La soutenance de thèse de Mandar Datar aura lieu le 28 juin 2022 à 14h, à l’amphitheatre ADA (CERI), Avignon Université – Campus Jean-Henri Fabre et en visioconférence sur Zoom.
Titre: « Allocation des ressources et tarification dans 5G Network Slicing »
Composition du jury
Directeur de thèse :
- Eitan Altman, Directeur de Recherche, Inria
Co-encadrante :
- Corinne Touati, Chargée de Recherche, Inria
Rapporteurs :
- Bruno Tuffin, Directeur de Recherche, Inria
- Veeraruna Kavitha, Assistant Professor, IIT Bombay, Inde
Examinateurs :
- Yezekael Hayel, Professeur, LIA – Avignon Université
- Nahum Shimkin, Professeur, Technion Israel Institute of Technology, Israël
Invité :
- Gérard Bunrside, Ingénieur Chercheur, Nokia Bell Labs
Résumé :
Le « network slicing » est l’une des principales technologies permettant de répondre aux exigences de la vision orientée services des réseaux 5G, à savoir, gérer une hétérogénéité de réseau élevée tout en garantissant certain degré de flexibilité. Dans les applications 5G, le network slicing représente un mode particulier de virtualisation permettant, à titre d’exemple, aux opérateur de réseau mobile virtuel (MVNOs) et aux fournisseurs de services (SP), etc., de déployer chacun ses propres services au moyen d’une infrastructure physique partagée. Dans la technologie mobile 5G émergente, la mise en place de réseaux prévoit également l’intégration de centres de données afin de prendre en charge les calculs intensifs et la virtualisation des fonctions du réseau. Ainsi, une slice de réseau comprendra souvent différents types de ressources (par exemple, ressources radio, CPU, mémoire, bande passante, etc.), cela sous-entend qu’un ensemble hétérogène de ressources est partagé entre les détenteurs de slices, et une partie de celles-ci est allouée à chaque tranche pour lui permettre de fournir un certain service à ses utilisateurs. Le défi fondamental dans ce contexte est de déterminer à la fois le prix des ressources hétérogènes disponibles et leur affectation entre les différentes slices. Cette thèse présente différents modèles novateurs d’allocation de ressources et de tarification pour le 5G network slicing .
Dans un premier temps, nous élaborons un mécanisme de partage flexible basé sur un système d’enchères qui est démontré sans surréservation et ce même si les offres des joueurs ignorent les contraintes liées aux ressources. Le système proposé peut atteindre une équité et une efficacité adéquates permettant de répondre aux besoins des détenteurs de slices et des utilisateurs mobiles associés. Cet objectif est atteint par la création de deux jeux couplés qui sont liés par le même équilibre de Nash. Le premier est un jeu virtuel qui détermine le vecteur des prix des ressources, et pour lequel il existe un équilibre de Nash généralisé unique. Le fournisseur d’infrastructure peut ainsi utiliser le vecteur de prix pour piloter le deuxième jeu qui est un mécanisme de Kelly multidimensionnel basé sur les prix préalablement déterminés. Finalement, nous détaillons la méthode pour atteindre l’équilibre de Nash du jeu en utilisant un algorithme primal-dual distribué.
Ensuite, nous proposons un schéma d’allocation des ressources et de tarification flexible pour le découpage en tranches reposant sur la combinaison du modèle de Fisher market et du mécanisme de trading post . En tarifant correctement les ressources du réseau, l’allocation recherchée peut être atteinte en tant que solution d’équilibre du marché qui non seulement maximise l’utilisation des ressources du réseau, mais aussi d’attribuer aux détenteurs de slices leur forfait (or paquet) de préférence. Afin de rendre le système pratique et de permettre aux détenteurs de slices d’atteindre l’équilibre du marché de façon décentralisée, nous concevons une règle de répartition des budgets via les mécanismes de trading post qui confèrent aux détenteurs de tranches un contrôle direct pour gérer leurs préférences sur les ressources sous contraintes budgétaires. Nous évaluons théoriquement l’efficacité et l’équité des allocations obtenues en les comparant à différentes allocations de référence.
En dernier lieu, nous étudions l’aspect commercial du Network slicing dans le cadre d’un marché de la communication où les détenteurs de tranches, c’est-à-dire les fournisseurs de services, sont en double concurrence les uns avec les autres. Une concurrence se fait en termes de qualité de service pour inciter l’utilisateur final à utiliser leurs services, et la seconde est pour accéder aux ressources limitées du réseau pour la fourniture de services. Nous modélisons l’interaction concurrentielle entre les fournisseurs de services (leaders) et les utilisateurs finaux (suiveurs) par le jeu de Stackelberg où les utilisateurs finaux décident de choisir leurs abonnés par le biais d’un processus d’imitation, ce qui entraîne une concurrence entre les fournisseurs de services sous la forme d’un jeu Tullock rent-seeking multi-ressources. Pour déterminer la tarification et l’allocation des ressources, nous élaborons deux mécanismes de marché innovants. Premièrement, nous supposons que les fournisseurs de services se voient attribuer à l’avance des parts d’infrastructure fixes (budget) et utilisent un mécanisme de trading post pour allouer les ressources. Suivant ce mécanisme, les fournisseurs de services peuvent redistribuer leurs ressources dans les enchères et modifier leurs allocations pour maximiser leurs profits. Nous étudions le comportement stratégique des fournisseurs de services à l’aide d’un jeu non coopératif qui admet un équilibre de Nash unique lorsqu’il s’agit d’une seule ressource. Ensuite, lorsque les fournisseurs de services n’ont pas de limite budgétaire, nous considérons le problème comme un jeu à contraintes couplées et montrons ainsi que les prix du marché peuvent être obtenus en tant que duals des contraintes de couplage. Enfin, nous proposons trois algorithmes d’apprentissage différents destinés à déterminer les solutions aux mécanismes de marché proposés.
