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PAMDA : Parallélisme, calcul distribué, bases de données

Professeur

Maître de Conférences

Doctorant

Correspondant


La nouvelle équipe PAMDA

La nouvelle équipe PAMDA rassemble des chercheurs des domaines du  parallélisme, du calcul distribué et des bases de données dont l'intérêt commun par la consultation, manipulation,  gestion efficace et cohérente de grandes masses de données et par le calcul scientifique conduit à la construction d'un projet commun, autour duquel les perspectives de chaque domaine sont orientées actuellement.

Perspectives autour d'un projet commun - BIG DATA

Dans le contexte big data, les enjeux sont multiples: stockage; interrogation, composition ou   synthèse  des données ou services sur des critères flexibles, parfois flous et incomplets; maintenance de la cohérence; efficacité des réponses via des algorithmes parallèles performants, ... Plusieurs de ces enjeux étendent  des questions  considérées dans nos travaux.


Le but de l'équipe PAMDA est de mettre l'expérience acquise dans ses travaux précédents au service de certains défis énoncés dans le cadre de grandes masses de données. Riche d'une diversité thématique (parallélisme, bases de données et calcul distribué) qui constitue les bases pour des questions soulevées dans le contexte  gestion et  application des données au XXI-ème siècle, l'équipe PAMDA propose une réflexion conjointe autour de ce projet commun. Nous espérons ainsi non seulement avoir de  résultats indépendants (sur chaque thématique), mais aussi, pouvoir construire de propositions communes.


Nos premières perspectives peuvent déjà être énoncées. Du coté  parallélisme et calcul distribué, nous souhaitons continuer nos recherches sur des outils visant faciliter l'obtention des programmes parallèles efficaces, ainsi que développer des applications de visualisation scientifiques interactives manipulant des grandes masses de données. Du coté  bases de données, nous nous intéressons à l'interrogation efficace et à la préservation de la cohérence sur de grands volumes de données. Ensemble, nous espérons pouvoir faire des propositions pour interroger et manipuler des données distribuées, via un langage de requête simple, permettant l'intégration de données et services et  implémentée par des programmes parallèles efficaces et robustes.

Actions de recherche en cours