Le web sémantique en aide à l'analyste de traces d'exécution

International audienceL'analyse de traces d' exécution est devenue l'outil priv-ilégié pour débugger et optimiser le code des applications sur les syst emes embarqués. Ces syst emes ont des architec-tures complexes basées sur des composants intégrés appelés SoC (System-on-Chip). Le travail de l'analyste (souvent, un développeur d'application) devient un véritable challenge car les traces produites par ces syst emes sont de tr es grande taille et les ev enements qu'ils contiennent sont de bas niveau. Nous proposons d'aider ce travail d'analyse en utilisant des outils de gestion des connaissances pour faciliter l'explo-ration de la trace. Nous proposons une ontologie du do-maine qui décrit les principaux concepts et contraintes pour l'analyse de traces issues de SoC. Cette ontologie reprend les paradigmes d'ontologie lég ere pour supporter le passagè a l'´ echelle de la gestion des connaissances. Elle utilise des technologies de " triple store " RDF pour son exploitation a l'aide de requêtes déclaratives SPARQL. Nous illustrons notre ap-proche en offrant une analyse de meilleure qualité des traces d'un cas d'utilisation réel

Sensitive diagnostic tools and targeted drug administration strategies are needed to eliminate schistosomiasis.

Although preventive chemotherapy has been instrumental in reducing schistosomiasis incidence worldwide, serious challenges remain. These problems include the omission of certain groups from campaigns of mass drug administration, the existence of persistent disease hotspots, and the risk of recrudescent infections. Central to these challenges is the fact that the diagnostic tools currently used to establish the burden of infection are not sensitive enough, especially in low-endemic settings, which results in underestimation of the true prevalence of active Schistosoma spp infections. This central issue necessitates that the current schistosomiasis control strategies recommended by WHO are re-evaluated and, possibly, adapted. More targeted interventions and novel approaches have been used to estimate the prevalence of schistosomiasis, such as establishing infection burden by use of precision mapping, which provides high resolution spatial information that delineates variations in prevalence within a defined geographical area. Such information is instrumental in guiding targeted intervention campaigns. However, the need for highly accurate diagnostic tools in such strategies is a crucial factor that is often neglected. The availability of highly sensitive diagnostic tests also opens up the possibility of applying strategies of sample pooling to reduce the cost of control programmes. To interrupt the transmission of, and eventually eliminate, schistosomiasis, better local targeting of preventive chemotherapy, in combination with highly sensitive diagnostic tools, is crucial

Préface/Foreword

International audienceForword CRI 201

An efficient generic approach for automatic taxonomy generation using HMMs

International audienc

Scheduling of Computing Services on Intranet Networks

International audienceNowadays, enterprises can provide computing services through their intranet networks by letting their available resources be used as virtual clusters for scientific computation during idle periods such as nights, weekends, and holidays. Generally, these idle periods do not permit to carry out the computations completely. It is therefore necessary to save the context of uncompleted applications for possible restart. This checkpointing mechanism is subject to resource constraints: the network bandwidth, the disk bandwidth, and the delay T imposed for releasing the workstations. We first introduce a function bw that gives the bandwidth bw(m,V) of a system during the checkpointing of m applications with aggregated memory requirement V. Assuming that this bandwidth is shared equitably among the applications, the scheduling problem becomes a sequence of knapsack problems with nonlinear constraints for which we propose approximate solutions. Experiments carried out on Grid5000 show that the running time of this algorithm is negligible compared to the delay T which is of the order of few minutes. This means that the proposed scheduling algorithm does not induce a significant overhead on the checkpointing process. As a consequence, our mechanism can be incorporated in a batch scheduler

Exploitation de la structure en communautés pour la réduction de défauts de cache dans la fouille des réseaux sociaux

National audienceOne of social graphs property is the community structure. When executing on graphs, most social network mining algorithmsmake reference to the neighborhood of the current treated node, to nodes situated to its community. Can we reduce the executiontime of social graph algorithm if we take into account the community structure of graph in the data structure used in the runtime?The goal of such a data structure is to reduce cache misses, which will reduce execution time. In this paper, we present a datastructure responding to this goal. A comparaison between this data structure with those used in graph analysis DSLs andplatforms (Yale representation, adjacency list or bloc) shows that taking into account this property contribute to reduce cachemisses (until 20%) and to reduce execution time (until 14%) of social network mining programms.L’une des propriétés des graphes sociaux est leur structure en communautés. La plupart des algorithmes de fouille desréseaux sociaux s’exécutent sur les nœuds du graphe en faisant référence aux nœuds situés dans le voisinage du nœud encours d’exécution, aux nœuds situés dans sa communauté. Peut-on réduire le temps d’exécution des algorithmes des graphessociaux si l’on tient compte, dans la structure de données utilisée dans l’environnement d’exécution, de l’organisation en communauté des nœuds du graphe? L’objectif d’une telle structure est de réduire le nombre de défauts de cache, ce qui a pour effetde réduire le temps d’exécution. Dans cet article, nous présentons une structure de données répondant à cet objectif. Une comparaison avec celles utilisées dans les DSLs et les plates-formes d’analyse de graphes (représentation de Yale, représentation par liste ou bloc d’adjacence) montre que la prise en compte de cette propriété permet de réduire les défauts de cache (jusqu’à 20%) et de réduire le temps d’exécution (jusqu’à 14%) des programmes de fouille des réseaux sociaux

Scheduling deadline constrained checkpointing on virtual clusters

International audienceWe consider a context where the available resources of the Intranet of a company are used as a virtual cluster for scientific computation, during the idle periods (nights, weekends, holidays, ). Generally, these idle periods do not permit to carry out completely the computations. For instance, a workstation mobilized during the night must be released in the morning to make it available for the employee, even if the application running on it is not completed. It is therefore necessary to save the context of uncompleted applications for possible restart. Hereafter, we assume that the computations running on the workstations are independent from each other. The checkpointing mechanism which ensures the continuity of applications is subject to resource constraints : the network bandwidth, the disk bandwidth and the delay T imposed for releasing the workstations. We first show that the designing of a scheduling strategy which optimizes resource consumption while taking into account the above constraints, can be formalized as a variant of the classical 0/1 knapsack problem. We then propose an algorithm whose implementation does not have a significant overhead on checkpointing mechanisms. Experiments carried out on a real cluster show that this algorithm performs better than the naive scheduling algorithm which selects the applications one after the other in order of decreasing amount of resource consumption

Exploitation de la structure en communautés pour la réduction de défauts de cache dans la fouille des réseaux sociaux

National audienceOne of social graphs property is the community structure. When executing on graphs, most social network mining algorithmsmake reference to the neighborhood of the current treated node, to nodes situated to its community. Can we reduce the executiontime of social graph algorithm if we take into account the community structure of graph in the data structure used in the runtime?The goal of such a data structure is to reduce cache misses, which will reduce execution time. In this paper, we present a datastructure responding to this goal. A comparaison between this data structure with those used in graph analysis DSLs andplatforms (Yale representation, adjacency list or bloc) shows that taking into account this property contribute to reduce cachemisses (until 20%) and to reduce execution time (until 14%) of social network mining programms.L’une des propriétés des graphes sociaux est leur structure en communautés. La plupart des algorithmes de fouille desréseaux sociaux s’exécutent sur les nœuds du graphe en faisant référence aux nœuds situés dans le voisinage du nœud encours d’exécution, aux nœuds situés dans sa communauté. Peut-on réduire le temps d’exécution des algorithmes des graphessociaux si l’on tient compte, dans la structure de données utilisée dans l’environnement d’exécution, de l’organisation en communauté des nœuds du graphe? L’objectif d’une telle structure est de réduire le nombre de défauts de cache, ce qui a pour effetde réduire le temps d’exécution. Dans cet article, nous présentons une structure de données répondant à cet objectif. Une comparaison avec celles utilisées dans les DSLs et les plates-formes d’analyse de graphes (représentation de Yale, représentation par liste ou bloc d’adjacence) montre que la prise en compte de cette propriété permet de réduire les défauts de cache (jusqu’à 20%) et de réduire le temps d’exécution (jusqu’à 14%) des programmes de fouille des réseaux sociaux

Exploitation de la structure en communautés pour la réduction de défauts de cache dans la fouille des réseaux sociaux

National audienceOne of social graphs property is the community structure. When executing on graphs, most social network mining algorithmsmake reference to the neighborhood of the current treated node, to nodes situated to its community. Can we reduce the executiontime of social graph algorithm if we take into account the community structure of graph in the data structure used in the runtime?The goal of such a data structure is to reduce cache misses, which will reduce execution time. In this paper, we present a datastructure responding to this goal. A comparaison between this data structure with those used in graph analysis DSLs andplatforms (Yale representation, adjacency list or bloc) shows that taking into account this property contribute to reduce cachemisses (until 20%) and to reduce execution time (until 14%) of social network mining programms.L’une des propriétés des graphes sociaux est leur structure en communautés. La plupart des algorithmes de fouille desréseaux sociaux s’exécutent sur les nœuds du graphe en faisant référence aux nœuds situés dans le voisinage du nœud encours d’exécution, aux nœuds situés dans sa communauté. Peut-on réduire le temps d’exécution des algorithmes des graphessociaux si l’on tient compte, dans la structure de données utilisée dans l’environnement d’exécution, de l’organisation en communauté des nœuds du graphe? L’objectif d’une telle structure est de réduire le nombre de défauts de cache, ce qui a pour effetde réduire le temps d’exécution. Dans cet article, nous présentons une structure de données répondant à cet objectif. Une comparaison avec celles utilisées dans les DSLs et les plates-formes d’analyse de graphes (représentation de Yale, représentation par liste ou bloc d’adjacence) montre que la prise en compte de cette propriété permet de réduire les défauts de cache (jusqu’à 20%) et de réduire le temps d’exécution (jusqu’à 14%) des programmes de fouille des réseaux sociaux

Le web sémantique en aide à l'analyste de traces d'exécution

International audienceL'analyse de traces d' exécution est devenue l'outil priv-ilégié pour débugger et optimiser le code des applications sur les syst emes embarqués. Ces syst emes ont des architec-tures complexes basées sur des composants intégrés appelés SoC (System-on-Chip). Le travail de l'analyste (souvent, un développeur d'application) devient un véritable challenge car les traces produites par ces syst emes sont de tr es grande taille et les ev enements qu'ils contiennent sont de bas niveau. Nous proposons d'aider ce travail d'analyse en utilisant des outils de gestion des connaissances pour faciliter l'explo-ration de la trace. Nous proposons une ontologie du do-maine qui décrit les principaux concepts et contraintes pour l'analyse de traces issues de SoC. Cette ontologie reprend les paradigmes d'ontologie lég ere pour supporter le passagè a l'´ echelle de la gestion des connaissances. Elle utilise des technologies de " triple store " RDF pour son exploitation a l'aide de requêtes déclaratives SPARQL. Nous illustrons notre ap-proche en offrant une analyse de meilleure qualité des traces d'un cas d'utilisation réel