Thèse soutenue

Traitement de requêtes spatio-temporelles pour les réseaux pair-à-pair structurés
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Auteur / Autrice : Rudyar Cortés
Direction : Olivier-Gilles MarinPierre Sens
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 06/04/2017
Etablissement(s) : Paris 6
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
Jury : Président / Présidente : Franck Petit
Examinateurs / Examinatrices : Peter Druschel, Xavier Bonnaire
Rapporteurs / Rapporteuses : Anne-Marie Kermarrec, Pascal Molli

Résumé

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La recherche et l'indexation de données en fonction d'une date ou d'une zone géographique permettent le partage et la découverte d'informations géolocalisées telles que l'on en trouve sur les réseaux sociaux comme Facebook, Flickr, ou Twitter. Cette réseau social connue sous le nom de Location Based Social Network (LBSN) s'applique à des millions d'utilisateurs qui partagent et envoient des requêtes ciblant des zones spatio-temporelles, permettant d'accéder à des données géolocalisées générées dans une zone géographique et dans un intervalle de temps donné. Un des principaux défis pour de telles applications est de fournir une architecture capable de traiter la multitude d'insertions et de requêtes spatio-temporelles générées par une grande quantité d'utilisateurs. A ces fins, les Tables de Hachage Distribué (DHT) et le paradigme Pair-à-Pair (P2P) sont autant de primitives qui forment la base pour les applications de grande envergure. Cependant, les DHTs sont mal adaptées aux requêtes ciblant des intervalles donnés; en effet, l'utilisation de fonctions de hachage sacrifie la localité des données au profit d'un meilleur équilibrage de la charge. Plusieurs solutions ajoutent le support de requêtes ciblant des ensembles aux DHTs. En revanche ces solutions ont tendance à générer un nombre de messages et une latence élevée pour des requêtes qui ciblent des intervalles. Cette thèse propose deux solutions à large échelle pour l'indexation des données géolocalisées.