In-network computing: solutions pour l’analyse des graphes

Le flux constant de données généré par les gens, les systèmes logiciels et le monde physique a trois caractéristiques distinctes: il est volumineux, varié et grandit rapidement. L’information est aussi plus accessible qu’avant. Dans de nombreuses applications (par ex. les appels téléphoniques et les médias sociaux), les données enregistrant des interactions entre les gens, les systèmes et l’environnement sont disponibles pour l’analyse. L’objectif de ce projet était de concevoir, développer et valider de nouvelles techniques et approches pour les exploiter.

Par le passé, les recherches se sont concentrées sur des données liées à des relations statiques entre diverses entités (gens, lieux, objets). Or elles évoluent au cours du temps et nous avons besoin d’en comprendre les tendances. Le volume des données enregistrées augmente constamment : leur stockage et leur traitement représentent un important défi.

Notre projet s’est attaqué à trois défis principaux en lien avec le traitement et la visualisation de données sur les interactions. Nous voulions développer d’abord l’infrastructure du système informatique nécessaire au stockage et à la gestion des données. Nous voulions créer ensuite un langage informatique spécialisé qui permettra aux utilisateurs de poser des questions sur les données. Enfin, nous voulions élaborer une méthode de visualisation des données permettant aux utilisateurs de voir comment elles changent au cours du temps.

Compte tenu de la grande variété des applications pour les données qui enregistrent des interactions et de la nécessité de les comprendre et d’en tirer des enseignements, nous nous attendions à ce que le projet, une fois achevé avec succès, ait un large impact sur la recherche et l’industrie. Nous travaillons déjà avec des représentants de compagnies de télécommunication et de fournisseurs d’accès Internet qui souhaitent utiliser les outils que nous développons, ainsi qu’avec des fournisseurs de bases de données qui sont intéressés à intégrer nos techniques dans leurs produits.

Le projet initial prévoyait l’étude de structures de données pour des transformations efficaces de données des graphes. Toutefois, au cours de notre étude, nous avons adopté un axe de recherche qui n'était pas prévu dans le plan initial du projet: l'étude et l'évaluation des applications de l'informatique en réseau. L'informatique en réseau est une forme particulière d'accélération matérielle qui utilise du matériel réseau programmable pour accélérer ou externaliser la logique d’application.

Ce changement d'orientation du projet s'est avéré très productif, car nous sommes parvenus à obtenir une série de résultats de recherche convaincants, notamment des publications dans des comités scientifiques de renom, tels que SOSR, HotNets, NSDI et CoNEXT. Grâce à notre travail, nous avons pu démontrer que les calculs internes aux réseaux peuvent améliorer considérablement les performances des applications distribuées, parfois même augmenter le débit de cinq ordres de grandeur. L’un de nos temps forts a été l’obtention du Best Paper Award, lors de la CoNEXT 2020, pour notre publication sur les «abonnements paquets», qui a accéléré le modèle de communication Publish-Subscribe.

Exploratory Visual Analytics for Interaction Graphs