Agrégation de données dans les réseaux 5G-IoT

Abstract

De nos jours, nous assistons de plus en plus à l’émergence de l’Internet des objets (IoT) activé par la 5G (5G-IoT). Pour une grande variété d’usages, une masse considérable de données est générée lors des communications entre objets, ce qui entraîne une augmentation spectaculaire de la charge du trafic réseau et pose ainsi d’importantes contraintes en matière de gestion. Face à ces défis, une architecture réseau orientée services est mise en avant pour soutenir une gestion efficace des systèmes IoT compatibles avec la 5G. Cette architecture réduit efficacement la charge du trafic. Elle simplifie la gestion du réseau grâce à un système complet d’agrégation de services, de routage et de mise en cache, présenté dans SAaC. SAaC remet en question d’abord l’architecture traditionnelle centrée sur les données en opérant, au niveau des CRs edge, une conversion des données brutes en services pour leur transmission. Il allège ensuite fortement le trafic et réduit la consommation d’énergie via l’agrégation des services par les CRs agrégateurs. Enfin, SAaC introduit la mise en cache locale. Ainsi, chaque CR agrégateur stocke les services agrégés, ce qui permet de traiter les requêtes utilisateur directement dans la couche réseau. Bien que le schéma SAaC améliore le temps de réponse aux requêtes, réduit la charge de trafic, et la consommation d'énergie ; il présente néanmoins certaines limites en matière de tolérance aux pannes et sur les délais. Dans ce mémoire, nous avons opté pour une exploitation pleine du SAaC en mettant une stratégie de reprise après panne et d’optimisation du RRT. En effet, SAaC n’intègre pas une solution reprise après panne qui peut être indispensable. De plus dans son architecture actuelle, les requêtes utilisateurs sont traitées au niveau du DC avant de redescendre au niveau des CRs. Ceci peut impacter négativement les performances du réseau en terme de délais. Ainsi, nous avons discuté dans le cas de la reprise après sur une approche en trois niveaux : la réplication des données, l’utilisation de CRs de secours et un mécanisme de réparation de route. Afin d’assurer une gestion efficace des ressources et une résilience optimale du réseau, nous proposons une nouvelle discussion consistant à stocker les caches locaux dans les CRs voisins en modifiant les algorithmes 3 et 4 du SAaC.