Thesis
Techniques d'Ordonnancement et Gestion de la Congestion pour la Provision de QoS aux Réseaux DTN
Les réseaux DTN se réfèrent à une large gamme de réseaux mobiles qui souffrent de connectivité intermittente pour plusieurs raisons : la mobilité des noeuds, la mauvaise qualité des liens sans fil etc. Dans ce contexte, l'approche « store-carry-and forward » est adoptée, permettant de stocker les données localement aux noeuds, pour survivre auxperturbations de communication. Néanmoins, assurer la livraison des données de bout-en-bout (comme dans le cas des applications Internet basées sur TCP) est trop difficile, quand les noeuds entrent à portée de communication de façon aléatoire (contacts opportunistes). Beaucoup d'approches existantes fournissent des techniques de gestion de ressources distribuées, pour maximiser la performance du réseau en face de ressources limitées. En général, ces approches considèrent des sessions applicatives d'importance égale. Cependant, pour certains cas d'usage (e.g., réseaux militaires, véhiculaires, sociaux) les utilisateurs de terminaux mobiles lanceront plusieurs applications en même temps, chacune avec des exigences de QoS différentes.
Le but de cette thèse est de proposer des mécanismes efficaces pour le support de plusieurs classes QoS dans le cadre de la gestion de ressources. Spécifiquement nous exprimons les exigences de QoS en relation avec les exigences spécifiques de taux ou du délai de livraison des données. Nous fournissons un cadre d'optimisation sous contraintes distribuée, basé sur les prédictions de livraison, qui vise à garantir l'équilibre optimal entre: (i) la satisfaction des classes QoS individuelles et (ii) la maximisation de la performance globale du réseau. A cette fin, notre approche peut être considérée comme un équivalent "souple" de livraison fiable, associé aux DTNs opportunistes. Nous fournissons ensuite des alternatives différentes pour assurer la bonne performance de nos algorithmes aux conditions de mobilité réelle. Par évaluations approfondies en utilisant des traces de mobilité synthétiques et réelles, nous validons l'optimalité de notre approche aussi bien que le fait qu'il surpasse des autres algorithmes de priorisation de QoS.