Placement dynamique dans les systèmes répartis à objets.

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1 Placement dynamique dans les systèmes répartis à objets. Pascal ChatonnayyBénédicte HerrmannyLaurent Philippey François BourdonzPascal Barz Christian Jacquemotx Laboratoire d Informatique de Besançon 16, route de Gray Besançon cedex - France tel : WWW : RÉSUMÉ. Nous présentons les travaux réalisés dans le cadre d une étude sur le placement dynamique d objets dans les systèmes répartis. En nous appuyant sur un modèle capable de fournir une prédiction à court terme de l état du système, nous proposons un mécanisme de placement des objets tenant compte de la charge des processeurs et des communications entre objets. Notre plateforme de développement est COOL v2. ABSTRACT. We present our works made in the field of dynamic objects positioning. By the use of a model able to give a short-range prediction, we propose a mechanism which manage processor load and communication volume between objects. COOL v2 is used as a base for our implementation. MOTS-CLÉS : Systèmes Répartis à Objets, Equilibrage de charge, Communications, COOL KEYWORDS: Distributed Objects Systems, Load-balancing, Communications, COOL 1. Introduction. La création de systèmes à image unique [Phi93] est un objectif qui, à court terme, devrait mobiliser des efforts de recherche. Il s agit de fournir, à l utilisateur de ressources réparties, une image identique à celle qu il peut avoir devant une machine monoprocesseur. L ajout de ces fonctions dans les systèmes répartis préexistants ou avenir, en facilitera l utilisation, et, de ce fait, la diffusion. Pour atteindre ce but, plusieurs :Les travaux, rapportés dans cette publication, sont menés dans le cadre d un projet commun entre le SEPT, l Université de Franche-Comté (LIB) et la société Chorus systèmes. y:laboratoire d Informatique de Besançon, Université de Franche-Comté z:service d Etudes Communes de la Poste et de France Télécom x:chorus Systèmes

2 questions restent à résoudre. Il nous semble que la gestion de la charge est un problème déterminant. L équilibrage de charge est un domaine qui a été largement étudié ces dernières années, en particulier dans le champ du placement de processus dans les environnements de type UNIX. Il commence à apparaître comme une fonction nécessaire pour les systèmes répartis à grand nombre de sites. Les avantages apportés par l équilibrage de charge sont nombreux : l utilisation des ressources est rationalisée et optimisée de plus, le programmeur est libéré des contraintes de placement de ses applications. L apparition des Systèmes Répartis à Objets (SRO) pose de nouvelles questions dans le domaine de l équilibrage de charge. Comment transferer la technologie développée pour les processus vers le domaine des objets? Quelles sont les différences entre : les systèmes distribués à base de processus et les SRO? Les objets n accomplissent une tâche complexe que par coopération, comment gérer cette interdépendance logicielle et le flux de communication qui en découle? En ayant ces questions à l esprit, nous nous proposons d étudier le placement dynamique d objets dans les SRO, et plus particulièrement dans COOL v2. L objectif de notre étude est d optimiser l exécution d applications réparties orientées objet, en plaçant leurs différents composants de manière à faciliter l accès aux ressources matérielles et logicielles. L environnement visé est composé de stations de travail et de serveurs interconnectés par un réseau (hétérogène et géographiquement étendu). L optimisation de l exécution est réalisée uniquement par le système. Elle peut être conduite à partir de différents facteurs tels que le temps ou le coût d exécution. Notre travail est motivé par les constatations suivantes : la conception d applications dans les systèmes répartis supportant les objets est en pleine expansion. Le principe de base de ce type de programmation est comparable à l approche client-serveur, un objet client fait appel à des méthodes d un objet serveur présent dans le système. Un serveur peut être soit sur le même site que son client (problème de charge du processeur), soit sur un site distant (problème de charge du réseau de communication). Dans les deux cas il faut envisager de gérer le placement pour optimiser le temps de traitement dans le serveur. De plus, cet objet serveur peut lui-même être client d autres serveurs. les objets sont des entités de petites tailles évoluant dans des contextes de petites tailles : ceci doit permettre des interventions fines sur le système. l apparition de supports d exécution répartis pour les applications objets permet d envisager deux niveaux d intervention: au niveau du langage (par analyse du code) ou/et au niveau de l exécution (par analyse du comportement). le standard défini par l OMG [Con90] [Con93] introduit la notion d IDL. Il s agit d un langage de définition d interfaces standardisant les fonctions d échanges entre les objets. Ces interfaces standards facilitent l accès aux informations concernant les communications. Cet aspect est souvent un problème difficile dans le cadre de l équilibrage de processus [GHPS94].

3 L idée directrice est de minimiser les temps de réponse en fournissant à chaque objet un environnement où il puisse s exécuter dans les meilleures conditions. L exécution d un objet engendre deux types de consommations : d une part l objet consomme des ressources systèmes (processeur, mémoire, disque, réseau, etc.), d autre part il consomme des ressources, que nous appelons logicielles, fournies par d autres objets. Il nous semble important de s intéresser à ces deux phénomènes pour minimiser le trafic réseau et équilibrer la charge entre les différents sites. A partir des données traduisant l état du système nous construisons un graphe relationnel qui, en appliquant la théorie de la dérive des connaissances [Bou92], nous permet d optimiser le placement. Nous nous intéresserons, dans le chapitre 2., aux systèmes répartis à objets, et plus particulièrement à COOL, sur lequel nous réalisons nos développements. Il s agit d un environnement d exécution d objets réparti utilisant le micro noyau Chorus. Ensuite, dans le chapitre 3., nous décrirons le contexte dans lequel sera utilisé le service de placement. Le chapitre 4. est dédié à la description des informations intéressantes pour réaliser l optimisation que nous visons. Le choix du nombre et de la nature des informations est crucial pour les performances du service. Dans le chapitre 5., nous présenterons le modèle relationnel et la dérive des connaissances, et, nous expliquerons comment, grâce à cette technique, nous bâtissons un système d observation fournissant des prédictions, au moins, à court terme. Dans le chapitre 6., nous décrirons, la structure et les algorithmes que nous utilisons pour réaliser l équilibrage de charge. Nous conclurons en insistant sur l intérêt de la prise en compte des communications dans le mécanisme d équilibrage de charge. 2. Les systèmes répartis à objets. Le développement des systèmes répartis à objets a pris de l ampleur ces dernières années. Nous pouvons en prendre pour preuve le nombre de systèmes commercialisés. Dans ce chapitre nous présenterons COOL v2 et quelques systèmes à objets proposant des mécanismes d équilibrage de charge. De manière à définir COOL v2 dans son contexte, nous introduirons tout d abord l OMG et le standard proposé par cette organisation OMG Une des organisations principales dans le domaine des systèmes répartis à objets est l Object Management Group (OMG). Il s agit d un consortium dédié à la promotion de la technologie objet. Son objectif est de mettre en place une structure pour le développement et la promotion des différents aspects de la programmation objet. Pour satisfaire cet objectif, l OMG définit un modèle à base de standard de fait. L OMA est un modèle de référence définissant un système à objets comme un fournisseur de services à des clients. Ces services sont implantés par des objets et offerts aux clients à travers une interface de requêtes. A une requête sont associés une opération, un objet cible, éventuellement des paramètres et un contexte optionnel. L interface décrit l ensemble des opérations qu un client peut demander à un objet. Les

4 Site Capsule Cluster Objet Objet d interface Invocation C++ Invocation distante (RPC) FIG. 1 - Principes et Entités de COOL. interfaces sont définies grâce au langage de définition d interface (IDL). Un objet satisfait une interface s il peut rendre l ensemble des services définis dans cette interface. L OMA définit également des entités spécifiques : l Object Request Broker (ORB) fournit les mécanismes d échange transparent entre les objets répartis. Les fonctions communes correspondent aux services tels que l aide en ligne, l impression, etc. Les services objets sont les services optionnels tels que la persistance, le nommage, etc. Les objets applicatifs désignent les objets spécifiques des applications (des clients et des serveurs). L architecture CORBA définit le modèle du bus de communication logiciel (ORB). Ses composants sont : les souches client (stub), l invocationdynamique, l adapteur d objet, l interface ORB, le squelette d implémentation et le noyau ORB sur lequel reposent les composants précédents. Chaque souche représente une opération ou un ensemble d opérations qu un client invoque via une interface. Grâce au composant d invocation dynamique, un client peut construire une requête sans disposer d un objet d interface COOL v2 Le système COOL (Chorus Object Oriented Layer) [Jac94] fournit une infrastructure pour développer des applications réparties à base d objets au-dessus du micronoyau Chorus. COOL v2 est conforme à la spécification de l OMG pour la réalisation de systèmes répartis à objets. Cette couche étend le langage C++ en introduisant les notions de distribution, de persistance et d interopérabilité.

5 L espace d adressage du système COOL v2 (figure 1) est structuré par des clusters, qui sont des groupes d objets, fortement liés construits au niveau de l application. Les clusters sont alloués à l intérieur de capsules qui sont implémentées dans des processus UNIX. Chaque capsule dispose d un ensemble d activités prenant en charge les requêtes réalisées sur les objets des clusters contenus dans la capsule. Un objet, au moment de sa création, est alloué dans un cluster, il ne peut pas en changer dynamiquement. Les objets présents à l intérieur d un même cluster s invoquent mutuellement par appel de méthode normal. Pour invoquer un objet alloué dans un autre cluster, il est nécessaire de disposer d un objet d interface, représentant local de l objet distant (figure 2.1). Un objet d interface contient un sous ensemble des méthodes publiques de l objet qu il représente. Un objet peut disposer de plusieurs interfaces qui sont définies par le programmeur grâce à l IDL (Interface Définition Language). L invocation de méthodes peut être réalisée à travers le réseau : c est le système qui transforme l invocation de l objet d interface en appel vers le serveur. Ce mécanisme est transparent à la localisation, il s appuie sur les RPC et les services du micro-noyau. Les objets d interface offrent un outil intéressant pour déterminer les besoins en terme de communication de chaque objet. La migration d objets (figure 2.2) est une alternative à l invocation distante, COOL permet de migrer un objet serveur, distant, dans l espace d adressage du client et de procéder ensuite par appel de méthode local (RPC intra-site). La migration ne s applique pas directement à des objets, mais à des clusters de manière à obtenir une granularité en relation avec le coût de l opération Invocation distante 2. Migration Capsule 1 3 Objet d interface Cluster Objet Invocation C++ Invocation distante 3. Duplication FIG. 2 - Les mécanismes de distribution dans COOL v2. Il existe une autre alternative à l invocation distante, il s agit de la duplication (figure 2.3). Cette méthode consiste à créer une copie d un objet distant sur le site local. Le système se charge d assurer la cohérence entre les deux instances du même objet.

6 Un objet est dit persistant s il survit à l exécution qui l a créé. Cette fonctionnalité permet de créer des objets serveurs qui seront présents dans le système jusqu à leur destruction explicite. La persistance est, comme la migration, définie au niveau du cluster Quelques projets d équilibrage de charge Bien que le domaine des systèmes répartis à objets soit relativement jeune, plusieurs équipes se sont intéressées au problème de l équilibrage de charge. Nous présentons ci-dessous trois de ces projets, en décrivant succinctement le système et l approche choisie pour réaliser l équilibrage. Guide est un projet développé conjointement par la société Bull et l IMAG. Un prototype a été développé sur UNIX, et plus récemment au-dessus de Mach 3.0. Dans Guide la communication est réalisée par partage d objets. L unité d exécution est constituée d un domaine qui peut s étendre sur plusieurs machines. Sur un site, chaque activité d un domaine s exécute dans un espace d adressage séparé. Le partage d objets sur un site s effectue par mémoire partagée. Dans le cas de partage avec un site distant, il y a transfert de l exécution, c est-à-dire que l activité s étend sur le site de l objet invoqué. Au sein de ce projet, une étude est menée pour inclure un système de gestion de charge [Jen94]. L évaluation de la charge du système est réalisée en prenant en compte uniquement la charge des processeurs. Chaque site dispose d informations sur tous les autres sites du réseau. L implémentation est en cours à l heure actuelle. Ces travaux s appuient sur des études antérieures concernant le comportement et la granularité des objets [LR93]. The Bellerophon load-balancer [Dic91] consiste en un équilibrage de charge dynamique, au niveau du système, indépendement de la topologie. La technique consiste à réaliser des groupes d objets (clump), puis à déplacer ces clumps vers des sites moins chargés. L ensemble des sites n est pas considéré lors des échanges. Seul un groupe restreint baptisé budy set (ensemble de copains) peut recevoir un clump d un site particulier. Les budy set sont construits pour chaque site à partir de leur voisinage et de sites choisis au hasard. En plus des contraintes de charge, le déplacement des clumps est contrôlé par des indicateurs nommés colocator et contralocator. Deux clumps disposant d un colocator l un pour l autre sont regroupés sur un même site. Alors que deux clumps disposant d un contralocator ne sont jamais regroupés. Muse a été développé dans les laboratoires Sony [Tok90]. L approche choisie pour réaliser la gestion de charge dans ce système est proche de celle que nous présenterons dans les chapitres suivants. Les informations utilisées sont des forces d attraction ou de répulsion calculées en fonction du débit de communication et de l activité des objets. Les objets sont plongés dans un champ, et soumis à des forces. Ils se déplacent pour trouver une position d équilibre. Des travaux sont menés pour tenter de définir une métrique pour l espace dans lequel évoluent les objets. 3. Environnement d application. A terme, un des objectifs de notre travail est de fournir un système d équilibrage de charge pour des bornes de services en cours de développement au SEPT.

7 Le projet du SEPT est de réaliser un réseau géographiquement étendu reliant des sous-réseaux. Ces sous-réseaux sont formés par des réseaux locaux de stations de travail. Chaque sous-réseau possède un système basé sur un ORB CORBA et forme un domaine. Dans la suite nous appellerons ce domaine une borne. Toutes les machines ne disposent pas nécessairement du même ORB, mais ils interopèrent selon les recommandations de l OMG. A l intérieur de chaque borne plusieurs services génériques sont disponibles: gestion de compte, authentification, sécurité, facturation, médiation et navigation. A terme, de nouveaux services France Télécom tels que la vidéo conférence et les réunions de groupe peuvent être envisagés. Les services fournis ne sont pas nécessairement identiques sur chaque borne (un service peut être présent sur l une et pas sur d autres). Les services étant implémentés comme des serveurs persistants, au sens CORBA, ils ne sont présents en mémoire que lors de leur utilisation. La borne doit être vue comme une passerelle entre un client et un service offert par un prestataire. Un utilisateur, un client, dispose d une station de travail avec un ORB. Depuis cette station, il peut se connecter sur une borne spécifique (sur laquelle il dispose d un compte). Grâce à cette connexion il va pouvoir utiliser les services proposés par cette borne, mais aussi ceux proposés par des bornes distantes. Le médium de communication reliant d une part les bornes entre elles et d autre part les clients aux bornes est actuellement RNIS, il évoluera vers ATM dans le futur. Les clients potentiels des bornes sont les industriels dans un premier temps, les particuliers à plus longue échéance. La gestion de la charge, sur les bornes de services, doit être envisagée à deux niveaux. D une part, il faut réaliser une gestion interne à chaque borne de manière à maintenir sur chaque processeur un taux de charge équivalent et à garantir des délais de communication faibles. Ceci dans le but d améliorer le confort d utilisation. D autre part, il faut aussi réaliser une gestion inter-bornes, en effet, les services n étant pas nécessairement disponibles sur la borne de connexion d un utilisateur, l utilisation d un service distant peut provoquer une communication intense entre deux bornes. Les communications entre les bornes ont un coût en temps mais aussi un coût en francs, fonction du volume ou du temps. Il est possible qu il soit plus intéressant de déplacer un service d une borne à une autre plutôt que de maintenir le flux de communications. Compte tenu de ce que nous venons de présenter, nous avons fait le choix d utiliser COOL v2 comme support de nos développements. Les raisons qui motivent ce choix sont les suivantes : d une part COOL v2 est au standard CORBA défini par l OMG, de plus il fournit des mécanismes tels que la migration et la persistance qui sont nécessaires à la réalisation d un service de gestion de charge. Finalement, sa disponibilité sur plusieurs plateformes, et la diffusion du système Chorus sont aussi des arguments importants. 4. Les données de l équilibrage de charge Le service de placement que nous développons a pour objectif d optimiser l exécution des applications misent en œuvre dans les SRO. Cette optimisation passe par la minimisation des temps de réponse des applications, mais aussi par une rationalisation

8 de l utilisation des ressources, de manière à pouvoir exécuter un maximum d applications concurremment. L exécution d un objet engendre deux types de consommations : d une part l objet consomme des ressources matérielles (processeur, mémoire, disque, réseau, etc.), d autre part il consomme des ressources, que nous appelons logicielles, sous la forme de services fournis par d autres objets. Nous pensons que c est en fournissant un environnement d exécution qui optimise l accès à ces deux types de ressources que nous obtiendrons les meilleures performances. Parallèlement, il faut garder à l esprit qu un accès optimal à l une des deux ressources ne garantit pas une exécution optimale, si l autre ressource fait défaut. Le nombre et la nature des informations prises en compte dans l équilibrage influent sur les performances du service. Un grand nombre d informations améliore la qualité de la décision, mais leur diffusion et leur traitement coûte cher. Plusieurs études, et en particulier [CH87], réalisées dans le domaine de l équilibrage de processus, montrent que le nombre d informations doit être restreint. Le problème étant de les choisir et de les combiner afin d obtenir un indicateur significatif. Il est possible de classer les informations dans deux groupes, le premier regroupant les informations statiques et le second les informations dynamiques Les informations statiques Les informations statiques n évoluant pas au cours de la vie du système, peuvent être mises à jour lors de l initialisation et être utilisées durant toute la durée du service. Le coût de leur diffusion est réduit, mais il est nécessaire d en limiter le nombre pour ne pas alourdir les traitements. A titre d exemple, nous pouvons citer : la puissance d un processeur ou la quantité de mémoire d un nœud du réseau. La modification de ces caractéristiques demande l arrêt, au moins partiel, du système, impliquant une réinitialisation du service de placement, et une rediffusion de ces valeurs. Beaucoup d informations statiques traduisent une limite à ne pas dépasser lors de l utilisation d une ressource (exemple : la mémoire). C est à ce titre que nous les utiliserons dans la suite Les informations dynamiques Les informations dynamiques sont très intéressantes, car elles permettent de construire une image instantanée de l état du système. En diffusant des informations locales vers un petit nombre de sites distants, il est possible de fournir à chacun une connaissance suffisante pour prendre des décisions correctes. Mais les informations dynamiques sont coûteuses, d une part parce qu il est nécessaire de les capter et d autre part, parce qu il faut les diffuser suffisamment souvent pour qu elles ne deviennent pas obsolètes sur les sites distants. Le taux d utilisation d une ressource, qui s exprime grâce à une information dynamique, est majoré par une constante (information statique), issue du matériel ou du système Les informations utilisées Dans cette partie, nous discutons l intérêt des différentes données disponibles et nous présentons nos choix.

9 Le taux d utilisation du processeur, exprimé en nombre d activités en cours d exécution permet d évaluer la charge d un site. Il est majoré par une limite issue du système, en cas de dépassement de cette limite, l exécution est refusée. Ce taux d utilisation est optimal lorsqu il est sensiblement équivalent sur tous les sites du réseau, c està-dire lorsque la charge de travail est équitablement répartie. L optimisation du temps de réponse des applications passe par la gestion du processeur et donc par la prise en compte de cette information. La disponibilité du réseau est prise en compte par notre service, à travers une résultante de la coopération entre les objets : le débit de communication. Les objets exécutent une tâche complexe grâce au concours de plusieurs d entre eux. En minimisant la longueur des chemins et des délais de communication nous diminuons d une part le temps de traitement de la tâche et d autre part, nous libérons de la bande passante pour d autres communications. La taille mémoire ainsi que le nombre d acteurs et de portes disponibles sur un site limitent le nombre d applications exécutables sur ce site. En effet, le dépassement d une de ces limites engendre le refus de l exécution. Dans un premier temps, pour simplifier les traitements, nous ne contrôlerons pas le respect de ces limites. Par contre, nous n excluons pas de les intégrer une fois notre approche validée. Dans un contexte de réseau, les différents périphériques sont souvent répartis parmi les sites. Des applications, plus liées que d autres à un type de périphérique, gagneront à en être rapprochées. Bien que ce type d information nous semble important, surtout lorsque le périphérique considéré est le disque, nous ne la prenons pas en compte dans notre étude préliminaire. Cette décision tient essentiellement à un souci de simplification du mécanisme d équilibrage. En résumé, nous prendrons en compte deux informations pour réaliser le placement : les relations entre les objets et la charge des processeurs. Nous introduirons les autres informations dans notre approche si les premiers résultats obtenus permettent d envisager des améliorations de performances. Notre volonté de gérer les communications entre les objets implique la mise en œuvre d un système complexe d observation et de stockage. C est ce système que nous présentons dans la partie suivante. 5. L espace relationnel Le modèle relationnel, baptisé dérive des connaissances [Bou92] est issu de réflexions sur l évolution des systèmes informatiques susceptibles de supporter la gestion et l utilisation des systèmes d information des entreprises. La multiplicité des ordinateurs et des réseaux les reliant augmente dans des proportions vertigineuses les échanges de données électroniques. Cela pose le problème du rapport entre la notion de connaissance et celle d information. Dans ce contexte, nous partons de l hypothèse selon laquelle, pour construire de la connaissance, il faut savoir oublier de l information. Autrement dit, la connaissance est obtenue en restructurant les informations échangées. Se pose alors le problème de la définition de critères pertinents pour oublier ou restructurer l information afin d obtenir de la connaissance. Le modèle relationnel considère une information comme une entité évolutive qui, au-delà du sens véhiculé, possède certaines caractéristiques qui rendent compte de l évo-

10 lution de ses interactions avec son milieu. Cela part de l hypothèse selon laquelle toute entité individuelle existe surtout à travers le rôle qu elle joue au sein de collectivités. Ce rôle se définit suivant plusieurs facettes dont celle des interactions qu entretient cette entité avec les autres. Ces interactions et une représentation des différents contextes qui les ont produites, deviennent alors une partie de ce qui définit ces entités. C est à partir de cette facette relationnelle représentant les conditions d évolutions des interactions des entités entre elles, que le modèle relationnel propose des critères de pertinence pour transformer de l information en connaissance. Le modèle relationnel est applicable aux systèmes qui fondent leur auto-adaptation sur les phénomènes stables (reproductibles dans le temps et l espace) qu ils produisent ; cela exclut donc la prise en compte systématique d éventuels épiphénomènes. Ces contraintes permettent alors au modèle relationnel d être un modèle descriptif, car basé sur une auto-observation continue du fonctionnement réel du système, et capable de prédire l évolutionprobable à court terme des interactions entre les entités du système. Les prédictions s adaptent dynamiquement aux évolutions(grandes tendances) du système. Le paragraphe suivant décrit les trois points de vue fondamentaux (local, collectif et global) qui constituent le cadre de la description relationnelle des interactions entre les entités. Ensuite nous aborderons les notions de flux excitatoire et de flux entropique qui introduisent une dynamique d évolution au niveau des valuations des liens relationnels entre les entités. Enfin nous présenterons dans une dernière partie, le mécanisme à la base de la détection de forme collective stable. Dans la suite, chacune des parties sera divisée en deux sous parties, une première pour présenter le principe dans le modèle relationnel, et une deuxième pour expliquer comment ce principe est utilisé pour réaliser la gestion du placement des objets Les trois points de vue fondamentaux L espace relationnel se décrit suivant trois points de vue qui se complètent et s influencent mutuellement. Il se compose d un graphe non nécessairement connexe, où les nœuds représentant les informations en interaction, sont reliés entre eux par des liens fictifs. Les valeurs attachées à ces liens quantifient la nature des interactions entre les nœuds correspondants. Pour réaliser le gestionnaire de charge, chaque nœud du graphe est associé à un cluster du système, et les arcs représentent le volume de données échangées entre les clusters reliés Le point de vue local : les nœuds Chaque nœud possède sa vision de la base au travers des liens qu il entretient. Pour chaque nœud ces liens sont de deux types ; il y a ceux qui correspondent aux sollicitations vers ce nœud et ceux qui correspondent aux sollicitations à partir de ce nœud. Plusieurs paramètres décrivent chaque nœud dans l espace relationnel ; c est le cas de la masse relationnelle qui est une mesure instantanée de l ensemble des interactions du nœud. Cette vision locale se retrouve dans les calculs des différents paramètres relationnels, puisque à aucun moment ces calculs n intègrent pour un nœud donné, le résultat des conséquences dues aux perturbations dont il est indirectement la cause ;

11 c est-à-dire celles qui sortent de son espace local d interaction. Un nœud, donc un cluster, détermine sa masse relationnelle en observant les invocations dans lesquelles il est impliqué. Chaque nœud dispose d informations sur lui même, son importance dans le système. L importance d un nœud est donnée par sa masse structurelle, calculée en faisant la somme des masses structurelles des objets qu il contient. Ces dernières sont déterminées statiquement en fonction de la classe de l objet: elles consistent en une caractérisation de l importance de l objet. Cette masse peut être assimilée à un coût de traitement Le point de vue collectif : les formes relationnelles collectives L une des propriétés des systèmes observés, via le modèle relationnel proposé, est que ses éléments (nœuds) interagissent entre eux de façon concurrente. Cela signifie que certains nœuds sont activés simultanément par plusieurs nœuds différents. Ceci implique que le modèle travaille à un niveau collectif qui dépasse la vision individuelle de chaque nœud de la base. Typiquement c est le cas où deux clients distincts utilisent indépendamment l un de l autre un serveur commun. Pour bien prendre en compte ce phénomène et celui des propagations d excitation qui peuvent dépasser aussi la vision individuelle des choses, nous introduisons dans le modèle la notion de forme relationnelle collective. Cette notion se distingue des points de vue local et global (la base entière) dans la mesure où elle est dynamique. Tant qu une information existe elle reste un nœud pour le système relationnel ; il en est de même pour la base. Cela n empêche pas de voir leur description relationnelle évoluer dans le temps. Par contre les formes relationnelles collectives vont émerger, disparaître ou se transformer (agrégation, séparation...) au cours du temps. Une forme relationnelle collective est un sous-graphe connexe de la base qui est activé sous l impulsion d excitations. Elle correspond à un regroupement d entités fonctionnellement liées entre elles. Pour qu une forme joue un rôle dans le modèle relationnel, il faut de plus qu elle soit homogène pendant toute la durée de son existence. L homogénéité définit une propriété collective de la forme qui autorise des transformations identiques de chaque élément de la forme sans remettre en cause l identité de cette dernière. Cette propriété garantit la conservation des formes à partir de leur structure invariante. Elles sont observables continûment dans le temps si elles évoluent de façon homogène ; lorsque des parties de ces formes évoluent différemment des parties restantes, il se produit alors une rupture d homogénéité. Une première tentative de description catégorielle de la notion de forme a été faite dans [Alb94]. Au niveau du gestionnaire, une forme relationnelle correspond à un groupe de clusters contenant des objets qui communiquent pour réaliser une fonction. Chaque sollicitation de la fonction produit une chaîne d invocations sensiblement identiques, générant l émergence d un collectif d objets coopérants. Ce collectif est intéressant du point de vue de l équilibrage: en plaçant judicieusement les clusters d une forme, c est-àdire en minimisant les chemins de communication tout en laissant les objets travaillant simultanément sur des sites distincts, il est possible de minimiser le temps de traitement de la fonction.

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