Métriques environnementales pour des réseaux de communication plus écoresponsables

Le monde actuel reposant sur une économie et des activités personnelles de plus en plus digitalisées a pour conséquence que la quantité d’information circulant à travers internet ne cesse de croître d’année en année. Les architectures de communication doivent être dimensionnées en conséquence, voire surdimensionnées pour anticiper les besoins futurs ou pour pallier des pics de trafic ou encore des défaillances éventuelles. À cela s’ajoute des systèmes de refroidissement pour garantir le bon fonctionnement des équipements d’interconnexion. Aussi, actuellement les réseaux représentent 20\% de la consommation d’énergie de la sphère numérique sachant que si cette sphère était un pays, elle sera au cinquième rang des pays en terme de consommation d’énergie. Il est donc essentiel de trouver des stratégies d’optimisation considérant à la fois cette consommation tout en maintenant la Qualité de Services exigée par les utilisateurs de l’internet. Cette thèse propose tout d’abord un premier un algorithme de routage permettant de réduire l’électricité nécessaire pour alimenter le réseau en utilisant deux mécanismes : l’endormissement des nœuds et l’adaptation des débits des lignes de transmission. Le problème étant NP difficile, des algorithmes génétiques sont employés. Les résultats montrent l’intérêt de cette approche sur le réseau Européen Géant-2 et cela en se reposant sur des architectures SDN (Software Defined Network). Cependant, une optimisation basée uniquement sur l’électricité peut être une vue tronquée sur l’impact environnemental de l’internet. Dans la suite de cette thèse, le type d’énergie utilisé pour produire l’électricité a été pris en compte pour analyser le routage selon deux autres indicateurs : le taux d’énergie renouvelable et le taux d’émission carbone. Les algorithmes ainsi développés sont de nouveau appliqués à Géant-2 pour illustrer l’incidence de ces nouveaux indicateurs sur le routage. Finalement, la reconfiguration du plan de contrôle du réseau doit se faire au rythme de l’évolution du trafic. Mais cela peut générer une instabilité du système de communication et donc une rupture de Qualité de Service. Aussi, des mécanismes de filtrage et de pénalité sont introduits dans les précédents algorithmes pour éliminer des changements intempestifs de reconfiguration néfastes au maintien global de la performance du réseau.Achieving energy efficiency has in recent times become a major concern of networking research due to the ever-escalating power consumption and CO2 emissions produced by large data networks. This problem is becoming more and more challenging because of the drastic traffic increase in the last few years and it is expected to be increased even more in the coming years. Using efficient energy-aware strategies that could overturn this situation by reducing the electricity consumption as well as mitigating the environmental impact of data transmission networks. However, CO2 and energy consumption cannot be considered proportionate if the means of electricity production differs. This research work focuses on reducing the environmental impact of data transmission network by implementing energy aware routing, where unused network devices will be put into sleep/shut down and high capacity links will be adapted according to demand requirement. But, alongside with energy, this work has introduced two different metrics namely carbon emission factor and non-renewable energy usage percentage, which are considered as objective functions for designing green network. Here a centralized approach like using Software-Defined Networking (SDN), is used for designing to solve this problem as they allow flexible programmability suitable for this problem. Our proposal proposes a routing technique using genetic algorithm that minimizes the number of network-elements required and at the same time adapt the bandwidth capacity while satisfying an incoming traffic load. Different from existing related works, we focus on optimizing not only energy consumption but also carbon emission and non-renewable energy consumption in SDN in order to close this important gap in the literature and provide solutions compatible with operational backbone networks. Complementing the general aim of improving the environmental impact of data transmission network, this research is also intended to cover important related features such as realistic large demand size, network performance, and Quality of Service (QoS) requirements. At the same time this work focuses on network stability and analyzes the impact of network stability while implementing a green solution. Our work proposes a penalty and filtering mechanism which helps to find an optimal balance between stability and green networking. By using realistic input data, significant values of switched-off links and nodes are reached which demonstrate the effectiveness of our algorithm. The obtained result validated the importance of considering environmental factors rather than considering only energy. Results also show the trade-off between environmental and performance concerns, considering a couple of performance indicators. Moreover, it is shown that the penalty and filtering mechanism is an effective approach to avoid incoherent system and improve the stability of the system. As a whole, this conducted research and contributions reported through this manuscript stand as a valuable solution on the road to sustainable networking