Modélisation de performance des caches basée sur l'analyse de données

Résumé : L’Internet d’aujourd’hui a une charge de trafic de plus en plus forte à cause de la prolifération des sites de vidéo, notamment YouTube. Les serveurs Cache jouent un rôle clé pour faire face à cette demande qui croît vertigineusement. Ces serveurs sont déployés à proximité de l’utilisateur, et ils gardent dynamiquement les contenus les plus populaires via des algorithmes en ligne connus comme « politiques de cache ». Avec cette infrastructure les fournisseurs de contenu peuvent satisfaire la demande de façon efficace, en réduisant l’utilisation des ressources de réseau. Les serveurs Cache sont les briques basiques des Content Delivery Networks (CDNs), que selon Cisco fourniraient plus de 70% du trafic de vidéo en 2019.Donc, d’un point de vue opérationnel, il est très important de pouvoir estimer l’efficacité d’un serveur Cache selon la politique employée et la capacité. De manière plus spécifique, dans cette thèse nous traitons la question suivante : Combien, au minimum, doit-on investir sur un serveur cache pour avoir un niveau de performance donné?Produit d’une modélisation qui ne tient pas compte de la façon dont le catalogue de contenus évolue dans le temps, l’état de l’art de la recherche fournissait des réponses inexactes à la dernière question.Dans nos travaux, nous proposons des nouveaux modèles stochastiques, basés sur les processus ponctuels, qui permettent d’incorporer la dynamique du catalogue dans l’analyse de performance. Dans ce cadre, nous avons développé une analyse asymptotique rigoureuse pour l’estimation de la performance d’un serveur Cache pour la politique « Least Recently Used » (LRU). Nous avons validé les estimations théoriques avec longues traces de trafic Internet en proposant une méthode de maximum de vraisemblance pour l’estimation des paramètres du modèle.
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Thèse
Probabilités [math.PR]. Université Paris-Saclay, 2016. Français. 〈NNT : 2016SACLX008〉
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Soumis le : mercredi 30 novembre 2016 - 16:28:06
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:05:12
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 mars 2017 - 08:20:22

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Luis Felipe Olmos Marchant. Modélisation de performance des caches basée sur l'analyse de données. Probabilités [math.PR]. Université Paris-Saclay, 2016. Français. 〈NNT : 2016SACLX008〉. 〈tel-01406012〉

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