Doctorant (F/H) Optimiser L’orchestration de

**Type de contrat **:CDD **Niveau de diplôme exigé **:Bac + 5 ou équivalent **Fonction **:Doctorant **A propos du centre ou de la direction fonctionnelle**: Le centre Inria d'Université Côte d'Azur regroupe 37 équipes de recherche et 8 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. Les équipes sont principalement implantées sur les campus universitaires de Sophia Antipolis et Nice ainsi que Montpellier, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Côte d’Azur, CNRS, INRAE, INSERM...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire. Présent dans les domaines des neurosciences et biologie computationnelles, la science des données et la modélisation, le génie logiciel et la certification, ainsi que la robotique collaborative, le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international. **Contexte et atouts du poste**: **Dans le cadre d’un partenariat**: - programme de recherche PEPR 5G et réseaux du futur **Mission confiée**: **Missions**: Dans les réseaux 5G, les concepts de slicing et de virtualisation des fonctions réseau offrent aux opérateurs de réseaux la possibilité d'automatiser la création et la gestion des services réseau de manière dynamique. Pour ce faire, ils ont besoin d'algorithmes de placement efficaces, capables de prendre en compte diverses contraintes (qualité de service, coût, consommation d'énergie, etc.) [1] et d'une architecture, potentiellement complexe, de réseaux d'infrastructures virtuelles et de centres de données de différents fournisseurs de réseaux [2]. En particulier, la construction d'un service multi-domaine de bout en bout tout en respectant ces contraintes implique de recueillir des informations hautement confidentielles auprès des acteurs concernés. Ces acteurs appartiennent à des entreprises compétitrices et ne seront pas enclins à partager des informations précises sur leur topologie réseau ou leurs performances avec leurs concurrents. L'objectif de cette thèse est d'optimiser la correspondance entre les exigences de service de plusieurs acteurs et les ressources disponibles dans une architecture de service globale multi-domaine tout en évitant l'échange d'informations confidentielles. Pour ce faire, nous proposons d'étudier l'impact de l'échange d'abstractions de chaque domaine sur l'établissement du service [3]. Un compromis doit alors être trouvé entre la précision des informations échangées et le respect de la propriété de confidentialité : les informations échangées doivent être suffisamment précises pour assurer le respect des contraintes de service tout en empêchant la déduction de la topologie ou de la performance d'un domaine. Nous étudierons comment abstraire le réseau et évaluerons les conséquences de l'échange d'abstractions de réseau pour l'orchestration de services qui doivent garantir la qualité de l'expérience, la consommation d'énergie et la sécurité. Le problème d'allocation dynamique des ressources qui en résulte peut être formulé comme un problème d'optimisation de l'utilité maximale dans une perspective multi-utilisateurs et multi-domaines [4],[5]. La thèse se concentre sur la surveillance des services de réseaux virtualisés en garantissant la confidentialité et l'autonomie des multiples domaines impliqués. Il s'agira de définir des abstractions topologiques pour traiter le problème de la confidentialité de la gestion des services de réseaux virtualisés multi-domaines, étudier les propriétés des abstractions et évaluer l'efficacité des solutions proposées dans l'utilisation de l'URLLC pour les réseaux 5G. **Collaboration** avec Prof. G. Texier, IMT Atlantique Rennes. [1] Cedric Morin, Géraldine Texier, Christelle Caillouet, Gilles Desmangles, Cao-Thanh Phan. Optimization of Network Services Embedding Costs over Public and Private Clouds. ICOIN 2020 - 34th International Conference on Information Networking, Jan 2020, Barcelone, Spain. [2] Cedric Morin, Géraldine Texier, Christelle Caillouet, Gilles Desmangles, Cao-Thanh Phan. VNF placement algorithms to address the mono - and multi-tenant issues in edge and core networks. CLOUDNET 2019 : 8th IEEE International Conference on Cloud Networking, Nov 2019, Coimbra, Portugal. [4] Piet Van Mieghem. "Topology information condensation in hierarchical networks." Computer networks 31.20 (1999): 2115-2137. [5] M. Scharf, T. Voith, M. Stein and V. Hilt, "ATLAS: Accurate Topology Level-of-Detail Abstraction System," 2014 IEEE Network Operations and Management Symposium (NOMS), Krakow, Poland, 2014, pp. 1-5, doi: 10.1109/NOMS.2014.6838357. **Principales activit