Literatura académica sobre el tema "Serveurs (informatique) – Économies d'énergie"

L'informatique en périphérie est un paradigme émergent au sein de l'Internet des Objets (IoT) et complémentaire à l'informatique en nuage. Ce paradigme propose l'implémentation de serveurs de calcul situés à proximité des utilisateurs, réduisant ainsi la pression et les coûts de l'infrastructure réseau locale. La proximité avec les utilisateurs suscite de nouveaux cas d'utilisation, tels que le déploiement de serveurs mobiles embarqués sur des drones ou des robots, offrant une alternative moins coûteuse, plus éco-énergétique et flexible par rapport aux infrastructures fixes lors d'événements ponctuels ou exceptionnels. Cependant, cette approche soulève également de nouveaux enjeux pour le déploiement et l'allocation de ressources en temps et en espace, souvent dépendants de la batterie.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des outils et des algorithmes de prédiction pour la prise de décision concernant l'allocation de ressources fixes et mobiles, à la fois en termes de temps et d'espace, au sein d'environnements dynamiques. Nous mettons à disposition des jeux de données riches et reproductibles qui reflètent l'hétérogénéité inhérente aux applications de l'Internet des Objets (IoT), tout en présentant un taux de contention et d'interférence élevé. Pour cela, nous utilisons le FIT-IoT Lab, un banc d'essai ouvert dédié à l'IoT, et nous mettons l'ensemble du code à disposition de manière ouverte. De plus, nous avons développé un outil permettant de générer de manière automatisée et reproductible des traces de l'IoT. Nous exploitons ces jeux de données pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des techniques de régression afin de les évaluer dans leur capacité à prédire le débit des applications de l'IoT. Dans une démarche similaire, nous avons également entraîné et analysé un réseau neuronal de type transformateur temporel pour prédire plusieurs métriques de la Qualité de Service (QoS). Afin de tenir compte de la mobilité des ressources, nous générons des traces de l'IoT intégrant des points d'accès mobiles embarqués sur des robots TurtleBot. Ces traces, qui intègrent la mobilité, sont utilisées pour valider et tester un framework d'apprentissage fédéré reposant sur des transformateurs temporels parcimonieux. Enfin, nous proposons un algorithme décentralisé de prédiction de la densité de la population humaine par régions, basé sur l'utilisation d'un filtre à particules. Nous testons et validons cet algorithme à l'aide du simulateur Webots dans un contexte de serveurs embarqués sur des robots, et du simulateur ns-3 pour la partie réseaux
Multi-access Edge computing is an emerging paradigm within the Internet of Things (IoT) that complements Cloud computing. This paradigm proposes the implementation of computing servers located close to users, reducing the pressure and costs of local network infrastructure. This proximity to users is giving rise to new use cases, such as the deployment of mobile servers mounted on drones or robots, offering a cheaper, more energy-efficient and flexible alternative to fixed infrastructures for one-off or exceptional events. However, this approach also raises new challenges for the deployment and allocation of resources in terms of time and space, which are often battery-dependent.In this thesis, we propose predictive tools and algorithms for making decisions about the allocation of fixed and mobile resources, in terms of both time and space, within dynamic environments. We provide rich and reproducible datasets that reflect the heterogeneity inherent in Internet of Things (IoT) applications, while exhibiting a high rate of contention and interference. To achieve this, we are using the FIT-IoT Lab, an open testbed dedicated to the IoT, and we are making all the code available in an open manner. In addition, we have developed a tool for generating IoT traces in an automated and reproducible way. We use these datasets to train machine learning algorithms based on regression techniques to evaluate their ability to predict the throughput of IoT applications. In a similar approach, we have also trained and analysed a neural network of the temporal transformer type to predict several Quality of Service (QoS) metrics. In order to take into account the mobility of resources, we are generating IoT traces integrating mobile access points embedded in TurtleBot robots. These traces, which incorporate mobility, are used to validate and test a federated learning framework based on parsimonious temporal transformers. Finally, we propose a decentralised algorithm for predicting human population density by region, based on the use of a particle filter. We test and validate this algorithm using the Webots simulator in the context of servers embedded in robots, and the ns-3 simulator for the network part

Nowadays, many organizations choose to increasingly implement the cloud computing approach. More specifically, as customers, these organizations are outsourcing the management of their physical infrastructure to data centers (or cloud computing platforms). Energy consumption is a primary concern for datacenter (DC) management. Its cost represents about 80% of the total cost of ownership and it is estimated that in 2020, the US DCs alone will spend about $13 billion on energy bills. Generally, the datacenter servers are manufactured in such a way that they achieve high energy efficiency at high utilizations. Thereby for a low cost per computation all datacenter servers should push the utilization as high as possible. In order to fight the historically low utilization, cloud computing adopted server virtualization. The latter allows a physical server to execute multiple virtual servers (called virtual machines) in an isolated way. With virtualization, the cloud provider can pack (consolidate) the entire set of virtual machines (VMs) on a small set of physical servers and thereby, reduce the number of active servers. Even so, the datacenter servers rarely reach utilizations higher than 50% which means that they operate with sets of longterm unused resources (called 'holes'). My first contribution is a cloud management system that dynamically splits/fusions VMs such that they can better fill the holes. This solution is effective only for elastic applications, i.e. applications that can be executed and reconfigured over an arbitrary number of VMs. However the datacenter resource fragmentation stems from a more fundamental problem. Over time, cloud applications demand more and more memory but the physical servers provide more an more CPU. In nowadays datacenters, the two resources are strongly coupled since they are bounded to a physical sever. My second contribution is a practical way to decouple the CPU-memory tuple that can simply be applied to a commodity server. Thereby, the two resources can vary independently, depending on their demand. My third and my forth contribution show a practical system which exploit the second contribution. The underutilization observed on physical servers is also true for virtual machines. It has been shown that VMs consume only a small fraction of the allocated resources because the cloud customers are not able to correctly estimate the resource amount necessary for their applications. My third contribution is a system that estimates the memory consumption (i.e. the working set size) of a VM, with low overhead and high accuracy. Thereby, we can now consolidate the VMs based on their working set size (not the booked memory). However, the drawback of this approach is the risk of memory starvation. If one or multiple VMs have an sharp increase in memory demand, the physical server may run out of memory. This event is undesirable because the cloud platform is unable to provide the client with the booked memory. My fourth contribution is a system that allows a VM to use remote memory provided by a different rack server. Thereby, in the case of a peak memory demand, my system allows the VM to allocate memory on a remote physical server.

Les applications récentes dans l'industrie ou dans la recherche nécessitent souvent des calculs massifs. Ainsi, les applications deviennent plus exigeantes en vitesse de calcul, ce qui engendre une très grande consommation énergétique des plateformes matérielles. Les plateformes de calcul hétérogènes offrent un bon compromis avec une puissance de calcul importante tout en préservant l'énergie consommée pour l'exécution d'applications parallèles de hautes performances. Elles représentent donc de nos jours des moyens de calcul intéressants. Afin de profiter des avantages offerts par l'hétérogénéité en termes de performance, la gestion efficace et automatique des ressources de calcul est de plus en plus importante pour exécuter des applications parallèles. L'objectif de cette thèse est de déterminer un ordonnancement efficace d'une application parallèle sur un système de ressources hétérogènes afin de minimiser le temps d'exécution total (makespan) de l'application tout en respectant une contrainte d'énergie. Deux classes de plateformes hétérogènes ont été considérées dans notre travail : des architectures totalement hétérogènes qui combinent plusieurs éléments de traitement (CPUs, GPUs, FPGAs), et des plateformes hybrides limitées à deux types de processeurs (CPU + GPU par exemple) en très grand nombre. Nous proposons plusieurs stratégies d'ordonnancement d'applications sur les deux plateformes avec deux modèles d'exécution. Les expériences préliminaires des algorithmes proposés en utilisant différentes applications et des plateformes de tailles différentes ont donné de bons résultats par rapport aux méthodes existantes dans la littérature
Recent applications, both in industry and research often need massive calculations. They have different hardware requirements in terms of computing speed, which leads to very high energy consumption of hardware platforms. Heterogeneous computing platforms offer a good compromise with high computing power while preserving the energy consumed to run high-performance parallel applications. They are therefore nowadays an interesting computing resource. In order to exploit the advantages offered by heterogeneity in terms of performance, efficient and automatic management of computing resources is becoming increasingly important to execute parallel applications. These new architectures have thus given rise to new scheduling problems that allocate and sequence calculations on the different resources by optimizing one or more criteria. The objective of this thesis is to determine an efficient scheduling of a parallel application on a heterogeneous resource system in order to minimize the total execution time (makespan) of the application while respecting an energy constraint. Two classes of heterogeneous platforms have been considered in our work: fully heterogeneous architectures that combine several processing elements (CPUs, GPUs, FPGAs), and hybrid platforms limited to two types of processors (CPU + GPU for example). We propose several application scheduling strategies on both platforms with two execution models. Preliminary experiments with the proposed algorithms using different applications and platforms of different sizes have shown good results compared to existing methods in the literature

L'informatique dans les nuages (cloud computing) est devenu durant les dernières années un paradigme dominant dans le paysage informatique. Son principe est de fournir des services décentralisés à la demande. La demande croissante pour ce type de service amène les fournisseurs de clouds à augmenter la taille de leurs infrastructures à tel point que les consommations d'énergie ainsi que les coûts associés deviennent très importants. Chaque fournisseur de service cloud doit répondre à des demandes différentes. C'est pourquoi au cours de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la gestion des ressources efficace en énergie dans les clouds. Nous avons tout d'abord modélisé et étudié le problème de l'allocation de ressources initiale en fonction des services, en calculant des solutions approchées via des heuristiques, puis en les comparant à la solution optimale. Nous avons ensuite étendu notre modèle de ressources pour nous permettre d'avoir une solution plus globale, en y intégrant de l'hétérogénéité entre les machines et des infrastructures de refroidissement. Nous avons enfin validé notre modèle par simulation. Les services doivent faire face à différentes phases de charge, ainsi qu'à des pics d'utilisation. C'est pourquoi, nous avons étendu le modèle d'allocation de ressources pour y intégrer la dynamicité des requêtes et de l'utilisation des ressources. Nous avons mis en œuvre une infrastructure de cloud simulée, visant à contrôler l'exécution des différents services ainsi que le placement de ceux-ci. Ainsi notre approche permet de réduire la consommation d'énergie globale de l'infrastructure, ainsi que de limiter autant que possible les dégradations de performance
Cloud computing has become over the last years an important paradigm in the computing landscape. Its principle is to provide decentralized services and allows client to consume resources on a pay-as-you-go model. The increasing need for this type of service brings the service providers to increase the size of their infrastructures, to the extent that energy consumptions as well as operating costs are becoming important. Each cloud service provider has to provide for different types of requests. Infrastructure manager then have to host all the types of services together. That's why during this thesis, we tackled energy efficient resource management in the clouds. In order to do so, we first modeled and studied the initial service allocation problem, by computing approximated solutions given by heuristics, then comparing it to the optimal solution computed with a linear program solver. We then extended the model of resources to allow us to have a more global approach, by integrating the inherent heterogeneity of clusters and the cooling infrastructures. We then validated our model via simulation. Usually, the services must face different stages of workload, as well as utilization spikes. That's why we extended the model to include dynamicity of requests and resource usage, as well as the concept of powering on or off servers, or the cost of migrating a service from one host to another. We implemented a simulated cloud infrastructure, aiming at controlling the execution of the services as well as their placement. Thus, our approach enables the reduction of the global energy consumption of the infrastructure, and limits as much as possible degrading the performances

Les récentes avancées dans les divers domaines liés à la micro-électronique, à l'informatique et aux réseaux sans fil ont donné naissance à de nouvelles thématiques de recherche. Les réseaux de capteurs issus de ces nouveaux progrès technologiques constituent un axe de recherche très fertile. En effet, la capacité réduite des noeuds en teme de calcul, de mémoire et d'énergie génère de nombreuses problématiques intéressantes. Le but de cette thèse est la conception d'une architecture hiérarchique de réseaux de capteurs capables de s'adapter à différents contextes en prenant en compte les contraintes énergétiques et en permettant de fournir des informations riches comme le multimédia à l'utilisateur final. Nous proposons une architecture hiérarchique avec les différents noeuds qui la composent et les technologies sans fil qui les relient. L'économie d'énergie étant un fil conducteur de notre travail et le module de transmission la principale source d'énergie, nous proposons deux nouveaux algorithmes de compression de données permettant d'optimiser l'utilisation du canal de communication. Nous présentons également une solution pour le stockage de grandes quantités d'informations sur les noeuds en integrant le système de fichiers FAT16 sous TinyOS-2. X
Recent advances in various aeras related to micro-electronics, computer science and wireless networks have resulted in the development of new research topics. Sensor networks are one of them. The particularity of this new research direction is the reduced performances of nodes in terms of computation, memory and energy. The purpose of this thesis is the definition of a new hierarchical architecture of sensor networks usable in different contexts by taking into account the sensors constraints and providing a high quality data such as multimedia to the end-users. We present our hierachical architecture with different nodes and the wireless technologies that connect them. Because of the high consumtpionof data transmission, we have developped two data compression algortithms in order to optimize the use of the channel by reducing data transmitted. We also present a solution for storing large amount of data on nodes by integrating the file system FAT16 under TinyOS-2. X

Avec la démocratisation des réseaux sans fil, des applications multiples émergent dans des domaines différents. La plupart d'entre elles concernent les activités de bureautique et de domotique. Qu'en est-il en ce qui concerne les applications industrielles ? En prenant en compte les contraintes temporelles et de qualité de connexion liées à ce domaine, que propose le marché actuellement ? Au travers de cette thèse, nous proposons des implantations pour des processus industriels demandant une connectivité sans fil soumise à des contraintes temporelles et énergétiques strictes. Après une étude comparative des différents standards de réseaux sans fil disponibles sur le marché, nous avons opté pour le standard 802. 15. 4 (alias ZigBee), qui est le dernier né des standards sans fil. Il est conçu avec des dispositifs d'économie d'énergie. Ces particularités présentent un réel avantage pour les applications industrielles par rapport aux autres standards. Néanmoins dans notre travail nous proposons quelques modifications au sein de ce standard au niveau de la couche MAC qui vont permettre une plus grande flexibilité en ce qui concerne la gestion de la bande passante et la garantie de délivrance temporelle des messages
Many applications appear in different fields with the democratization of wireless networks. Most of them concern the activities of office and home automation. However, what about industrial applications? What does the market currently propose by taking into account temporal and quality constraints of connection linked to this domain? With this thesis, we propose implementations for industrial processes which request a wireless link subjected to strict temporal and energetic constraints. After a comparative study of various standards of wireless networks without thread available on the market, we opted for the latest standard 802. 15. 4 (alias ZigBee). It is designed with energy consumption saving abilities. These particularities present a real advantage for industrial automation control applications. Nevertheless, in our work, we propose few modifications within this standard at the MAC layer level which will allow a bigger flexibility regarding the management of the busy bandwidth and the guarantee of temporal deliverance of messages. This study ends with an analysis of the methods used for interconnection of network cells concerning an energetically-optimized routing technique to be developed at the level of the network layer

Cette thèse se positionne dans le contexte des réseaux sans fil multi-sauts (réseaux de capteurs/actionneurs/robots mobiles). Ces réseaux sont composés d’entités indépendantes à la puissance limitée et fonctionnant sur batteries qui communiquent exclusivement par voie radio. Pour pouvoir relayer les messages d’un robot à une station de base, on utilise des protocoles dits « de routage» qui ont en charge de déterminer quel robot doit relayer le message. Nous nous sommes basés sur le protocole CoMNet, qui adapte la topologie du réseau à son trafic lors du routage afin d’économiser de l’énergie en déplaçant les robots. Mais modifier la topologie c'est aussi modifier les possibilités de routage. Nous proposons donc MobileR (Mobile Recursivity) qui choisit le prochain noeud en ayant anticipé par le calcul les conséquences de tous les changements de topologie possibles. Un autre problème vient du fait qu’il y a souvent plusieurs nœuds qui détectent un même événement et vont émettre des messages à router vers la station de base. Ces messages vont finir par se croiser, et le nœud de croisement va sans cesse être relocalisé sur chacun des chemins. Le protocole PAMAL (PAth Merging ALgorithm) détecte ces intersections : il va provoquer une fusion des chemins de routage en amont du nœud de croisement et une agrégation de paquets en aval. Enfin, le protocole GRR (Greedy Routing Recovery) propose un mécanisme de récupération pour augmenter le taux de délivrance des messages dans les réseaux de capteurs/actionneurs avec obstacle(s). En effet, les protocoles de routage actuels échouent face à un obstacle. GRR va permettre de contourner l’obstacle en relocalisant des nœuds tout autour
This thesis is about wireless multi-hop networks such as sensor/actuator networks and actuator networks. Those networks are composed of independent entities which have limited computing and memory capabilities and are battery powered. They communicate through the radio medium and do not require any static infrastructure. In order to relay messages between actuators up to the base station, we use what is called "routing protocols". My works rely on CoMNet, the first geographic routing protocol which aims to adapt the network topology to the routed traffic in order to save energy. Nevertheless, CoMNet does not consider the consequences of those relocations more than in a one-hop way. We proposed MobileR (Mobile Recursivity), which anticipates the routing in a multi-hop manner through computations over its one-hop neighbors. Hence it can select the “best” next forwarding node according to its knowledge. Another important topic is that events are likely to be detected by multiple sensors and all of them transmit message toward the destination. But those messages are likely to cross over an intersection node. This crossing provokes useless oscillation for it and premature node death. The PAMAL (PAth Merging ALgorithm) routing algorithm detects those routing path crossing and provokes a path merging upstream and uses a packet aggregation downstream. Finally, the Greedy Routing Recovery (GRR) protocol takes controlled mobility into account in order to increase delivery rate on topology with holes or obstacles. GRR includes a dedicated relocation pattern which will make it circumvent routing holes and create a routing path

Le calcul global est un domaine de recherche vaste, dynamique mais qui bénéficie d'un effort de recherche inégal selon la spécialité. Un travail important reste à faire au niveau applicatif. Nous présentons une méthodologie pour la parallélisation et la distribution d'une méthode d'algèbre linéaire pour la recherche des éléments propres d'une matrice réelle symétrique. Nous discutons de l'impact des choix algorithmiques sur les paradigmes de parallélisme et la répartition des données. En particulier, nous opposons le parallélisme paramétrique à un parallélisme fortement communicant et synchronisé dans un contexte défavorable de plateformes réparties à l'échelle de l'Internet, puis sur Grille'5000. Nous proposons des mécanismes indispensables pour le déploiement d'applications à grande échelle sur des ressources hétérogènes non dédiées tels la persistance des données, la programmation "out-of-core" et un algorithme numérique redémarré. Nous contribuons en parallèle au développement du logiciel YML qui masque la complexité et l'hétérogénéité des logiciels de calcul global afin que les scientifiques ne se soucient que des détails applicatifs de leurs problèmes. A la mise-en-oeuvre de modules logiciels d'YML tel un "back-end" pour le logiciel de calcul sur grille OmniRPC, nous ajoutons une réflexion. Sur la programmation haut-niveau d'applications numériques par orchestration de composants au moyen du langage de "workflow" YvetteML. Dans la continuité du travail précédent, notre étude de cas est la recherche des éléments propres d'une matrice réelle symétrique. Enfin, nous explorons un domaine de recherche naissant mais prometteur: le calcul sur grille à faible consommation d'énergie. Dans un contexte de grille de calcul très hétérogène et pour des applications communicantes et synchronisées telle notre méthode de recherches des éléments propres d'une matrice, nous montrons comment réaliser des économies d'énergies significatives en faisant varier la fréquence des processeurs et sans affecter de façon importante les temps de calculs.

La limitation de la capacité de la batterie est un facteur clé dans le déploiement des réseaux de capteurs sans fil (WSNs), malgré leurs nombreuses applications en petite échelle comme pour les réseaux de capteurs embarqués sur des personnes appelés communément réseaux WBANs (Wireless Body Area Networks) et également en grande échelle comme dans le domaine de l’agriculture et de la surveillance de l’habitat. En grande échelle, les protocoles de routage à base d’un puits statique ont une durée de vie limitée. Cela est dû au fait que les noeuds relais proches du puits épuisent leur batterie rapidement à cause de la charge du trafic, et par conséquent avoir un réseau avec une destination non joignable. En revanche, la mobilité du puits prolonge la durée de vie du réseau par la distribution de la consommation d’énergie entre les noeuds relais. Cependant, le puits mobile doit diffuser périodiquement sa position dans le réseau. Ce trafic de contrôle est non-négligeable dans le cas des capteurs sans fil car ils ont une capacité très limitée, ce qui engendre le problème de consommation d’énergie des noeuds. Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur la conception de protocoles de routage pour les réseaux de capteurs sans fils avec optimisation de la consommation d’énergie. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés à deux applications des réseaux de capteurs sans fil ; les réseaux WBANs, et les réseaux de capteurs à grande échelle. Dans un premier temps, une analyse approfondie de deux techniques de dissémination d’informations et de leur consommation d’´energie dans es réseaux WBANs est effectuée. Nous avons comparé la consommation d’énergie liée à la dissémination d’informations dans un réseau WBAN à un saut et dans un réseau WBAN multi-sauts. Dans un second temps, on a étudié le problème de dissémination des données dans les réseaux de capteurs sans fil à large échelle et dans lesquels le collecteur de données, appelé communément sink, est mobile. Dans ce contexte, on a proposé deux algorithmes de routage distribués. Le premier algorithme, appelé SN-MPR, permet de limiter la propagation des messages de contrôle sur la localisation du sink aux seules zones affectées par la mobilité de ce dernier. Le deuxième algorithme, appelé duty-cycle SN-MPR, permet d’économiser l’énergie des capteurs en permettant à ceux qui ne sont pas MPR d’éteindre leurs radios respectives quand ils n’ont pas de données à transmettre vers le sink. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons traité la dissémination d’informations dans les réseaux de capteurs sans fils hétérogènes utilisant la technologie IEEE 802. 15. 4, et dans le contexte d’applications nécessitant un plus haut débit. En se basant sur l’utilisation parallèle de plusieurs canaux pour l’´echange de données, on a proposé un algorithme distribué, appelé TABA, pour la sélection de canaux en fonction du trafic dans le réseau. Cet algorithme permet, d’une part, d’économiser la consommation d’énergie en minimisant les collisions et retransmissions de paquets, et d’autre part, d’offrir un meilleur débit pour l’envoi de données multimédias
Limited battery power is one of the major stringent factors in deploying Wireless Sensor Networks (WSNs), in spite of their numerous applications both on small scale as inWireless Body Area Networks (WBANs) and on large scale as in agricultural and habitat monitoring. Especially, stationary sink based data gathering protocols for large scaleWSNs have limited network lifetime, because relay nodes around the sink quickly deplete their battery power due to high traffic loads, making the rest of the network unreachable to the sink. On the other hand, sink mobility improves network lifetime by distributing relay nodes’ energy consumption. However, mobile sink now has to periodically update the network about its changing position. This control traffic is non-negligible for low power, limited capacity sensors as it induces energy consumption problem. In this thesis, we are considering energy efficient routing protocols in the context of WBANs and large scale WSNs. Moreover, we also address multi-channel assignment algorithm with the aim of minimizing power consumption and increasing network throughput. In the first part of this thesis, a deep analysis of the energy consumption of one hop vs multi-hop communications in WBANs is performed. In fact, recent advances in technology has led to the development of small, intelligent, wearable sensors which are capable of remotely performing critical health monitoring tasks, and then transmitting patient’s data back to health care centers over wireless medium. But to the day, energy also remains to be a big constraint in enhancing WBAN lifetime [Net12]. Some recent literature on WBANs proposes deliberate use of multi-hops to transfer data from a sensor to the gateway via relay health sensors as more energy efficient than single hop communication. There are studies which argue contrarily. In this context, we have analyzed the single vs multi-hop energy consumption effect for real very short range sensor devices. In the second part of this thesis, two distributed energy-efficient sink location update algorithms are proposed for large scale mobile sink WSNs. First algorithm, named SN- MPR, uses a combination of multi-point relay broadcast and a local path repair mechanism by means of which sink’s location update packets are forwarded only to nodes which are affected by sink mobility; the rest of the network does not receive these update messages. Next, a duty-cycle aware multi-point relay based algorithm which is a modified version of the SN-MPR algorithm is proposed. It allows non-relay nodes to switch-off their radios when communication is not desired. Simulation results show that the two aforementioned algorithms minimize network’s power consumption without compromising data delivery efficiency. The final part of this thesis deals with traffic-aware channel assignment problem in IEEE 802. 15. 4 standard-based heterogeneous WSNs which have rather high traffic rate requirements than low-rate scalar WSN applications. In fact, traditional single channel communication suffers from interferences caused by concurrent transmissions in the same neighborhood. These parallel transmissions waste battery power as multiple retransmis- sions are required before a packet can be successfully delivered at the destination due to frequent collisions. Moreover, already limited network throughput of the single channel communication protocols is further degraded at higher traffic rates due to increased colli-sions and congestion. On the other hand, concurrent transmissions over multiple channels not only reduce power consumption as packet collisions are minimized or eliminated depend- ing upon the efficiency of the concerned channel assignment algorithm, but also offer better network throughput and data delivery delays. Modern WSN platforms like crossbow’s Mi-caZ nodes [Mot12] are equipped with single, half-duplex IEEE 802. 15. 4 standard-based radio which can operate over sixteen multiple channels. In order to make effective use of multiple channels, a number of channel assignment algorithms have been proposed recently for WSNs. However, they are suitable for rather low-rate homogeneous WSNs, and they consider fixed physical channel widths. These multi-channel assignments increase network throughput, but they may not be able to ensure QoS requirements of high bandwidth de- manding multimedia traffic, as in the case of heterogeneous WSNs. In order to address the energy issue and at the same time increase network capacity, we propose a distributive Traffic-Aware Bandwidth-Adaptive (TABA) channel selection algorithm which enables the nodes to not only choose interference free channels in the neighborhood, but also to adapt channel-width to increase/decrease throughput according to varying traffic conditions

La gestion de la mémoire pour les systèmes embarqués a un impact significatif sur les performances et sur la consommation énergétique de ces systèmes embarqués. Comme l'allocation mémoire n'est pas une tâche simple, elle est souvent laissée au compilateur. Néanmoins, une allocation mémoire soigneusement optimisée peut conduire à des économies substantielles en termes de la durée d'exécution et de consommation d'énergie. Cette thèse présente différentes versions du problème d'allocation mémoire, par croissante. Le nombre de bancs mémoire, leur capacité, la taille et le nombre d'accès des structures de données et les conflits entre structures de données à chaque intervalle de temps sont les principales contraintes prises en compte dans ces problèmes. Pour chaque version du problème, un programme linéaire en nombres entiers PLNE est proposé pour le résoudre de manière exacte; ainsi que quelques méta-heuristiques. Ces travaux ambitionnent également d'analyser les modèles et les méthodes proposés, afin de mettre en évidence ce qui fait le succès des méta-heuristiques dans ce domaine
Memory allocation in embedded systems is one of the main challenges that electronic designers have to face. This part, rather difficult to handle is often left to the compiler with which automatic rules are applied. Nevertheless, a carefully tailored allocation of data to memory banks may lead to great savings in terms of running time and energy consumption. This thesis addresses various versions of the memory allocation problem. At each version the problem's complexity increases, i. E. , the number of constrains increases. The number of memory banks, bank capacities, sizes and number of accesses of data structures, and the conflicting data structures at each time interval are the main constrains handled in the memory allocationproblems. In this work we present an ILP formulation and some metaheuristics implemented for each problem version. We also assess ourmetaheuristics with the exact methods and other literature metaheuristics with the aim of highlighting what makes the success of metaheuristics for these problems