Farah Ait Salaht

@conference{ait_salaht_3792,

title = {Optimisation Conjointe de la Réplication et du Placement des Microservices pour les Applications IoT dans le Fog Computing},

author = {Farah AIT SALAHT and Nora IZRI},

year  = {2025},

date = {2025-06-01},

booktitle = {ALGOTEL 2025 - 27èmes Rencontres Francophones sur les Aspects Algorithmiques des Télécommunications},

address = {Saint Valery-sur-Somme, France},

abstract = {Le Fog Computing étend le Cloud Computing à la périphérie du réseau, répondant ainsi aux besoins croissants des applications de l'Internet des Objets (IoT) nécessitant des analyses en temps réel. Ces applications, généralement structurées en graphes de microservices interconnectés, traitent en continu des volumes de données très variables, ce qui peut, en cas de surcharge, dégrader significativement la qualité de service. Dans ce contexte, la réplication des microservices, en créant plusieurs instances d'un service, permet de paralléliser le traitement, de répartir la charge, de réduire la latence et d'améliorer la réactivité face aux variations des flux de données. Dans ce travail, nous proposons un modèle conjoint de réplication et de placement pour les microservices d'applications IoT, formulé comme un problème de satisfaction de contraintes (CSP). Ce modèle générique et évolutif considère la diversité des exigences des applications modernes (latence, ressource) et l'hétérogénéité des infrastructures Fog (calcul, stockage, réseau) pour déterminer le degré de réplication et les emplacements optimisés des microservices, tout en s'adaptant aux variations de charge. Les expérimentations numériques montrent des performances et une scalabilité supérieures par rapport aux méthodes existantes, et met en évidence les avantages du CSP et de l'optimisation conjointe pour réduire les temps de réponse et les coûts de déploiement des applications IoT.},

note = {02/06/2025 au 06/06/2025},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{ait_salaht_2679,

title = {Approche Avancée pour le Problème de Couverture et de Connectivité dans les Réseaux de Capteurs Sans Fil.},

author = {Farah AIT SALAHT and Maher REBAI and Nora IZRI},

url = {https://roadef2024.sciencesconf.org/},

year  = {2024},

date = {2024-03-01},

booktitle = {25ème Congrès Annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision},

address = {Amiens, France},

abstract = {Les Réseaux de Capteurs Sans Fil (RCSF) jouent un rôle crucial dans les applications de surveillance modernes, couvrant des domaines aussi variés que la surveillance environnementale et la sécurité des infrastructures. Ces réseaux, autonomes et auto-organisables, se composent de capteurs interconnectés capables de collecter et traiter les données, telles que des informations climatiques ou sismiques, et de les transmettent efficacement de capteur en capteur jusqu'à une station de base. De plus, les RCSF sont essentiels dans l'Internet

des objets (IoT), facilitant la collecte de données à grande échelle et leur intégration dans des systèmes d'analyse avancée. Leur efficacité énergétique et leur adaptabilité les rendent idéaux pour des environnements difficiles, ouvrant de nouvelles perspectives dans des secteurs tels que les villes intelligentes, la santé, et l'industrie.

Dans cet article, nous proposons d'aborder le problème de minimisation du nombre de capteurs nécessaires pour garantir une couverture complète d'une zone à surveiller, tout en assurant une connectivité fiable entre les capteurs déployés. Ce problème noté ici par PCC (Problème de Couverture et de Connectivité) est reconnu comme NP-complet. Diverses méthodes, exactes ou approximatives, ont été proposées dans la littérature pour le résoudre. Cependant, ces approches souffrent souvent de limitations en termes de complexité computationnelle ou de faisabilité pratique dans des environnements réels. Dans ce travail, nous présentons une nouvelle approche de résolution exacte basée sur la relaxation itérative. Cette approche vise à résoudre de manière optimale et plus rapide le problème PCC.},

note = {04/03 au 07/03/2024},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}