Ingenieur de recherche en informatique

Toutefois, elle repose sur l'implémentation d’algorithmes de consensus qui ne fonctionnent que dans le cas de serveurs monolithiques et n’exploitent donc pas tout le potentiel des infrastructures désagrégées. Par ailleurs, cette approche se limite à la gestion d’une seule ressource : la mémoire.

Dans le cadre du projet DiVA, partant du constat que l'occurrence de fautes sera la norme dans les infrastructures désagrégées du fait de leur taille et de leur complexité, nous définirons et implémenterons des mécanismes de tolérance aux fautes par réplication adaptés aux caractéristiques de ces infrastructures et prenant en compte les multiples ressources qui font l’objet d’une désagrégation.

Dans cette mission, nous allons spécifier, concevoir et implémenter des algorithmes de tolérance aux fautes pour les infrastructures publiques. Les algorithmes définis prendront en compte les spécificités de ces infrastructures, notamment en termes de réseau de communication (e.g., hétérogénéité, programmabilité, performances).

Il existe de nombreuses techniques de tolérance aux fautes : réplication, capture d’état, log and replay, etc.

Nous nous focaliserons sur les techniques de réplication qui nous semblent être les plus prometteuses pour ce type d’infrastructure. En particulier, nous proposerons de nouveaux algorithmes de consensus --- ces derniers étant au cœur des techniques de réplication.

Un des objectifs du projet DiVA sera d’étudier le compromis performance-complexité qui doit être fait pour réaliser ces algorithmes de réplication.

En effet, pour obtenir les meilleures performances possibles, il sera nécessaire d’exposer autant de détails que possible sur l’infrastructure désagrégée, ce qui complexifiera inéluctablement l’algorithme et pourra s’avérer inadapté à certains contextes de développement/déploiement. Au contraire, en acceptant des performances moindres, il sera possible d’utiliser des abstractions de plus haut niveau pour représenter les ressources, ce qui sera plus adapté à certains contextes de développement/déploiement.