Scheduling of Continuous Operators for IoT edge Analytics with Time Constraints

International audienceData stream processing and analytics (DSPA) engines are used to extract in (near) real-time valuable information from multiple IoT data streams. Deploying DSPA applications at the IoT network edge through Edge/Fog architectures is currently one of the core challenges for reducing both network delays and network bandwidth usage to reach the Cloud. In this paper, we address the problem of scheduling continuous DSPA operators to Fog-Cloud nodes featuring both computational and network resources. We are paying particular attention to the dynamic workload of these nodes due to variability of IoT data stream rates and the sharing of nodes' resources by multiple DSPA applications. In this respect, we propose TSOO, a resource-aware and time-efficient heuristic algorithm that takes into account the limited Fog computational resources, the real-time response constraints of DSPA applications, as well as, congestion and delay issues on Fog-to-Cloud network resources. Via extensive simulation experiments, we show that TSOO approximates an optimal operators' placement with a low execution cost

Efficient Scheduling of Streaming Operators for IoT Edge Analytics

International audienceData stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographical distributed data sources such as fixed and mobile IoT devices in order to extract valuable information in a timely manner for real-time actuation. To efficiently handle this ever increasing amount of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigms is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. In this paper, we account for the fact that both network resources and computational resources can be limited and shareable among multiple DSPA applications in the Edge-Fog-Cloud architecture, hence it is necessary to ensure their efficient usage. In this respect, we propose a resource-aware and time-efficient heuristic called SOO that identifies a good DSPA operator placement on the Edge-Fog-Cloud architecture towards optimizing the trade-off between the computational and network resource usage. Via thorough simulation experiments, we show that the solution provided by SOO is very close to the optimal one while the execution time is considerably reduced

Scheduling Continuous Operators for IoT Edge Analytics

International audienceIn this paper we are interested in exploring the Edge-Fog-Cloud architecture as an alternative approach to the Cloud-based IoT data analytics. Given the limitations of Fog in terms of limited computational resources that can also be shared among multiple analytics with continuous operators over data streams, we introduce a holistic cost model that accounts both the network and computational resources available in the Edge-Fog-Cloud architecture. Then, we propose scheduling algorithms RCS and SOO-CPLEX for placing continuous operators for data stream analytics at the network edge. The former dynamically places continuous operators between the Cloud and the Fog according to the evolution of data streams rates and uses as less as possible Fog computational resources to satisfy the constraints regarding the usage of both computational and network resources. The latter statically places continuous operators between the Cloud and the Fog to minimize the overall computational and network resource usage cost. Based on thorough experiments, we evaluate the effectiveness of SOO-CPLEX and RCS using simulation

Interconnecting and Monitoring Heterogeneous Things in IoT Applications

International audienceInternet of Things (IoT) applications incorporate heterogeneous devices that employ different middleware protocols (MQTT, CoAP, WebSocket, etc). In this paper we present an extension of our cross-integration platform which supports the interoperability of IoT devices. In particular, we introduce the VSB Web Console which enables the development and monitoring of applications with heterogeneous IoT devices. We showcase our approach using the Fire Detection scenario

Scheduling Streaming Operators for IoT Edge Analytics

Les applications de traitement et d'analyse des flux de données (TAFD) sont largement utilisées pour traiter les quantités toujours plus importantes de flux de données produites par des sources de données hautement distribuées géographiquement, telles que les dispositifs de l'internet des objets (IdO) fixes et mobiles, afin d'extraire des informations précieuses le plus rapidement possible pour une action satisfaisant une limite de temps de réponse. Les applications TAFD sont généralement déployées dans le Cloud pour bénéficier de ressources de calcul pratiquement illimitées à la demande. Cependant, ces solutions de calcul centralisées et distantes peuvent souffrir d'une bande passante réseau limitée et des retards de réseau élevé. De plus, la propagation des données dans le nuage peut compromettre la confidentialité des données sensibles. Pour traiter efficacement ce volume de flux de données, le paradigme émergent du Edge/Fog computing est utilisé comme niveau intermédiaire entre le Cloud et les dispositifs IdO pour traiter les flux de données plus près de leurs sources afin de réduire l'utilisation des ressources réseau et les retards dans le réseau pour atteindre le Cloud. Cependant, le paradigme Edge/Fog computing contient des ressources de calcul limitées, il est donc nécessaire de décider quelle partie de l'application TAFD doit être exécutée au niveau du Edge/Fog tout en satisfaisant à la contrainte de temps de réponse de l'application. De plus, les ressources de calcul et de réseau de l'architecture Edge-Fog-Cloud peuvent être partagées entre plusieurs applications de TAFD (ou autres), ce qui nécessite une utilisation efficiente de ces ressources. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle pour évaluer le coût d'utilisation des ressources à travers l'architecture Edge-Fog-Cloud. Notre modèle concerne à la fois les ressources de calcul et de réseau et permet de traiter les compromis inhérents à leur utilisation conjointe. Ce modèle caractérise précisément le coût d'utilisation des ressources en distinguant les ressources abondantes des ressources contraintes et en considérant leur disponibilité dynamique, couvrant ainsi les ressources dédiées à une seule application de TAFD et les ressources partageables. Nous complétons notre modélisation du système par un modèle de temps de réponse pour les applications TAFD qui prend en compte leurs caractéristiques de fenêtrage. En s'appuyant sur ces modèles, nous formulons le problème de l'ordonnancement d'opérateurs continus, qui constituent une application de TAFD, sur une architecture hiérarchique de ressources Edge-Fog-Cloud. Notre problème cible présente deux différentes caractéristiques. Premièrement, il vise à optimiser conjointement le coût d'utilisation des ressources de calcul et de réseau, alors que peu d'approches existantes ont pris en compte les ressources de calcul dans leurs objectifs d'optimisation. Plus précisément, notre objectif est de déployer une application de TAFD de manière à ce qu'elle utilise les ressources disponibles de la manière la plus efficace possible. Cela permet d'économiser des ressources précieuses pour les autres applications de TAFD (ou d'autre type) qui partagent la même architecture de ressources. Deuxièmement, il est soumis à une contrainte de temps réponse, alors que peu de travaux ont traité d'une telle contrainte ; la plupart des approches d'ordonnancement des applications soumises au contrainte de temps de réponse incluent le temps de réponse dans leurs objectifs d'optimisation. Nous introduisons plusieurs algorithmes basés sur des heuristiques qui traitent différentes versions du problème : l'ordonnancement statique tenant compte que des ressources de calcul et réseau, l'ordonnancement statique tenant compte à la fois des ressources et de la contrainte de temps de réponse, et l'ordonnancement dynamique qui prend en compte le déploiement actuel de l'application et des ressources disponibles. Enfin, nous évaluons de [...]Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valuable information in a timely manner for actuation. DSPA applications are typically deployed in the Cloud to benefit from practically unlimited computational resources on demand. However, such centralized and distant computing solutions may suffer from limited network bandwidth and high network delay. Additionally, data propagation to the Cloud may compromise the privacy of sensitive data. To effectively handle this volume of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigm is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. However, Edge/Fog computing comes with limited computational resource capacities and requires deciding which part of the DSPA application should be performed in the Edge/Fog layers while satisfying the application response time constraint for timely actuation. Furthermore, the computational and network resources across the Edge-Fog-Cloud architecture can be shareable among multiple DSPA (and other) applications, which calls for efficient resource usage. In this PhD research, we propose a new model for assessing the usage cost of resources across the Edge-Fog-Cloud architecture. Our model addresses both computational and network resources and enables dealing with the trade-offs that are inherent to their joint usage. It precisely characterizes the usage cost of resources by distinguishing between abundant and constrained resources as well as by considering their dynamic availability, hence covering both resources dedicated to a single DSPA application and shareable resources. We complement our system modeling with a response time model for DSPA applications that takes into account their windowing characteristics. Leveraging these models, we formulate the problem of scheduling streaming operators over a hierarchical Edge-Fog-Cloud resource architecture. Our target problem presents two distinctive features. First, it aims at jointly optimizing the resource usage cost for computational and network resources, while few existing approaches have taken computational resources into account in their optimization goals. More precisely, our aim is to schedule a DSPA application in a way that it uses available resources in the most efficient manner. This enables saving valuable resources for other DSPA (and non DSPA) applications that share the same resource architecture. Second, it is subject to a response time constraint, while few works have dealt with such a constraint; most approaches for scheduling time-critical (DSPA) applications include the response time in their optimization goals. To solve our formulated problem, we introduce several heuristic algorithms that deal with different versions of the problem: static resource-aware scheduling that each time calculates a new system deployment from the outset, time-aware and resource-aware scheduling, dynamic scheduling that takes into account the current deployment. Finally, we extensively and comparatively evaluate our algorithms with realistic simulations against several baselines that either we introduce or that originate / are inspired from the existing literature. Our results demonstrate that our solutions advance the current state of the art in scheduling DSPA applications

Ordonnancement d'opérateurs continus pour l'analyse de flux de données à la périphérie de l'Internet des Objets

Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valuable information in a timely manner for actuation. DSPA applications are typically deployed in the Cloud to benefit from practically unlimited computational resources on demand. However, such centralized and distant computing solutions may suffer from limited network bandwidth and high network delay. Additionally, data propagation to the Cloud may compromise the privacy of sensitive data. To effectively handle this volume of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigm is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. However, Edge/Fog computing comes with limited computational resource capacities and requires deciding which part of the DSPA application should be performed in the Edge/Fog layers while satisfying the application response time constraint for timely actuation. Furthermore, the computational and network resources across the Edge-Fog-Cloud architecture can be shareable among multiple DSPA (and other) applications, which calls for efficient resource usage. In this PhD research, we propose a new model for assessing the usage cost of resources across the Edge-Fog-Cloud architecture. Our model addresses both computational and network resources and enables dealing with the trade-offs that are inherent to their joint usage. It precisely characterizes the usage cost of resources by distinguishing between abundant and constrained resources as well as by considering their dynamic availability, hence covering both resources dedicated to a single DSPA application and shareable resources. We complement our system modeling with a response time model for DSPA applications that takes into account their windowing characteristics. Leveraging these models, we formulate the problem of scheduling streaming operators over a hierarchical Edge-Fog-Cloud resource architecture. Our target problem presents two distinctive features. First, it aims at jointly optimizing the resource usage cost for computational and network resources, while few existing approaches have taken computational resources into account in their optimization goals. More precisely, our aim is to schedule a DSPA application in a way that it uses available resources in the most efficient manner. This enables saving valuable resources for other DSPA (and non DSPA) applications that share the same resource architecture. Second, it is subject to a response time constraint, while few works have dealt with such a constraint; most approaches for scheduling time-critical (DSPA) applications include the response time in their optimization goals. To solve our formulated problem, we introduce several heuristic algorithms that deal with different versions of the problem: static resource-aware scheduling that each time calculates a new system deployment from the outset, time-aware and resource-aware scheduling, dynamic scheduling that takes into account the current deployment. Finally, we extensively and comparatively evaluate our algorithms with realistic simulations against several baselines that either we introduce or that originate / are inspired from the existing literature. Our results demonstrate that our solutions advance the current state of the art in scheduling DSPA applications.Les applications de traitement et d'analyse des flux de données (TAFD) sont largement utilisées pour traiter les quantités toujours plus importantes de flux de données produites par des sources de données hautement distribuées géographiquement, telles que les dispositifs de l'internet des objets (IdO) fixes et mobiles, afin d'extraire des informations précieuses le plus rapidement possible pour une action satisfaisant une limite de temps de réponse. Les applications TAFD sont généralement déployées dans le Cloud pour bénéficier de ressources de calcul pratiquement illimitées à la demande. Cependant, ces solutions de calcul centralisées et distantes peuvent souffrir d'une bande passante réseau limitée et des retards de réseau élevé. De plus, la propagation des données dans le nuage peut compromettre la confidentialité des données sensibles. Pour traiter efficacement ce volume de flux de données, le paradigme émergent du Edge/Fog computing est utilisé comme niveau intermédiaire entre le Cloud et les dispositifs IdO pour traiter les flux de données plus près de leurs sources afin de réduire l'utilisation des ressources réseau et les retards dans le réseau pour atteindre le Cloud. Cependant, le paradigme Edge/Fog computing contient des ressources de calcul limitées, il est donc nécessaire de décider quelle partie de l'application TAFD doit être exécutée au niveau du Edge/Fog tout en satisfaisant à la contrainte de temps de réponse de l'application. De plus, les ressources de calcul et de réseau de l'architecture Edge-Fog-Cloud peuvent être partagées entre plusieurs applications de TAFD (ou autres), ce qui nécessite une utilisation efficiente de ces ressources. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle pour évaluer le coût d'utilisation des ressources à travers l'architecture Edge-Fog-Cloud. Notre modèle concerne à la fois les ressources de calcul et de réseau et permet de traiter les compromis inhérents à leur utilisation conjointe. Ce modèle caractérise précisément le coût d'utilisation des ressources en distinguant les ressources abondantes des ressources contraintes et en considérant leur disponibilité dynamique, couvrant ainsi les ressources dédiées à une seule application de TAFD et les ressources partageables. Nous complétons notre modélisation du système par un modèle de temps de réponse pour les applications TAFD qui prend en compte leurs caractéristiques de fenêtrage. En s'appuyant sur ces modèles, nous formulons le problème de l'ordonnancement d'opérateurs continus, qui constituent une application de TAFD, sur une architecture hiérarchique de ressources Edge-Fog-Cloud. Notre problème cible présente deux différentes caractéristiques. Premièrement, il vise à optimiser conjointement le coût d'utilisation des ressources de calcul et de réseau, alors que peu d'approches existantes ont pris en compte les ressources de calcul dans leurs objectifs d'optimisation. Plus précisément, notre objectif est de déployer une application de TAFD de manière à ce qu'elle utilise les ressources disponibles de la manière la plus efficace possible. Cela permet d'économiser des ressources précieuses pour les autres applications de TAFD (ou d'autre type) qui partagent la même architecture de ressources. Deuxièmement, il est soumis à une contrainte de temps réponse, alors que peu de travaux ont traité d'une telle contrainte ; la plupart des approches d'ordonnancement des applications soumises au contrainte de temps de réponse incluent le temps de réponse dans leurs objectifs d'optimisation. Nous introduisons plusieurs algorithmes basés sur des heuristiques qui traitent différentes versions du problème : l'ordonnancement statique tenant compte que des ressources de calcul et réseau, l'ordonnancement statique tenant compte à la fois des ressources et de la contrainte de temps de réponse, et l'ordonnancement dynamique qui prend en compte le déploiement actuel de l'application et des ressources disponibles. Enfin, nous évaluons de [...

Ordonnancement d'opérateurs continus pour l'analyse de flux de données à la périphérie de l'Internet des Objets

Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valuable information in a timely manner for actuation. DSPA applications are typically deployed in the Cloud to benefit from practically unlimited computational resources on demand.However, such centralized and distant computing solutions may suffer from limited network bandwidth and high network delay.Additionally, data propagation to the Cloud may compromise the privacy of sensitive data.To effectively handle this volume of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigm is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. However, Edge/Fog computing comes with limited computational resource capacities and requires deciding which part of the DSPA application should be performed in the Edge/Fog layers while satisfying the application response time constraint for timely actuation. Furthermore, the computational and network resources across the Edge-Fog-Cloud architecture can be shareable among multiple DSPA (and other) applications, which calls for efficient resource usage. In this PhD research, we propose a new model for assessing the usage cost of resources across the Edge-Fog-Cloud architecture.Our model addresses both computational and network resources and enables dealing with the trade-offs that are inherent to their joint usage.It precisely characterizes the usage cost of resources by distinguishing between abundant and constrained resources as well as by considering their dynamic availability, hence covering both resources dedicated to a single DSPA application and shareable resources.We complement our system modeling with a response time model for DSPA applications that takes into account their windowing characteristics.Leveraging these models, we formulate the problem of scheduling streaming operators over a hierarchical Edge-Fog-Cloud resource architecture.Our target problem presents two distinctive features. First, it aims at jointly optimizing the resource usage cost for computational and network resources, while few existing approaches have taken computational resources into account in their optimization goals.More precisely, our aim is to schedule a DSPA application in a way that it uses available resources in the most efficient manner. This enables saving valuable resources for other DSPA (and non DSPA) applications that share the same resource architecture. Second, it is subject to a response time constraint, while few works have dealt with such a constraint; most approaches for scheduling time-critical (DSPA) applications include the response time in their optimization goals.To solve our formulated problem, we introduce several heuristic algorithms that deal with different versions of the problem: static resource-aware scheduling that each time calculates a new system deployment from the outset, time-aware and resource-aware scheduling, dynamic scheduling that takes into account the current deployment.Finally, we extensively and comparatively evaluate our algorithms with realistic simulations against several baselines that either we introduce or that originate / are inspired from the existing literature. Our results demonstrate that our solutions advance the current state of the art in scheduling DSPA applications.Les applications de traitement et d'analyse des flux de données (DSPA en anglais) sont largement utilisées pour traiter les quantités toujours plus importantes de flux de données produites par des sources de données hautement distribuées géographiquement, telles que les dispositifs de l'internet des objets (IdO) fixes et mobiles, afin d'extraire des informations précieuses le plus rapidement possible pour une action satisfaisaint une limite de temps de réponse. Les applications DSPA sont généralement déployées dans le Cloud pour bénéficier de ressources de calcul pratiquement illimitées à la demande. Cependant, ces solutions de calcul centralisées et distantes peuvent souffrir d'une bande passante réseau limitée et des retards de réseau élevé. De plus, la propagation des données dans le nuage peut compromettre la confidentialité des données sensibles.Pour traiter efficacement ce volume de flux de données, le paradigme émergent du Edge/Fog computing est utilisé comme niveau intermédiaire entre le Cloud et les dispositifs IdO pour traiter les flux de données plus près de leurs sources afin de réduire l'utilisation des ressources réseau et les retards dans le réseau pour atteindre le Cloud. Cependant, le paradigme Edge/Fog computing contient des ressources de calcul limitées, il est donc necessaire de décider quelle partie de l'application DSPA doit être exécutée au niveau du Edge/Fog tout en satisfaisant à la contrainte de temps de réponse de l'application. De plus, les ressources de calcul et de réseau de l'architecture Edge-Fog-Cloud peuvent être partagées entre plusieurs applications de DSPA (ou autres), ce qui nécessite une utilisation efficiente de ces ressources. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle pour évaluer le coût d'utilisation des ressources à travers l'architecture Edge-Fog-Cloud.Notre modèle concerne à la fois les ressources de calcul et de réseau et permet de traiter les compromis inhérents à leur utilisation conjointe.Ce modèle caractérise précisément le coût d'utilisation des ressources en distinguant les ressources abondantes des ressources contraintes et en considérant leur disponibilité dynamique, couvrant ainsi les ressources dédiées à une seule application de DSPA et les ressources partageables. Nous complétons notre modélisation du système par un modèle de temps de réponse pour les applications DSPA qui prend en compte leurs caractéristiques de fenêtrage.En s'appuyant sur ces modèles, nous formulons le problème de l'ordonnancement d'opérateurs continus, qui constituent une application de DSPA, sur une architecture hiérarchique de ressources Edge-Fog-Cloud. Notre problème cible présente deux différentes caractéristiques. Premièrement, il vise à optimiser conjointement le coût d'utilisation des ressources de calcul et de réseau, alors que peu d'approches existantes ont pris en compte les ressources de calcul dans leurs objectifs d'optimisation. Plus précisément, notre objectif est de déployer une application de DSPA de manière à ce qu'elle utilise les ressources disponibles de la manière la plus efficace possible. Cela permet d'économiser des ressources précieuses pour les autres applications de DSPA (ou d'autre type) qui partagent la même architecture de ressources. Deuxièmement, il est soumis à une contrainte de temps réponse, alors que peu de travaux ont traité d'une telle contrainte ; la plupart des approches d'ordonnancement des applications soumises au contrainte de temps de réponse incluent le temps de réponse dans leurs objectifs d'optimisation.Nous introduisons plusieurs algorithmes basés sur des heuristiques qui traitent différentes versions du problème : l'ordonnancement statique tenant compte que des ressources de calcul et réseau, l'ordonnancement static tenant compte à la fois des ressources et de la contrainte de temps de réponse, et l'ordonnancement dynamique qui prend en compte le déploiement actuel de l'application et des resources disponibles.Enfin, nous évaluons de manière approfondie et comparative nos algorithmes à l'aide de simulations réalistes par rapport à plusieurs alogorithmes que nous avons soit conçu ou qui sont issus ou inspirés de la littérature existante. Nos résultats démontrent que nos solutions font progresser l'état actuel de l'art en matière d'ordonnancement des applications de DSPA

Ordonnancement d'opérateurs continus pour l'analyse de flux de données à la périphérie de l'Internet des Objets

Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valuable information in a timely manner for actuation. DSPA applications are typically deployed in the Cloud to benefit from practically unlimited computational resources on demand. However, such centralized and distant computing solutions may suffer from limited network bandwidth and high network delay. Additionally, data propagation to the Cloud may compromise the privacy of sensitive data. To effectively handle this volume of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigm is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. However, Edge/Fog computing comes with limited computational resource capacities and requires deciding which part of the DSPA application should be performed in the Edge/Fog layers while satisfying the application response time constraint for timely actuation. Furthermore, the computational and network resources across the Edge-Fog-Cloud architecture can be shareable among multiple DSPA (and other) applications, which calls for efficient resource usage. In this PhD research, we propose a new model for assessing the usage cost of resources across the Edge-Fog-Cloud architecture. Our model addresses both computational and network resources and enables dealing with the trade-offs that are inherent to their joint usage. It precisely characterizes the usage cost of resources by distinguishing between abundant and constrained resources as well as by considering their dynamic availability, hence covering both resources dedicated to a single DSPA application and shareable resources. We complement our system modeling with a response time model for DSPA applications that takes into account their windowing characteristics. Leveraging these models, we formulate the problem of scheduling streaming operators over a hierarchical Edge-Fog-Cloud resource architecture. Our target problem presents two distinctive features. First, it aims at jointly optimizing the resource usage cost for computational and network resources, while few existing approaches have taken computational resources into account in their optimization goals. More precisely, our aim is to schedule a DSPA application in a way that it uses available resources in the most efficient manner. This enables saving valuable resources for other DSPA (and non DSPA) applications that share the same resource architecture. Second, it is subject to a response time constraint, while few works have dealt with such a constraint; most approaches for scheduling time-critical (DSPA) applications include the response time in their optimization goals. To solve our formulated problem, we introduce several heuristic algorithms that deal with different versions of the problem: static resource-aware scheduling that each time calculates a new system deployment from the outset, time-aware and resource-aware scheduling, dynamic scheduling that takes into account the current deployment. Finally, we extensively and comparatively evaluate our algorithms with realistic simulations against several baselines that either we introduce or that originate / are inspired from the existing literature. Our results demonstrate that our solutions advance the current state of the art in scheduling DSPA applications.Les applications de traitement et d'analyse des flux de données (TAFD) sont largement utilisées pour traiter les quantités toujours plus importantes de flux de données produites par des sources de données hautement distribuées géographiquement, telles que les dispositifs de l'internet des objets (IdO) fixes et mobiles, afin d'extraire des informations précieuses le plus rapidement possible pour une action satisfaisant une limite de temps de réponse. Les applications TAFD sont généralement déployées dans le Cloud pour bénéficier de ressources de calcul pratiquement illimitées à la demande. Cependant, ces solutions de calcul centralisées et distantes peuvent souffrir d'une bande passante réseau limitée et des retards de réseau élevé. De plus, la propagation des données dans le nuage peut compromettre la confidentialité des données sensibles. Pour traiter efficacement ce volume de flux de données, le paradigme émergent du Edge/Fog computing est utilisé comme niveau intermédiaire entre le Cloud et les dispositifs IdO pour traiter les flux de données plus près de leurs sources afin de réduire l'utilisation des ressources réseau et les retards dans le réseau pour atteindre le Cloud. Cependant, le paradigme Edge/Fog computing contient des ressources de calcul limitées, il est donc nécessaire de décider quelle partie de l'application TAFD doit être exécutée au niveau du Edge/Fog tout en satisfaisant à la contrainte de temps de réponse de l'application. De plus, les ressources de calcul et de réseau de l'architecture Edge-Fog-Cloud peuvent être partagées entre plusieurs applications de TAFD (ou autres), ce qui nécessite une utilisation efficiente de ces ressources. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle pour évaluer le coût d'utilisation des ressources à travers l'architecture Edge-Fog-Cloud. Notre modèle concerne à la fois les ressources de calcul et de réseau et permet de traiter les compromis inhérents à leur utilisation conjointe. Ce modèle caractérise précisément le coût d'utilisation des ressources en distinguant les ressources abondantes des ressources contraintes et en considérant leur disponibilité dynamique, couvrant ainsi les ressources dédiées à une seule application de TAFD et les ressources partageables. Nous complétons notre modélisation du système par un modèle de temps de réponse pour les applications TAFD qui prend en compte leurs caractéristiques de fenêtrage. En s'appuyant sur ces modèles, nous formulons le problème de l'ordonnancement d'opérateurs continus, qui constituent une application de TAFD, sur une architecture hiérarchique de ressources Edge-Fog-Cloud. Notre problème cible présente deux différentes caractéristiques. Premièrement, il vise à optimiser conjointement le coût d'utilisation des ressources de calcul et de réseau, alors que peu d'approches existantes ont pris en compte les ressources de calcul dans leurs objectifs d'optimisation. Plus précisément, notre objectif est de déployer une application de TAFD de manière à ce qu'elle utilise les ressources disponibles de la manière la plus efficace possible. Cela permet d'économiser des ressources précieuses pour les autres applications de TAFD (ou d'autre type) qui partagent la même architecture de ressources. Deuxièmement, il est soumis à une contrainte de temps réponse, alors que peu de travaux ont traité d'une telle contrainte ; la plupart des approches d'ordonnancement des applications soumises au contrainte de temps de réponse incluent le temps de réponse dans leurs objectifs d'optimisation. Nous introduisons plusieurs algorithmes basés sur des heuristiques qui traitent différentes versions du problème : l'ordonnancement statique tenant compte que des ressources de calcul et réseau, l'ordonnancement statique tenant compte à la fois des ressources et de la contrainte de temps de réponse, et l'ordonnancement dynamique qui prend en compte le déploiement actuel de l'application et des ressources disponibles. Enfin, nous évaluons de [...

Interconnecting and Monitoring Heterogeneous Things in IoT Applications

International audienceInternet of Things (IoT) applications incorporate heterogeneous devices that employ different middleware protocols (MQTT, CoAP, WebSocket, etc). In this paper we present an extension of our cross-integration platform which supports the interoperability of IoT devices. In particular, we introduce the VSB Web Console which enables the development and monitoring of applications with heterogeneous IoT devices. We showcase our approach using the Fire Detection scenario

Automated synthesis of mediators for middleware-layer protocol interoperability in the IoT

International audienceTo enable direct Internet connectivity of Things, complete protocol stacks need to be deployed on resource-constrained devices. Such protocol stacks typically build on lightweight IPv6 adaptations and may even include a middleware layer supporting high-level application development. However, the profusion of IoT middleware-layer interaction protocols has introduced technology diversity and high fragmentation in the IoT systems landscape with siloed vertical solutions. To enable the interconnection of heterogeneous Things across these barriers, advanced interoperability solutions at the middleware layer are required. In this paper, we introduce a solution for the automated synthesis of protocol mediators that support the interconnection of heterogeneous Things. Our systematic approach relies on the Data eXchange (DeX) connector model, which comprehensively abstracts and represents existing and potentially future IoT middleware protocols. Thanks to DeX, Things seamlessly interconnect through lightweight mediators. We validate our solution with respect to: (i) the support to developers when developing heterogeneous IoT applications; (ii) the runtime performance of the synthesized mediators