Projet ANR-06-MDCA-0009 – GWENDIA : Grid Workflow Efficient Enactement for Data Intensive Applications
Programme : Programme "Masse de Données - Connaissances Ambiantes" (MDCA) 2006
Année de financement : 2006
Coordinateur du projet : UNIVERSITE DE NICE - SOPHIA ANTIPOLIS (UNIVERSITE DE NICE - SOPHIA ANTIPOLIS)
Partenaires : Centre national de la recherche scientifique; Centre national de la recherche scientifique; Inria Centre Grenoble - Rhône-Alpes; Université Nice - Sophia-Antipolis
Montant : 393984.0 euros
Date de début : 2007
Durée : 36 mois
Résumé : Contexte et motivation Contexte et motivation La gestion de flots est un domaine de recherche très actif qui a reçu une attention particulière par la communauté des systèmes distribués ces dernières années. Dans plusieurs domaines scientifiques tels que les domaines applicatifs considérés dans ce projet, des procédures complexes de traitement sont nécessaires pour analyser des quantités considérables de données acquises. GWENDIA cherche à développer des systèmes de gestion de flots efficaces pour traiter de grands volumes de données scientifiques sur des infrastructures telles que des grilles. C'est un projet multi-disciplinaire qui rassemble des chercheurs de la communauté informatique (systèmes distribués, ordonnancement) et des chercheurs de la communauté des sciences du vivant (analyse d'images médicales, découverte de médicaments). Les objectifs du projet sont doubles. En informatique, GWENDIA cherche à exploiter de manière efficace les infrastructures distribuées pour traiter des quantités de données scientifiques énormes, et toujours croissantes, acquises dans les centres de radiologie et de biologie. En particulier, nous nous intéressons à la représentation et à la gestion des flots de données en un temps raisonnable pour les utilisateurs grâce à l'exploitation de ressources distribuées. Dans la communauté des sciences de la vie, GWENDIA cherche à gérer les données scientifiques par nature distribuées, hétérogènes, et évolutives, à représenter des procédures de traitement médicales et biologiques complexes, et à exploiter les outils informatiques pour déployer à moindres frais des expériences scientifiques avec un impact potentiel important pour la communauté. Cette étude s'appuiera sur deux infrastructures de grille de très grande taille : l'infrastructure nationale Grid'5000 et l'infrastructure Européenne de production EGEE. ntifiques et techniques attendues Retombées scientifiques et techniques attendues GWENDIA définira un outil de description de flots qui inclura des opérateurs de composition de données utiles pour décrire les flots de données des applications de manière compacte. Le projet comprend la conception d'algorithmes d'ordonnancement optimisés pour la distribution de la charge de calcul sur une infrastructure de grille tout en prenant en considération les contraintes liées aux données. Les stratégies d'ordonnancement seront implantées en s'appuyant sur des composants logiciels existants tels que l'intergiciel DIET ou le gestionnaire de flots MOTEUR. Cette recherche sera guidée par les besoins de deux domaines applicatifs des sciences de la vie : l'analyse d'images médicales et la recherche in silico de nouveaux médicaments. Des cas d'utilisation concrets seront mis en œuvre et déployés sur des infrastructures de grille dans les deux cas. GWENDIA a pour objectif de permettre la production scientifique dans les deux domaines en fournissant un accès transparent et efficace aux ressources de la grille pour le calcul des ces applications dominées par les données. Retombées industrielles et économiques escomptées Retombées industrielles et économiques escomptées Ce projet de recherche amont n'implique pas directement de partenaires industriels. Cependant, la gestion de flots de calcul a été un domaine dans lequel l'industrie s'est montrée très active ces dernières années. Considérant l'adoption des technologies de grille par le monde industriel, il y aura probablement un intérêt industriel croissant pour les gestionnaires de flots sur grille. En particulier, INRIA/GRAAL collabore avec IBM qui est l'un des principaux investigateurs dans la définition du langage BPEL. Les deux domaines applicatifs considérés ont également des retombées sociales et économiques potentielles importantes. L'analyse automatique d'images médicales est de plus en plus nécessaire pour la pratique clinique et la recherche de nouveaux médicaments in silico soulève un intérêt très grand de l'industrie pharmaceutique étant donné les enjeux