Précédent : Réseaux haut débit et calcul Remonter : Résultats nouveaux Suivant : Contrats industriels (nationaux, européens et
Précédent : Réseaux haut débit et calcul
Remonter : Résultats nouveaux Suivant :
Contrats industriels
(nationaux, européens et
Participants : Lionel Brunie, Laurent Lefèvre, Ahmed
Mostefaoui, Olivier Reymann.
Mots clés : base de données parallèle, mémoire distribuée virtuellement partagée, optimisation de requêtes, multimédia, base de données médicales .
Ce thème de recherche n'est plus poursuivi au sein du projet à compter du 1er septembre 1998.
En raison d'un pouvoir de description trop limité, les modèles de représentation de scénarios d'exécution parallèles de requêtes relationnelles couramment utilisés n'offrent pas la possibilité de modéliser certaines stratégies de parallélisation. En particulier, ces modèles ne permettent généralement pas d'intégrer des heuristiques d'ordonnancement. Ceci est particulièrement pénalisant pour le traitement de requêtes complexes dans le cadre de systèmes multi-requêtes. En effet, le traitement concurrent de plusieurs requêtes impose de limiter le volume de ressources (processeur, mémoire, entrées-sorties) affectées à chaque requête. D'où l'importance d'intégrer dans le processus d'optimisation de requête des heuristiques d'ordonnancement susceptibles de tirer parti au mieux des ressources disponibles, compte-tenu de la structure de la requête.
Notre équipe a proposé un nouveau formalisme de représentation, les graphes DPL qui, précisément, permet d'intégrer dans les scénarios d'exécution parallèles des directives d'ordonnancement.
Parallèlement, nous avons introduit de nouvelles heuristiques d'ordonnancement spécifiquement dédiées au traitement de requêtes complexes, nous amenant à proposer un nouveau concept de scénario d'exécution parallèle : les arbres denses sérialisés (ADS). A l'issue d'un protocole expérimental très complet, portant sur 432 requêtes contextuelles, nous avons pu montrer que les ADS permettaient d'améliorer 62% des scénarios classiques (arbres dits denses) et que, en présence de limitations de ressources, le gain moyen obtenu grâce à l'introduction de nos heuristiques d'ordonnancement atteignait jusqu'à 25% du temps de traitement, pour un surcoût d'optimisation très acceptable (de l'ordre de 1% du temps de traitement).
Les serveurs vidéos sont aujourd'hui reconnus comme d'excellents candidats à une parallélisation. En liaison avec la consultation thématique France Telecom Sesame (regroupant l'INSA de Lyon (laboratoire LISI), CPE Lyon (laboratoire LISA), France 3, l'INA et le LIP), notre équipe développe un serveur parallèle de séquences audiovisuelles. L'originalité de ce serveur réside dans les heuristiques de gestion de cache que nous avons développées. Notre approche se fonde sur une analyse de la structure des documents audiovisuels et de la typologie des requêtes. S'appuyant sur une analyse par stratification (i.e. permettant d'indexer des parties de séquences pouvant partiellement se recouvrir), nous avons pu montrer que nos heuristiques permettaient de traiter jusqu'à 20% de requêtes de plus que les méthodes de gestion traditionnelles.
Ces tests ont été réalisés sur simulation et en conditions réelles. Nous avons en effet développé un serveur parallèle au-dessus de Myrinet/PM2-BIP qui intègre ces heuristiques.
Ce serveur est actuellement utilisé par l'université de Klagenfurt, Autriche.
Dans le cadre du projet Dosmos (cf. section logiciel), nos travaux cette année ont porté sur deux principaux axes.
Nos entendons privilégier trois principaux axes de recherche.