Doctorant en Optimisation de la Supervision des Infrastructures Cloud
il y a 3 semaines
Contexte et Objectifs du Poste
La supervision des infrastructures Cloud/Edge, caractérisées par une complexité et une rapidité croissantes, pose des défis pour sélectionner les attributs à surveiller, leurs fréquences de mesure et le placement optimal des sondes de surveillance. Les méthodes actuelles, souvent manuelles, présentent deux limites principales : elles peuvent engendrer un surcoût important en supervision sans gain d'information significatif (surveillance excessive), ou elles réduisent drastiquement le nombre d'attributs surveillés et leurs fréquences, ce qui peut affecter la précision et la couverture de la surveillance.
Notre objectif est de développer des solutions innovantes pour sélectionner dynamiquement les attributs à surveiller et leurs fréquences en fonction des besoins spécifiques des applications.
Mission Confiée
Cette thèse vise à explorer les techniques d'apprentissage par renforcement (Q-Learning, DRL) ainsi que des approches algorithmiques basées sur la théorie des graphes pour améliorer le placement des sondes de supervision des paramètres QoS et SLA dans des infrastructures complexes. Le but est de développer des algorithmes capables d'automatiser le placement et la sélection des attributs à surveiller, tout en respectant les objectifs des SLAs et en détectant les risques de violation.
Activités Principales
Les approches basées sur l'apprentissage par renforcement (Q-Learning et DRL) seront utilisées pour élaborer automatiquement des stratégies de placement distribué des sondes et la sélection des attributs à surveiller. Ces méthodes d'apprentissage offrent un potentiel supérieur en termes de performance et d'adaptation aux environnements dynamiques.
Résultats Attendus
La thèse fournira des résultats théoriques sur le placement optimal de la supervision (comparatifs des méthodes et techniques de placement) dans des environnements complexes, ainsi qu'un ensemble d'algorithmes pour automatiser ce placement au niveau des sondes, des fonctions et des attributs.
Compétences Requises
- Niveau Master en informatique ou école d'ingénieurs
- Connaissance approfondie de l'apprentissage automatique
- Expérience dans le domaine des réseaux de communications
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Développeur de Systèmes de Supervision Adaptatifs et Optimaux
il y a 1 semaine
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Développeur Cloud Infrastructure
il y a 3 semaines
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il y a 4 semaines
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Technicien en supervision des infrastructures H/F
il y a 4 semaines
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il y a 1 semaine
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Cloud Infrastructure Architect
il y a 1 semaine
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Cloud Infrastructure Architect
il y a 4 semaines
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il y a 1 semaine
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Ingénieur des données
il y a 2 semaines
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il y a 4 semaines
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Analyste de Données
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Data Analyst H/F
il y a 2 semaines
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Data Analyst H/F
il y a 1 semaine
Villers-lès-Nancy, Grand Est, France La Coopérative Welcoop Temps pleinMissionVous rejoindrez l'équipe de La Coopérative Welcoop dans le cadre de la fonction de Data Analyst pour contribuer à l'analyse et à l'interprétation des données afin de générer des informations utiles pour faciliter la prise de décision de nos clients.Compétences requises :Capacité à produire des rapports et des visualisations de...
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Cloud Solutions Architect
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Nancy, Grand Est, France Capgemini Temps pleinJob DescriptionCapgemini, a leading global consulting and technology services company, is seeking a skilled Software Engineer Azure Developer to join its team in Nancy, France. As a key member of our team, you will play a crucial role in the development of critical systems and programs for our clients undergoing digital transformations, agile methodologies,...
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