Capacité des réseaux opportunistes : caractérisation et impact sur la dissémination de contenus volumineux
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
A common assumption in intermittently-connected (or opportunistic) mobile networks is that any contact has enough capacity to transfer any amount of data. Although such an assumption is reasonable for analytical purposes and when contents are small, it does not hold anymore when users produce contents that are larger than the contact capacity. In the first part of this thesis, we define and evaluate the surround indicator as a metric to exhibit a contact's surrounding environment in opportunistic networks. Whereas communication opportunities are limited in terms of both duration and surrounding environment, users conversely generate, consume, and share contents that are becoming increasingly larger. In such a situation, content-sharing solutions must be reformulated to enable exchanging large contents. Users must slice data and send fragments separately, which leads to a better use of short-lived contacts and promotes progressive dissemination of large contents. The main question here is to design the best strategy for deciding which piece(s) to transmit whenever nodes meet. We present the design and evaluation of PACS, a completely distributed algorithm that selects pieces to transfer based on a local view of their popularity. Finally, we present some experimental results obtained using PePiT, an Android application based on PACS that enables the dissemination of multimedia files among collocated Android devices in ad hoc mode. Then, we go one step further in the investigation of large content dissemination challenges in opportunistic networks. We argue that uniform random inter-content selection may not be sufficient in real-world deployment. We propose EPICS, a distributed strategy that enables fulfilling dissemination policy objectives. EPICS is based on the grey relational analysis to weight content selection. In our study, we use EPICS to reduce the dissemination delay variability due to the uniform random inter-content selection.
Abstract FR:
Une hypothèse largement admise dans les réseaux mobiles à connectivité intermittente (ou réseaux opportunistes) est que toute opportunité de communication est suffisante pour transférer la quantité de données nécessaire. Même si cette hypothèse est raisonnable lors d'une étude analytique ou lorsque le contenu est peu volumineux, elle est difficilement vérifiable lorsque les utilisateurs génèrent des contenus dont la taille dépasse la capacité des contacts. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons et évaluons l'indicateur de proximité comme métrique permettant d'exhiber la dimension spatiale des contacts dans les réseaux opportunistes. Les résultats obtenus dans cette première partie montrent que la capacité des contacts dans les réseaux opportunistes est limitée. Dans une telle situation, les solutions de partage de contenus doivent être reformulées pour permettre l'échange de contenus volumineux. Une solution est de diviser le contenu en plusieurs fragments et de les envoyer séparément. La question principale concerne la sélection des pièces à transmettre lorsque deux nœuds entrent en contact. Nous présentons et évaluons PACS, un algorithme distribué qui sélectionne les pièces à transférer en se basant sur une vision égocentrique de leurs popularités. Pour conclure, nous présentons quelques résultats expérimentaux obtenus en utilisant PePiT, une application Android basée sur PACS pour la dissémination de contenus multimédia entre téléphones Android en mode ad hoc. Nous faisons ensuite un pas de plus dans l'étude de la dissémination de contenus volumineux dans les réseaux opportunistes en nous intéressant à la sélection inter-contenu. Nous proposons EPICS, une solution distribuée basée sur la théorie relationnelle « grey » qui permet appliquer une politique de dissémination préalablement définie. Dans notre étude, nous utilisons EPICS pour réduire la variabilité des délais de dissémination causée par la sélection aléatoire uniforme.