Services Lifecycle Management using Distributed Computing Infrastructures in Neuroinformatics

Résumé : L'intérêt va croissant parmi les communautés scientifiques pour le partage de données et d'applications qui facilitent les recherches et l'établissement de collaborations fructueuses. Les domaines interdisciplinaires tels que les neurosciences nécessitent particulièrement de disposer d'une puissance de calcul suffisante pour l'expérimentation à grande échelle. Malgré les progrès réalisés dans la mise en œuvre de telles infrastructures distribuées, de nombreux défis sur l'interopérabilité et le passage à l'échelle ne sont pas complètement résolus. L'évolution permanente des technologies, la complexité intrinsèque des environnements de production et leur faible fiabilité à l'exécution sont autant de facteurs pénalisants. Ce travail porte sur la modélisation et l'implantation d'un environnement orienté services qui permet l'exécution d'applications scientifiques sur des infrastructures de calcul distribué, exploitant leur capacité de calcul haut débit. Le modèle comprend une spécification de description d'interfaces en ligne de commande; un pont entre les architectures orientées services et le calcul globalisé; ainsi que l'utilisation efficace de ressources locales et distantes pour le passage à l'échelle. Une implantation de référence est réalisée pour démontrer la faisabilité de cette approche. Sa pertinence et illustrée dans le contexte de deux projets de recherche dirigés par des campagnes expérimentales de grande ampleur réalisées sur des ressources distribuées. L'environnement développé se substitue aux systèmes existants dont les préoccupations se concentrent souvent sur la seule exécution. Il permet la gestion de codes patrimoniaux en tant que services, prenant en compte leur cycle de vie entier. De plus, l'approche orientée services aide à la conception de flux de calcul scientifique qui sont utilisés en tant que moyen flexible pour décrire des applications composées de services multiples. L'approche proposée est évaluée à la fois qualitativement et quantitativement en utilisant des applications réelles en analyse de neuroimages. Les expériences qualitatives sont basées sur l'optimisation de la spécificité et la sensibilité des outils de segmentation du cerveau utilisés pour traiter des Image par Raisonnance Magnétique de patients atteints de sclérose en plaques. Les expériences quantitative traitent de l'accélération et de la latence mesurées pendant l'exécution d'études longitudinales portant sur la mesure d'atrophie cérébrale chez des patients affectés de la maladie d'Alzheimer.
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Thèse
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Nice Sophia Antipolis, 2012. English. <NNT : 2012NICE4053>
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Contributeur : Johan Montagnat <>
Soumis le : mardi 26 mars 2013 - 15:01:32
Dernière modification le : mercredi 1 juin 2016 - 23:44:12

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Javier Rojas Balderrama. Services Lifecycle Management using Distributed Computing Infrastructures in Neuroinformatics. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Nice Sophia Antipolis, 2012. English. <NNT : 2012NICE4053>. <tel-00804893>

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