Allocation des ressources pour l'optimisation de requêtes dans les systèmes de grille de données

Les systèmes de grille de données sont de plus en plus utilisés grâce à leur capacité de stockage et de calcul. L'un des problèmes importants de ces systèmes est l'allocation de ressources pour l'optimisation de requêtes SQL. Récemment, la communauté scientifique a publié plusieurs approches et méthodes d'allocation de ressources, en s'efforçant de tenir compte des différentes spécificités de systèmes de grille de données : l'hétérogénéité, l'instabilité du système et la grande échelle. La structure de gestion centralisée prédomine dans les méthodes proposées, malgré les risques encourus par cette solution dans les systèmes à grande échelle. Dans cette thèse nous proposons une méthode d'allocation de ressources hybride et décentralisée pour l'optimisation d'une requête. La partie statique de notre méthode constitue la stratégie d'allocation initiale de ressources par un 'broker' d'une requête. Quant à la partie dynamique, nous proposons une stratégie, qui utilise la coopération entre des opérations relationnelles mobiles autonomes et des coordinateurs stationnaires des nœuds pour décentraliser le processus de réallocation dynamique de ressources. Les éléments clés de notre méthode sont : (i) la limitation de l'espace de recherche pour résoudre les problèmes causés par la grande échelle, (ii) le principe de répartition des ressources entre les opérations d'une requête pour déterminer le degré de parallélisme des opérations et pour équilibrer la charge dynamiquement et (iii) la décentralisation du processus d'allocation dynamique. Les résultats de l'évaluation des performances de notre méthode montrent l'efficacité de nos propositions. Notre stratégie d'allocation initiale de ressources a donné des résultats supérieurs à la méthode de référence que nous avons utilisée pour la comparaison. La stratégie de réallocation dynamique de ressources réduit notablement le temps de réponse en présence de l'instabilité du système et du déséquilibre de charge.Data grid systems are utilized more and more due to their storage and computing capacities. One of the main problems of these systems is the resource allocation for SQL query optimization. Recently, the scientific community published numerous approaches and methods of resource allocation, striving to take into account different peculiarities of data grid systems: heterogeneity, instability and large scale. Centralized management structure predominates in the proposed methods, in spite of the risks incurred of the solution in the large scale systems. In the thesis we adopt the hybrid approach of resource allocation for query optimization, meaning that, we first make a static resource allocation during the query compile time, and then reallocate the resources dynamically during the query runtime. As opposed to the previously proposed methods, we use a decentralized management structure. The static part of our method consists of the strategy of initial resource allocation with a query 'broker'. As for the dynamic part, we propose a strategy that uses the cooperation between relational mobile operations and stationary coordinators of nodes in order to decentralize the process of dynamic resource reallocation. Key elements of our method are: (i) limitation of research space for resolve problems caused by the large scale, (ii) principle of resources distribution between query operations for determining the parallelism degree of operations and for balancing the load dynamically and (iii) decentralization of the dynamic allocation process. Results of performance evaluation show the efficiency of our propositions. Our initial resource allocation strategy gives results superior to the referenced method that we used for the comparison. The dynamic reallocation strategy decrease considerably the response time in the presence of the system instability and load misbalance