Description et objectifs

Les systèmes à base de Micro-services sont la tendance actuelle pour palier la faible évolutivité et le manque de flexibilité des systèmes monolithiques classiques à base de client-serveur, dans lesquels les modifications mineures d'un service peuvent nécessiter la conception et le déploiement d'une version entièrement nouvelle. En fait, une architecture micro-service est une méthode de développement logicielle qui permet la conception d'applications basées sur des services déployables indépendamment et de petite taille. Chaque micro-service s'exécute comme un processus, souvent spécialisé dans une seule tâche, et communique à travers un mécanisme léger et bien défini.

D'autre part, le Big Data (ou la gestion des grandes masses de données) représente une solution permettant de gérer une augmentation continue de la puissance de calcul qui produit un flux de données massif. En plus des bases de données Cloud, les bases de données Big Data sont devenues un important référentiel de données NoSQL (non relationnels, distribués, open-source et évolutifs horizontalement) pour l'analyse et le traitement des données, aussi bien dans l'entreprise que pour la science. Ceci provoque un changement de paradigme dans l'architecture informatique, le traitement de données à grande échelle, les mécanismes d'analyse et les services de données.

Dans ce contexte, les Micro-services forment des systèmes intelligents et innovants pour prendre en charge la gestion des bases de données Big Data de manière plus flexible et adaptée. Par conséquent, ces Micro-services et Big Data sont complémentaires et connexes : d'une part, il y a une très grande quantité de données à traiter, et d'autre part il y a un besoin de Micro-services adaptés, flexibles et indépendants pour la gérer. Les deux domaines sont donc étroitement liés et sont naturellement associés à une répartition distribuée.

L'école thématique sur la gestion des Micro-services et des Grandes Masses de Données propose des conférences, des tutoriels et des discussions sur des cas d'utilisation portant sur les bases théoriques et les applications pratiques liées à la synergie entre ces domaines. Cette école vise à offrir aux participants le meilleur endroit pour enrichir leurs connaissances sur ces domaines. Elle représente une opportunité pour échanger des idées et des expériences, pour analyser, présenter et discuter de sujets et de questions de développement sur ces domaines.

Public concerné

Nous ciblons un public mixte et visons à mobiliser les compétences et les expériences variées de nos participants et contributeurs afin de promouvoir les aspects collaboratifs. Cette école concerne aussi bien les étudiants en Master, en doctorat, ainsi que les post-doctorants, que nous attendons en grand nombre, que les professionnels.

Thèmes

Les thèmes de l'école concernent la liste non exhaustive suivante :

-        Architectures Big data

-        Services Big data

-        Micro-services

-        Internet des Objets

-        Web 3.0 (sémantique et ontologies)

-        Services Rest

-        Composition de Micro-services

-        Cas d'utilisation

 

Objectifs pédagogiques

À la fin de la semaine, les participants devront :

-        Avoir une vue d'ensemble des problèmes et des approches liés à l'utilisation de l'architecture Micro-service pour la gestion des Big Data, tant du point de vue technique que théorique.

-        Être capable de mobiliser, partager et confronter leurs propres connaissances et compétences aux autres afin d'identifier et de proposer des solutions.

-        Être en mesure de concevoir et de développer une plate-forme Big Data basée sur les Micro-services en fonction de leurs domaines de recherche ou d'activité.

Comité Scientifique

- Souheib Baarir, LIP6 et Université Paris-Nanterre
- Yudith Cardinale, Univ. Simón Bolívar (Venezuela),
- Richard Chbeir, LIUPPA, Université de Pau & Pays de l’Adour
- Gayo Diallo, LABRI Université de Bordeaux
- Benslimane Djamal, LIRIS Université Lyon 1
- Khalil Drira, LAAS Université de Toulouse
- Ernesto Exposito, LIUPPA, Université de Pau & Pays de l’Adour
- Davy Monticolo, ERPI, Université de Lorraine
- Michael Mrissa, LIUPPA, Université de Pau & Pays de l’Adour
- Pascal Poizat, LIP6 et Université Paris-Nanterre
- Lakhdar Sais, CRIL, Université d'Artois
- Marta Rukoz, LAMSADE et Université Paris-Nanterre
- Kokou Yetongnon, LE2I Université de Bourgogne Dijon

Comité d'organisation

- Marta Rukoz, Université Paris-Nanterre, LAMSADE, PSL Research University, Université Paris-Dauphine
- Maude Manouvrier, Université Paris-Dauphine, LAMSADE, PSL Research University
- Joyce El Haddad, Université Paris-Dauphine, LAMSADE, PSL Research University
- Sonia Guehis, Université Paris-Nanterre, LAMSADE, PSL Research University, Université Paris-Dauphine
- Yudith Cardinale, Universidad. Simón Bolívar (Venezuela)
- Sana Ben Hamida, Université Paris-Nanterre, LAMSADE, PSL Research University, Université Paris-Dauphine
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