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Following the growth of high performance computing systems (HPC) in size and complexity, and the advent of faster and more complex Exascale systems, failures became the norm rather than the exception. Hence, the protection mechanisms need to be improved. The most de facto mechanisms such as checkpoint/restart or redundancy may also fail to support the continuous operation of future HPC systems in the presence of failures. Failure prediction is a new protection approach that is beneficial for HPC systems with a short mean time between failure. The failure prediction mechanism extends the existing protection mechanisms via the dynamic adjustment of the protection level. This work provides a prototype to analyze and predict system behavior using statistical analysis to pave the path toward resilience in HPC systems. The proposed anomaly detection method is noise-tolerant by design and produces accurate results with as little as 30 minutes of historical data. Machine learning models complement the main approach and further improve the accuracy of failure predictions up to 85%. The fully automatic unsupervised behavior analysis approach, proposed in this work, is a novel solution to protect future extreme-scale systems against failures.:1 Introduction 1.1 Background and Statement of the Problem 1.2 Purpose and Significance of the Study 1.3 Jam–e Jam: A System Behavior Analyzer 2 Review of the Literature 2.1 Syslog Analysis 2.2 Users and Systems Privacy 2.3 Failure Detection and Prediction 2.3.1 Failure Correlation 2.3.2 Anomaly Detection 2.3.3 Prediction Methods 2.3.4 Prediction Accuracy and Lead Time 3 Data Collection and Preparation 3.1 Taurus HPC Cluster 3.2 Monitoring Data 3.2.1 Data Collection 3.2.2 Taurus System Log Dataset 3.3 Data Preparation 3.3.1 Users and Systems Privacy 3.3.2 Storage and Size Reduction 3.3.3 Automation and Improvements 3.3.4 Data Discretization and Noise Mitigation 3.3.5 Cleansed Taurus System Log Dataset 3.4 Marking Potential Failures 4 Failure Prediction 4.1 Null Hypothesis 4.2 Failure Correlation 4.2.1 Node Vicinities 4.2.2 Impact of Vicinities 4.3 Anomaly Detection 4.3.1 Statistical Analysis (frequency) 4.3.2 Pattern Detection (order) 4.3.3 Machine Learning 4.4 Adaptive resilience 5 Results 5.1 Taurus System Logs 5.2 System-wide Failure Patterns 5.3 Failure Correlations 5.4 Taurus Failures Statistics 5.5 Jam-e Jam Prototype 5.6 Summary and Discussion 6 Conclusion and Future Works Bibliography List of Figures List of Tables Appendix A Neural Network Models Appendix B External Tools Appendix C Structure of Failure Metadata Databse Appendix D Reproducibility Appendix E Publicly Available HPC Monitoring Datasets Appendix F Glossary Appendix G Acronyms

Contexte : les deux-roues motorisés (2RM) sont en forte évolution et la vulnérabilité de leurs usagers est de plus en plus manifeste. En 2013, dans le monde, les usagers de 2RM ont compté pour 23 % de la mortalité routière, devant les piétons (22 %). Dans ce contexte, la sécurité des usagers de 2RM est devenue une préoccupation sérieuse dans la plupart des pays. Contrairement à beaucoup de problèmes de santé publique, les principaux facteurs de l'insécurité routière en 2RM sont connus. L'enjeu d'aujourd'hui est surtout de quantifier leur effet sur la survenue d'accidents et d'évaluer les effets des quelques dispositifs de protection disponibles. Les objectifs de cette thèse sont de mieux connaitre les problèmes d'interaction entre les conducteurs de 2RM et les automobilistes selon différentes situations accidentelles (en particulier en intersection), de quantifier les effets des facteurs à l'origine de la survenue des accidents issus de la perte de contrôle du 2RM, et de mesurer l'efficacité des dispositifs de protection portés par les usagers de 2RM (casque intégral, blouson de moto, pantalon de moto, gants, bottes ou chaussures montantes et protection dorsale). Données : la réalisation des objectifs de la thèse s'appuie sur les données du projet VOIESUR, les données du Registre des accidents de la circulation du Rhône et les données recueillies au moyen d'une enquête postale réalisée auprès de 7 148 usagers de 2RM accidentés entre 2010 et 2014 identifiés par le Registre du Rhône. Résultats : Le problème de détectabilité des motos au niveau des intersections est confirmé. Dans la même situation d'interaction entre deux véhicules en intersection, un automobiliste a plus de difficulté à détecter une moto qu'à détecter un véhicule léger. Les facteurs suivants sont associés à la survenue des accidents de type perte de contrôle : alcool, type de moto, jour de l'accident, sinuosité de la route, adhérence de la route et vitesse. Nous soulignons le fait qu'une mauvaise adhérence de la route augmente considérablement le risque de perte de contrôle, en particulier lorsque la dégradation de l'adhérence est inattendue pour les motocyclistes en raison de la présence de gravillons, de corps gras, de nids de poule, etc. sur la route. En cas d'accident, les vêtements dédiés à la moto protègent les usagers des blessures. Ils sont efficaces pour éviter les dermabrasions et les plaies cutanées, mais ne semblent pas protéger des blessures plus graves telles que fracture, luxation ou entorse, sauf pour les bottes ou chaussures montantes qui réduisent le risque de fracture de la cheville ou du pied. Concernant les plaques dorsales, aucune efficacité n'a été montrée. Les casques intégraux protègent mieux le visage de l'usager du 2RM comparés aux non-intégraux, alors qu'aucune différence de protection du crâne ou du cerveau n'est mise en évidence entre les deux types de casques. Conclusion : Nos résultats mettent en évidence le problème de détectabilité d'un 2RM par les automobilistes en intersection et l'importance de l'état de la chaussée dans les accidents associés à une perte de contrôle du 2RM par son conducteur. Il est fortement recommandé pour les automobilistes de bien faire attention aux véhicules prioritaires venant de la gauche ou d'en face avant de tourner à gauche, particulièrement aux 2RM venant d'en face. L'amélioration de l'état de la chaussée et une signalisation adaptée représentent aussi un enjeu fort pour la sécurité des usagers de 2RM. Nos résultats soutiennent la recommandation faite par les organismes de sécurité routière du port plus systématique des équipements vestimentaires chez les usagers de 2RM. Enfin, nos résultats encouragent l'utilisation d'un casque intégral chez les usagers de 2RM afin de mieux protéger le visage / Background: Motorized two-wheelers (MTW) are evolving rapidly and the vulnerability of their users is becoming more obvious. MTW users were the most vulnerable road users, accounting for 23 % of all road traffic fatalities worldwide in 2013, in front of pedestrians (22 %). In this context, the safety of MTW users has become a serious concern in most countries. In contrast to many public health problems, the main factors of MTW road safety have been identified. The issue today is to quantify their effects on the occurrence of accidents and to measure the effects of protective devices. The present thesis aims to better understand the interaction problems between MTW drivers and automobilists according to different accident configurations (in particular at intersection), to identify and assess the effect of critical factors on the risk of MTW loss-of-control crashes, and to measure the effectiveness of protective clothing (motorcycle jacket, trousers, gloves, knee-high or ankle boots, back protection) for MTW users. Data: This study used MTW accident data collected in a French project VOIESUR, injury data from the Rhône Registry, plus data collected by means of a postal survey which was conducted among 7148 MTW riders injured between 2010 and 2014 and identified in the Rhône Registry. Results: We confirmed the problem of motorcycle detection for other road users. In the similar conditions, the motorists have more difficulty to detect a motorcycle than a car oncoming, in particular at intersections. The following factors are associated with the occurrence of motorcycle loss-of-control accidents: alcohol use, motorcycle type, weekend vs. weekday, road alignment, road adhesion and traveling speed. We emphasize that poor road adhesion significantly increases the risk of losing control, especially when deteriorated road adhesion is encountered unexpectedly, due to the presence of loose gravel, ice, oil, potholes, etc. on the roadway. In case of accident, motorcycle clothing protects users from injury. It can protect riders against injuries such as dermabrasion and laceration, but not against more serious injuries, such as fracture and sprain, except for boots, which reduce foot-and-ankle fracture risk. No effect of dorsal protectors was shown. Full-face helmets provide significantly greater protection against facial injury than do other helmets. However, no significant difference of protection against skull or brain injury is found between the two types of helmets. Conclusion: Our results highlight the problem of MTW detection for motorists at intersections and the important role of road conditions in the occurrence of accidents resulting from loss of control of MTW. It is recommended for motorists to pay extra attention to priority vehicles oncoming from their left or the opposite direction, before turning left at an intersection, especially to MTW. Regular road maintenance and immediate installment of appropriate warning signs concerning road deterioration are also highly recommended in consideration of MTW safety. Finally, our results support road safety organizations’ recommendation that protective clothing be worn: this should be more systematic for MTW users, the same for the use of full-face helmets