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Jul 9, 2012, 6:52:17 AM (6 years ago)

Author:

frederic.loulergue@…

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JINO-1

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 * 10h45-11h30 '''A Resource Prediction Model for Virtualization Servers''' [[BR]] ''Sayanta Mallick, Gaetan Hains, Cheikh Sadibou Deme'' [[BR]] Monitoring and predicting resource consumption is a fundamental need when running a virtualized system. Predicting resources is necessary because cloud infrastructures use virtual resources on demand. Current monitoring tools are insufficient to predict resource usage of virtualized systems so, without proper monitoring, virtualized systems can suffer down time, which can directly affect cloud infrastructure.We propose a new modeling approach to the problem of resource prediction. Models are based on historical data to forecast short-term resource usages. We present here in detail three of our prediction models to forecast and monitor resources. We also show experimental results by using real-life data and an overall evaluation of this approach. 
 
-* 11h30-12h15 '''Vers des environnements infonuagiques vérifiés''' [[BR]] ''Frédéric Loulergue, Frédéric Gava, Nikolay Kosmatov, Matthieu Lemerre'' [[BR]] As the usage of the cloud becomes pervasive in our lives, it is needed to ensure the reliability, safety and security of cloud environments. In this paper we study a usual software stack of a cloud environment from the perspective of formal verification. This software stack ranges from applications to the hypervisor.  We argue that most of the layers could be practically formally verified, even if the work to verify all levels is huge.
+* 11h30-12h15 '''Requêtes relationnelles et informatique en nuage''' [[BR]] ''Abdeljallil Abajjane, Mostafa Bamha''[[BR]]La jointure reste la problématique incontournable dès lors qu'il s'agit de données relationnelles. Cette problématique se décline selon trois axes principaux : l’échelle des données, l’échelle du support de stockage et de traitement et enfin, probablement l'axe majeur, la distribution des données mises en relation.[[BR]]Dans le cadre de traitement de données massives, au sein de vastes réseaux de machines de type ''shared-nothing'', nous tenterons de mettre en évidence les différentes stratégies adaptées à des  distributions particulières, en fixant notamment la portée de l’efficacité des algorithmes bases sur des histogrammes versus les algorithmes naïfs. Ces algorithmes sont élabores dans le cadre du concept !MapReduce et de son implémentation spécifique Apache-Hadoop. 
 
 * 12h15-14h00 '''Déjeuner'''
 
-* 14h00-14h45 '''Requêtes relationnelles et informatique en nuage''' [[BR]] ''Abdeljallil Abajjane, Mostafa Bamha''[[BR]]La jointure reste la problématique incontournable dès lors qu'il s'agit de données relationnelles. Cette problématique se décline selon trois axes principaux : l’échelle des données, l’échelle du support de stockage et de traitement et enfin, probablement l'axe majeur, la distribution des données mises en relation.[[BR]]Dans le cadre de traitement de données massives, au sein de vastes réseaux de machines de type ''shared-nothing'', nous tenterons de mettre en évidence les différentes stratégies adaptées à des  distributions particulières, en fixant notamment la portée de l’efficacité des algorithmes bases sur des histogrammes versus les algorithmes naïfs. Ces algorithmes sont élabores dans le cadre du concept !MapReduce et de son implémentation spécifique Apache-Hadoop. 
+* 14h00-14h45 '''Vers des environnements infonuagiques vérifiés''' [[BR]] ''Frédéric Loulergue, Frédéric Gava, Nikolay Kosmatov, Matthieu Lemerre'' [[BR]] As the usage of the cloud becomes pervasive in our lives, it is needed to ensure the reliability, safety and security of cloud environments. In this paper we study a usual software stack of a cloud environment from the perspective of formal verification. This software stack ranges from applications to the hypervisor.  We argue that most of the layers could be practically formally verified, even if the work to verify all levels is huge.
 
 * 14h45-15h30 '''Traitements de grands graphes appliqués à l'analyse de réseaux sociaux ''' [[BR]] ''Nicolas Dugué, Anthony Perez, Frédéric Moal'' [[BR]]L'explosion des données, connue aussi sous le nom de "Big Data" est un phénomène qui émerge depuis quelques années dans les secteurs de l'internet, la business intelligence ou encore la génétique. Stocker, partager et analyser ces données de plus en plus volumineuses et complexes est devenue une préoccupation majeure. C'est ainsi ce qui a notamment favorisé l'émergence du Cloud Computing, qui offre des possibilités de stockage et de calculs quasiment illimités mais aussi des moyens de traitement de données à large-échelle tels qu'Apache Hadoop. [[BR]]Les réseaux sociaux tels que Twitter et Facebook sont partie prenante du phénomène des Big Data. Les graphes modélisant leurs utilisateurs et les liens existant entre eux représentent des centaines de millions de noeuds et des dizaines de milliards d'arcs. Les traiter efficacement pour en analyser la topologie reste un challenge actuellement. Ainsi, nous verrons quels sont les moyens à notre disposition pour analyser ces réseaux sociaux et nous intéresserons particulièrement à la détection de la communauté des capitalistes sociaux.