Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés

Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés

Performance Evaluation Metrics for Cloud, Fog and Edge Computing: A Review, Taxonomy, Benchmarks and Standards for Future Research

Optimization is an inseparable part of Cloud computing, particularly with the emergence of Fog and Edge paradigms. Not only these emerging paradigms demand reevaluating cloud-native optimizations and exploring Fog and Edge-based solutions, but also the objectives require significant shift from considering only latency to energy, security, reliability and cost. Hence, it is apparent that optimization objectives have become diverse and lately Internet of Things (IoT)-specific born objectives must come into play. This is critical as incorrect selection of metrics can mislead the developer about the real performance. For instance, a latency-aware auto-scaler must be evaluated through latency-related metrics as response time or tail latency; otherwise the resource manager is not carefully evaluated even if it can reduce the cost. Given such challenges, researchers and developers are struggling to explore and utilize the right metrics to evaluate the performance of optimization techniques such as task scheduling, resource provisioning, resource allocation, resource scheduling and resource execution. This is challenging due to (1) novel and multi-layered computing paradigm, e.g., Cloud, Fog and Edge, (2) IoT applications with different requirements, e.g., latency or privacy, and (3) not having a benchmark and standard for the evaluation metrics. In this paper, by exploring the literature, (1) we present a taxonomy of the various real-world metrics to evaluate the performance of cloud, fog, and edge computing; (2) we survey the literature to recognize common metrics and their applications; and (3) outline open issues for future research. This comprehensive benchmark study can significantly assist developers and researchers to evaluate performance under realistic metrics and standards to ensure their objectives will be achieved in the production environments

Markov chains Incompletely Specified : Stochastic comparison analysis and application to networks performance evaluation

Dans cette thèse, nous étudions les problèmes d'incertitudes dans les modèles probabilistes et tentons de déterminer leur impact sur l'analyse de performances et le dimensionnement des systèmes. Nous considérons deux aspects du problème d'imprécision. Le premier, consiste à étudier des chaînes en temps discret dont les probabilités ou taux de transition ne sont pas parfaitement connus. Nous construisons de nouveaux algorithmes de calcul de bornes par éléments sur les vecteurs de distribution stationnaires de chaînes partiellement spécifiées. Ces algorithmes permettent de déterminer des bornes par élément à chaque étape de calcul. Le second aspect étudié concerne le problème de mesures de traces de trafic réelles dans les réseaux. Souvent très volumineuses, la modélisation des traces de trafic est généralement impossible à effectuer de façon suffisamment précise et l'adéquation avec une loi de probabilité connue n'est pas assez réaliste. Utilisant une description par histogramme du trafic, nous proposons d'appliquer une nouvelle méthode d’évaluation de performance des réseaux. Fondée sur la comparaison stochastique pour construire des bornes optimales de supports réduits des histogrammes de trafics et sur la notion de monotonie stochastique des éléments de réseau, cette méthode permet de définir, de manière très pertinente, des garanties sur les mesures de performance. Nous obtenons en effet des bornes stochastiques supérieures et inférieures sur la longueur du tampon, les pertes, etc. L'intérêt et l'impact de notre méthode sont présentés sur diverses applications : éléments de réseau, AQM, réseaux de files d'attente, file avec processus d'arrivée non-stationnaire, etcThis thesis is devoted to the uncertainty in probabilistic models, how it impacts their analysis and how to apply these methods to performance analysis and network dimensioning. We consider two aspects of the uncertainty. The first consists to study a partially specified Markov chains. The missing of some transitions in the exact system because of its complexity can be solved by constructing bounding systems where worst-case transitions are defined to obtain an upper or a lower bound on the performance measures. We propose to develop new algorithms which give element-wise bounds of the steady-state distribution for the partially specified Markov chain. These algorithms are faster than the existing ones and allow us to compute element-wise bounds at each iteration.The second aspect studied concerns the problem of the measurements of real traffic trace in networks. Exact analysis of queueing networks under real traffic becomes quickly intractable due to the state explosion. Assuming the stationarity of flows, we propose to apply the stochastic comparison method to derive performance measure bounds under histogram-based traffics. We apply an algorithm based on dynamic programming to derive optimal bounding traffic histograms on reduced state spaces. Using the stochastic bound histograms and the monotonicity of the networking elements, we show how we can obtain, in a very efficient manner, guarantees on performance measures. We indeed obtain stochastic upper and lower bounds on buffer occupancy, losses, etc. The interest and the impact of our method are shown on various applications: elements of networks, AQM, queueing networks and queue with non-stationary arrival proces

Stochastic bounds and histograms for active queues management and networks analysis

International audienceWe present an extension of a methodology based on monotonicity of various networking elements and measurements performed on real networks. Assuming the stationarity of flows, we obtain histograms (distributions) for the arrivals. Unfortunately, these distributions have a large number of values and the numerical analysis is extremely time-consuming. Using the stochastic bounds and the monotonicity of the networking elements, we show how we can obtain, in a very efficient manner, guarantees on performance measures. Here, we present two extensions: the merge element which combine several flows into one, and some Active Queue Management (AQM) mechanisms. This extension allows to study networks with a feed-forward topolog

Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés

Compromis entre énergie et performance dans le cloud

International audienceNous évaluons les performances et la consommation énergétique dans un cloud modélisé par un modèle de files d'attente multi serveurs. Nous cherchons à adapter les ressources en fonction de la demande. Nous travaillons sur des politiques de type hystérésis, dans lesquelles les serveurs sont activés et désactivés selon l'occupation de la file. Notre objectif est de calculer les séquences de seuils d'activation et de désactivation permettant d'optimiser à la fois les performances et l' énergie, afin d' établir un compromis entre les deux. Nous proposons d'analyser mathématiquement la chaine de Markov en calculant la distribution stationnaire par une forme close en partant de coupes sur l'espace d'état et de manière récursive en fonction de la probabilité du premier état. Nous définissons ensuite une mesure globale qui s' écrit comme une fonction de coût sur cette distribution stationnaire prenant en compte à la fois l'énergie et les performances, et nous proposons des heuristiques afin de définir des séquences de seuils permettant de minimiser cette mesure globale

An overview of service placement problem in Fog and Edge Computing

International audienceTo support the large and various applications generated by the Internet of Things (IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement in such infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new classification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed

Bornes sur les histogrammes et équation de Loynes pour l'analyse rapide d'une file FIFO

L'algorithme de calcul des bornes sur les distributions empiriques est accessible sur http://www.prism.uvsq.fr/~safa/Publications_files/wodes12.pdf et il a été présenté à WODES 2012.International audienceNous montrons comment accélérer l'analyse d'une file d'attente FIFO dont les paramètres proviendraient de traces de trafic réelles. Dans un premier temps, sous l'hypothèse de stationnarité, nous construisons une distribution empirique des inter-arrivées et des services. L'équation de Loynes montre alors que la distribution des attentes s'obtient à partir de la convolée de ces deux distributions. Pour faciliter l'analyse, nous simplifions les distributions empiriques en garantissant que nous construisons des bornes stochastiques sur ces distributions. L'algorithme que nous avons proposé repose sur un algorithme de chemin le moins cher et de longueur donné. Nous montrons que la monotonie de l'opérateur permet d'obtenir facilement des bornes stochastiques sur la distribution des temps de séjour à partir de ces bornes sur les processus empiriques. Les exemples numériques montrent la pertinence de l'approche tant pour la précision que pour la vitesse de l'algorithme. L'algorithme de calcul des bornes sur les distributions empiriques est accessible sur http://www.prism.uvsq.fr/~safa/Publications_files/wodes12.pdf et il a été présenté à WODES 2012. </p

Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés