Etude de système Edge Computing basée sur Les réseaux SDN

Etude de système Edge Computing basée sur Les réseaux SDN

 Introduction générale

 Au fur et à mesure que les systèmes informatiques évoluent, la demande en quantité d’espace de stockage, de convivialité et de simplicité dans le travail va grandissant. Il y a quelques années, les espaces de stockage réduits, les lignes de commandes et les systèmes complexes étaient le quotidien des employés d’entreprise. Les entreprises modernes traitent de grandes quantités d’informations aussi nombreuses que variées. Ainsi, elles ont besoin de grande capacité de stockage ainsi que d’une puissance de calcul élevée. Les ressources matérielles et logicielles nécessaires n’étant pas à la portée de toutes les entreprises, le Cloud Computing est une solution pour résoudre ce problème. Le Cloud Computing ou Informatique en Nuage fournit des services ou des applications informatiques en ligne, accessibles partout, à tout moment, et de n’importe quel terminal (smartphone, PC de bureau, ordinateur portable et tablette). Pour être plus précis, le Cloud Computing permet de partager, chez un fournisseur Cloud, une infrastructure, une solution applicative ou encore une plateforme à tout utilisateur qui en fait la demande via un simple site internet (aussi appelé portail) en libre-service. Grâce à sa puissante de calcul et ces données centrés, où les ressources de calcul et de stockage sont relativement abondantes et centralisées, l’attention portée à l’optimisation de l’empreinte de l’hyperviseur et de la plateforme de gestion est restée faible, voire nulle. Peu de développeurs de cloud ont sérieusement envisagé les exigences nécessaires à la prise en charge de nœuds avec des ressources limitées accessibles uniquement via des connexions réseau peu fiables ou limitées en bande passante, ni aux besoins des applications nécessitant une bande passante très élevée, une latence faible ou une capacité de calcul étendue sur plusieurs sites. Les nouvelles applications, services et charges de travail requièrent de plus en plus une architecture différente, conçue pour prendre en charge directement une infrastructure distribuée (le système Edge Computing). Le système Edge Computing ou traitement des données à la périphérie est une architecture informatique distribuée ouverte qui présente une puissance de traitement décentralisée permettant les technologies de l’informatique mobile et de de l‟Internet des objets(IoT). Les données y sont traitées par le périphérique lui-même ou par un ordinateur ou un serveur local 14 au lieu d’être transmises à un Datacenter. En raison de l’augmentation de la capacité de stockage local, l’informatique de périphérie est bien adaptée pour gérer les tâches d’adaptation et d’agrégation de données. Cette approche est utile pour les couches de détection et de contrôle qui impliquent l’unification de technologies, de communication et de protocoles de données complexes et hétérogènes. Le Software-Defined Networking (SDN) est une architecture qui aide à rendre le réseau agile et flexible. SDN permet aux entreprises d’avoir un meilleur contrôle du réseau en leur permettant de répondre rapidement aux besoins en constante évolution. Il permet aux ingénieurs réseau de rediriger le trafic depuis les consoles centralisées sans interférer avec les différents commutateurs du réseau. Il existe trois couches de réseau SDN, à savoir: La Couche d’application: contient généralement l’application et les fonctions réseau, notamment un système de détection d’intrusion, l’équilibrage de la charge et des pare-feu. La couche application du SDN utilise l’application pour gérer le comportement du plan de données. La Couche de contrôle: la couche de contrôle, comme son nom l’indique, agit comme le cerveau du réseau SDN. Le logiciel de contrôleur SDN centralisé, installé sur un serveur, gère les stratégies et le flux de trafic sur le réseau. La Couche d’infrastructure: La couche d’infrastructure comprend tous les commutateurs physiques du réseau. Nous assistons aujourd’hui à une phase considérable d’amplification de volumes des données informatiques. En effet, avec la décentralisation des mécanismes de stockage et de calcul au bord du réseau, le système Edge computing permet de réduire non seulement le temps de latence mais aussi la congestion au niveau des réseaux. Cependant, avec l’explosion des objets et la masse importante de données, ces systèmes de Edge computing deviendront complexes à gérer et seront plus vulnérables aux menaces de sécurité. D’autre part, les avantages des réseaux SDN (Software Defined Networking) que sont la vue de réseau globale centralisée, la programmabilité et la séparation du plan de données et du plan de contrôle, peuvent grandement faciliter la grande acquisition, la transmission, et la gestion dans le système Edge Computing. L’objectif de ce mémoire est d’étudier la gestion du système Edge Computing basée sur les réseaux SDN. Il s’agit de faire une étude détaillé de SDN en tant que solution de gestion du système Edge Computing, proposé une architecture et faire le déploiement en utilisant le simulateur Mininet et le contrôleur Floodlight. 15 Le mémoire est présenté comme suit : Le Chapitre 1 présente l’introduction générale du mémoire, la problématique, les objectifs et la méthodologie. Le Chapitre 2 propose un état de l’art sur les systèmes Edge computing. Le Chapitre 3 propose aussi un état de l’art sur les réseaux SDN. Le Chapitre 4 parle de SDN en tant que solution de gestion du système Edge Computing. Le Chapitre 5 nous présente un déploiement d’une solution de gestion du système Edge computing basée sur les réseaux SDN en utilisant Comme simulateur Mininet. Nous terminons par une conclusion sur notre travail et présentons quelques perspectives pour le futur.

 Problématique 

Le système Edge Computing est accompagné par les smartphones, une grande variété de vêtements portables, un nouveau périphérique de pointe comme le Smart Glass, Smart Watch, Smart Bracelet et même Smart Plaster. L’évolution des appareils personnels en tant que ressources de calcul au cours de ces dernières années implémente de divers services et pompage du trafic de données audiovisuelles dans les réseaux, l’Internet des objets (IoT) et de la Communications machine à Machine (M2M) où les machines elles-mêmes participent à divers services. En combinant tout cela, nous voyons une infrastructure informatique omniprésente avec un réseau de données multimodales et multidimensionnelles, dispersées géo spatialement, offrant potentiellement une large gamme de nouveaux services. À mesure que le nombre de périphériques continue d’augmenter, les réseaux deviendront plus complexes, plus difficiles à gérer et plus vulnérables aux menaces de sécurité. Ce qui nous pousse à s’interroger sur quelques questions.  Comment gérer les réseaux qui connectent des centaines de milliers de choses ?  Comment implémenter facilement ces services compliqués dans les systèmes Edge Computing ?  Quelles sont les architectures et solutions SDN qui sont compatibles avec le système Edge Computing ?

 Objectifs 

L’objectif principal du mémoire est de proposer une solution de gestion des systèmes Edge Computing en utilisant les réseaux SDN. Les objectifs spécifiques visés dans ce mémoire sont de :  Faire un état de l’art détaillé sur les systèmes Edge Computing et les réseaux SDN.  Étudier les solutions de gestion des systèmes Edge Computing basée sur les réseaux SDN.  Proposer et déployer une architecture de gestion des systèmes Edge Computing par les réseaux SDN en utilisant comme simulateur Mininet. 

Méthodologie 

Afin d’atteindre nos objectifs nous ferons une étude bibliographique et webographie (à travers les livres, publications, conférences, etc.) pour acquérir des connaissances dans le domaine du système Edge Computing, du concept de SDN, mais aussi des solutions d’implémentation qui sont proposées pour réaliser la symbiose entre les deux technologies.

LE SYSTEME EDGE COMPUTING 

 Depuis le début des années 2000, l’usage d’internet a explosé, et cette inflation du trafic internet ne cesse de se renforcer. Parallèlement, les réseaux de télécommunications mobiles et les réseaux de données convergents vers une architecture de cloud Computing. Pour répondre aux attentes d’aujourd’hui et demain la puissance informatique et de stockage sont déplacés en bordure du réseau afin de diminuer le temps de transport des données et augmenter la disponibilité. Le «Edge Computing» permet de rapprocher de l’utilisateur les contenues gourmande en bande passante et les applications sensible à la latence.

Définitions 

Le Edge Computing ou traitement des données à la périphérie du réseau est une architecture informatique distribuée ouverte. Elle offre une puissance de traitement décentralisée. Ainsi, plutôt que d’être transmises à un Data Center distant, les données sont traitées directement par le périphérique qui les génère (objet connecté, smartphone…) ou par un serveur local.  Selon la définition d’IDC, Edge Computing peut être considéré comme un réseau maillé de Micro Data Center qui traitent ou stockent les données critiques localement. Les données sont ensuite transmises vers un Data Center central ou un stockage cloud avec une empreinte de moins de 10 mètres carrés. Le plus souvent, le système Edge Computing est utilisé dans le domaine de l’internet des objets (IOT) 

Architecture

Le système Edge Computing est un processus de construction d’un système distribué dans lequel certaines applications, ainsi que des services de calcul et de stockage, sont fournis et gérés par des nuages centraux et des périphériques intelligents. Tan disque le bord des réseaux à proximité immédiate prend en charge des appareils mobiles, les capteurs et les utilisateurs finaux. Et d’autres sont fournis et gérés par le nuage central et un ensemble de petits nuages locaux intermédiaires prenant en charge certain technologie comme IoT au bord. Figure 1:Architecture du système Edge Computing [3]  Niveau 1: Il s’agit de la couche la plus bas englobe tous les TNT intelligents, qui détectent une multitude d’événements et transmettent les données détectées à sa couche supérieure immédiate.  Niveau 2: la couche de calcul du brouillard, se compose de dispositifs suffisamment intelligents pour traiter, calculer et stocker temporairement les informations reçues. Ces dispositifs sont responsables de l’envoi périodique de données sur le cloud.  Niveau 3: la couche de cloud Computing constitue de multiples serveurs haut de gamme et Datacenter capables de traiter et stocker une quantité énorme de données. 20 2.4 Solution du système Edge Computing Les solutions Edge Computing nous aident à concevoir et déployer une infrastructure informatique distribuée de manière rapide, simple et reproductible. Nous proposons aussi bien une infrastructure physique réintégrée pour micro Datacenter (possibilité de commande sous forme de SKU) que des solutions de configuration sur demande au niveau du rack et des solutions hautement personnalisées qui répondent à vos besoins uniques 

Mobile Edge Computing (MEC)

Faciliter les ressources de type cloud à la périphérie du réseau est un sujet d’actualité également pour le secteur des télécommunications. En 2014, ETSI (Institut européen des normes de télécommunications) et les Organisations contributives ont commencés à développer une technologie Appelé Mobile-Edge Computing (MEC) qui est bien aligné avec la vision avancée par Cloudlets. Cela apporte les opérateurs de téléphonie mobile et les fournisseurs de services un modèle économique durable pour eux. Mobile Edge Computing a pour objectif de fournir des capacités de serveur cloud au sein du réseau d’accès radio (RAN) à proximité du mobile les abonnés. Comme d’autres approches Edge Computing visent à atteindre, MEC exploite des services accélérés et les applications en augmentant la réactivité au bord. La principale motivation de cette technologie est la croissance du trafic mobile en particulier par les téléphones intelligents. Selon la définition de l’ETSI, MEC est en mesure de réduire le temps de latence et de la connaissance de localisation, qui sont les exigences essentielles des opérations d’appareils mobiles .