Architecture pair-à-pair de grille d'ordinateurs de prochaine génération basée sur les services et les contraintes de qualité de service

RÉSUMÉ Grâce aux grilles informatiques (GRID), les projets difficiles à résoudre sont devenus envisageables pour les communautés scientifiques de petite et moyenne taille : des projets tels que des simulations d’écosystèmes, des simulations météorologiques, d’analyses de molécules, d’analyses de signaux, de recherches biomédicales ou autres problèmes ayant de réels impacts socio-économiques. Favorisant ainsi les découvertes scientifiques, les GRID depuis le début des années 90 ont vu leur popularité s’accroître. Aujourd’hui, elles ne se limitent plus qu’aux applications scientifiques, nous les retrouvons dans les plateformes de commerce électronique et de services Web. Leurs utilisations dépassent dorénavant les limites traditionnelles d’un réseau privé et il devient courant de voir des GRID faisant appel à des ressources tierces d’autres réseaux. Cependant, cette expansion des GRID à d’autres réseaux ne garantit plus une topologie fixe des ressources. L’environnement d’utilisation des GRID devient très souvent dynamique ou même mobile et les GRID existantes ne nous permettaient pas d’exploiter les ressources mobiles efficacement. Dans un environnement où il y a fréquemment des déconnexions entre les liens des ressources de la GRID, le retard dans le traitement d’une requête augmente significativement. La problématique de la faible performance des GRID de troisième génération dans des environnements dynamiques et mobiles nous a encouragé à fixer des objectifs d’amélioration de l’architecture des GRID. L’architecture GRID proposée dans ce mémoire introduit une nouvelle génération de GRID plus flexible, plus dynamique, mais aussi intelligente. En effet, les nouveaux concepts de mobilité introduits dans l’architecture de notre GRID lui permettent de s’adapter aux environnements dynamiques, mais aussi de prendre en considération la mobilité de certaines ressources et la qualité de service des réseaux utilisés. Pour y arriver, dans une première phase, nous avons amélioré le support de la mobilité des tâches et des ressources des GRID existantes.----------ABSTRACT Thanks to the GRID computing, complex projects became possible to be solved by scientific communities of small and medium size. Projects such as ecosystems simulations, metrological simulations, molecules analyses, signals analyses, biomedical research or other problems having real socio-economic impacts. Thus supporting the scientific discoveries, the GRID since the beginning of the Nineties saw their popularities increasing. Today, they aren’t anymore limiting by scientific applications. Now, we find them in business platform and also Web services. Their uses exceed the traditional limit of a private network. It becomes current to see GRID calling upon third-party resources through other networks and Internet. However, this expansion of the GRID to other networks doesn’t guarantee a stable topology of the resources. The environment of use of the GRID becomes usually dynamic or even mobile. The GRID architecture that we suggest introduces a new generation of more flexible, more dynamic and also intelligent GRID. Indeed, the new concepts of mobility introduced into the architecture of our GRID consider the mobility of certain resources and the quality of service of networks used. With it, GRIDs can now evolve dynamically with environments

Vers un environnement pour le déploiement logiciel autonomique

Le déploiement de logiciels répartis dans des environnements à grande échelle et ouverts (tels les systèmes ubiquitaires, les systèmes mobiles et les systèmes P2P) est une problématique actuelle ouverte. Ces environnements sont distribués, hétérogènes et peuvent être de nature instable (dotés d une topologie dynamique du réseau). Le déploiement dans ces environnements met en jeu un très grand nombre de machines, de liens réseau ainsi qu un ensemble de contraintes de déploiement. Quelques solutions de déploiement existent aujourd hui, mais ne sont exploitables que dans le cadre d architectures figées et fiables. Dans la plupart des solutions, une personne en charge du déploiement doit décrire plus ou moins manuellement la topologie. En outre, la majorité de ces outils ne prennent pas en compte les problèmes dûs à la variabilité de la qualité de service du réseau, aux pannes des hôtes, aux défaillances des liens du réseau ou encore aux changements dynamiques de topologie, qui caractérisent les environnements ouverts. Dans ce mémoire, nous présentons les motivations de la réalisation d'une infrastructure de déploiement logiciel autonomique et les exigences sous-jacentes d'une telle plate-forme. Nous présentons un état de l art du déploiement logiciel que nous analysons au regard du contexte visé. Ensuite, nous présentons notre contribution pour le déploiement autonomique. Notre proposition s'appuie sur une combinaison de technologies (composants logiciels, agents mobiles adaptables, intergiciel, langage dédié). Nous proposons j-ASD, un intergiciel qui exploite la complémentarité de ces technologies pour réaliser un déploiement logiciel autonomique. Le processus de déploiement contient trois étapes : description des contraintes de déploiement, résolution, et déploiement autonomique. Pour la première étape, nous avons défini un langage dédié (DSL) comme langage de haut niveau pour exprimer des contraintes de déploiement. Pour la deuxième, nous avons conçu une infrastructure répartie pour collecter les propriétés des sites cibles, ce qui permet de résoudre les contraintes de déploiement. Pour la troisième étape, nous proposons un intergiciel à base d agents mobiles pour la réalisation et la supervision du déploiement autonomique. Enfin, nous donnons les éléments de conception du prototype que nous avons implémenté, ainsi que les résultats de certaines expérimentations pour montrer la validité de notre approcheSoftware deployment in large-scale and open distributed systems (such as ubiquitous systems, mobile systems and P2P systems) is still an open issue. These environments are distributed, heterogeneous and can be naturally unstable (fitted with a dynamic network topology). Deployment in such environments require the management of a large number of hosts, network links and deployment constraints. Existing distributed deployment solutions are usable only within static and reliable topologies of hosts, where a man in charge of the deployment has to describe more or less manually the topology. Moreover, majority of these tools do not take into account network and computer QoS variabilities, hosts crashes, network link failures and network topology changes, which characterize open and mobile environments. In this thesis, we discuss the motivations for an autonomic software deployment and the requirements underlying for such a platform. We carefully study and compare the existing work about software deployment. Then, we propose a middleware framework, designed to reduce the human cost for setting up software deployment and to deal with failure-prone and change-prone environments. We also propose an autonomic deployment process in three steps : deployment constraints description step, constraints resolution step and the autonomic deployment step. For the first step, we defined a high-level constraint-based dedicated language (DSL) as support for expressing deployment constraints. In the second step, we have designed a distributed infrastructure to collect target hosts properties used to solve deployment constraints. For the third step, we propose an agent-based system for establishing and maintaining software deployment. At last, we give an overview of our working prototype with some details on some experimental resultsEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Gestion adaptative de l'énergie pour les infrastructures de type grappe ou nuage

National audienceDans un contexte d'utilisation de ressources hétérogènes, la performance reste le critère traditionnel pour la planification de capacité. Mais, de nos jours, tenir compte de la variable énergétique est devenu une nécessité. Cet article s'attaque au problème de l'efficacité énergétique pour la répartition de charge dans les systèmes distribués. Nous proposons une gestion efficace en énergie des ressources par l'ajout de fonctionnalités de gestion des évènements liés à l'énergie, selon des règles définies par l'utilisateur. Nous implémentons ces fonctionnalités au sein de l'intergiciel DIET, qui permet de gérer la répartition de charge afin de mettre en évidence le cout des compromis entre la performance et la consommation d'énergie. Notre solution et son intérêt sont validés au travers d'expériences en évaluant la performance et la consommation électrique mettant en concurrence trois politiques d'ordonnancement. Nous mettons en avant le gain obtenu en terme énergétique tout en essayant de minimiser les écarts de performance. Nous offrons également à l'intergiciel responsable de l'ordonnancement une réactivité face aux variations énergétiques

Active Data : Un modèle pour représenter et programmer le cycle de vie des données distribuées

National audienceAlors que la science génère et traite des ensembles de données toujours plus grands et dynamiques, un nombre croissant de scientifiques doit faire face à des défis pour permettre leur exploitation. La gestion de données par les applications scientifiques de traitement intensif des données requière le support de cycles de vie très complexes, la coordination de nombreux sites, de la tolérance aux pannes et de passer à l'échelle sur des dizaines de sites avec plusieurs péta-octets de données. Dans cet article, nous proposons un modèle pour représenter formellement les cycles de vie des applications de traitement de données et un modèle de programmation pour y réagir dynamiquement. Nous discutons du prototype d'implémentation et présentons différents cas d'études d'applications qui démontrent la pertinence de notre approche

COSMOS : composition de noeuds de contexte

National audienceLes applications ubiquitaires évoluent dans une grande diversité de contextes d'utilisation. Or, cette diversité requiert une adaptation continuelle afin de préserver le bon fonctionnement des applications. Dès lors, l'observation du contexte joue un rôle prépondérant. Si les approches actuelles « centrée utilisateur » et « système » ont prouvé leur pertinence dans ce domaine, elles souffrent néanmoins de certaines limitations liées à l'expressivité des compositions des inférences et au passage à l'échelle. Par conséquent, nous proposons de réorganiser les fonctionnalités traditionnelles d'un gestionnaire de contexte de manière systématique en cycles « collecte / interprétation / identification de situations ». Cette approche repose sur la définition du concept de noeuds de contexte composés dans un graphe (hiérarchie avec partage), et l'expression du concept en composant et architecture logicielle pour faciliter la définition et la gestion des politiques de gestion de contexte

Architecture, logique floue, classification et clustering pour l’exploration de données réelles issues de multiples maisons intelligentes

Selon l’Organisation des Nations Unies (2019), il est estimé que le nombre de personnes âgées de 65 ans et plus dans le monde devrait doubler d’ici 2050 pour atteindre un total de 1,5 milliard d’individus. Cette évolution impacte le risque de déclarer une maladie neurodégénérative qui, selon le rapport de l’Alzheimer’s Disease International (2015), augmenterait exponentiellement avec l’âge. Or, ces maladies provoquent une perte progressive d’autonomie ce qui induit des besoins en ressources matérielles et humaines. En parallèle de ces enjeux, des progrès allient technologie et santé, comme le dépistage automatique du cancer du sein, présenté dans le travail de Karabatak (2015). Avec l’amélioration continue des environnements intelligents et du matériel, notamment suite à l’apparition de technologies comme l’Arduino (2005), la Rasbperry Pi (2012) ou la Latte Panda (2016), on est en droit d’imaginer les applications possibles de la maison intelligente aux problématiques posées par l’accroissement des maladies dégénératives. C’est ce que nous proposons dans cette thèse, où nous faisons le point sur les environnements intelligents et la reconnaissance d’activités. Point duquel nous dérivons deux propositions : d’une part, une architecture basée sur la gestion d’un flux d’événements descriptifs par des compositions d’agents autonomes permettant le support de plus de 30 environnements hétérogènes. D’autre part, une approche basée sur la logique floue permettant de conduire un processus de reconnaissance d’activités malgré la grande diversité de nos jeux de données. Ces deux solutions participant à l’élaboration d’un outil permettant aux cliniciens de suivre à distance, l’évolution du comportement de patients atteints de maladies dégénératives. According to the United Nations (2019), the world population aged 65 years and more will double up to 1.5 billion individuals before 2050. This trend will impact the growth of neurodegenerative disorders that are subject to an exponential risk of appearance with aging, as reported by Alzheimer’s Disease International (2015). As this kind of disease induces a decrease in the autonomy of the elderly, this evolution will heavily increase the need for human and material resources around the world. In parallel, various research works combine technology and healthcare, like for the automatic breast cancer detection described in the article of Karabatak (2015). This tendency, in conjunction with hardware and intelligent environments improvement, notably with the Arduino (2005), the Rasbperry Pi (2012), and the Latte Panda (2016), affords us to imagine how smart-homes could solve the implications of the aforementioned growth of degenerative diseases. To investigate this question, this thesis derivates two proposals from a careful study of intelligent environments and activity recognition methods. The first is an architecture that supports more than 30 heterogeneous environments and that works by assembling autonomous agents for processing a flux of descriptive events. Finally, the second is a model built upon fuzzy logic that enables us to recognize activities despite the inherent diversity of our datasets. These two solutions answer some aspects of the process of making a tool that allows clinicians to monitor people with degenerative diseases from their homes

Déploiement d'applications patrimoniales en environnements de type informatique dans le nuage

L'objectif de cette thèse est d'offrir une solution de bout en bout permettant de décrire et de déployer de façon fiable une application distribuée dans un environnement virtualisé. Ceci passe par la définition d'un formalisme permettant de décrirer une application ainsi que son environnement d'exécution, puis de fournir les outils capable d'interpéter ce formalisme pour déployer (installer, instancier et configurer) l'application sur une plate-forme de type cloud computing.Cloud computing aims to cut down on the outlay and operational expenses involved in setting up and running applications. To do this, an application is split into a set of virtualized hardware and software resources. This virtualized application can be autonomously managed, making it responsive to the dynamic changes affecting its running environment. This is referred to as Application Life-cycle Management (ALM). In cloud computing, ALM is a growing but immature market, with many offers claiming to significantly improve productivity. However, all these solutions are faced with a major restriction: the duality between the level of autonomy they offer and the type of applications they can handle. To address this, this thesis focuses on managing the initial deployment of an application to demonstrate that the duality is artificial. The main contributions of this work are presented in a platform named VAMP (Virtual Applications Management Platform). VAMP can deploy any legacy application distributed in the cloud, in an autonomous, generic and reliable way. It consists of: a component-based model to describe the elements making up an application and their projection on the running infrastructure, as well as the dependencies binding them in the applicative architecture; an asynchronous, distributed and reliable protocol for self-configuration and self-activation of the application; mechanisms ensuring the reliability of the VAMP system itself. Beyond implementing the solution, the most critical aspects of running VAMP have been formally verified using model checking tools. A validation step was also used to demonstrate the genericity of the proposal through various real-life implementations.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Système de gestion de flux pour l'Internet des objets intelligents

The Internet of Things (IoT) is currently characterized by an ever-growing number of networked Things, i.e., devices which have their own identity together with advanced computation and networking capabilities: smartphones, smart watches, smart home appliances, etc. In addition, these Things are being equipped with more and more sensors and actuators that enable them to sense and act on their environment, enabling the physical world to be linked with the virtual world. Specifically, the IoT raises many challenges related to its very large scale and high dynamicity, as well as the great heterogeneity of the data and systems involved (e.g., powerful versus resource-constrained devices, mobile versus fixed devices, continuously-powered versus battery-powered devices, etc.). These challenges require new systems and techniques for developing applications that are able to (i) collect data from the numerous data sources of the IoT and (ii) interact both with the environment using the actuators, and with the users using dedicated GUIs. To this end, we defend the following thesis: given the huge volume of data continuously being produced by sensors (measurements and events), we must consider (i) data streams as the reference data model for the IoT and (ii) continuous processing as the reference computation model for processing these data streams. Moreover, knowing that privacy preservation and energy consumption are increasingly critical concerns, we claim that all the Things should be autonomous and work together in restricted areas as close as possible to the users rather than systematically shifting the computation logic into powerful servers or into the cloud. For this purpose, our main contribution can be summarized as designing and developing a distributed data stream management system for the IoT. In this context, we revisit two fundamental aspects of software engineering and distributed systems: service-oriented architecture and task deployment. We address the problems of (i) accessing data streams through services and (ii) deploying continuous processing tasks automatically, according to the characteristics of both tasks and devices. This research work lead to the development of a middleware layer called Dioptase, designed to run on the Things and abstract them as generic devices that can be dynamically assigned communication, storage and computation tasks according to their available resources. In order to validate the feasability and the relevance of our work, we implemented a prototype of Dioptase and evaluated its performance. In addition, we show that Dioptase is a realistic solution which can work in cooperation with legacy sensor and actuator networks currently deployed in the environment.L'Internet des objets (ou IdO) se traduit à l'heure actuelle par l'accroissement du nombre d'objets connectés, c'est-à-dire d'appareils possédant une identité propre et des capacités de calcul et de communication de plus en plus sophistiquées : téléphones, montres, appareils ménagers, etc. Ces objets embarquent un nombre grandissant de capteurs et d'actionneurs leur permettant de mesurer l'environnement et d'agir sur celui-ci, faisant ainsi le lien entre le monde physique et le monde virtuel. Spécifiquement, l'Internet des objets pose plusieurs problèmes, notamment du fait de sa très grande échelle, de sa nature dynamique et de l'hétérogénéité des données et des systèmes qui le composent (appareils puissants/peu puissants, fixes/mobiles, batteries/alimentations continues, etc.). Ces caractéristiques nécessitent des outils et des méthodes idoines pour la réalisation d'applications capables (i) d'extraire des informations utiles depuis les nombreuses sources de données disponibles et (ii) d'interagir aussi bien avec l'environnement, au moyen des actionneurs, qu'avec les utilisateurs, au moyen d'interfaces dédiées. Dans cette optique, nous défendons la thèse suivante : en raison de la nature continue des données (mesures physiques, évènements, etc.) et leur volume, il est important de considérer (i) les flux comme modèle de données de référence de l'Internet des objets et (ii) le traitement continu comme modèle de calcul privilégié pour transformer ces flux. En outre, étant donné les préoccupations croissantes relatives à la consommation énergétique et au respect de la vie privée, il est préférable de laisser les objets agir au plus près des utilisateurs, si possible de manière autonome, au lieu de déléguer systématiquement l'ensemble des tâches à de grandes entités extérieures telles que le cloud. À cette fin, notre principale contribution porte sur la réalisation d'un système distribué de gestion de flux de données pour l'Internet des objets. Nous réexaminons notamment deux aspects clés du génie logiciel et des systèmes distribués : les architectures de services et le déploiement. Ainsi, nous apportons des solutions (i) pour l'accès aux flux de données sous la forme de services et (ii) pour le déploiement automatique des traitements continus en fonction des caractéristiques des appareils. Ces travaux sont concrétisés sous la forme d'un intergiciel, Dioptase, spécifiquement conçu pour être exécuté directement sur les objets et les transformer en fournisseurs génériques de services de calcul et de stockage.Pour valider nos travaux et montrer la faisabilité de notre approche, nous introduisons un prototype de Dioptase dont nous évaluons les performances en pratique. De plus, nous montrons que Dioptase est une solution viable, capable de s'interfacer avec les systèmes antérieurs de capteurs et d'actionneurs déjà déployés dans l'environnement

Méthodes In-Situ et In-Transit : vers un continuum entre les applications interactives et offline à grande échelle.

Parallel simulation has become a very useful tool in various scientific areas. In order to perform such simulations, large parallel machines are required. The computational power of these machine continues to grow, allowing scientists to construct larger and larger models. However, the I/O systems, used to store the data produced by simulation, have not improved at the same pace. Currently, it is already difficult for scientist to store all the accumulated data and to have enough computational power later on to process them. Yet, these data are the key toward major scientific discoveries.In-situ treatments are a promising solution to this problem. The idea is to analyze the data while the simulation is still running and the data are still living in memory. This approach allows avoiding the I/O bottleneck as well as taking benefit of the computational power provided by a supercomputer to perform the analysis. In this thesis, we propose to use the data flow paradigm to construct complex asynchronous in-situ applications. We use the middleware FlowVR to couple heterogeneous parallel codes and to form a graph. Our approach provides enough flexibility to facilitate various placement strategies for the analytics in order to minimize their impact on the simulation. We applied our approach exemplarily to a well-known software from the field of molecular dynamics, Gromacs. With of the of biology experts, we designed several realistic scenarios in which we evaluated both the flexibility of our approach and the capability of our infrastructure to support each step of the biologists' analysis workflow.Les simulations parallèles sont devenues des outils indispensables dans de nombreux domaines scientifiques. La puissance de calcul de ces machines n'a cessé de monter permettant ainsi le traitement de simulations de plus en plus imposantes. En revanche, les systèmes d'I/O nécessaires à la sauvegarde des données produites par les simulations ont suivit une croissance beaucoup plus faible. Actuellement déjà, il est difficile pour les scientifiques de sauvegarder l'ensemble des données désirées et d'avoir suffisamment de puissance de calcul pour les analyser par la suite. Ces données sont pourtant une des clés vers des découvertes scientifiques majeures. Les traitements in-situ sont une solution prometteuse à ce problème. Le principe est d'effectuer des analyses alors que la simulation est en cours d'exécution et que les données sont encore en mémoire. Cette approche permet d'une part d'éviter le goulot d'étranglement au niveau des I/O mais aussi de profiter de la puissance de calcul offerte par les machines parallèles pour effectuer des traitements lourds. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser le paradigme du dataflow pour permettre la construction d'applications in-situ complexes asynchrones. Pour cela, nous utilisons l'intergiciel FlowVR permettant de coupler des codes parallèles hétérogènes en formant un graphe. Nous proposons une approche avec suffisamment de flexibilité pour permettre plusieurs stratégies de placement des processus d'analyses que cela soit sur les nœuds de la simulation, sur des cœurs dédiés ou des nœuds dédiés. De plus, les traitements in-situ peuvent être exécutés de manière asynchrone permettant ainsi un faible impact sur les performances de la simulation. Pour démontrer la flexibilité de notre approche, nous nous sommes intéressés au cas à la dynamique moléculaire et plus particulièrement Gromacs, un code de simulation de dynamique moléculaire couramment utilisé par les biologistes pouvant passer à l'échelle sur plusieurs milliers de coeurs. En étroite collaboration avec des experts du domaine biologique, nous avons construit plusieurs applications pour évaluer les performances et la flexibilité de notre approche