Un modèle d'exécution de requêtes mobiles pour des sources à accès restreints en environnement d'intégration de données

L'optimisation de requêtes dans les systèmes d'intégration de données réparties sur un réseau à grande échelle pose des problèmes liés à l'autonomie, l'hétérogénéité et la distribution des sources de données, l'environnement d'exécution dynamique et aux besoins changeant des utilisateurs. Résoudre ces problèmes nécessite de revisiter les méthodes d'optimisation traditionnelles afin de permettre la génération de plans d'exécution stables et d'utiliser des modèles d'exécution capables de s'adapter aux conditions d'exécution et de tenir compte des sources à accès restreints. La centralisation du contrôle dans les méthodes d'optimisation dynamique engendre un goulot d'étranglement dû au nombre important de messages transmis au site contrôlant l'optimisation à travers un réseau à grande échelle (à faible bande passante et à forte latence). Afin de résoudre ce problème, l'optimisation dynamique des requêtes nécessite de décentraliser ces méthodes. Dans un environnement d'intégration de données distribuées à grande échelle, un modèle d'exécution mobile, avec des opérateurs relationnels mobiles capables de s'adapter de façon autonomes et réduisant les coûts de communication a été proposé dans l'équipe. Cependant, ce modèle d'exécution de requêtes mobiles nécessite d'être étendu avec des nouveaux opérateurs afin de tenir compte des sources à accès restreints. Dans cette perspective, nous proposons des opérateurs relationnels mobiles développés pour des sources à accès restreints. Une seconde proposition est liée au placement initial des opérateurs mobiles. Le but est de déterminer un placement permettant d'obtenir des performances acceptables plutôt qu'un bon placement engendrant parfois de très mauvaises performances lors de l'exécution. Enfin, nous évaluons les performances des méthodes proposées.Query optimization in data integration systems over large scale network, faces the challenges of dealing with autonomous, heterogeneous and distributed data sources, dynamic execution environment and changing user requirements. These issues initiate the need for crafting the traditional optimization methods in a way to produce stable query execution plans, use execution models which are able to adapt to run-time conditions and handle source restrictions. Centralization of the control in adaptive optimization methods result in bottleneck due to large amounts of message passing towards to the site of the central authority over large scale network where network bandwidth is low and network latency is high. In order to overcome this obstacle adaptive query optimization requires decentralized methods. A mobile execution model with mobile relational operators that are able to adapt in an autonomous way and focus on reducing of transfer cost is worth considering in large scale distributed data integration environment. However, this mobile query execution model needs to be extended with new operators to handle source restrictions. In this perspective we propose mobile relational operators developed for restricted sources. Another proposition is related with initial placement of mobile relational operators. The challenge is on defining a placement which would allow acceptable performance instead of a good placement which would cause dramatic performance sometimes at run-time. Finally we present and analyze a performance evaluation on the methods proposed