Topic description
Les catastrophes naturelles, qu'elles soient prévisibles (inondations) ou imprévisibles (tremblements de terre), causent des destructions considérables. Les réseaux de télécommunication, tels que les réseaux optiques élastiques inter-centres de données (EO-DCNs), sont particulièrement vulnérables aux catastrophes de grande ampleur. Celles-ci peuvent endommager gravement les infrastructures,entraînant la défaillance permanente des nœuds et des liens du réseau. Ces défaillances provoquent souvent des coupures de courant généralisées dans les centres de données, la destruction des tours cellulaires, et perturbent gravement les services de télécommunication et de cloud. L'absence de communication fiable en période de crise complique également les efforts de récupération et de secours. Par exemple, le séisme et tsunami de au Japon ont endommagé près de 1 bureaux de télécommunications, et en, une dépression DANA en Espagne a causé des inondations éclair, tuant personnes.
Avec leur grande efficacité spectrale et leur capacité de bande passante, les EO-DCNs soutiennent le stockage de données massives et le déploiement de services diversifiés. Toutefois, leur résilience face aux catastrophes reste un défi majeur. Cette thèse de doctorat vise à renforcer la résilience des EO-DCNs face aux catastrophes naturelles, en répondant à deux problématiques principales : Suivi et prédiction des zones de catastrophe, Élaboration de stratégies résilientes pour minimiser les interruptions de communication et les pertes de données.
Pour la première phase, la thèse propose d'utiliser des méthodologies géographiques précises pour les inondations et les tremblements de terre, en exploitant des techniques avancées (comme l'apprentissage automatique) et des bases de données sur les catastrophes pour améliorer les stratégies de résilience et de réponse.
Pour la seconde phase, en s'appuyant sur les zones de risque identifiées, nous développerons des stratégies d'acheminement résilient et d'évacuation des données face aux défaillances induites par les catastrophes. Avant un sinistre, des mécanismes de protection proactive, tels que la pré-allocation de chemins alternatifs, peuvent être efficaces contre les tremblements de terre imprévisibles. Pour les inondations, des stratégies d'atténuation permettent d'évacuer les données/services critiques avant que la catastrophe n'atteigne l'infrastructure réseau.
Les problématiques d'optimisation abordées incluront le routage résilient, la planification de l'évacuation des données et le placement résilient de contenu, avec pour objectif de maximiser la migration des machines virtuelles et de minimiser les interruptions de me ces problèmes sont souvent NP-difficiles, des techniques d'optimisation telles que la programmation linéaire en nombres entiers, les (méta)-heuristiques et l'apprentissage par renforcement profond seront explorées pour proposer des solutions performantes.
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Natural disasters, both predictable (e.g., floods) and unpredictable (e.g., earthquakes), cause extensive destruction. Telecommunicationnetworks, like Elastic Optical Inter-Data Center Networks (EO-DCNs) [4-7], are highly vulnerable to large-scale natural disasters such asearthquakes and floods, which can severely damage infrastructure leading to the permanent failure of network nodes and links. Thesefailures often result in widespread power outages in data centers and the destruction of cellular towers, severely disruptingtelecommunication and cloud services. Service outages leave millions without internet access, hampering business operations andcritically impacting essential services such as remote medicine and hospital networks. The lack of reliable communication during crisesalso exacerbates recovery and rescue efforts. For example, the Great East Japan earthquake and tsunami in severely damagednearly 1, telecom offices, with an additional buildings impacted during an aftershock on April. In, a high-altitude isolateddepression DANA struck eastern Spain, bringing severe flash floods and tragic consequences, including the loss of lives. Thedisaster severely impacted densely populated areas, causing substantial damage to infrastructure. Addressing these vulnerabilities iscritical for enhancing the network resilience and ensuring the continuity of essential services during and after natural disasters. Inresponse, the EU has prioritized strategies for disaster prevention, preparedness, and response to mitigate the impact of these events,in particular we can cite the COST Action RECODIS.
With the high spectrum efficiency and huge bandwidth capacity, Elastic Optical Inter-DataCenter Networks (EO-DCNs) have the ability tosupport big data storage and provide the platform for the deployment of diversified network services and applications [4-7]. However, asEO-DCNs are facing the serious threats from large-scale natural disasters, the resilience against disaster failures is urgent to be dealtwith [4-15].
In this PhD thesis, we aim at achieving realistic disaster resilience for EO-CDNs, where two critical problems arise. The first phase ishow to precisely track the disaster zones and/or predict the natural disasters, while the second phase is how to build resource-efficientdisaster-resilient strategies to minimize or even avoid communication interruptions and huge data loss. For the first phase, theresearchers in computer science often adopt a rough estimation of disaster risk zoning in the literature. Instead, this PhD thesis willexplore accurate geograhy methodologies for floodings and earthquakes zoning, leveraging advanced modeling techniques (e.g,machine learning) and disaster databases to improve resilience and response strategies. Leveraging the obtained risk zones, wethen address the resilient network routing and data evacuation against failures induced by the disasters. Before a disaster, proactiveprotection mechanisms, e.g., pre-allocate the alternative transmission paths in case of failure occurrence, could be an efficient solutionagainst failures induced by unpredictable disaster as earthquakes. On the other hand, mitigation strategies can also be helpful in theshort time frame between the reception of a disaster alert and the actual occurrence of a disaster, for instance evacuating criticaldata/service just before an incoming flood actually reaches the region where the network infrastructure is located. Hence, optimizationproblems like resilient routing and scheduling for data evacuation as well as the resilient content placement must be investigated, whichaim at maximizing the number of migrated VMs and minimizing the service downtime at the same time. As these optimization problemsare generally NP-hard, efficient optimization techniques like integer linear programming, (meta)-heuristic as well as deep reinforcementlearning will be very helpful.
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Début de la thèse : 01/10/
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