Vehicles as a mobile cloud : modelling, optimization and performance analysis

La prolifération des appareils portables mène à une croissance du trafic mobile qui provoque une surcharge du cœur du réseau cellulaire. Pour faire face à un tel problème, plusieurs travaux conseillent de stocker les contenus (fichiers et vidéos) dans les small cells. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les véhicules comme des small cells mobiles et de cacher les contenus à bord, motivés par le fait que la plupart d'entre eux pourra facilement être équipée avec de la connectivité et du stockage. L'adoption d'un tel cloud mobile réduit les coûts d'installation et de maintenance et présente des contraintes énergétiques moins strictes que pour les small cells fixes. Dans notre modèle, un utilisateur demande des morceaux d'un contenu aux véhicules voisins et est redirigé vers le réseau cellulaire après une deadline ou lorsque son playout buffer est vide. L'objectif du travail est de suggérer à un opérateur comment répliquer de manière optimale les contenus afin de minimiser le trafic mobile dans le cœur du réseau. Les principales contributions sont : (i) Modélisation. Nous modélisons le scénario ci-dessus en tenant compte de la taille des contenus, de la mobilité et d'un certain nombre d'autres paramètres. (ii) Optimisation. Nous formulons des problèmes d'optimisation pour calculer les politiques d'allocation sous différents modèles et contraintes. (iii) Analyse des performances. Nous développons un simulateur MATLAB pour valider les résultats théoriques. Nous montrons que les politiques de mise en cache proposées dans cette thèse sont capables de réduire de plus que 50% la charge sur le cœur du réseau cellulaire.The large diffusion of handheld devices is leading to an exponential growth of the mobile traffic demand which is already overloading the core network. To deal with such a problem, several works suggest to store content (files or videos) in small cells or user equipments. In this thesis, we push the idea of caching at the edge a step further, and we propose to use public or private transportation as mobile small cells and caches. In fact, vehicles are widespread in modern cities, and the majority of them could be readily equipped with network connectivity and storage. The adoption of such a mobile cloud, which does not suffer from energy constraints (compared to user equipments), reduces installation and maintenance costs (compared to small cells). In our work, a user can opportunistically download chunks of a requested content from nearby vehicles, and be redirected to the cellular network after a deadline (imposed by the operator) or when her playout buffer empties. The main goal of the work is to suggest to an operator how to optimally replicate content to minimize the load on the core network. The main contributions are: (i) Modelling. We model the above scenario considering heterogeneous content size, generic mobility and a number of other system parameters. (ii) Optimization. We formulate some optimization problems to calculate allocation policies under different models and constraints. (iii) Performance analysis. We build a MATLAB simulator to validate the theoretical findings through real trace-based simulations. We show that, even with low technology penetration, the proposed caching policies are able to offload more than 50 percent of the mobile traffic demand