Thèmes de recherche

Je m'intéresse de manière générale aux problématiques liées au calcul haute-performance (HPC) et aux applications distribuées (Big Data ou Cloud Computing par exemple). Je me concentre en particulier sur l'aspect ordonnancement de ces thématiques, plus particulièrement les ordonnancements statiques (calculés en amont) basés sur des modélisations. Au cours de ma carrière je me suis concentré sur plusieurs problèmes spécifiques.


Collaborateurs : Shadi Ibrahim (Inria Rennes, IRISA) et David Guyon.

Publication liée : CIKM 2020.

j'ai travaillé (et travaille encore) sur une modélisation du traitement des flux de données (Data-Stream Processing ou DSP) dans le cas simplifié d'une chaîne d'opérations (pas d'opérations différentes en parallèle mais éventuellement plusieurs instances sur des données différentes) dans le cas précis d'un environnement géo-distribué. L'objectif est notamment de s'intéresser à l'état stationnaire du système (c'est à dire une fois passé la phase de déploiement et d'initialisation), avec un envoi régulier de nouvelles données à traiter. Nous nous concentrons principalement sur l'impact des communications dans un environnement très distribué et incluant une forte hétérogénéité, notamment au niveau des bandes passantes ou de la latence. Nous avons décidé de nous intéresser au débit maximal durable (maximal sustainable throughput) comme métrique principale, c'est à dire le débit d'entrée maximum permettant une exécution sans perte de performances. Cette métrique permet notamment de proposer des placements plus résistants aux influx soudains et massifs de données, sans nécessiter de redéploiement. Un premier modèle a été proposé et nous travaillons actuellement sur une mise en application notamment via le framework Apache Storm.


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