Avec l’émergence de plates-formes distribuées très hétérogènes, dynamiques et à large-échelle, la nécessité d’un moyen de les programmer efficacement et de les gérer a surgi. Le concept de l’informatique autonomique propose de créer des systèmes autogérables — des systèmes qui sont conscients de leurs composants et de leur environnement, et peuvent se configurer, s’optimiser, se guérir et se protéger. Dans le cadre de la réalisation de tels systèmes, la programmation déclarative, dont l’objectif est de faciliter la tâche du programmeur en séparant le contrôle de la logique du calcul, a retrouvé beaucoup d’intérêt ce dernier temps. En particulier, la programmation à base de des règles est considérée comme un modèle prometteur dans cette quête pour des abstractions de programmation adéquates pour ces plates-formes. Cependant, bien que ces modèles gagnent beaucoup d’attention, ils créent une demande pour des outils génériques capables de les exécuter à large échelle. Le modèle de programmation chimique, qui a été conçu suite à la métaphore chimique, est un modéle de programmation à bas de règles et d’ordre supérieur, avec une exécution non-déterministe modèle, où les règles sont appliquées simultanément sur un multi-ensemble de données. Dans cette thèse, nous proposons la conception, le développement et l’expérimentation d’un intergiciel distribué pour l’exécution de programmes chimique sur des plates-formes à large échelle et génériques. L’architecture proposée combine une couche de communication pair-à-pair avec un protocole de capture atomique d’objets sur lesquels les règles doivent être appliquées, et un système efficace de détection de terminaison. Nous décrivons le prototype d’intergiciel mettant en œuvre cette architecture. Basé sur son déploiement dans un banc d’essai réel, nous présentons les résultats de performance, qui confirment les complexités analytiques obtenues et montrons expérimentalement la viabilité d’un tel modèle de programmation. / With the emergence of highly heterogeneous, dynamic and large distributed platforms, the need for a way to efficiently program and manage them has arisen. The concept of autonomic computing proposes to create self-manageable systems — systems which are aware of their components and their environment, and can configure, optimise, heal and protect themselves. In the context of realisation of such systems, declarative programming, whose goal is to ease the programmer’s task by separating the control from the logic of a computation, has regained a lot of interest recently. In particular, rule-based programming is regarded as a promising model in this quest for adequate programming abstractions for these platforms. However, while these models are gaining a lot of attention, there is a demand for generic tools able to run such models at large scale. The chemical programming model, which was designed following the chemical metaphor, is a higher-order, rule-based programming model, with a non-deterministic execution model, where rules are applied concurrently on a multiset of data. In this thesis, we propose the design, development, and experimentation of a distributed chemical runtime for generic, largely-distributed platforms. The architecture proposed combines a peer-to-peer communication layer with an adaptive protocol for atomically capturing objects on which rules should be applied, and an efficient termination-detection scheme. We describe the software prototype implementing this architecture. Based on its deployment over a real-world test-bed, we present its performance results, which confirm analytically obtained complexities, and experimentally show the sustainability of such a programming model.

L'importante augmentation de la quantité d'informations sur Internet a contribué à une forte demande pour un stockage persistant des données. Les architectures centralisées de stockage de données sont financièrement onéreuses, faiblement évolutives et vulnérables aux attaques car elles constituent un point unique de défaillance du système. Ces dernières années, les architectures pair-à-pair ont mergé comme une alternative pour la mise en place d'une architecture de stockage persistant des données. Les systèmes pair-à-pair sont fondamentalement évolutifs et moins chers que les modèles client-serveur. Cependant, pour construire des systèmes de stockage persistant en utilisant le modèle pair-à-pair, deux défis fondamentaux doivent être abordés. i) Faire face à la dynamique des pairs, en raison de leur connectivité transitoire. ii) Réduire l'impact du comportement malicieux des pairs. La réplication est une technique régulièrement utilisée pour faire face à la connectivité transitoire des systèmes de stockage pair-à-pair. Toutefois, selon le ratio d'arrivées et de départs des pairs dans le système, cette technique présente un impact négatif en termes de stockage et de bande passante. Les réseaux pair-à-pair qui offrent la tolérance aux fautes byzantins, font généralement l'hypothèse que seulement une fraction limitée des pairs dans le système sont des pairs de comportements malveillants. Toutefois, l'estimation de la proportion de pairs malveillants dans un système pair-à-pair est une opération peu fiable. Ainsi, créer une architecture qui fournit le stockage persistant de données fiables et qui permet de faire face à tous ces problèmes est une contribution souhaitable. Dans cette thèse, nous proposons Datacube. Datacube est une architecture pair-à-pair de stockage de données scalable et efficace qui fournit un stockage persistant en utilisant un schéma de redondance hybride sur un réseau overlay structuré basée sur des clusters. Le schéma de redondance hybride proposé par Datacube assure la persistance et l'intégrité des données garantissant une forte résilience aux arrivées et départs de pairs même en présence de pairs malveillants. Datacube repose sur les propriétés des codes fontaines pour mettre en place son schéma de redondance hybride. Les valuations analytiques ont montré que Datacube est notamment performant en termes de disponibilité, de surcharge de stockage et de bande passante. Nous avons aussi effectué des évaluations pratiques concernant les performances de deux types de codes fontaines dans le contexte de systèmes de stockage pair-à-pair. Ces évaluations ont aidé à comprendre l'impact des paramètres de codage sur les performances de Datacube. À notre connaissance, ceci est la première étude complète qui permet aux développeurs d'applications de trouver les valeurs des paramètres de codage adaptés au contexte des réseaux pair-à-pair.