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Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG (28/04/2010), Denis Trystram (Dir.)
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Tolérance aux fautes et reconfiguration dynamique pour les applications distribuées à grande échelle
Xavier Besseron1

Ce travail se place dans le cadre du calcul haute performance sur des plateformes d'exécution de grande taille telles que les grilles de calcul. Les grilles de calcul sont notamment caractérisées par (1) des changements fréquents des conditions d'exécution et, en particulier, par (2) une probabilité importante de défaillance due au grand nombre de composants. Pour exécuter une application efficacement dans un tel environnement, il est nécessaire de prendre en compte ces paramètres. Nos travaux de recherche reposent sur la représentation abstraite de l'application sous forme d'un graphe de flot de données de l'environnement de programmation parallèle et distribuée Athapascan/Kaapi. Nous utilisons cette représentation abstraite pour apporter des solutions aux problèmes (1) de reconfiguration dynamique et (2) de tolérance aux fautes. - Tout d'abord, nous proposons un mécanisme de reconfiguration dynamique qui gère, de manière transparente pour le programmeur de la reconfiguration, les problèmes d'accès concurrents sur l'état de l'application et la cohérence mutuelle des états en cas de reconfiguration distribuée. - Ensuite, nous présentons un protocole de tolérance aux fautes original qui permet d'effectuer une reprise partielle de l'application en cas de panne. Pour cela, il détermine l'ensemble des tâches de calcul strictement nécessaires à la reprise de l'application. Ces contributions sont évaluées en utilisant les logiciels Kaapi et X-Kaapi sur la plateforme de calcul Grid'5000.
1:  INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble - MOAIS
Calcul parallèle – Grille de calcul – Adaptation et reconfiguration dynamique – Tolérance aux fautes – Graphe de flot de données

Fault tolerance and dynamic reconfiguration for large scale distributed applications
This work deals with high performance computing on large scale platforms like computing grids. Computing grids are characterized by (1) frequent changes in execution context and, especially, by (2) a high failure probability caused by the large number of components. Running an application efficiently in such an environment requires to consider these parameters. Our research work is based on the abstract representation of the application as a data flow graph from the parallel and distributed programming model Athapascan/Kaapi. This abstract representation is used to provide solutions for (1) dynamic reconfiguration and (2) fault tolerance issues. - First, we propose a dynamic reconfiguration mechanism that manages, transparently for the reconfiguration programmer, concurrent operations on the application state and mutual consistency of states for distributed reconfiguration. - Secondly, we present an original fault tolerance protocol that allows partial rollback of the application in case of failure. For this purpose, the set of strictly required computation tasks to recover is computed. These contributions are evaluated through the Kaapi and X-Kaapi software on the Grid'5000 computing platform.
Parallel computing – Grid computing – Dynamic adaptation and reconfiguration – Fault tolerance – Data flow graph