Fog Computing for the Internet of Things

Le Fog Computing constitue une approche prometteuse dans le contexte de l’Internet des Objets (IoT) car il fournit des fonctionnalités et des ressources à l’extrémité du réseau, plus près des utilisateurs finaux. Cette thèse étudie les performances du Fog Computing dans le cadre des applications IoT sensibles à la latence. La première problématique traitée concerne la modélisation mathématique d’un système IoT-fog-cloud, ainsi que les métriques de performances du système en termes d’énergie consommée et de latence. Cette modélisation nous permettra par la suite de proposer diverses stratégies efficaces de distribution de contenu et d’allocation des ressources dans le fog et le cloud. La deuxième problématique abordée dans cette thèse concerne la distribution de contenu et de données des objets dans des systèmes fog/cloud. Afin d’optimiser simultanément les décisions d’offloading et d’allocation des ressources du système, nous distinguons entre deux types d’applications IoT : (1) applications IoT à contenu statique ou avec des mises à jour peu fréquentes ; et (2) applications IoT à contenu dynamique. Pour chaque type d’application, nous étudions le problème d’offloading de requêtes IoT dans le fog. Nous nous concentrons sur les problèmes d'équilibrage de charge afin de minimiser la latence et l’énergie totale consommée par le système.Fog computing is a promising approach in the context of the Internet of Things (IoT) as it provides functionality and resources at the edge of the network, closer to end users. This thesis studies the performance of fog computing in the context of latency sensitive IoT applications. The first issue addressed is the mathematical modeling of an IoT-fogcloud system, and the performance metrics of the system in terms of energy consumed and latency. This modeling will then allow us to propose various effective strategies for content distribution and resource allocation in the fog and the cloud. The second issue addressed in this thesis concerns the distribution of content and object data in fog / cloud systems. In order to simultaneously optimize offloading and system resource allocation decisions, we distinguish between two types of IoT applications: (1) IoT applications with static content or with infrequent updates; and (2) IoT applications with dynamic content. For each type of application, we study the problem of offloading IoT requests in the fog. We focus on load balancing issues to minimize latency and the total power consumed by the system

Fog Computing pour l’Internet des objets

Fog computing is a promising approach in the context of the Internet of Things (IoT) as it provides functionality and resources at the edge of the network, closer to end users. This thesis studies the performance of fog computing in the context of latency sensitive IoT applications. The first issue addressed is the mathematical modeling of an IoT-fogcloud system, and the performance metrics of the system in terms of energy consumed and latency. This modeling will then allow us to propose various effective strategies for content distribution and resource allocation in the fog and the cloud. The second issue addressed in this thesis concerns the distribution of content and object data in fog / cloud systems. In order to simultaneously optimize offloading and system resource allocation decisions, we distinguish between two types of IoT applications: (1) IoT applications with static content or with infrequent updates; and (2) IoT applications with dynamic content. For each type of application, we study the problem of offloading IoT requests in the fog. We focus on load balancing issues to minimize latency and the total power consumed by the system.Le Fog Computing constitue une approche prometteuse dans le contexte de l’Internet des Objets (IoT) car il fournit des fonctionnalités et des ressources à l’extrémité du réseau, plus près des utilisateurs finaux. Cette thèse étudie les performances du Fog Computing dans le cadre des applications IoT sensibles à la latence. La première problématique traitée concerne la modélisation mathématique d’un système IoT-fog-cloud, ainsi que les métriques de performances du système en termes d’énergie consommée et de latence. Cette modélisation nous permettra par la suite de proposer diverses stratégies efficaces de distribution de contenu et d’allocation des ressources dans le fog et le cloud. La deuxième problématique abordée dans cette thèse concerne la distribution de contenu et de données des objets dans des systèmes fog/cloud. Afin d’optimiser simultanément les décisions d’offloading et d’allocation des ressources du système, nous distinguons entre deux types d’applications IoT : (1) applications IoT à contenu statique ou avec des mises à jour peu fréquentes ; et (2) applications IoT à contenu dynamique. Pour chaque type d’application, nous étudions le problème d’offloading de requêtes IoT dans le fog. Nous nous concentrons sur les problèmes d'équilibrage de charge afin de minimiser la latence et l’énergie totale consommée par le système

Efficient green solution for a balanced energy consumption and delay in the IoT-Fog-Cloud computing

International audienc

Energy-efficient solution using stochastic approach for IoT-Fog-Cloud Computing

International audienceFog computing is a distributed architecture which extends cloud computing resources to the end user. Furthermore, fog computing is deployed increasingly to fulfill the requirements of the Internet of Object (IoT) technology. This solution has been proposed to overcome the shortcomings of the cloud. Motivated by recent advances in fog computing, we aim to improve the performances of fog-cloud systems. A novel system design is proposed in which the energy consumption and the delay are considered. Different queue models are applied to our system, where the energy and delay costs are modeled. A coalition game between fog nodes is formulated to minimize the cost, while examining the energy-delay trade-off. To this end, we propose three energy-efficient solutions with the objective of minimizing the total cost of the execution of IoT applications in a fog-cloud system. Our simulation shows the effectiveness of the proposed solutions compared to works from the literature

Energy-Efficient Solution Based on Reinforcement Learning Approach in Fog Networks

International audienc

Energy-Efficient Solution Based on Reinforcement Learning Approach in Fog Networks

International audienc

Efficient green solution for a balanced energy consumption and delay in the IoT-Fog-Cloud computing

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