Gestion des données distribuées avec le langage de règles Webdamlog

Notre but est de permettre à un utilisateur du Web d organiser la gestionde ses données distribuées en place, c est à dire sans l obliger à centraliserses données chez un unique hôte. Par conséquent, notre système diffèrede Facebook et des autres systèmes centralisés, et propose une alternativepermettant aux utilisateurs de lancer leurs propres pairs sur leurs machinesgérant localement leurs données personnelles et collaborant éventuellementavec des services Web externes.Dans ma thèse, je présente Webdamlog, un langage dérivé de datalogpour la gestion de données et de connaissances distribuées. Le langage étenddatalog de plusieurs manières, principalement avec une nouvelle propriété ladélégation, autorisant les pairs à échanger non seulement des faits (les données)mais aussi des règles (la connaissance). J ai ensuite mené une étude utilisateurpour démontrer l utilisation du langage. Enfin je décris le moteur d évaluationde Webdamlog qui étend un moteur d évaluation de datalog distribué nomméBud, en ajoutant le support de la délégation et d autres innovations tellesque la possibilité d avoir des variables pour les noms de pairs et des relations.J aborde de nouvelles techniques d optimisation, notamment basées sur laprovenance des faits et des règles. Je présente des expérimentations quidémontrent que le coût du support des nouvelles propriétés de Webdamlogreste raisonnable même pour de gros volumes de données. Finalement, jeprésente l implémentation d un pair Webdamlog qui fournit l environnementpour le moteur. En particulier, certains adaptateurs permettant aux pairsWebdamlog d échanger des données avec d autres pairs sur Internet. Pourillustrer l utilisation de ces pairs, j ai implémenté une application de partagede photos dans un réseau social en Webdamlog.Our goal is to enable aWeb user to easily specify distributed data managementtasks in place, i.e. without centralizing the data to a single provider. Oursystem is therefore not a replacement for Facebook, or any centralized system,but an alternative that allows users to launch their own peers on their machinesprocessing their own local personal data, and possibly collaborating with Webservices.We introduce Webdamlog, a datalog-style language for managing distributeddata and knowledge. The language extends datalog in a numberof ways, notably with a novel feature, namely delegation, allowing peersto exchange not only facts but also rules. We present a user study thatdemonstrates the usability of the language. We describe a Webdamlog enginethat extends a distributed datalog engine, namely Bud, with the supportof delegation and of a number of other novelties of Webdamlog such as thepossibility to have variables denoting peers or relations. We mention noveloptimization techniques, notably one based on the provenance of facts andrules. We exhibit experiments that demonstrate that the rich features ofWebdamlog can be supported at reasonable cost and that the engine scales tolarge volumes of data. Finally, we discuss the implementation of a Webdamlogpeer system that provides an environment for the engine. In particular, a peersupports wrappers to exchange Webdamlog data with non-Webdamlog peers.We illustrate these peers by presenting a picture management applicationthat we used for demonstration purposes.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF