En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)

Doctorant.e en informatique (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mercredi 30 juin 2021

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler. Les informations de votre profil complètent celles associées à chaque candidature. Afin d’augmenter votre visibilité sur notre Portail Emploi et ainsi permettre aux recruteurs de consulter votre profil candidat, vous avez la possibilité de déposer votre CV dans notre CVThèque en un clic !

Faites connaître cette offre !

Informations générales

Référence : UMR6074-ANNORG-002
Lieu de travail : RENNES
Date de publication : mercredi 9 juin 2021
Nom du responsable scientifique : Anne-Cécile Orgerie
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Modélisation et optimisation des infrastructures informatiques Edge et de leur système électrique

Les objets connectés envahissent progressivement notre quotidien avec des champs d'application toujours plus vastes : équipements de santé personnels, bâtiments intelligents, réseaux intelligents, véhicules connectés, villes intelligentes, etc. Une étude récente estime qu'il y aura 50 milliards d'objets connectés d'ici 2025, avec des bénéfices économiques importants dans les secteurs de la santé, de l'énergie, de l'automobile et de la construction. Tous ces objets, connectés à des réseaux de télécommunication (généralement Internet), peuvent interagir avec d'autres objets connectés ou avec des infrastructures informatiques distribuées, comme les Clouds par exemple, pour stocker des informations, partager des données ou effectuer des calculs.
Pour des raisons de faible latence, les ressources du Cloud sont poussées vers la périphérie des réseaux de communication, ce qui les rapproche des objets connectés par rapport aux centres de données habituels du Cloud. Cette architecture émergente de Edge Computing est caractérisée par sa très grande échelle, sa nature dynamique et son hétérogénéité.
La croissance du nombre d'objets connectés et d'infrastructures de support pose des défis scientifiques, notamment concernant la gestion du passage à l'échelle, l'hétérogénéité des réseaux de communication utilisés (Ethernet, WiFi, 3G, etc.), la migration des calculs entre les objets et les infrastructures de support, et leur consommation électrique préoccupante. L'edge computing constituant une évolution importante vers une décentralisation massive des infrastructures Internet, cette évolution s'accompagne d'une croissance du nombre de ressources de calcul et de stockage et d'une plus grande hétérogénéité de ces resources, ce qui accroît la complexité d'une gestion efficace de ces infrastructures. De plus, la dispersion géographique des ressources Edge offre des capacités de calcul limitées localement et ajoute une dimension au problème déjà complexe de l'optimisation globale de la consommation énergétique de l'infrastructure. En effet, cette consommation énergétique croissante et préoccupante aggrave l'impact environnemental des infrastructures Edge.
Les fournisseurs de Cloud tentent actuellement de réduire cet impact principalement par deux techniques : 1) l'amélioration de l'efficacité énergétique, par le biais de systèmes de refroidissement améliorés dans les centres de données par exemple, et 2) l'utilisation d'énergie provenant de sources renouvelables, principalement par le biais de panneaux photovoltaïques gérés par les fournisseurs de Cloud eux-mêmes. Or, les sources renouvelables offrent souvent une production intermittente et variable sur des sites géographiques donnés. Dans cette thèse de doctorat, nous visons à modéliser et à optimiser les infrastructures de Edge computing et le système électrique qui les alimente grâce aux sources d'énergie renouvelables.
L'objectif est de modéliser finement l'infrastructure Edge avec ses utilisateurs, leur impact sur la charge de l'infrastructure et la qualité de service qu'ils requièrent individuellement d'une part, et le système électrique associé d'autre part ; ces deux parties étant interdépendantes. En effet, la charge de travail de l'infrastructure Edge distribuée influence directement sa consommation d'énergie et le système d'alimentation, avec ses sources d'énergie renouvelables et ses installations de stockage d'énergie, influence les politiques de répartition de la charge dans le Edge, politiques qui visent à optimiser sa consommation d'énergie.

Contexte de travail

Cette thèse sera financée par une bourse de thèse du CNRS et accueillie dans l'équipe Myriads du laboratoire IRISA à Rennes. Elle comprendra des collaborations avec le laboratoire SATIE à Rennes. Elle sera encadrée par :
— Anne-Cécile Orgerie, CNRS, IRSIA, anne-cecile.orgerie@irisa.fr
— Anne Blavette, CNRS, SATIE, anne.blavette@ens-rennes.fr

Contraintes et risques

Les compétences requises sont :
- un diplôme de master en informatique ou équivalent
- connaissances solides des systèmes distribués ou des réseaux de télécommunication
- connaissances en modélisation et simulation, ou en techniques d'optimisation
- connaissances/intérêt pour les énergies renouvelables et les systèmes électriques seraient appréciés
- goût prononcé pour la recherche
- compétences en programmation
- excellentes compétences en communication et en travail d'équipe
- savoir rédiger, savoir rendre compte

On en parle sur Twitter !