Doctorant en Optimisation de la Supervision des Infrastructures Cloud

il y a 3 semaines


VillerslèsNancy, Grand Est, France INRIA Temps plein

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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