Mise en oeuvre d’une plateforme de gestion et de dissémination des connaissances pour des réseaux autonomiques

The growth of the Internet, the emergence of new needs expressed by the advent of smart devices ( smartphones, touchpads , etc. ) and the development of new underlying applications induce many changes in the use of information technology in our everyday life and in all sectors. This new use that match new needs required to rethink the foundation of the network architecture itself, which has resulted in the emergence of new concepts based on a "use-centeric" view instead of a "network-centric" view. In fact, the control mechanisms of the transmission network must not only exploit the information on data, control and management planes, but also the knowledge acquired or learned by inductive or deductive inference on the current state of the network (traffic, resources, the rendering of the application, etc.) to accelerate decision making by the control elements of the network. This thesis is dealing with this latter aspect, which makes it consistent with work done on autonomic networks. It is about conceiving and implementing methods for the management, distribution and exploitation of knowledge necessary for the proper functioning of the transmission network. The knowledge plane that we implemented is based on both the idea of developing a management within an adaptive hierarchical structure where only some selected nodes are responsible for the dissemination of knowledge and the idea of linking these nodes through a spanning set of specialized networks to facilitate the exploitation of this knowledge. Compared to traditionally used platforms, the one developed in this thesis clearly shows the interest of the developed algorithms in terms of access time, distribution and load sharing between the control nodes for knowledge management. For validation purposes, our platform was tested on two application examples : Cloud computing and smart gridsLa croissance du réseau Internet, l'émergence de nouveaux besoins par l'avènement des terminaux dits intelligents (smartphones, tablettes tactiles, etc.) et l'apparition de nouvelles applications sous-jacentes induisent de nombreuses mutations dans l'usage de plus en plus massif des technologies de l'information dans notre vie quotidienne et dans tous les secteurs d'activités. Ces nouveaux usages ont nécessité de repenser le fondement même de l'architecture réseau qui a eu pour conséquence l'émergence de nouveaux concepts basés sur une vue "centrée sur l'usage" en lieu et place d'une vue "centrée sur le réseau". De fait, les mécanismes de contrôle du réseau de transport doivent non seulement exploiter les informations relatives aux plans de données, de contrôle et de gestion, mais aussi les connaissances, acquises ou apprises par inférence déductive ou inductive, sur l'état courant du réseau (trafic, ressources, rendu de l'application, etc.) de manière à accélérer la prise de décision par les éléments de contrôle du réseau. Les travaux faits dans le cadre de cette thèse concernent ce dernier aspect et rejoignent plus généralement ceux tournés sur les réseaux autonomiques. Il s'agit dans cette thèse de mettre en oeuvre des méthodes relatives à la gestion, à la distribution et à l'exploitation des connaissances nécessaires au bon fonctionnement du réseau de transport. Le plan de connaissances mis en oeuvre ici se base à la fois sur l'idée de développer une gestion au sein d'une structure hiérarchisée et adaptative où seuls certains noeuds sélectionnés sont en charge de la dissémination des connaissances et l'idée de relier ces noeuds au travers d'un ensemble de réseaux couvrants spécialisés permettant de faciliter l'exploitation de ces connaissances. Comparée aux plateformes traditionnellement utilisées, celle développée dans le cadre de cette thèse montre clairement l'intérêt des algorithmes élaborés au regard des temps d'accès, de distribution et de partage de charge entre les noeuds de contrôle pour la gestion des connaissances. A des fins de validation, cette plateforme a été utilisée dans deux exemples d'application: le Cloud computing et les smartgrid

A knowledge management and dissemination platform for autonomic networks

La croissance du réseau Internet, l'émergence de nouveaux besoins par l'avènement des terminaux dits intelligents (smartphones, tablettes tactiles, etc.) et l'apparition de nouvelles applications sous-jacentes induisent de nombreuses mutations dans l'usage de plus en plus massif des technologies de l'information dans notre vie quotidienne et dans tous les secteurs d'activités. Ces nouveaux usages ont nécessité de repenser le fondement même de l'architecture réseau qui a eu pour conséquence l'émergence de nouveaux concepts basés sur une vue "centrée sur l'usage" en lieu et place d'une vue "centrée sur le réseau". De fait, les mécanismes de contrôle du réseau de transport doivent non seulement exploiter les informations relatives aux plans de données, de contrôle et de gestion, mais aussi les connaissances, acquises ou apprises par inférence déductive ou inductive, sur l'état courant du réseau (trafic, ressources, rendu de l'application, etc.) de manière à accélérer la prise de décision par les éléments de contrôle du réseau. Les travaux faits dans le cadre de cette thèse concernent ce dernier aspect et rejoignent plus généralement ceux tournés sur les réseaux autonomiques. Il s'agit dans cette thèse de mettre en oeuvre des méthodes relatives à la gestion, à la distribution et à l'exploitation des connaissances nécessaires au bon fonctionnement du réseau de transport. Le plan de connaissances mis en oeuvre ici se base à la fois sur l'idée de développer une gestion au sein d'une structure hiérarchisée et adaptative où seuls certains noeuds sélectionnés sont en charge de la dissémination des connaissances et l'idée de relier ces noeuds au travers d'un ensemble de réseaux couvrants spécialisés permettant de faciliter l'exploitation de ces connaissances. Comparée aux plateformes traditionnellement utilisées, celle développée dans le cadre de cette thèse montre clairement l'intérêt des algorithmes élaborés au regard des temps d'accès, de distribution et de partage de charge entre les noeuds de contrôle pour la gestion des connaissances. A des fins de validation, cette plateforme a été utilisée dans deux exemples d'application: le Cloud computing et les smartgridsThe growth of the Internet, the emergence of new needs expressed by the advent of smart devices ( smartphones, touchpads , etc. ) and the development of new underlying applications induce many changes in the use of information technology in our everyday life and in all sectors. This new use that match new needs required to rethink the foundation of the network architecture itself, which has resulted in the emergence of new concepts based on a "use-centeric" view instead of a "network-centric" view. In fact, the control mechanisms of the transmission network must not only exploit the information on data, control and management planes, but also the knowledge acquired or learned by inductive or deductive inference on the current state of the network (traffic, resources, the rendering of the application, etc.) to accelerate decision making by the control elements of the network. This thesis is dealing with this latter aspect, which makes it consistent with work done on autonomic networks. It is about conceiving and implementing methods for the management, distribution and exploitation of knowledge necessary for the proper functioning of the transmission network. The knowledge plane that we implemented is based on both the idea of developing a management within an adaptive hierarchical structure where only some selected nodes are responsible for the dissemination of knowledge and the idea of linking these nodes through a spanning set of specialized networks to facilitate the exploitation of this knowledge. Compared to traditionally used platforms, the one developed in this thesis clearly shows the interest of the developed algorithms in terms of access time, distribution and load sharing between the control nodes for knowledge management. For validation purposes, our platform was tested on two application examples : Cloud computing and smart grid

"Knowledge Dissemination for Autonomic Networks"

International audienc

Knowledge Dissemination for Autonomic Network

International audienceAutonomic computing is a new paradigm inspired by the biological world. It allows networks to self-organize control decisions. To ensure an efficient self-organization, an autonomic network must define a new distributed and decentralized plane containing all the network knowledge, called "knowledge plane". In this paper, we propose a new knowledge dissemination mechanisms in order to maintain this knowledge plane. The developed approach is composed by three modules to address scalability and interoperability issues: (1) cluster the network nodes and elect a leader for each cluster to contain the knowledge, (2) use an overlay network to disseminate knowledge between leaders for interoperability concerns and, (3)disseminate only useful knowledge to nodes in each cluster to reduce the amount of knowledge to be distributed. To evaluate our approach, we construct a knowledge plan based on QoE measurement. Numerical results obtained for IPTV different traffics level merged on operators network show that our approach improves clearly performances regarding load balancing charges

When NLP meets SDN : an application to Global Internet eXchange Network

Software-Defined Networking (SDN) and its extension Intent-Based Networking (IBN) are network paradigms that enable dynamic, programmatically efficient network configuration. IBN allows network operators to express an outcome or business objective without the low-level configurations necessary to program the network to achieve these demands. Existing research proposals for IBN introduce several systems to translate users intents into network infrastructure configurations. Despite the positive aspects of these proposals, they still suffer from many drawbacks. Some require users to learn a new intent definition language. Some others may lack the appropriate grammar to make these frameworks recognize the intent correctly. In this paper, we introduce a framework leveraging the capabilities of Natural Language Processing (NLP) for network management from an operator utterances. In order to understand natural language, our framework uses the sequence-to-sequence (seq2seq) learning model based on recurrent neural networks (LSTM). The model has been improved by using word embedding and user feedback. As a proof of concept, we implement our framework for network management in a Global Internet eXchange Network and evaluate its practicality regarding NLP accuracy and network performance

Dissémination des connaissances dans un réseau autonomique

National audienc

A Multi-criteria Master Nodes Selection Mechanism for Knowledge Dissemination In Autonomic Networks"

International audienc

Vers une gestion intelligente, autonome et multi-couches des réseaux et systèmes ubiquitaires à large échelle

International audienc

"Knowledge Dissemination for Autonomic Networks"

International audienc