Une nouvelle approche basée sur les techniques de fouille de données pour la conception physique des entrepôts des données / Hanane Amirat

Public ISBD Titre : Une nouvelle approche basée sur les techniques de fouille de données pour la conception physique des entrepôts des données Type de document : texte manuscrit Auteurs : Hanane Amirat, Auteur ; Kamel Boukhalfa, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2014 Importance : 109 p. Format : 27 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Fouille de données  Entrepôt de données  index de jointure binaire  Fragmentation horizontale Résumé : Les entrepôts de données forment actuellement une base intéressante pour les applications décisionnelles. Les principales caractéristiques de ces entrepôts sont leur grande taille et la complexité des leurs requêtes. Plusieurs techniques d’optimisation ont été proposées pour réduire le coût d’exécution des requêtes (index, vues matérialisées, fragmentation, etc). Plusieurs travaux de recherches ont été proposés dans la littérature pour traiter les problèmes de sélection de ces techniques, en utilisant les heuristiques : méta-heuristique, programmation linéaire, techniques de fouille de données, etc. Notre étude dans ce mémoire se situe à l’intersection de domaine de la fouille de données et la conception physique des entrepôts de données. Nous proposons une approche basée sur les techniques de fouille de données pour la sélection combinée de schéma de fragmentation et une configuration d’index de jointure binaire qui vise à optimiser l’ensemble de requêtes d’une charge donnée. Nous proposons de partager les requêtes en deux sous ensembles de requêtes, chaque sous ensemble sera exploité par une technique d’optimisation pour sélectionner la configuration d’optimisation correspondante (un schéma de fragmentation et/ou une configuration d’index de jointure binaire). Ce partage permet d’élaguer l’espace de recherche ainsi que la complexité des problèmes de sélection des techniques d’optimisation connus comme NP-Complet [46]. Le partage des requêtes ainsi que les démarches de sélection des techniques d’optimisation se basent sur l’utilisation des algorithmes de fouille de données. Pour valider notre approche, nous avons mené une étude expérimentale sur un entrepôt de données réel sous le SGBD Oracle 11g. note de thèses : Thèse de magister en informatique Une nouvelle approche basée sur les techniques de fouille de données pour la conception physique des entrepôts des données [texte manuscrit] / Hanane Amirat, Auteur ; Kamel Boukhalfa, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2014 . - 109 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Fouille de données  Entrepôt de données  index de jointure binaire  Fragmentation horizontale Résumé : Les entrepôts de données forment actuellement une base intéressante pour les applications décisionnelles. Les principales caractéristiques de ces entrepôts sont leur grande taille et la complexité des leurs requêtes. Plusieurs techniques d’optimisation ont été proposées pour réduire le coût d’exécution des requêtes (index, vues matérialisées, fragmentation, etc). Plusieurs travaux de recherches ont été proposés dans la littérature pour traiter les problèmes de sélection de ces techniques, en utilisant les heuristiques : méta-heuristique, programmation linéaire, techniques de fouille de données, etc. Notre étude dans ce mémoire se situe à l’intersection de domaine de la fouille de données et la conception physique des entrepôts de données. Nous proposons une approche basée sur les techniques de fouille de données pour la sélection combinée de schéma de fragmentation et une configuration d’index de jointure binaire qui vise à optimiser l’ensemble de requêtes d’une charge donnée. Nous proposons de partager les requêtes en deux sous ensembles de requêtes, chaque sous ensemble sera exploité par une technique d’optimisation pour sélectionner la configuration d’optimisation correspondante (un schéma de fragmentation et/ou une configuration d’index de jointure binaire). Ce partage permet d’élaguer l’espace de recherche ainsi que la complexité des problèmes de sélection des techniques d’optimisation connus comme NP-Complet [46]. Le partage des requêtes ainsi que les démarches de sélection des techniques d’optimisation se basent sur l’utilisation des algorithmes de fouille de données. Pour valider notre approche, nous avons mené une étude expérimentale sur un entrepôt de données réel sous le SGBD Oracle 11g. note de thèses : Thèse de magister en informatique

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Thd 10-11	Thd 10-11	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible
th 10-132	th 10-132	Thése	SALLE DES THESES bibliothèque centrale	théses en informatique	Disponible

Optimisation de l’allocation de ressources dans le Cloud Computing / Mohamed Redha Bouzidi

Public ISBD Titre : Optimisation de l’allocation de ressources dans le Cloud Computing Type de document : texte manuscrit Auteurs : Mohamed Redha Bouzidi, Auteur ; Mourad Daoudi, Directeur de thèse ; Kamel Boukhalfa, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2022 Importance : 111 p Format : 27 cm Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Cloud computing  Ordonnancement  Métaheuristiques  Optimization combinatoire NP-Difficile  QoS  Optimization multiobjectifs Résumé : Les workflows sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications. Ils décrivent d’une façon formelle une série de calculs qui permettent d’analyser des données de manière structurée et distribuée. Ces workflows contiennent de nombreuses tâches et des contraintes de dépendance entre ces tâches. D’autre part, le cloud computing offre d’énormes opportunités pour le calcul des workflows à grande échelle et des applications gourmandes en calcul. Les performances de traitement d’un workflow dépendent fortement de la façon dont les différentes tâches sont planifiées sur les ressources du cloud. La planification des workflows reste un problème difficile qui relève de la catégorie des problèmes NP-hard, pour lesquels il est difficile de trouver une solution exacte. Beaucoup d’efforts de recherche ont été consacrés à la résolution de ce problème, y compris la méthode MOHEFT (multi-objective hétérogène early-finish-time), qui s’avère être une référence pour la problématique de planification des workflows. Tout en démontrant l’aptitude d’avoir une très bonne qualité des résultats fournis, MOHEFT souffre de sa grande complexité temporelle lorsqu’il s’agit de large workflows. Pour remédier à cette lacune, premièrement nous avons étudié la complexité de MOHEFT. Ensuite, pour accélérer MOHEFT, nous avons essayé la réécriture du code et l’exploitation de la programmation parallèle ; ces deux dernières techniques ont trouvé une barrière architecturale causée par la congestion du bus mé- moire, le maximum d’accélération atteint est de 3; 11×. Deuxièmement, nous avons proposé FAMOBACH. Cette version améliorée de MOHEFT élimine les calculs redondants en utilisant le checkpointing et le backtacking. L’évaluation des performances de FAMOBACH montre qu’il est jusqu’à 9 fois plus rapide que MOHEFT. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Optimisation de l’allocation de ressources dans le Cloud Computing [texte manuscrit] / Mohamed Redha Bouzidi, Auteur ; Mourad Daoudi, Directeur de thèse ; Kamel Boukhalfa, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2022 . - 111 p ; 27 cm + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Cloud computing  Ordonnancement  Métaheuristiques  Optimization combinatoire NP-Difficile  QoS  Optimization multiobjectifs Résumé : Les workflows sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications. Ils décrivent d’une façon formelle une série de calculs qui permettent d’analyser des données de manière structurée et distribuée. Ces workflows contiennent de nombreuses tâches et des contraintes de dépendance entre ces tâches. D’autre part, le cloud computing offre d’énormes opportunités pour le calcul des workflows à grande échelle et des applications gourmandes en calcul. Les performances de traitement d’un workflow dépendent fortement de la façon dont les différentes tâches sont planifiées sur les ressources du cloud. La planification des workflows reste un problème difficile qui relève de la catégorie des problèmes NP-hard, pour lesquels il est difficile de trouver une solution exacte. Beaucoup d’efforts de recherche ont été consacrés à la résolution de ce problème, y compris la méthode MOHEFT (multi-objective hétérogène early-finish-time), qui s’avère être une référence pour la problématique de planification des workflows. Tout en démontrant l’aptitude d’avoir une très bonne qualité des résultats fournis, MOHEFT souffre de sa grande complexité temporelle lorsqu’il s’agit de large workflows. Pour remédier à cette lacune, premièrement nous avons étudié la complexité de MOHEFT. Ensuite, pour accélérer MOHEFT, nous avons essayé la réécriture du code et l’exploitation de la programmation parallèle ; ces deux dernières techniques ont trouvé une barrière architecturale causée par la congestion du bus mé- moire, le maximum d’accélération atteint est de 3; 11×. Deuxièmement, nous avons proposé FAMOBACH. Cette version améliorée de MOHEFT élimine les calculs redondants en utilisant le checkpointing et le backtacking. L’évaluation des performances de FAMOBACH montre qu’il est jusqu’à 9 fois plus rapide que MOHEFT. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique

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Thd 10-47	Thd 10-47	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible
thed 10-22	thed 10-22	Thése	SALLE DES THESES bibliothèque centrale	théses en informatique	Disponible

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