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Sujet de thèse - DEVELOPPEMENT LOGICIEL-190000012X

Sujet de thèse - DEVELOPPEMENT LOGICIEL-190000012X Description L’informatique en nuage (cloud computing) [1] et la virtualisation des réseaux ont mené à l’émergence de nouveaux systèmes pour la gestion de données présentant, entre autres, une alternative aux Systèmes de Gestion de Bases de Données relationnels. Ces systèmes émergeants sont, par exemple, les systèmes clés-valeurs tels que Big Table [6] ou encore les systèmes basés sur des environnements de traitement massivement parallèle (Massively Parallel Processing or MPP), en particulier ceux reposant sur MapReduce [9], Spark [2] ou encore Flink [5]. Ces systèmes ont été utilisés avec succès dans différents domaines : Internet, réseaux sociaux ou encore astronomie. Parallèlement, le développement de nouvelles infrastructures, tels que les réseaux modernes haut débit et à faible latence, en particulier la caractéristique Remote Direct Memory Access (RDMA) offre des perspectives intéressantes d’accélération matérielle dans les centres de traitement de données [10]. Se pose alors la question suivante : comment intégrer une solution d’accélération matérielle de type RDMA pour améliorer les performances pour l’analyse de masses de données pour la Supervision de Sécurité ? La gestion de données distribuées à l’aide de RDMA est un sujet encore très peu exploré au sein de la communauté des Bases de Données. Ainsi, cette approche a été utilisée pour optimiser l’opération de jointure [3] et commence à être intégrée en production, notamment au sein de Microsoft SQL Server [15]. Bien que prometteuses et complémentaires des travaux que nous envisageons, ces solutions n’abordent pas le problème particulier de l’analyse de données et encore moins le cas spécifique de la Supervision de Sécurité. L’émergence de ressources FPGA dans le cloud laisse entrevoir de nouvelles perspectives d’amélioration des performances dans le traitement de données massives. Il est néanmoins nécessaire de définir ou de redéfinir de manière globale l’architecture de l’infrastructure de traitement qui incluraient de l’accélération des requêtes par FPGA. L’utilisation efficace de ces nouvelles ressources FPGA dans le cloud nous permettra d’atteindre des performances encore améliorées par rapport à la littérature actuelle. Qualifications - Anglais CONNAISSANCES - FPGA - Big Data - Réseaux - Technologies & design logiciel COMPETENCES - Adaptabilité - Etre pragmatique - Faire simple - Orientation Qualité - Volonté de progresser

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