Scheduling and congestion management policies for QoS provision in disruption tolerant networks

Les réseaux DTN se réfèrent à une large gamme de réseaux mobiles qui souffrent de connectivité intermittente pour plusieurs raisons : la mobilité des nœuds, la mauvaise qualité des liens sans fil etc. Dans ce contexte, l’approche « store-carry-and forward », permet de stocker les données localement aux nœuds, pour survivre aux perturbations de communication. Néanmoins, assurer la livraison des données de bout-en-bout (comme avec TCP) est trop difficile, quand les nœuds entrent à portée de communication de façon aléatoire (contacts opportunistes). Beaucoup d’approches existantes fournissent des techniques de gestion de ressources distribuées, pour maximiser la performance du réseau en face de ressources limitées. Cependant, ces approches considèrent des sessions applicatives d’importance égale. Le but de cette thèse est de proposer des mécanismes pour le support de plusieurs classes QoS dans le cadre de la gestion de ressources. Nous fournissons un cadre d'optimisation sous contraintes distribuée, basé sur les prédictions de livraison, qui vise à garantir l’équilibre optimal entre: (i) la satisfaction des classes QoS individuelles et (ii) la maximisation de la performance globale du réseau. A cette fin, notre approche peut être considérée comme un équivalent "souple" de livraison fiable, associé aux DTNs opportunistes. Nous fournissons ensuite des alternatives différentes pour assurer la bonne performance de nos algorithmes aux conditions de mobilité réelle. Par évaluations approfondies en utilisant des traces de mobilité synthétiques et réelles, nous validons l’optimalité de notre approche aussi bien que le fait qu'il surpasse des autres algorithmes de priorisation de QoSDisruption Tolerant Networks (DTNs) generally refer to a wide range of mobile networking environments which suffer from intermittent connectivity, due to reasons such as nodes mobility, poor wireless link conditions etc. In this context, the store-carry-and forward approach allows to store data locally at the nodes, to survive communication disruptions. However, ensuring end-to-end reliable data delivery (as with TCP) is very challenging, especially for environments where the mobile nodes come in communication range randomly (opportunistic contacts). Many existing approaches provide distributed resources management techniques with the aim of maximizing the performance of the network in such resource limited environments. However, such approaches generally consider application sessions of equal importance. The aim of this thesis was to propose efficient ways to add the dimension of multi-QoS class support in the resources management framework. We provide a distributed constrained optimization framework based on delivery predictions, which aims to guarantee the optimal balance between: (i) individual QoS classes satisfaction and (ii) overall performance maximization. To this end, our approach can be considered as a “loose” equivalent of reliable delivery, mapped to opportunistic DTNs. We then provide different alternatives for extending our policies, in order to account for real life mobility conditions which affect the accuracy of delivery predictions. Through extensive evaluation based on synthetic and real mobility traces we validate the optimality of our approach as well as the fact that it outperforms other existing QoS prioritization policies