Optimisation des tâches sur les microservices pour les applications de contrôle des maisons intelligentes

Douma, Rahma (2019). Optimisation des tâches sur les microservices pour les applications de contrôle des maisons intelligentes. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

La mise en oeuvre et le contrôle efficace des objets connectés dans les maisons intelligentes posent certains défis techniques, surtout ceux qui concernent la coordination des trois plateformes : noeuds IdOs, appareils mobiles et les conteneurs sur l’infonuagique avec plusieurs composants hétérogènes. Toutefois, chaque composant est soumis à un ensemble des contraintes en termes des ressources et capacité des batteries. La mise en place d’une architecture des microservices permet d’améliorer les performances des applications en distribuant les tâches de collecte et de traitement de données sur plusieurs composants répartis. Puisque, le traitement d’une tâche consomme de l’énergie, il nécessite un mécanisme qui optimise la distribution des tâches sur les différents composants du système et s’adapte au changement de réseaux afin de minimiser la consommation énergétique, de garantir le délai de traitement et d’éviter la surcharge des ressources.

Dans ce travail, nous avons modélisé le problème de distribution des tâches dans un système hétérogène composé des noeuds IdOs, des appareils mobiles et des conteneurs sur l’infonuagique (DT_IoTMC) sous forme d’une programmation linéaire à nombres entiers mixtes. Nous avons proposé, conçu et implémenté une solution pour la distribution optimale des tâches, qui est composée de deux modules : un module de collecte des informations des composants du système et un module d’optimisation qui calcule la distribution optimale des tâches et active les microservices sur des équipements appropriés. Deux algorithmes ont été développés pour résoudre ce problème : DT_IoTMC qui suit un déchargement hybride des données et DT_IoTM qui suit un déchargement des données à deux niveaux. Ces algorithmes fournissent des résultats prometteurs reflétant l’efficacité de notre solution en minimisant la consommation énergétique totale du système.

Titre traduit

Task optimization on microservices for smart home control applications

Résumé traduit

The implementation and efficient control of smart home applications face technical challenges in particular with regards to the coordination of the three platforms: IoT nodes, mobile devices and containers on the cloud with heterogeneous components. Each component has a set of constraints in terms of resources and battery capacity. Microservice architecture improves application performance by distributing data collection and processing tasks across multiple distributed components. Since task processing consumes energy, it is essential to define a mechanism that optimizes the distribution of tasks on the various components of the system and adapts to the network change to minimize energy consumption, meet the processing delay and avoid overloading resources.

In this work, we formulated the problem of distributing tasks in a heterogeneous system composed of IoT nodes, cloud-based containers, and mobile devices (DT_IoTMC) using a mixed-integer linear programming model. We proposed, designed and implemented a solution for the optimal distribution of tasks, which consists of two modules: a profiler that collects information about the system components and an optimizer that computes the optimal distribution of tasks and activates the appropriate microservices on the appropriate equipment. Two algorithms have been proposed to solve this problem: DT_IoTMC based on hybrid data offloading and DT_IoTM based on a two-level data offloading. These algorithms yield promising results showing the performance of our solution in minimizing the total energy consumption of the system.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie concentration : génie technologie de l'information". Comprend des références bibliographiques (pages 71-74).
Mots-clés libres:	IdO, maison intelligente, distribution des tâches, consommation d’énergie, architecture microservices
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Nguyen, Kim Khoa
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie des technologies de l'information
Date de dépôt:	25 févr. 2020 16:33
Dernière modification:	25 févr. 2020 16:33
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2460

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