Soutenance de thèse d'Hiba Awad

Résumé : Le Fog Computing décentralise le Cloud en rapprochant les services de calcul, de stockage et de réseau de la périphérie du réseau. Cette approche réduit la latence, l’utilisation de la bande passante et améliore le traitement en temps réel. Cependant, la complexité et l’hétérogénéité des systèmes Fog rendent leur gestion difficile et coûteuse. Identifier les erreurs en phase d’exécution nécessite souvent de revenir aux étapes de conception, ce qui entraîne des coûts élevés n temps et en ressources. La vérification pré-déploiement est donc essentielle pour garantir fiabilité et efficacité. Les systèmes Fog, utilisés dans des domaines variés (santé, automobile, villes intelligentes), ajoutent de la complexité aux processus de vérification et de déploiement. Pour y répondre, nous proposons une approche générique et personnalisable basée sur un processus de vérification en deux étapes, combinant les phases de conception et de pré-déploiement, tout en automatisant les activités de vérification et de déploiement. Notre solution repose sur un langage de modélisation Fog adaptable, la vérification des propriétés non fonctionnelles à la conception (sécurité, énergie), et la génération de configurations de déploiement indépendantes des outils. La vérification pré-déploiement associe outils de déploiement et solutions QoS pour garantir la conformité aux critères définis avant le déploiement final. Validée par trois cas d’usage (campus intelligent, parking intelligent, hôpital intelligent), cette approche réduit les coûts, simplifie la gestion des systèmes Fog et garantit leur QoS. En intégrant des pratiques DevOps, elle répond aux exigences des environnements industriels et académiques modernes.