Brevet FR3044437A1 — publié le 20170602

d' ' perc' Tour DOMAINE TECHNIQUi LJL L'INVENTION La présente invention concerne domaine des supercalculateurs. La présente invention propose plus particulièrement un procédé et un système --^ maintenance et à loptilnsation d'un su.percalcuiateur pour détecter - anomalies en temps réel pour optimiser le fonctionnement du su perce le u atnu r. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION 10 Afin de résoudre des problématiques complexes, les entreprises font souvent appel è des supercalculateurs. Elles recherchent en effet la possibilité d'effectuer des calculs de manière performante afin de répondre à leur besoin. Pour cela, une nf r structure importante e t nécessaire. Afin de fournir la puissance de calcul souhaitée, le supercrdcuateur comprend 15 parfois de plusieurs milliers de machines. Par exemple. le supercalcuiateur TERA100 dispose de plus ce 3000 noeuds de calcul. De plus, toutes ces machines sont lnterconnectées, ce qui rend l'infrastructure encore plus complex Ces liaisons sont d'autant plus importantes niuJI un réseau très débit spécifiquement utilisé dans les calculs haute performance 20 _,Lrtrement appelé High-Performance Computing ou HIPC en anglais). Outre ie fat que ces stipercalculateurs traitent des problématiques complexes, il s'agit souvent de taches critiques. C'est pourquoi en plus de prendre en compte la performance du supercaimateur, il es égaiement important d'améliorer la fiables de celui-ci. t, nujourd'hui, nous 75 .pouvons dire qu'une erreur critique -p travers ce type d'infrastructure toutes les demi-heures. En plus uentieUes de pannes, le routage qui est le chemin par lequel es paquets réseaux cent enioiTo.', d'une madone doit être constamment mis a jour. En &let 3044437 Cationsrige cPc fi-avers le supere,:3!ci,Aateur des phénorti ent apparaître. Der tte: con nous :Trvoi humaine est reovisaqeabie ou du moins tros. té e. effet le -tSInOs de réactivité suite d une erreur est souvent trop Fang dans ce type de systèmes critiques, cela entraîne donc une interruption de sonAacs. L'idée est donc de fournir un outil d'aide e la maintenance en temps réel du réseau afin diaméilorer cette r,:iictivité et ainsi limiter au maximum les interruptions de services. Le but est d'améliorer la fiabilité de supercaloulateur. Améliorer e fiabilité du 1() supercalculateur, c'est également optimiser son utilisatien et ainsi les performances des calculs effectués. DESCRIPTION GÉNÉRALE DE L'INVENTION Le présente invention e donc pour objet allier un ou plusieurs des 15 inconvénients de art antérieur en proposant un procédé et un système d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalcuiateur. Ce procédé et ce système permettent d'améliorer la fiabilité du supercalculateur. Améliorer la fiabilité Ou supercalculateur: .st également optimiser son utilisation et ainsi les performances oies calculs effectués. À cet effet, Finventicri concerne un procédé d'aide à la maintenance optimisaton J un supercalculateur, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : envoi à un système d'aide à la maintenance par au moins un capteur U Un signal représentatif de données statistiques d'au moins un 25 noeud ce calcul du supercalculateur ; prédiction à intervalles réguliers par un aFgorithme dc prédiction geré par un processeur du système daide à là maintenance des vana futur> -es données statistiques a partir des signaux représentatif; des données statistiques envoyés par le ou es capteurs et stockés dans des 30 mayens de stockage du système d'aide, à Ca mrsinterie nos ; 3044437 'Aectiort un alqo;'Ihrne de del'ecidor, processeur t temps réeL ci anomees Je va înrns des signaux sentatits ges données statistiques env.cyes pte k au t 3 capteurs par rapport, aux wEtriations futures prédites dans l'étape de prédiction. 5 Salon une autre particularité. e prédiction comprend les étapes suivantes mémorisation dans les moyens Ge stockage des données statistiques envoyés par le ou es capteurs sous forme de signaux représentatifs de ces données statistiouPs, ; construction, par un algorithme de modélisation géré par le processeur, d'un modèle mathématique prédictif à partir des données statistiques, le modeic étant mémorisé dans les moyens do stockage ; calcul. par un algorithme de calcul géré in processeur, des variations futures des données statistiques à partir du modèle mathématique prédictif ainsi que esiitervall(,-,s de confiance délimitant tes variations futures des données statistiques ; mémorisation dans les moyens de stockage des variations futures et des intervalles de confiance. Selon une autre particularité, la construction du modàle mathématique prédictif est calculée par l'algorithme de modélisation géré par le processeur à partir des données stausttquos provenant des signaux représentatifs de ces donne statistiques envoyés par le ou les capteurs depuis les dernières deux heures. Selon une autre particularlté, l'étape de prédiction mise en oeuvre à intervalles réguliers de soixante minutes. Selon une autre particularité, l'étape de détection comprend les étRpes suivantes comparaison, par l'algorithme de détection géré par le processeur, des signaux représentatifs des donne statistiques avec les 3044437 4 fuLires et des intervalles de confiance mernoriséis en dernier dans La move s de stc.sKaue mémorisation, dans les meyens de stockage, dans un tableau d'anomalies des anomalies détectées par ixigontime de détection, une anomeHe -tant détectée iorsque les signaux représentatifs des donnée sortent des intervalles de confiance et/ou s'éloignent des variations futures. Selon une autre particularIP, létape de prédiction comprend, en outre. une première étape d'agrégation. pendant un intervalle de temps lû déterminé pw un algorithme d'ogre r- géré par le processeur, des données statistiques mémorisées dans es moyens de stockage, l'étape de détection comprenant en outre une deuxierne étape d'agiegation par le processeur, pendant le même intervalle ce temps, des signaux, rsprésentat1s des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les 15 capteurs. Selon une autre particularité, l'étape de prédiction comprend en outre une première étape de filtrage, par un algorithme de filtrage géré par le procsseur, des données statistiques en fonction du ou des capteurs ayant envoyé les signaux représentatifs de ces données statistiques, la première étape de filtrage précédant i'étape de construction. retape de détection comprenant une deuxième étape de .filtrage. par (algorithme. de filtrage géré pan ie processeur, des signaux, représentatifs ( es données statistiques, en fonction du ou des capteurs ayant envoyé ces cgnau représentatifs, la .deuxième étape de filtrage précédant l'étape. de comparaison. Selon une autre particularitt e e deprédiction comprend une première étape d'affichage dans taqueUe le processeur du système d'aide à la maintenance envoie des signaux représentatifs des valeurs des variations futures ainsi que les intervalles de confiance vers des moyens d'affichacte pour être affichés par les moyens affichage. 3044437 5 ne -rticularité' l'étape de Oéecordorru7rend une deuxiem é uFfichaue dans iaciuee u - c,cesseur du dides inaintenantt'e soucie aux moyens dstchnqu un signai représentatif dune anomalie détectée lialgorithme de détection t sqtn qu'une anomalie a été détE,:ctce par goruhuse de, détection. Selon une autre particularité l'étape de prédiction est réalisée en outre à partlr d'informations concernant le supercalculateur, es données étant mémorisées dans une zone de stockage du supercarculateur données liant envoyées au système d'aide à la maintenance. 10 L invention concerne également un système d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur mettant en oeuvre le procédé selon l'invention. caractérisé en ce qu'il comprend une infrastructure (2) -,1atique comprenant au moins : un processeur. 15 des moyens de stockage, un algorithme de prédiction stocke dans les moyens de stock pour prédire, à intervalles réguliers des variations futures des données statistiques è partir de signaux représentatifs de données statistiques envc'ves par un ou des capteurs situés à au moins un noeud de 20 calcul du supercalcuiateur et stockes dans !es moyens de stockage, tri algorithme dc détection stocké dans les moyens de stockage pour détecter en temps réel des anorna .ss de variations des signaux représentatifs des données statistiques ,-:Dnvoyés par le ou les capteurs par ra .ront aux variation prédites pa l'algorithme de prédiction. 25 Selon une autre particularité, infrastructure informatique comprend en outre : un aîqorithme de modélisation stocké dans les moyens de stockage apte à construire un modèle mathématique prédictif à partir des données statistique mémorisées dans los novons de stockage, 3044437 6 un seurthme de calcul stocké da.,,s moyens de stuc: 3'e aleeler clac farietior s futures cles Ucnneas statistiques à (1, nadee isitHéi prédictif ainsi quo des nter, de confiance dérnitcaÎ. les varlations futures des données stndstï Selon une autre particularité, l'algorithme de détection est apte à comparer des signaux représentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles r confiance mémorisés en dernier dans les moyens de stockage. Selon une autre particularité, l'infrastructure informatique comprend Io au freins un algorithme, d'agrégation stocké cians les moyens de stockage apte agréger chaque minute des données statistiques mémorisées dans le,s moyens (le stockages agréger chaque minute des signaux, représentatifs des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les capteurs. 15 Selon une autre particularité, l'infrastructure informatique comprend en outre un algorithme de filtrage stocké dans les moyens de stockage apte à filtrer les données statistiques stockées los moyen de stockage et !es signaux, représentatifs des cannées statistiques, en fonction du ou des capteurs ayaru envoyéssignaux représentatifs de ces données 20 statistiques. Selon une autrs particularité, système comprend en outre des moyens d'affichage aptes à afficher au moins les valeurs des variations futures ainsi que les intervalles de confiance. 25 D'autres particularités et avantages de la orée._ .ivention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description s, faite en rérerence aux dessins annexés 3044437 7 La fgu e I reprr'srner schématiquement e ne dctie à la maintenance et a opmsnun selon un rnan:,:i LIe ..éaVsation pour un supercalcateur ré.,,;ent.E.-: un -.rammer., euftn un mode de réalisation du i..;rpcéce ' la figure représente schématiquement un exemple d'architecture du système d'aide à la maintenance et à l'optimisation ; - la figure 4 Présente schématiquement un logigramme rrJrrE du procédé. I0 DESCRIPTION DES MODES DE RÉALISATION PRÉFÉRÉS DE L'INVENTION L'invention est décrite ci-après en référence aux figures énumérées ci-dessus. 15 L'invention concerne un procédé et un système d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur(1) Le procédé et e système s appuient sur un ensemble de capteurs (Cl, C2, ...' Cr) physiques présents, par exemple, sur les cartes réseaux de chaque noeud (Nl. N2, Nn) d'un superca ul;,_-)teur (1f. Ces capteurs (Cl, 20 C2, Cn) peuvent générer des signaux (S) représentatifs de plusieurs données statistiques. Les données statistiques peuvent tro. par ,.Dxemple, le nombre de pacT!...lets émis par un noeud (Ni, N2,calcul, e nombre de paquets reçus par un noeud (NI, N2., ..., - cecu ou le nombre de paquets 75 perdus par un noeud N1, N2, ..., calcul. Les données statistiques peuvent être aussi des codes d'erreurs rencontrées dans un noeud (Ni, N2, de calcul ou des indicateurs de congestion d'un noeud (Ni, N2, Nn) de calcul. 3044437 Le n i7)MC esuent sur der becs de ques L entes dans un supercaHLlateur Cette base rus cionnée peut ccnteui de manière statistlque du n.fbrrnations concernant le supercalculateur (1). Par exemple, cette base de dornees s contient cies informatient. physiques et iogquer dc chaque noeud (N1, , et de leurs liaisons entre eux. La base de données et les informations sont mémorisées., par exemple, dans une zone de stockage du supercalculateur. Le système d'aide à la maintenance et l'optimisation d"un 10 supercalculateur (1) comprend une infrastructure (2) informatique virtuelle ou réelle hébergeant la logique métier du système. La structure informatique comprend au moins un processeur (4) et des moyens (3) de stockage. Les moyens (3) rie stockage stockent au moins un algorithme (10) 15 de prédiction pou! prédire, à intervalles réguliers des 'variations futures des données statistiques à partir de signaux représentatifs de données statistiques envoyés par le ou les capteurs (Ci, C2, Cn) et stockés dans les moyens (3) de stockage Les moyens (3) do stockages comprennent également un algorithme 20 (9) de détection pour délecter en temps réel des anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le cu les capteurs Cl, C2, Cn par rapport aux variations prédites par l'al orithme (10) de nirddiction, Selon un mode de réalisation, I. ; , de détecLion peut 25 comparer des signaux reprèsentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) de stockage. De façon nen ilmitative intervane de confiance nout être fixé à 5%. L'infrastructure (2) friformatique peut comprendre en outre un abOUirrtine (10a) de modéllsation stoc.k5 danS les moyens ( 1 (7. 3044437 9 L'aft lithine (10a) ne modélisation permet construire ua math mati, pédk;n partir des do es statistaue mémorisées cane en moyens (3) de stockage. Selon une mode de réalisa on. ralgon -Irae .(10a) de modélisation construit un modela gui prmet de dei.erminer chaque valeur d'une série temaareHe n fonction des valeurs qu la précède. Par exemple, le modèle est -itiodele mixte intégra auteregressif :10yennes mob les ou appelé ARIMA (Auto-regressive Integrated tvioving Avemqc un anglais). Le rrioc.lêle est alors mémorisé dans les moyens de stockage. 10 L'infrastructure (2) informatique peut comprend on outre un algierihme 1(' de calcul stocké dans les moyens ) go stockage. L'algorithme (1013) de calcul permet de calculer, alti- du modèle mathématique prédictif construit par l'algorithme (10a) de modélisation, des variations futures des données statistiques ainsi que ces intervaies de 15 confiance dél mitant les variations futures des données statistiques. L'infrastructure (2) informatique peut comprend en outre au moins un algorithme (7) d'agrégation stocké dans les moyens (3) de stockage qui permet d'agrécjer chaque minute des données statisaques mémorisées dans les moyens e stockage. L'algorithme (7) d'agrégation permet aussi chaque minute des s gnaux représentatifs des données :stati,t,ques envoyés en temps réel par le ou les capteurs (Cl, C2, Cn). L'algorithme (7) c est par exemple une fonction qui détermine la moyenne ou la médiane d'un ensemble de valeurs. D'autres fonctions d'agrégation adaptées aux données statistique à étudier peuvent 25 être utilisées. insi, Valgorithme (7) d'agrégation peut agréger chaque minute des données statistiques en déterminant chaque minute la moyenne ou la. médiane des données statistiques mémorisées dans les moyens (3) de stockage. L'algorithme (7) danrégaton peut permettre aussi d'agréger 30 cnapr minute des signaux représentatifs Ces 5onne_s statistiques en 3044437 l0 errps réel er, ,léferrr nï.-:int chaque minute moyenne ou la médiane signau7,7 représentat des données stattiques envoyés en temps del par npt(Cl, C2, ..., On). L'infrastructure (2) informefiet.ie peut comprendre en outre un 5 elqorithme (6) de filtrage stocké dame; les moyens (3) de sockage qui permet de filtrer les données statistiques stockées les moyen. (3) de stockage et les Inaux représentatifs des données statistiques en fonction du ou des capteurs (Cl. C2. ..., On) ayant envoyés les signaux représentatifs de ces données statistiques. 10 Le système comprend en outre des moyens (5) d'affie age qui permettent dafflchage des valeurs des variations futures ainsi que les intervalles de confiance. Des signaux représentatifs des valeurs des variations futures et des intervalles de confiances sont envoyés par le processeur (4) de l'infrastructure (2) informatique pour que les moyens (5) 15 d'afficha e affichent ces valeurs. Le processeur (4) peut également envoyer des signaux représentatifs d'anomalies, sous la forme, per exemple, d'un tableau (102e) dan te processeur (4) peut égalemenL envoyer des signaux 20 ropreentettis des données statistiques en temps réel aux moyens (5) «affichage pour que ces moyens (5) d'affichaje affichent ces valeurs de données statistiques. Le procédé mis en oeuvre par le sème d'aide à la maintenance et loptimisation don supc,'i-oalcuiateur ( ,) comprend au moins une étape (100) d'envoi a..] processeur du système d'aide à la maintenance par au moins un capteur (C1, C2, ..., On) d'un signai représentatif de données statistique d'au moins un noeud (Ni,Nn) de calcul du superca culateer De façon non limitative, les données statistiques 30 envoyées peuvent être envoyées à une vitesse de 150 Go/h. 3044437 11 Selon un mode de resaFïsati (100) (fer' /0! peut con pTendre tape (100a) denvai per les bases de données du supercaiculateur des: ,.raclions concernantle supercalculateur au processeur du système a la maintenance etlou Une dines 1 00e consultation des bases de données du supercejeulateur par le processeur du système ci aide à la maintenance pour récupérer des informations concernant le supercalculateur. Le procédé comprend on outre une étape (102) prédiction à intervalles réuliers les variations futures donnees statistiques à partir 10 des Signaux représentatifs des données statist.ques envoyés par le ou les capteurs (Cl, C2, Cn) et stockés dans les moyens (3) de stockage du système d'aide à la maintenance. Létape (102) de prédiction est mise en oeuvre par l'algorithme (10) de prédiction géré par un processeur (4) du système d'aide à la maintenance. 15 Selon un mode ce réalisation, l'étape (102) de prédiction est mise en oeuvre à intervalles réguliers de soixante minutes. Le procédé comprend en outre une étape (101) do détection en temps réel, d'anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs(Cl, C2, ..., On) par 20 rapport aux variations futures prédites dans retape de prédiction. L'étape de ction est mise en oeuvre par l'algorithme (9) de détection géré par .le processeur (4). Selon un mode de réalisation, l'étape de détection peut comprendre en outre une étape de correlation des signaux, représentatifs des données 25 statistiques, envoyés par Je ou les capteurs etiou consultés par le processeur, avec les in or, ations mérrorisées dans ra zone de stockage du supercalculateur. L ét pe (102) de prédicton peut co.,:prenOre une étape (102e) (le 30 laa,ns eetion dans les moyens stockFine des données statlsUques 3044437 12 - ou les cardera(Cl, 02, ..., Cn). Les données stete Lres le ou les capa.l'en5 (CI, 02, Cn) sous Terme de signaux sentatits de ces denri(ees statist ques. , de pédiCtiOfl peut comprendre en outre une 5 (102b) constieuction, per rcrithm modélisation géré par processeur dun modèle mathématique prédictif partir des données statistiques StOCk(' 3 dans les moyens (3) le stockage. Selon un mode de réalisation, la construction modèle mathé que prédictif est calculée par l'algorithme (10e) dc mod 'lisation ir) partd des données statistiques provenant des signaux représentatifs do ces donnees statistiques envoyés par le ou les capteurs (Cl, C2, On) depuis les dernières deux heures. L'étape (102) de prédiction peut comprend en outre une étape (102c) de calcul, par l'algorithme de calcul géré par le processeur (4), des 15 variations futures dus données statistiques à partir du modèle mathématique édictif ainsi que des intervalles de confland- délimitant es vadations futur-es des données statistiques. Létane (102) de prédiction peut comprendre en outre une étape (102d) de mémorisation dans les moyens (3) de stockage des variations 70 wu. rus et des intervalles de confiance calculée dans l'étape de ca L'étape (101) de détection peut comprendre une étape (101a) de comparaison, der l'algorithme (9) de détection ru par le processeur (4), s signaux représentatifs des données statistiques avec les variations 25 futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) dc stockage. L'étape (101) de détection peut comprendre en outre une étape (101b) de mémonsati r dans les moyens (3) de stockage dans un tableau (102e) d anomalies des anomalies détectées par l'algorithme ( de 3044437 13 . Une anomalie estdtae !usque les rp aa représerhrr--' des données stat:stiqg sortent ii-valles de con ance et/ce s'éloigne- des va.riations futures. Afin dauarnenterperformance de étape r. de construction 5 du modic mahérnatiquc eredictif et de limiter les vacations, exempie sini.Juldales des signaux: envoyés par les capteurs (01. 02, l'étape (102 de prédrrtion comprend, en outre, une premiere étape (106a) d'agrégation: pendant un intervalle de temps déterminé, par un algorithme d'au'_igation géré par le processeur ( des données statistiques 10 mornorisées clans les moyens de 'tockage. De même, l'étape de détection comprend en outre une deuxième étape (105a) d'agrégation par le processeur (4), pendant le même intervalle de temps, des signaux représentatifs des données statistiques envoyés en temps réel par le ou les capteurs (Cl, C2, ..., Cn). 15 De façon non limitative, l'intervalle de temps est égal à 1 min. La deuxième étape (105a) d'agrégation permet de pouvoir comparer les valeurs réelles provenant des signaux représentatifs des données statistiques envoyés en temps réel avec es valeurs prédictives agrégées pendant l'étape de prédiction à la première étape (106a) d'agrégation. 20 Le procédé peut comprendre des étapes (105b: 106b) de filtrage. Ces étapes (I 05b, 106b) de filtrage permettent de ne garder- eurr,à !es signaux nécessaires à la prédiction qui sont envoyés par le ou les capteurs (Cl, 02, Par exemple, pour un capteur: l'étape de filtrage permet de filtrer les 25 différents signaux envoyés par le capteur.(Cl, C2, Cn) selon la ou les données représentées par Io ou les signaux nécessaires à la prédiction. Par un autre exemple: pour plusieurs capteurs (C1, C2, ..., Cn), l'étape de filtrage permet de filtrer les capteurs (Cl, C2, ..., Cn) pour ne garder que les capteurs (Cl, Cn) qui envoient des signaux nécessaires à la 30 Aiction. 3044437 14 end en afro Linu alicfion étape :Je , Lai )rthme (6) de f tiaqepar 4), des do rée s en fonction Cn) ayant envoyé les signaux repaesentatif- , da!inées 5 St ott0u, La première étape 106b) de filtrage! procède étape 102a) de consLi ueon L'étape (101) de détection comprend une deuxième étape (105b) de P+r , par l'algorithme (6) de filtrage gdr,..t.-.jar le processeur (4), des signaux. représentatifs des données statistiques en fonction du ou des fa capteurs (C1, 02, Cn) ayant envoyé ces signaux représentatifs. La deuxiC,:rne étape (105b) de filtrage précède l'étape ,1 la de comparaison. Dans une première étape (103) d'affichage, les valeurs (103a) des variations futures ainsi que lus ntervalles de confiance calculés lors de l'étape (102c) de calcul de l'étape (102) c ...diction sont envoyées sous 15 forme de signaux représentatifs de ces valeurs par le processeur (4) aux moyens (5) d'affichage pour être affichés sur les moyens (5) d'affichage. La première étape (106b) de filtrage prec:.')de la première étape (106a) d'agrégation. La deuxième étape (105b) de 'filtrage précède la 20 deuxième étape (105a) d'agrégation. L'étape de détection comprend une deuxième étape (104) d'affichage dans laquelle le processeur du système à la maintenance envoie aux moyens (5) d'affichage au moins un signal représentatif d'une 25 anomal!e détectée par I algorithme (9) de détection lorsque qu'une anomalie a été détectée par l'algorithme (9) de détection. Le processeur peut envoyer aux moyens (5) d'affichage les signaux représentatifs des anomalies SOUS ra forme d'un tableau d'anomalies. Le tableau d'anomalies envoyé est, par exemple, tableau (102e) d'anomalies 3044437 15 mérncir.:.V.- dans les moyens (3) de stoc,., o ndan La _J Un utilisateur ---,- d'aide à la mairuenance et à misatien pourra aiors regarder :es moyens (J'affiché e pour décider des 5 actions a mener pour optimiser e forcticnnerrent du siJpeicalculateur en fonction des informations affichées sur les nloye s d'affichage. Nous décrivons ci-après une architecture possible du système d'aide à la maintenance et à l'optimisation (figure 3). II s'agit dune architecture logicielle divisée en plusieurs couches permettant de faire à la fois l'étape de prédiction et l'étape de détection. Concernant l'étape d'envoi par le ou les capteurs (Cl, C2, ..., Cn) de signaux représentatifs de données statistiques, dans une couche (200) d'ingestkUi de données,il est utilisé un outil de collecte, analyse et stockage 15 de ioqs telles quo LogStash » (201) servant de connecteur depuis déférents protocoles d'émission de logs. Par la sui « ogStash » (201) envoie los données vers un outil orienté message tel que « Kafka » (202) qui est responsablc. no s gestion des données. De nor sa né_--ttur- « Kafka » (202). est un courtier de messages (message broker on anglais) qui intègre 20 une file d'attente permettant de passer à l'échelle et d'absorber un grand volume de données. « LogStash » (201) peut également mettre en oeuvre les étapes de filtrage sur les données en entrée. Concernant l'étape de prédictio , dans une couche (300) de 25 traiternerils lourds nommée « batch », est utilisé un outil de collecte, agrégation et transfert de gros volumes de logs tel que « Hume » (301). Fiume » (301) est un connecteur entre « Kafka » (202) et un système de fichiers distribué tel que « HDFS -» (302) dans lequel les données sont sauvegardées. Une 1, 1- les données sauvegardées, l'étape de construction 30 Cî otape de calcul sont rrjs-*s en oeuvre aide dune plate-forme de 3044437 16 trei,te s nt disUbuée telle ce SpeA (303). « Speriki 03) utilise le qagL u CILS comprend unitjranit nombre d outils statistiques aidant a l'e des données, en occurrence l estruction du rricieeft,i mathématique statistique et le calcul des valeurs et intervalles de confiance 5 orï5dits. Spark » permet, par exemple, de mettre en oeuvre les étapes (105e, 106a) daqrégatiori. Concernant l'étape de d tection. dans une couche (400) de tratemmit en temps réc , il est également utilisé une plateforme de 10 traitement distribuée telle que « Spark » niais il s'agit polir cette étape de sa version en temps réel telle que « Spark Streaming » (401). Les résultats, obtenus dans la couche (300) de traitement lourds pour l'étape de prédiction et la couche (400) de traitement en temps réel pour l'étape de détection, sont indexés par un moteur de recherche distribué 15 tel que « eiasticsearch » (500). Concernant l'étape d'affi ha e est utilisé une interface web telle que « Kibana » (600) qui s'oecupe de la visuaiisation graphique des résultats en e -ctuant des requêtes sur « elasticsearoM » 00). 20 La présente description détaille différents modes de réalisation et configuration en référence à des figures et/ou des caractéristiques techmq s. L'homme du métier comprendre que les diverses caractéristiques techniques des divers modes ou configurations peuvent être combinées entre elles à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné 25 ou que ees caractéristiques techniques ne soient incompatibles. De même, une caractéristique technique J un mode réaliser:in ou d'une conliguration peut être isolée des autres caraetérlseques techniques de ce mode de réalisation à moins que iinverse ne soit mentionné. Dans la présente description, de nombreux détails spécifiques sont fournis à titre 30 illustratif et nullern nt limitatif, de facon à détailler détaifler prècisèment Lmjantion. 3044437 17 hdrbrne de métier campriciridri?, cependant que invenPo peutêtre réalisée a b:tarifriice dun lusieur,.. de ces détails s:mcifiaues ou avec r ç:cri;h dautres occasions.. cert7iins aspects rsont s détaiiiés de ievlter d'obscurcir et alourdir la présente, dmarpaon ot l'homme de rnétier due des moyens divers et variés obarrent être utiiis(im et que l'inveiUion n'est pas limitée aux seuls exernpks décrits. Il doit ètre évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous ds nombreuses autres formes .spécifiqu s sans l'éloigner du domaine dapplicarai de 10 l'invention comme revendique. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, maïs peuvent être modifiés dans le domaine défini par la portée des revendications jointes, et ne doit pas être limitée aux détails donnes ci-dessus. REVENDICATIONS1. Procédé d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur (1), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : envoi (100) à un système d'aide à la maintenance par au moins un capteur (C1, C2, ..., Cn) d'un signal représentatif de données statistiques d'au moins un noeud (N1, N2, ..., Nn) de calcul du supercalculateur (1) ; prédiction (102) à intervalles réguliers par un algorithme (10) de 10 prédiction géré par un processeur (4) du système d'aide à la maintenance des variations futures des données statistiques à partir des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) et stockés dans des moyens (3) de stockage du système d'aide à la 15 maintenance ; détection (101) par un algorithme (9) de détection géré par le processeur (4), en temps réel, d'anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) par rapport aux variations 20 futures prédites dans l'étape de prédiction. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend les étapes suivantes mémorisation (102a) dans les moyens (3) de stockage des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, 25 Cn) sous forme de signaux représentatifs de ces données statistiques ; construction (102b), par un algorithme (10a) de modélisation géré par le processeur (4), d'un modèle mathématique prédictif à partir des données statistiques, le modèle étant mémorisé 30 dans les moyens (3) de stockage 19 3044437 calcul (102c), par un algorithme (10b) de calcul géré par le processeur (4), des variations futures des données statistiques à partir du modèle mathématique prédictif ainsi que des intervalles de confiance délimitant les variations futures des données statistiques ; mémorisation (102d) dans les moyens (3) de stockage des variations futures et des intervalles de confiance. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la construction (102b) du modèle mathématique prédictif est calculée par 'o l'algorithme (10a) de modélisation géré par le processeur (4) à partir des données statistiques provenant des signaux représentatifs de ces données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn) depuis les dernières deux heures, 4. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape 15 (102) de prédiction est mise en oeuvre à intervalles réguliers de soixante minutes. 5. Procédé selon une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'étape (101) de détection comprend les étapes suivantes : comparaison (101a), par l'algorithme (9) de détection géré par 20 le processeur (4), des signaux représentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) de stockage ; mémorisation (101b), dans les moyens (3) de stockage, dans 25 un tableau d'anomalies des anomalies détectées par l'algorithme (9) de détection, une anomalie étant détectée lorsque les signaux représentatifs des données statistiques sortent des intervalles de confiance et/ou s'éloignent des variations futures. 20 3044437 6. Procédé selon les revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend, en outre, une première étape (106a) d'agrégation, pendant un intervalle de temps déterminé, par un algorithme (7) d'agrégation géré par le processeur (4), des données statistiques 5 mémorisées dans les moyens (3) de stockage, l'étape de détection comprenant en outre une deuxième étape (105a) d'agrégation par le processeur (4), pendant le même intervalle de temps, des signaux, représentatifs des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les capteurs (C1, C2, ..., Cn). ro 7. Procédé selon les revendications 2 à 5, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend en outre une première étape (106b) de filtrage, par un algorithme (6) de filtrage géré par le processeur (4), des données statistiques en fonction du ou des capteurs (C1, C2, Cn) ayant envoyé les signaux représentatifs de ces données statistiques, la première 15 étape (106b) de filtrage précédant l'étape (102a) de construction, l'étape de détection comprenant une deuxième étape (105b) de filtrage, par l'algorithme (6) de filtrage géré par le processeur (4), des signaux, représentatifs des données statistiques, en fonction du ou des capteurs (C1, C2, Cn) ayant envoyé ces signaux représentatifs, la deuxième étape 20 (105b) de filtrage précédant l'étape (101a) de comparaison. 8. Procédé selon une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l'étape (102) de prédiction comprend une première étape (103) d'affichage dans laquelle le processeur (4) du système d'aide à la maintenance envoie des signaux représentatifs des valeurs des variations 25 futures ainsi que les intervalles de confiance vers des moyens (5) d'affichage pour être affichés par les moyens (5) d'affichage. 9, Procédé selon une des revendications 5 à 8, caractérisé en ce que l'étape de détection comprend une deuxième étape (104) d'affichage dans laquelle le processeur (4) du système d'aide à la maintenance envoie 30 aux moyens (5) d'affichage un signal représentatif d'une anomalie détectée 21 3044437 par l'algorithme (9) de détection lorsque qu'une anomalie a été détectée par l'algorithme (9) de détection. 10. Procédé selon les revendications 1 à 9, caractérisé en ce que l'étape de prédiction (102) est réalisée en outre à partir d'informations 5 concernant le supercalculateur, les données étant mémorisées dans une zone de stockage du supercalculateur, les données étant envoyées (100a) au système d'aide à la maintenance. 11. Système d'aide à la maintenance et à l'optimisation d'un supercalculateur (1) mettant en oeuvre le procédé selon la revendication 1, 10 caractérisé en ce qu'il comprend une infrastructure (2) informatique comprenant au moins : un processeur (4), des moyens (3) de stockage, un algorithme (10) de prédiction stocké dans les moyens (3) de 15 stockage pour prédire, à intervalles réguliers des variations futures des données statistiques à partir de signaux représentatifs de données statistiques envoyés par un ou des capteurs (O1, 02, ..., Cri) situés à au moins un noeud (N1, N2, Nn) de calcul du supercalculateur (1) et stockés dans les 20 moyens (3) de stockage, un algorithme (9) de détection stocké dans les moyens (3) de stockage pour détecter en temps réel des anomalies de variations des signaux représentatifs des données statistiques envoyés par le ou les capteurs (C1, 02, ..., On) par rapport aux 25 variation prédites par l'algorithme (10) de prédiction. 12.Systèrne selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend en outre un algorithme (10a) de modélisation stocké dans les moyens (3) de stockage apte à construire un modèle mathématique 30 prédictif à partir des données statistique mémorisées dans les moyens (3) de stockage, 22 3044437 un algorithme (10h) de calcul stocké dans les moyens (3) de stockage apte à calculer des variations futures des données statistiques à partir du modèle mathématique prédictif ainsi que des intervalles de confiance délimitant les variations futures des s donnéesstatistiques. 13.Système selon au moins une des revendications 11 et 12, caractérisé en ce que l'algorithme (9) de détection est apte à comparer des signaux représentatifs des données statistiques avec les variations futures et des intervalles de confiance mémorisés en dernier dans les moyens (3) de ia stockage. 14. Système selon au moins une des revendications 11 à 13, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend au moins un algorithme (7) d'agrégation stocké dans les moyen (3) de stockage apte à agréger chaque minute des données statistiques mémorisées dans les 15 moyens (3) de stockages et à agréger chaque minute des signaux, représentatifs des données statistiques, envoyés en temps réel par le ou les capteurs (C1, C2, Cn). 15. Système selon au moins une des revendications 11 à 14, caractérisé en ce que l'infrastructure (2) informatique comprend en outre un 20 algorithme (6) de filtrage stocké dans les moyens (3) de stockage apte à filtrer les données statistiques stockées les moyen de stockage et les signaux, représentatifs des données statistiques, en fonction du ou des capteurs (C1, C2, ..., Cn) ayant envoyés les signaux représentatifs de ces données statistiques. 25 16.Système selon au moins une des revendications 11 à 15, caractérisé en ce que le système comprend en outre des moyens (5) d'affichage aptes à afficher au moins les valeurs des variations futures ainsi que les intervalles de confiance.