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«Stratégie de transfert de masses de données pour l’optimisation des requêtes dans les grilles de données et de capteurs» par Qingfeng Fan

Présenté par : Qingfeng Fan Discipline : Informatique Laboratoire : PRISM

Résumé :
Cette thèse se concentre principalement sur la stratégie de transmission de masses de données et l'optimisation des requêtes dans les infrastructures de type grille. Dans un premier temps, elle se focalise sur la transmission au niveau fichier, avec une stratégie de réplication en anneau ou en thread, puis celle au niveau de parties de fichier permettant d'améliorer l'efficacité de la grille de données. Ensuite, la thèse adresse le transfert de paquets de données dans des grilles de capteurs, en utilisant un arbre multicast, largement utilisés dans les réseaux de capteurs. Cette partie explique comment générer une architecture multicast dans le contexte de grilles. Elle propose un modèle d'optimisation qui combine les facteurs de localisation et de données, en un vecteur pondéré. La troisième partie de cette thèse propose une extension du modèle afin de prendre en compte un troisième facteur correspondant à l'énergie pour la grille de capteurs sans fil, ce qui amène à un problème de corrélation entre 3 vecteurs (localisation, données et énergie). La dernière partie de la thèse considère le contexte mobile: les requêtes d'utilisateurs mobiles sur des sources mobiles. Dans ce contexte, l'optimisation de la requête dépend non seulement de la taille du cache et de sa fraicheur, mais aussi de la mobilité. Nous avons proposé une extension des techniques d'optimisation par cache sémantique pour des requêtes distribuées mobiles.

Abstract :
Big data era is coming, and the amount of data increases dramatically in many application fields every day. This thesis mostly focuses on the big data transmission strategy for query optimization in Grid infrastructure. Firstly, we discuss over file degree: the ring and thread replication strategy, and under file degree: the file-parted replication strategy to improve the efficiency of Data Grid. We also tackle the data packets degree using multicast data transfer within a Sensor Grid, which is widely utilized in the in-network query operation. The system comprehensively considers the location factor and data factor, and combines them in a general weighted vector. In a third stage, we extended our model to account for the energy factor to deal with wireless sensor grids, which corresponds to a 3 vectors correlation problem. We show that our approach can be extended further to any finite-dimensional factors. The last part deals with the mobile context, i.e. when users and the queried resources are mobile. We proposed an extension of the semantic cache based optimization for such mobile distributed queries. In this context, the query optimization depends, not only on the cache size and its freshness, but also on the mobility of the user.
Informations complémentaires
Bruno DEFUDE, Professeur à Télécom Sud Paris/Département d’Informatique - Evry - Rapporteur
Patrick VALDURIEZ, Directeur de Recherche, à l’INRIA - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) - Montpellier - Rapporteur
Karine ZEITOUNI, Professeur des Universités, à l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines/Laboratoire Parallélisme, Réseaux, Système, Modélisation (PRISM) - Versailles - Directeur de thèse
Thierry DELOT, Professeur Associé, Habilité à Diriger des Recherches, à l’Université de Valenciennes/Laboratoire d’Automatique, de Mécanique et d’informatique Industrielles et Humaines (LAMIH) - Villeneuve d’Ascq - Examinateur
Georges GARDARIN, Professeur Emérite, à l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines/Laboratoire Parallélisme, Réseaux, Système, Modélisation (PRISM) - Versailles - Examinateur
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