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C.2.2. Pôle Systèmes

Animateur : Jean-Marc Menaud

Positionnement scientifique

Dans le cadre de la proposition de renouvellement d'ASR nous proposons un nouveau pôle nommé Système, issu de l'ancien pôle GSP (Grille, Système et Parallélisme). Ce pôle résulte d'une logique scientifique qui s'appuie sur la convergence entre les recherches sur le parallélisme et les performances avec les recherches sur les systèmes distribués et les intergiciels (middleware). Le pôle Système vise à réunir autour de la problématique de la globalisation des ressources informatiques des infrastructures distribuées à grande échelle et de leur utilisation optimale, des chercheurs venant de domaines historiquement disjoints bien que très fortement complémentaires, en particulier des systèmes répartis, du parallélisme et du calcul haute performance.

Ce pôle vise donc à regrouper des actions dans les domaines suivants (liste non limitative) :

  • Systèmes répartis,
  • Intergiciels (middleware), composants et objets,
  • Algorithmique distribuée,
  • Ordonnancement pour le calcul hautes performances et les grilles,
  • Algorithmique parallèle, calcul haute performance,
  • Grilles, Cloud computing
  • Infrastructures de calcul et de stockage Pair à Pair.

Ce pôle a donc un champ thématique potentiellement très large. Il ne s'agit pas en effet de limiter nos actions à l'intersection de ces thèmes mais bien de faire vivre « ensemble » plusieurs thématiques autour d'un centre d'intérêt commun. Un de ces intérêts communs est lié aux travaux autour du Cloud Computing.

Le cloud computing peut être considéré comme un modèle de grille informatique permettant à de multiples utilisateurs l~accès à des ressources matérielles et logicielles via Internet, de manière distribuée et sous forme de services. Parce qu'il se concentre sur l'usage et le service, le Cloud a défini une notion élémentaire de fonctionnement, le XaaS (X as-a-service) et ses déclinaisons : software (SaaS), Platform (PaaS), Hardaware (HaaS), Infrastrure (IaaS) as-a-service, etc... On qualifie généralement le Cloud Computing comme l'Internet des Services.

D'un point de vue infrastructure, le Cloud Computing repose sur de grands centres de données mutualisés. Comme le coût pour l~utilisateur est calculé en fonction de son usage et non de l~infrastructure elle-même, une gestion fine des ressources est primordiale. Enfin, le cloud computing, comme les systèmes répartis, doit supporter l'exécution de différentes classes d'applications/services, ayant des exigences spécifiques et pouvant évoluer au cours du temps. Ces exigences concernent les aspects temporels, mais aussi la sécurité, la protection, la tolérance aux fautes, la mobilité, la QoS. C'est pourquoi ce pôle regroupe des équipes travaillant dans le domaine des systèmes d'exploitation et des applications réparties. Les domaines couverts sont notamment les aspects architecturaux de la conception de systèmes et d'intergiciels, la conception et la mise en ~uvre des mécanismes systèmes de base (allocation de ressources, communication, ...), les méthodes et outils permettant d'assurer aux systèmes les propriétés de tolérance aux fautes, sécurité et protection, performances et garanties de qualité de service, administration autonome, gestion de la consommation énergétique, etc.

Une question d'actualité des systèmes distribués à grande échelle qui sera étudiée concerne les possibles convergences des systèmes pair à pair avec le cloud, en particulier l'utilisation de mécanismes de base, comme les DHT, de Pair à Pair dans le cloud. Il est également nécessaire de faire progresser les efforts de recherche sur les moyens d'expressions nouveaux (langages, diagrammes, contraintes, actions, etc.) pour décrire les services et mettre en ~uvre des stratégies de courtage et d'ordonnancement avancées. Il y a un fort besoin d'outils de description de haut-niveau (les plus indépendants possibles des plates-formes) et une nécessité de disposer d'outils de projections automatiques des descriptions de haut-niveau vers des architectures techniques.

Composition

Cette liste n'a aucun caractère limitatif et se limite aux équipes recensées lors de l'élaboration du document. Les thématiques indiquées sont celles pour lesquelles les équipes se sont positionnées initialement dans la proposition mais ne sont pas nécessairement représentatives de l'ensemble de l'activité de l'équipe et ont également vocation à évoluer au cours de la vie d'ASR. De plus, ce pôle n'a pas vocation a être fermé et pourra voir sa composition évoluer.

Besançon

  • CARTOON, optimisation et ordonnancement dans les grilles, algorithmique distribuée, réseaux de capteurs

Bordeaux

  • SATANAS, LaBRI, Supports et AlgoriThmes pour les Applications Numériques hAutes performanceS
  • RUNTIME, LaBRI, Supports exécutifs hautes performances pour les architectures parallèles
  • HIEPACS, High-End Parallel Algorithms for Challenging Numerical Simulations
  • CEPAGE, Chercher et Essaimer dans les Plates-formes A Grande Echelle
  • VISIDIA
  • LSR, Langages, Systèmes et Réseaux
  • PHOENIX, LABri, conception de programmes et systèmes adaptatifs

Grenoble

  • ADELE, IMAG, Environnements et outils pour le Génie Logiciel Industriel
  • BULL, laboratoire industriel
  • HADAS, IMAG, Gestion Ubiquitaire des Données et des Services
  • MESCAL, IMAG, Middleware et Grilles
  • MOAIS, IMAG, Multi-programmation et Ordonnancement sur ressources distribuées pour les Applications Interactives de Simulation
  • Orange Labs
  • SARDES, IMAG/LSR, composants, calculs de processus répartis, systèmes reconfigurables, administration de systèmes, systèmes autonomiques
  • ST-Microelectronics, laboratoire industriel

Lille

  • ADAM, LIFL, adaptation with advanced software engineering techniques
  • DART, LIFL, parallel computing with emphasis on the data-parallel model
  • POPS, LIFL, System and Networking for Portable Objects Proved to be Safe
  • JACQUARD, LIFL, équipe GOAL, Intergiciels et Architectures Logicielles à composants et aspects

Lyon

  • AMAZONES, INSA Lyon, Distributed algorithm, ambient networks
  • ARES, INSA Lyon, radio resources, resource sharing, modeling, optimization
  • COMPSYS, LIP, Compilation, systèmes enfouis et calcul intensif
  • GRAAL, LIP, Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms
  • RESO, LIP, Réseaux haute- performance, GridNetworking, ClusterNetworking, Protocoles de transport haut débit, Qualité de service, Réseaux programmables, Processeurs réseaux

Nancy

  • MADYNES, LORIA, Supervision des Réseaux et des Services Dynamiques
  • ALGORILLE, LORIA, Services et algorithmes pour les environnements de calculs distribués et hétérogènes : ordonnancement, redistribution, gestion des données, Modèles de programmation pour les grilles, Simulation des grilles de calculs

Nantes

  • ASCOLA, EMN, LINA, Génie logiciel Aspect, Composant, Langages

Nice - Sophia Antipolis

  • OASIS , I3S, déploiement de processus, de calculs, tolérance aux pannes, sécurité
  • RAINBOW, I3S, Système adaptatif, Sécurité dans les modèles de composants
  • MODALIS, I3S, grille de calcul pour l'imagerie médicale

Paris - Versailles - Rocquencourt - Saclay

  • ARLES, INRIA, Architectures Logicielles et Systèmes Distribués
  • REGAL, LIP6, Systèmes répartis
  • ARPA, PRISM, Calcul scientifique haut-performance, Génie logiciel et IHM pour les systèmes distribués, langage et environnement pour système pair à pair
  • SIMS, PRISM, Systèmes d'informations sécurisés et mobiles
  • CARO, PRISM, optimisation combinatoire parallèle
  • G2, Telecom Sud-Paris, bibliothèques de communications haute performance, exécution parallèle automatisée, passage a l'echelle
  • MARGE, Telecom Sud-Paris, Middleware pour Applications Reparties avec Gestion de l'Environnement : adaptabilité, sensibilité au contexte, mobilité, composants
  • SEMpIA, Assemblage de composants, Ordonnancement temps réel, réseau mobile, Systèmes embarqués
  • GRAND-LARGE, LIFL, Calcul parallèle et distribué à grande échelle
  • ARCHI, LRI, Architectures Parallèles : desktop Grid, MPI tolérant aux pannes, Machines virtuelles et Grilles, réseaux overlay, instruments pour les Grilles, Modèles d'exploitation des grilles, fouille de données par et pour les grilles

Rennes

  • ACES, programming models and system support for ambient applications
  • ADEPT, Algorithms for Dynamic Dependable Systems
  • ASAP, Foundations of large-scale dynamic distributed systems
  • PARIS, Systèmes à image unique, composants parallèles, adaptation dynamique, middleware, Stockage pour la grille, P2P

Strasbourg

  • TAG, ICPS Strasbourg, Applications parallèles sur la grille, Ordonnancement de tâches indépendantes partageant des données, Middleware

Toulouse

  • ASTRE, IRIT, Architecture, Systèmes, Temps-Réel, Embarqués
  • RIA, LAAS, systèmes autonomes, du micro-système au grand système intégré ou distribué
  • APO Algorithmes Parallèles et Optimisation

Vannes

  • CASA, Valoria, Composants Adaptables sur Supports Adaptables

Comité de pilotage

Le comité de pilotage composé d'experts reconnus de la communauté a pour objectif de participer à la promotion et la valorisation scientifique des actions incitatives induites par le pôle. Il est composé des membres suivants:

  • Françoise Baude, Pr, I3S - Université de Nice Sophia Antipolis
  • Guy Bernard, Pr, Samovar - Telecom Sud-Paris
  • Franck Cappello, Dr, LRI - INRIA Futur
  • Olivier Coulaud, LaBRI, Université de Bordeaux
  • Michel Dayde, IRIT, INP Toulouse
  • Frédéric Desprez, LIP, ENS Lyon
  • Hervé Guyennet, Pr, LIFC, Université de Besançon
  • Gilles Grimaud, MC, LIFL, Université Lille 1
  • Valérie Issarny, Dr, INRIA, UR Rocquencourt
  • Emmanuel Jeannot, LORIA, Nancy
  • Anne-Marie Kermarrec, Dr, IRISA, INRIA Rennes
  • Jean-François Méhaut, Pr, LIG, INP Grenoble
  • Philippe Merle, Cr, LIFL, INRIA Futur
  • Gilles Muller, Pr, LINA, Ecole des Mines de Nantes
  • Laurent Reveillère, LaBRI, Université de Bordeaux
  • Jean-Bernard Stefani, Dr, LIG, INRIA Rhônes Alpes
  • Denis Trystram, Pr, LIG, INP Grenoble
  • Bertil Folliot, Pr, Université Paris VI
  • Daniel Hagimont, Pr, INPT/ENSEEIHT

Fonctionnement

Réunions.
Le pôle organisera des réunions de travail régulières, ouvertes, sur le modèle des journées ASF.
Formations
Le pôle organisera sur des thèmes ciblés des journées pratiques de formation à de nouveaux outils, soit à des fins de recherche, soit à des fins de transfert de compétences.
Conférences.
Les conférences francophones soutenues par le pôle sont RenPar et CFSE qui sont organisées conjointement par des membres de ce pôle. Nous veillerons à maintenir ce soutien, et des réunions du pôle seront organisées lors de ces événements. D'autre part, le pôle soutiendra la participation de jeunes chercheurs, non seulement à ces conférences mais également aux conférences internationales phares du domaine.
Écoles.
Un des rôles majeurs étant la formation des jeunes chercheurs, nous avons comme but d'organiser de manière régulière, des écoles sur la thématique du pôle.
Portail Web.
Ce portail sera un site public d'information sur le thème, les conférences, les journées et les appels d'offre touchant le domaine sous la forme d'un journal avec possibilité d'abonnement ("Blog" + RSS)
Liste de diffusion.
La liste de diffusion aura un caractère privé, c'est à dire réservé aux membres pour des discussions internes.

Le but de ces outils est à la fois de renforcer les interactions entre les membres du groupe mais également de proposer un point d'entrée et de contact pour des chercheurs nouveaux sur le domaine ou pour des industriels intéressés par la thématique.

Prospectives

Des Grilles au Cloud Computing

De nombreux défis majeurs autour du Cloud computing sont à relever :

  • Compute Cloud : Comment assurer la qualité de service des services hébergés, dans des infrasctructures virtualisées Les services hébergés devront décrire leurs SLA (Service Level Agreement) et le système les exécutants les garantir. Gérer et garantir des SLA pour des milliers de services s'exécutant sur des milliers de n~uds ne pourra se faire sans une automatisation de certaines tâches d'administration (Self-Management) et le développement d'outils spécifiques (DSL par exemple).
  • Le stockage : un service de stockage de type "Cloud" permet d'accéder à ces données de manière transparente depuis n'importe quelle connexion Internet. De nombreux travaux sont à mener sur la sécurité, de la confidentialité ou de la gestion à long terme des données sauvegardées.
  • L'accès aux services. De point de vue réseau et architecture, comment la virtualisation des réseaux et l'interconnexion entre Cloud permettait-elle d'améliorer la QoS des services ?. L'objectif est d'étendre les résultats sur l'interconnexion des grilles et grappe en vue d'améliorer l'interopérabilité entre les différents centres de cloud computing et des services hébergés.
  • Home Cloud, ou la conjonction des principes du cloud computing avec ceux du P2P. Dans cette architecture, les services ne sont plus hébergés dans un centre de donnée mais directement dans les équipements des particuliers. Les principes de base constituant les réseaux P2P devront être appliqués/adaptés à cette nouvelle architecture de services.
  • Le WebOS : le Web est il devenu l'OS de demain ?. Nos anciens terminaux X ne se sont-ils pas réincarnés dans nos navigateurs ? Suite à cette grande vague de centralisation, il est probable qu'une grande vague de décentralisation devrait naître. Peut-on déjà la qualifier, ou est il encore trop top ?

En parallèle aux travaux sur l'utilisation des services de Cloud Computing, une profonde réflexion doit être menée sur l'impact environnemental de telles infrastructures. Ce point fait l'objet de la deuxième prospective proposée dans le pôle Système d'ASR.

La maîtrise énergétique des systèmes informatiques (du centre de données à l'informatique enfouie)

En 2008, 2% de la production électrique mondiale a été consommée par les centres de données. Malheureusement, plusieurs études montrent que le nombre de centre de données devrait augmenter dans les prochaines années, si bien que la barre des 3% devrait être dépassé pour 2009. La maîtrise énergétique des centres de données et de calculs doit devenir une priorité en :

  • Combattant le surdimensionnement, conduisant à une sous utilisation des puissances installées. Les travaux autour de la virtualisation et des systèmes autonomique de placement permettraient de réduire la consommation électrique.
  • Proposant des méthodes et outils pour des services éco compliant. La loi de Wirth, un corollaire à la loi de Moore, prédit que le logiciel ralentit plus vite que le matériel n'accélère. Il serait important de développer des méthodes logicielles, intégrant dès la conception les aspects énergétiques, et permettant de reconfigurer les applications en fonction des disponibilités énergétiques. A l'instar de l~Environmental Protection Agency (EPA) qui publie la norme Energy Star pour le matériel (pc et serveur) peut on standardiser un label adapté au logiciel ?
  • Adressant le problème du stockage. La croissance des données est extrêmement rapide : plus de 30% par an selon IDC, de 181 exa-octets en 2008 à 1800 (1,8 zetta-octets) d~ici 2011. Le green storage est un domaine à part entière du Green IT allant au delà de la problématique du rendement énergétique. Déduplication des données, recherche de données obsolète, sauvegarde sur bande, de nombreux travaux sont à mener sur ce sujet.

Les pistes de recherches identifiées dans le cadre de centres de données peuvent évidemment être appliquées de manière plus globale à d'autres infrastructures comme la station de travail, les équipements mobiles ou les systèmes pair à pair.

Système dynamique large échelle

Un système dynamique est un système ou les participants (n~uds) quittent et (re)joignent le système arbitrairement souvent. Le système est dit large échelle lorsque le système comporte plusieurs dizaines voir centaines de milliers de noeuds. Plusieurs travaux ont été identifiés pour améliorer le fonctionnement de telles infrastructures dont ceux sur :

  • La persistance dans les systèmes large échelle. Dans un environnement dynamique et large échelle, la persistance des données est un réel problème. La réplication réactive peut être une solution, mais d'autres sont encore à inventer.
  • Fondation et abstraction pour la programmation et la correction des systèmes dynamiques et large échelle. Comment programmer les services pour système large échelle, les vérifier et les déterminer ?
  • Algorithme hautement distribué. Dans de telles infrastructures, les algorithmes classiques des systèmes distribués ne peuvent, généralement, pas être utilisé.
  • Modélisation : Ingénierie des modèles appliquée aux systèmes large échelle. L'objectif est d'être capable de modéliser le système, et donc de s'abstraire de sa complexité pour en étudier ses propriétés.
  • Le P2P et les réseaux de capteurs. Les Systèmes large échelle de capteur ont des spécificités propres qui nécessitent des recherches adaptées. Par exemple, dans ces systèmes, le taux de défaillance des n~uds est très important. Il devient donc primordial d'intégrer ces spécificités pour proposer des solutions efficaces et originales.

Multi-c~urs

Le parallélisme est entrain de se démocratiser et de s'intensifier. De nos jours, les processeurs modernes comptent plusieurs c~urs d'exécution. Dans un avenir proche, les processeurs à plusieurs centaines ou milliers de c~urs seront disponibles. D'un point de vue système de nombreux challenges sont à relever :

  • Langages et paradigmes de programmation : Inventer de nouveaux langages pour soit explicitement décrire le parallélisme, soit implicitement le déduire.
  • De nouveaux algorithmes : principalement dans le domaine de la synchronisation d'activité qui reste un frein au parallélisme. Par exemple, l'accès en parallèle à la mémoire nécessite un verrou. Les travaux sur la mémoire transactionnelle apportent une solution efficace à ce problème.
  • Librairies : les librairies en proposant des extensions aux langages classiques peuvent-elles apporter une solution efficace et faire profiter aux applications de toute la puissance des machines multi-c~urs ?
  • Compilateurs spécifiques : Les techniques actuelles de compilation sont fondées sur la notion de dépendance de données et supposent une mémoire partagée. Si ces solutions sont transparentes leurs efficacités sont très variables. Ces techniques sont elles adaptées pour les multi-c~urs ?
  • Gestion des ressources, et ordonnancement: Comment gérer efficacement les ressources matérielles, et affecter intelligemment les processeurs aux activités ?
  • Preuves, simulations, débogage, test. Comment dans des systèmes aussi complexes pouvons nous prouver ou même simplement tester et déverminer une application hautement parallèle ?

Autres ...

Enfin d'autres sujets sont certainement prometteurs tel que :

  • Mécanismes pour l'adaptabilité
  • Systèmes dédiés
  • Interopérabilité des systèmes / applications
  • Mobilité