Evolution), nous établissons des relations macroscopiques entre la demande de trafic et les métriques de la qualité de service perçue par les utilisateurs pour certains services à débit binaire élastiques et constants. Ces relations sont obtenues principalement d'une manière semi-analytique, c'est-à-dire qu'elles concernent des simulations statiques d'un processus ponctuel de Poisson (modélisation des emplacements des stations de base). Ceci afin d'évaluer ses caractéristiques qui ne se prêtent pas aux expressions analytiques.Plus précisément, en ce qui concerne le trafic de données (le service de débit binaire élastique), nous capturons l'interférence inter-cellule, rendant les modèles des files d'attente PS de cellules individuelles dépendantes, via un système d'équations de charge des cellules. Ces équations permettent de déterminer le débit moyen par utilisateur, le nombre moyen d'utilisateurs et la charge moyenne de la cellule dans un grand réseau, en fonction de la demande du trafic. La distribution spatiale de ces métriques de QoS dans le réseau est également étudiée. Nous validons notre approche en comparant les résultats obtenus avec ceux mesurés à partir de traces du réseau réel. Nous observons une concordance remarquable entre les prédictions du modèle et les données statistiques recueillies dans plusieurs scénarios de déploiement.En ce qui concerne les services de débit binaire constants, nous proposons un nouveau modèle stochastique pour évaluer la fréquence et le nombre d'interruptions lors de streaming en temps réel en fonction des conditions radio utilisateur. Nous l'utilisons pour étudier les métriques de la qualité de service en fonction des conditions radio utilisateur dans les réseaux LTE.Tous les résultats établis ici contribuent au développement de méthodes de dimensionnement de réseau et sont actuellement utilisés dans les outils internes d'Orange pour les calculs de capacité du réseau