Thèse de Samuele Langhi


Sujet :
Évaluation efficace des requêtes de graphes continues dans les environnements Edge

Résumé :

Dans un monde peuplé d'appareils intelligents, la capacité de gérer de grandes quantités de données devient cruciale. Les technologies Big Data sont le moyen le plus efficace de gérer ces flux d'informations ingouvernables, vastes et hétérogènes. Poussées par l'essor du paradigme du Cloud Computing et les ressources virtuellement infinies des centres de données, les solutions Big Data offrent un calcul évolutif et efficace à un coût relativement faible. Cependant, en raison de l'avènement de l'IoT, la quantité de données générées et accumulées à la périphérie du réseau devient alarmante : l'infrastructure du réseau n'est pas en mesure de suivre les taux de génération de données, devenant de facto un goulot d'étranglement. En conséquence, de nouvelles tendances favorisent l'externalisation du calcul du cloud vers les sources de données proches. En particulier, Edge Computing est un paradigme de calcul axé sur le déplacement du calcul sur les appareils situés aux extrémités du réseau, par exemple les routeurs, les capteurs ou les téléphones mobiles. Notamment, la tâche consistant à effectuer un calcul cohérent dans un environnement aussi illimité, inégal et instable est intrinsèquement complexe. Afin de résoudre ce problème, nous proposons un changement de paradigme dans la conception d'applications gourmandes en données : au lieu d'essayer d'adapter les ressources physiques à l'application souhaitée, c'est l'application qui doit s'adapter aux ressources disponibles. Compte tenu du degré élevé d'hétérogénéité, nous proposons également une approche déclarative pour construire un déploiement aussi complexe. Dans ce contexte, l'idée clé est d'abstraire le comportement de l'appareil sous la forme d'une requête ou d'un ensemble de requêtes. Ensuite, étant donné une requête complexe que nous voulons exécuter sur le framework Edge, nous (i) décomposons la requête complexe en un réseau de requêtes cohérent, puis (ii) mappant les requêtes minimales résultantes à celle exposée par les nœuds du framework.


Encadrant : Angela Bonifati
Co-encadrant : Riccardo Tommasini