Projets et travaux de recherche

L’importance de l’adoption de la gestion autonome dans l’environnement IoT a poussé différents projets de recherche à considérer ce défi de recherche. Ainsi, le projet européen OpenIoT

Chapitre 3 – Qualité de Service, Sécurité et Gestion autonome dans l’Internet des objets

57 (Décembre 2011 – Décembre 2014) a proposé des adaptations des services afin d’utiliser le concept de gestion autonome dans l’IoT. Les systèmes IoT autonomes doivent adapter de manière dynamique les services qu'ils fournissent et les ressources qu’ils utilisent pour répondre aux besoins changeants des utilisateurs. De même, ces systèmes doivent répondre à des conditions environnementales variables. Dans ce contexte, OpenIoT a proposé un cadre de travail pour la gestion autonome de l’environnement IoT représenté par la Figure 3.3 [148].

Ce cadre de travail de gestion autonome dans l’IoT repose sur plusieurs éléments. Ainsi, l’élément création de service (Creation) permet de traduire les objectifs du service IoT en une description technique. Cette description englobe toutes les fonctionnalités nécessaires pour répondre aux exigences du client. Un service IoT est conçu sous la forme d'instructions pour fournir les mécanismes nécessaires permettant son offre. Le deuxième élément est la personnalisation des services (Customization) qui est nécessaire pour permettre au fournisseur de services IoT d'offrir à ses consommateurs une possibilité de personnalisation des services IoT en fonction de leurs besoins et/ou souhaits personnels. Un troisième élément essentiel est la gestion du service (Management). Les principales tâches de la gestion des services sont la distribution, la maintenance, l'appel, l'exécution et l'assurance. Un aspect fonctionnel important de la mise en œuvre de la gestion des services est le déploiement dynamique. Ainsi, lorsqu'un service IoT est déployé, des décisions doivent être prises afin de déterminer quels capteurs ou périphériques doivent être considérés pour l’offre du service. Cette activité s'effectue grâce à l'utilisation de règles logiques qui permettent de cartographier l'utilisateur avec les sources de données souhaitées et les capacités des objets qui prennent en charge le service. Enfin, le cadre de travail de gestion autonome du projet OpenIoT spécifie l’élément opération (Operation) qui permet d’appliquer des algorithmes adaptatifs d'optimisation en fonction des caractéristiques de chaque scénario de service IoT déployé [149].

3.4. Gestion autonome dans l’IoT

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Différentes études ont été menées pour étudier les possibilités d’adoption de la gestion autonome dans l’environnement IoT. Dans [146], les auteurs ont présenté une architecture autonome

pour l’IoT basée sur la boucle MAPE-K. Cette architecture comprend une passerelle principale

(GWD : Gateway Device) et des dispositifs mobile (MND : Mobile Node Devices). Dans cette

architecture autonome, la passerelle joue le rôle du gestionnaire autonome (AM) et comprend

différents composants permettant la surveillance des nœuds, l'analyse des exigences et la recherche

de services afin de réaliser les fonctionnalités de la boucle de contrôle MAPE-K. D’autre part, les

dispositifs mobiles de cette architecture jouent le rôle de ressources gérées et comprennent des capteurs et des effecteurs permettant une interaction avec l'environnement du système considéré. Ainsi, le composant « surveillance de nœuds » dans la passerelle permet de recevoir des informations concernant les dispositifs mobiles. Cette fonction permet de récupérer ces données localement au niveau de la passerelle principale mais aussi de les filtrer et les transmettre via une interface à une base de données externe. De plus, le composant « analyse des exigences » de la passerelle est responsable d'obtenir des exigences concernant le service souhaité en faisant appel à une source externe ou suite à une décision locale. Enfin, le composant « recherche de service » de la passerelle permet de trouver des services appropriés en fonction de la décision du composant « analyse des exigences » et d’envoyer aux dispositifs mobiles les éléments de configuration de services correspondants.

Egalement, les auteurs dans [149] ont présenté une architecture autonome pour l'IoT. Cette dernière a pour objectif d’optimiser les contrats de niveau de service de différents clients. Cette architecture comporte un agent principal qui spécifie des objectifs globaux du système traduits par des règles de gestion. Ensuite, ces règles sont distribuées à différentes périphériques appelées points

d’application des objectifs (GEP : Goal Enforcement Points), qui exécutent des politiques locales et

définissent les mécanismes de contrôle et de configuration pour répondre aux objectifs globaux. D’autre part, les auteurs dans [150] mettent en avant l’idée que les périphériques loT ne nécessitent aucune configuration manuelle. Ainsi, un appareil IoT devrait être simplement branché, démarré et tout le reste devrait être configuré automatiquement. Les auteurs ont utilisé des données sémantiques pour décrire les capacités des objets et de l'environnement IoT en général. Dans ce travail de recherche, les appareils déduisent leurs configurations en trouvant d’autres appareils avec des états similaires, grâce au traitement des données sémantiques. Enfin, le travail de recherche décrit dans

[151] présente un cadre utilisant plusieurs boucles MAPE-K pour les systèmes complexes et

hétérogènes. Pour l’IoT, une seule boucle MAPE-K peut ne pas être suffisante pour gérer la totalité

du système. Cette hiérarchisation permet aux boucles MAPE-K de niveau supérieur de déterminer

les valeurs définies pour les boucles subordonnées et ainsi former le plan de connaissances pour ces dernières.

Nous spécifions dans cette thèse des mécanismes permettant de gérer d’une manière autonome

la QoS et la sécurité dans l’environnement IoT afin de maximiser l’autonomie du processus de l’offre

Chapitre 3 – Qualité de Service, Sécurité et Gestion autonome dans l’Internet des objets

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3.5. Conclusion

A travers ce chapitre, nous avons étudié les trois axes de recherche de cette thèse, à savoir la qualité de service, la sécurité et la gestion autonome et cela en présentant les définitions, les motivations, les challenges et les travaux de recherche existants pour chacun de ces trois axes. Ainsi, le premier axe de recherche, qui a fait l’objet de notre état de l’art, concerne la qualité de service dans l’environnement IoT. Nous avons étudié cet axe en définissant les besoins et les challenges en termes

de QoS au niveau de chaque couche de l'architecture IoT. La couche dispositifs, comportant les objets

IoT, doit prendre en compte la diversité des technologies de communication pour l’offre de QoS.

D’autre part, l’offre de QoS au niveau de la couche réseau doit considérer le volume du trafic créé

par le service IoT et acheminé via cette couche vers la couche supérieure. Enfin, la couche support

doit prendre en compte la diversité des offres de services cloud (i.e., SaaS, IaaS, PaaS) et leurs

caractéristiques. Le deuxième axe de recherche concerne la sécurité dans l’environnement IoT qui est d’une grande importance de nos jours. Nous avons considéré cet axe en étudiant les besoins et les challenges de chaque service de sécurité à part. Ainsi, nous avons présenté les différents services de sécurité (i.e., identification et authentification, contrôle d’accès, confidentialité, intégrité, non répudiation et disponibilité) et leurs utilités. De plus, comme certaines couches de l’architecture de l’IoT possèdent des exigences bien définies, il est nécessaire d’adapter ces services de sécurité pour respecter ces exigences. Les objets IoT sont majoritairement contraints en termes de ressources et par conséquent les mécanismes de sécurité doivent être légers pour minimiser la consommation énergétique et maximiser la durée de vie des objets. Le troisième axe de recherche concerne la gestion autonome dans l’environnement IoT. Nous avons traité cet axe d’une manière globale grâce à une

étude de l’importance du déploiement des différentes fonctions de gestion self-CHOP ainsi que la

boucle de contrôle correspondante au sein d’une architecture IoT. L’état de l’art présenté dans ce chapitre permet d’introduire le contexte de nos contributions présentées dans les chapitres à venir et de valoriser leur apport par rapport aux travaux existants.

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