Autonomic and decentralized device management for the Internet of Things
Administration autonomique et décentralisée de flottes d'équipements de l'Internet des Objets
Résumé
With the expansion of Internet of Things (IoT) that relies on heterogeneous; dynamic; and massively deployed devices; Device Management (DM), which consists of firmware update, configuration, troubleshooting and tracking, is required for proper quality of service and user experience, deployment of new functions, bug fixes and distribution of security patches.Existing Home and IoT industrial DM platforms are already showing their limits with a few static home and IoT devices (e.g., routers, TV Decoders). Currently, these platforms are mainly manually operated by experts such as system administrators, and require extensive knowledge and skills. Heterogeneity implies that devices have diverse compute and network capabilities. Dynamicity translates to variation of devices environments (e.g., network quality, running services, nearby devices). The massive aspect is reflected in fleets composed of billions of devices as opposed to millions currently.Therefore, IoT device administration requires launching administration operations that assure the well-functioning of device fleets. These operations are to be adapted in terms of nature, speed, target, accordingly to devices current service requirements, computing capabilities and network conditions. Existing manually operated approaches cannot be applied on these massive and diverse devices forming the IoT.To tackle these issues, our work in an industrial research context, at Orange Labs, proposes applying autonomic computing to platform operation and distribution. It aims to ensure that administration requirements of a device fleet are automatically fulfilled using the optimal amount of resources and with the least amount of execution errors.Specifically, our contribution relies on four coordinated autonomic loops. The first two loops are responsible for handling fleet variation and update operations dispatching, while the remaining two others focus on vertical and horizontal scalability. Our approach allows automatic administration platform operation, more accurate and faster error diagnosis, vertical and horizontal scaling along with simpler IoT DM platform administration.For experimental validation, we developed two prototypes: one that demonstrates the usability of our approach with Orange's industrial IoT platform for its piloting, while the other one demonstrates vertical scalability using extended open-source remote administration software. Our prototypes show encouraging results, such as two times faster firmware upgrade operation execution speed, compared to existing legacy telecommunication operator approaches.
Avec l'avènement de l'internet des objets (IdO) qui se base sur des objets hétérogènes, dynamiques et de haute volumétries, des besoins en administration à distance. Il s'agit par exemple de mise à jour de logiciels, de configurations, de résolution de problèmes à distance ainsi que de récolte de données de fonctionnement. Ces opérations d'administration permettent d'assurer une bonne qualité de service et d'expérience pour les utilisateurs. Elles permettent en outre, le déploiement de nouvelles fonctionnalités, de correctifs logiciels, et de mise à jour de sécurité.Les plateformes industrielles existantes d'administration montrent leurs limites avec des parcs formés d'objets statiques, en termes de capacités et d'environnements, comme les passerelles internet domestiques et décodeurs de flux TV. Ces plateformes sont opérées manuellement par des équipes d'administrateurs systèmes et requièrent une expertise conséquente.Concernant les flottes de l'IdO, l'hétérogénéité se traduit en un ensemble d'équipements ayant des capacités différentes de calcul et de connectivité réseau. La dynamicité concerne les environnements de ces équipements qui varient en termes de services en cours d'exécution, de qualité du lien réseau, de capacité restante de calcul. La volumétrie des objets de d'IdO impose un besoin de passage à l'échelle afin de gérer des milliards d'équipements contrairement aux flottes composée de millions d'équipements aujourd'hui.Par suite, l'administration de flottes de l'IdO requiert une adaptation constante de ces opérations en termes de nature, de vitesse et de cible. Les approches manuelles existantes ne permettent pas de réaliser ces opérations en prenant en compte les spécificités de l'IdO.Afin d'adresser cette problématique, ce travail de thèse industrielle chez Orange, vise à appliquer le paradigme de l'informatique autonomique au pilotage et la distribution des plateformes d'administration. L'objectif est d'assurer que les besoins en administration des flottes de l'IdO soient automatiquement réalisés, et ce, avec une consommation optimale de ressources de calcul et de réseau, ainsi qu'avec un nombre le moins élevé possible, d'erreurs d'exécution.Notre proposition s'appuie sur quatre boucles autonomiques coordonnées. Deux d'entre elles sont responsables de l'automatisation du maintien à jour de la flotte d'équipements tandis que les deux autres sont chargées de la régulation de l'utilisation des ressources assurant ainsi un passage à l'échelle vertical et horizontal.Notre proposition est validée au travers de deux prototypes. Le premier sert de démonstrateur de l'utilisabilité de notre approche pour le pilotage d'une plateforme industrielle d'administration de l'IdO (Live Objects d'Orange) qui est utilisée en production. Le deuxième démontre les capacités de passage à l'échelle vertical de notre proposition. Il s'appuie sur des technologies à code source ouverts. Les résultats sont encourageants par rapport aux approches existantes (p. ex. Vitesse d'exécution multipliée par deux sans augmentation du taux d'équipements en dysfonctionnement).
Origine : Version validée par le jury (STAR)