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Theses

Modeling the correlation between the energy consumption and the end-to-end traffic of services in large telecommunication networks

Résumé : D’après Cisco, le trafic mobile de données augmentera d’un facteur 7 entre 2016 et 2021. Pour faire face à l’augmentation du trafic, les opérateurs mobile dimensionnent le réseau, ce qui s’accompagne d’une augmentation de sa consommation d’énergie et de son empreinte Carbonne. En outre, les marges financières des opérateurs baissent. Ainsi, le revenu global généré par le secteur des télécommunications a connu une baisse de 4% entre 2014 et 2015 d’après l’union internationale des télécommunications (UIT). Ces préoccupations ont suscité l’intérêt de la communauté scientifique pour la réduction de la consommation électrique des réseaux. Des études dans la littérature estiment l’énergie consommée par les services sur les équipements réseaux en se focalisant sur la consommation variable. La consommation énergétique d’un équipement réseau est composée d’une composante fixe et d’une composante variable. Dans cette thèse, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe du réseau en utilisant la valeur de Shapley. Dans un premier temps, nous considérons un réseau d’accès mobile et partageons la responsabilité des catégories de service qu’il fournit dans la consommation fixe. Nous définissons 5 catégories de service, à savoir, le «Streaming», le Web, le téléchargement, la voix et les autres services de données. En outre, nous traitons le cas de figure où certaines catégories de service sont obligatoires. Etant donné la complexité algorithmique de la valeur de Shapley, nous en proposons une forme approchée qui permet d’en réduire considérablement le temps de calcul. Ensuite, nous considérons le réseau de bout-en-bout, c’est-à-dire, l’accès mobile, l’accès fixe, la collecte, le coeur IP, le coeur mobile, les registres et les plateformes de service. Pour chaque segment, nous partageons la responsabilité des catégories de service dans la consommation fixe en appliquant notre modèle de partage basé sur la valeur de Shapley. L’analyse des résultats montre que le service «Streaming» consomme le plus d’énergie quel que soit le segment de réseau considéré, à l’exception des registres. Pour finir, nous traitons de la modélisation de l’efficacité énergétique des catégories de service. Dans un premier temps, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné une station de base avec et sans «sleep mode». Ensuite, nous calculons l’efficacité énergétique des catégories de service étant donné un réseau d’accès mobile et considérant les cas avec et sans catégories de service obligatoires. Aussi étudions-nous les conditions pour ne pas détériorer l’efficacité énergétique du réseau au cours du temps en fonction des scénarios de dimensionnement
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Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, April 9, 2018 - 4:33:07 PM
Last modification on : Wednesday, August 5, 2020 - 3:49:53 AM

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Citation

Wilfried Yoro. Modeling the correlation between the energy consumption and the end-to-end traffic of services in large telecommunication networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Institut National des Télécommunications, 2018. English. ⟨NNT : 2018TELE0005⟩. ⟨tel-01762147⟩

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