La société de l'information demande un accès efficace à un ensemble d'informations qui sont souvent hétérogènes et distribuées. Dans le but d'un partage efficace de cette information, plusieurs solutions techniques ont été proposées. L'infrastructure Pair-à-Pair (P2P) est un paradigme émergent et offrant de nouvelles opportunités pour la mise en place de systèmes distribués à grande échelle. D'autre part, le concept de base de données distribuée a été introduit dans le but d'organiser une collection multiple de bases de données logiquement liées et distribuées sur un réseau d'ordinateurs. Récemment, les systèmes P2P de gestion de données communément appelés PDMS (Peer Data Management System) ont vu le jour. Ils combinent les avantages des systèmes P2P avec ceux des bases de données distribuées. Dans le but de contribuer à la recherche sur la gestion de données dans un contexte P2P, nous proposons le PDMS SenPeer. SenPeer suit une topologie super-pair basée sur l'organisation des pairs en communautés sémantiques en fonction de leur thème d'intérêt. Pour faciliter l'échange de données entre pairs nous établissons des processus de découverte de correspondances sémantiques et de reformulation de requêtes en présence de plusieurs modèles de données. Ces correspondances sémantiques, en combinaison avec les schémas des pairs sont à la base d'une topologie sémantique au dessus du réseau physique et utilisée pour un routage efficace des requêtes. Les requêtes sont échangées à travers un format commun d'échange de requête et un processus d'optimisation distribué permet de choisir le meilleur plan d'exécution de la requête en fonction des caractéristiques du PDMS. Une validation expérimentale par la mise en place d'un simulateur permet d'affirmer l'utilité et la performance des techniques proposées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00481311 |
| Date | 22 October 2007 |
| Creators | Faye, David Célestin |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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