padawan : une plateforme universelle · proxy sig client le pompier : relev´e des mesures de...

Département des Sciences Informatiques

Introduction Le Projet PADAWAN Plateforme PADAWAN Validations Conclusion Annexes

PADAWAN : Une Plateforme Universelle

Tuyet Tram DANG NGOC ([email protected])

Universite de Cergy-Pontoise



Plan

1 Introduction

2 Le Projet PADAWAN

3 Plateforme Multi-Agents PADAWAN

4 Validations

5 Conclusion et Perspective

6 Annexes



1 IntroductionMotivationProblematiques

2 Le Projet PADAWAN


4 Validations


6 Annexes



Motivation

Contexte

Des millions equipements informatique repandus dans lemonde entier.Vu comme un immense graphe oriente, dynamique et nonconnecte.

Noeuds

sources de donnees

proxy

applications clientes

Liens : reseau

a infrastructure/ad-hoc

filaire/non-filaire

base sur IP ou non

S

P

C

S

S

S

S

S S

S

C

C

C

CS

S

C

C

C

S

S

S

S

CP

C

CP

P

P

S

Source de données

Terminal Client

Link Sans−Fil

Lien Filaire

ProxyP

Légende



Problematiques

Problematiques

Heterogeneite des sources comment gerer differents typesde sources ayant des modeles de donnees et des types derequetes differents ?

Description des sources comment localiser les donneesrepondant a la requete et comment decrire les sources etles donnees qu’elles contiennent. Enfin, commentconduire l’evaluation de la requete a travers le graphe ?

Heterogeneite des clients comment adapter la requetecliente suivant les droits d’acces, les preferencesutilisateurs, et les capacites fonctionnelles du terminal ?

Integration des donnees comment integrer les donneesprovenant de differentes localisations pour repondre a unerequete ?



Problematiques

Sources de donnees heterogenes

Types d’heterogeneite

Modeles de donnees (relationnels, textuels, ousemi-structures) →langages d’interrogations (SQL,XQuery, OQL, HTTP, etc)

Autonomie requetes plus ou moins supportees,accessibilite des informations internes (modele de cout,statistiques, schema, etc.)

Frequence de mise a jour statiques/semi-statique(certaines pages web, LDAP, certains SGBD),dynamiques (pages web dynamique, certains SGBD, fluxRSS, capteurs).

Modeles communs

XML

XQuery



Problematiques

Description de sources

Semantique sur contenu ou sur structure (Lumineau et al2005, Arion2006, DBGlobe2003, etc.)

Schema : Dataguide (goldman1997) + quelques annotations

Capacite fonctionnelles des sources (roth1997)

Description geographique : (IrisNet2003)

→Manque description complete et unifiee des sources :

source de donnees elle-meme (localisation, batteries),

de son systeme (modele de cout du systeme, desoperateurs, des capacites fonctionnelles),

de son schema

et des donnees elles-memes (statistiques, categories, etc).



Problematiques

Clients heterogenes

Preferences utilisateur

Permission d’acces

Capacites fonctionnelles du terminal

→Profil client→Vue



Problematiques

Integration de sources heterogenes distribuees

Architecture de mediation

Base sur des adaptateurs(heterogeneite) et des mediateurs(distribution)

Largement etudie

Langage/format commun : XQuery/ XML

Probleme de passage d’echelle(goulot d’etranglement au niveaudu mediateur)

S S S

C

P



Problematiques


Alternative a un systeme de mediation fige, en distribuant lessources sur un reseau de pairs.

Reseau Pair-a-Pair

partage de l’information sur lereseau PaP avec un index tresperformant (DHT...) par XPath ou(XPath,valeur) pour localiser lessources (PIAZZA, MediaPeer)

evaluation des requetes de manierecentrale sur un pair (mediateur)

S S SS

S

C

C

P

PP

PPPP

(Fegaras2005) : Chaque operation executee sur un noeud du reseau

PaP qui transmettra ensuite la requete au noeud suivant.

→repartition de l’evaluation mais plan d’execution statique



Problematiques


Plateforme multi-agents

agents mobiles peuvent etreexecutes meme si leur hote sourceest deconnecte

aucun serveur central, echanger desinformations avec d’autres agents

autonomes et sont des entitesprogrammables

S S SS

S

C

C

P

PP

PPPP

P

(Marsit2005) : relationnel

(BestPeer, PeerDB) (partage de donnees et pas evaluation)



1 Introduction

2 Le Projet PADAWANButScenario


4 Validations


6 Annexes



But

But du projet PADAWAN

Integrer cette vision de l’informatique ubiquiste afin depermettre a l’utilisateur ou qu’il soit dans le monded’interroger n’importe quoi peut importe sa localisation.

i.e.

tout client de quelque type de profil que ce soit doit pouvoirse connecter sur un noeud quelconque du graphe et accederaux donnees disseminees sur les autres noeuds du graphe.



Scenario

Scenario

Primergy

Médecin

Officier

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Pompier

Pompier

��

��

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client



Scenario

Scenario

Primergy

Médecin

Officier

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Pompier

Pompier

��

��

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

ClientSIG

Le pompier :

releve des mesures de capteurs

acces a un SIG



Scenario

Scenario

Primergy

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Officier

Médecin

Pompier

Pompier

��

��

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client

Dossier médical

Le medecin :releve des mesures de capteursacces a une base medicaled’autres informations obtenues par d’autres proxy



Scenario

Scenario

PrimergyPrimergy

Médecin

Officier

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Médecin

Officier

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Expert

Pompier

Pompier

Pompier

Pompier

��

��

��

��

PADAWAN

PADAWAN

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client

L’expert :releve des mesures de capteursbase d’informationd’autres informations obtenues par d’autres proxy



Scenario

Scenario

Primergy

Médecin

Officier

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Pompier

Pompier

��

��

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client

Journaliste

Le journaliste :

communique de l’officier

Serveurs web



Scenario

Scenario

Primergy

Expert

Routeur

802.11

AP

IP

Réseau de capteurs

Sink

Réseau Ad−Hoc

Internet

Officier

Médecin

Pompier

Pompier

��

��

PADAWAN

PADAWAN

Annuaire

SGBDServer Web

Diffusion de News

Proxy

Unité de secours

Proxy

Client

Le serveur de flux RSS :aggregat des infos sur capteursServeur Webd’autres informations obtenues par d’autres proxy



1 Introduction

2 Le Projet PADAWAN

3 Plateforme Multi-Agents PADAWANPlateforme PADAWANAgent Mobile TGVAgent Mobile TGV*Agents FixesNoeuds et Agents

4 Validations


6 Annexes



Plateforme PADAWAN

PADAWAN : une plateforme multi-agent

Client Oracle Wrapper

Sensor WrapperRules Forwarders

Wrappers Rules

Forwarders

Web Site WrapperClientForwarders

Node 0

Node 2Node 1

Node 3

Node 4

Node 5Node 6

Forwarders

Node 7

ForwardersRulesCache

1 2

3

4

5

6

TGV *Profile

TGV

TGV *

TGV *

TGV

ProfileProfile

TGV *

AgentsMobiles TGV,TGV*

Agents FixesClient,Routeur,Cache,Adaptateur,Presentation,Regles, Profil,Notifieur

Cooperation entre les agents

Ce sont les agents heberges par le noeud qui definissent lerole du noeud



Agent Mobile TGV

TGV

Tout XQuery (non-type)

Representation intuitive d’une requete

Identification des sous-parties de la requete et desdependances

Support extensible pour l’optimisation (annotations etregles)

Adapte a un environnement distribue

TGVlogique

TGVannoté

annoté

évaluation

TGV

XQuery XML

Application

de profilOptimisation Evaluation

Application de règles



Agent Mobile TGV

TGV : Exemple

for $a in /buildings/buildingwhere $a/description/inhabitant > 100return

<districtMonitoring><location> {$a/district} </location><temperatures>

{ for $b in //sensorwhere

$b/deploymentArea/district = $a/districtreturn

<temperature>{$b/max temp}

</temperature>}</temperatures>

</districtMonitoring>

<districtMonitoring><location> Yellow Lake </location><temperatures>

<temperature> 14 </temperature></temperatures>

</districtMonitoring><districtMonitoring>

<location> Green Valley </location><temperatures>

<temperature> 163 </temperature><temperature> 25 </temperature><temperature> 43 </temperature>

</temperatures>




Agent Mobile TGV

TGV : Exemple

for $a in /buildings/buildingwhere $a/description/inhabitant > 100return

<districtMonitoring><location> {$a/district} </location><temperatures>

{ for $b in //sensorwhere

$b/deploymentArea/district = $a/districtreturn

<temperature>{$b/max temp}

</temperature>}</temperatures>


$a $b

> 100

temperatures

location

districtMonitoring

description

building

buildings

inhabitant

sensor

district

deploymentAreadistrict

temperature

$t

max_temp=



Agent Mobile TGV

TGV : Annotation

Une couche par typed’informations

Information sur unensemble quelconqued’element TGV

Granularite quelconque,recoupement possible

Annotation generique (ex.plusieurs types de modelede cout avec formulescomplexes)

4) Logical TGV

description

building

inhabitant

temperatures

locationdeploymentArea

deploymentArea max_temp

location

$a $b sensor

sensor$t

> 100

buildings

=

district

annotation

3) Physical TGV

annotation

with cost2) Physical TGV

annotation

1) Physical TGV

with evaluation

with location

description

building

district deploymentArea

$a $b sensorbuildings

=

deploymentArealocation

temperatures

> 100

inhabitant

sensor$t

max_temp

location

description

building

inhabitant

district

temperatures

location

deploymentArea max_temp

location

$a $b sensor

sensor$t

> 100

buildings

=

deploymentArea

temperatures

location

$t

buildings

=

deploymentArea

sensor

max_tempdeploymentArea

$b

sensorlocation

> 100

inhabitant

$a building

districtdescription

Yellow Lake | 1678

Rhode Forest | 1986

Green Valley | 82761

Yellow Lake | 14

Green Valley| 163

Green Valley| 25

Green Valley| 43

C2=cost_card*0.02cp=max(C1, C2)

cost=cp+Op

CS1=Cost(S1) Cost(S2)C1=CS1*sel*CS2*IO

Source1

Mediator

Source2, Source 3

Mediator



Agent Mobile TGV

TGV : Regles

Regle

”Motif de TGV annote → ”Motif de TGV annotecondition” Conclusion”

Optimisation

Transformation locale

Regles d’evaluation locales

Regles d’evaluation distribuees



Agent Mobile TGV

TGV : Evaluation

Utilisation deregles d’evaluation

Evaluationsur lesadaptateursdes sources

Jointure

Imbrication

Projectionfinale

$a $b

> 100

temperatures

location

districtMonitoring

description

building

buildings

inhabitant

sensor

district


temperature

$t

max_temp=

Yellow Lake | 14Green Valley | 163Green Valley | 25Green Valley | 43

Yellow Lake | 678Rhode Forrest| 1986Green Valley | 82761



Agent Mobile TGV

TGV : Evaluation



Jointure

Imbrication

Projectionfinale

$a $b

> 100

temperatures

location

districtMonitoring

description

building

buildings

inhabitant

sensor

district


temperature

$t

max_temp=

Green Valley | 82761 | 163Green Valley | 82761 | 25Green Valley | 82761 | 43

Yellow Lake | 678 | 14



Agent Mobile TGV

TGV : Evaluation



Jointure

Imbrication

Projectionfinale

$a $b

> 100

temperatures

location

districtMonitoring

description

building

buildings

inhabitant

sensor

district


temperature

$t

max_temp=

Green Valley | 82761 | 163Green Valley | 82761 | 25Green Valley | 82761 | 43


14

163

25

43



Agent Mobile TGV

TGV : Evaluation



Jointure

Imbrication

Projectionfinale

$a $b

> 100

temperatures

location

districtMonitoring

description

building

buildings

inhabitant

sensor

district


temperature

$t

max_temp=

Green Valley | 82761 | 163 | | 25 | | 43




Agent Mobile TGV

Agent mobile TGV

Initie par le client

Evaluation au fur et a mesure

Evaluation parallele :

clonage du TGV sur certainsnoeudsregle d’evaluation trouve surle noeud

Feuille de l’arbre de recursion auniveau des noeuds sources quiremplissent les annotationsd’evaluations des parties sourcedu TGV

P

S

S

S

SS

S

C

S

SP

TGV

TGV

TGV

TGV

TGV



Agent Mobile TGV

Agent mobile TGV

Initie par le client

Evaluation au fur et a mesure

Evaluation parallele :

clonage du TGV sur certainsnoeudsregle d’evaluation trouve surle noeud

Feuille de l’arbre de recursion auniveau des noeuds sources quiremplissent les annotationsd’evaluations des parties sourcedu TGV

P

S

S

S

SS

S

C

S

SP

TGVeval

TGVeval

TGVeval

TGVeval

TGVevalTGV

eval



Agent Mobile TGV*

TGV* : Motivation

Comment annoter le TGV ?→TGV* pour decrire lessources de facon exhaustive.

Dataguide TGV reduit auxsources (STP) annote

Annotations

Ensemble de regles (pourles operateurs)

TGV*

personne

adresserue villenom

voiture

idimmmodele

appmarquecoul

Règles

Jointure (cout−mémoireà

Restriction (cout exec_time)

Jointure (cout−mémoire)

personne

id

immmodelemarquecoul

nom

personne

ville

id appnomadresse

rue modeleimm

voiture

marquecoul

voiture

app

rue ville

adresse

Cout (exec_time)

Dataguide

Cout (memory)

Localisation

personne voiture

adresse

rue ville

id

immmodele

app

marquecoul

nom



Agent Mobile TGV*

TGV* : Operations

Generation de TGV* parun adaptateur specifique

Fusion de TGV* fusion deDataguide et fusion decouches de meme type

Annotation de TGV parun TGV*

Génère

TGV*

Source

Cout (exec_time)

Dataguide

Cout (memory)

Localisation

ville

nom

personne

ville

nomadresse

personne

adresse

personne

nom

ville

adresse

personne

adresseville

nom

Adaptateur

Règles



Agent Mobile TGV*

TGV* : Operations




TGV*

Fusion

TGV* TGV*

voiture

idimmmodele

appmarquecoul

id

immmodelemarquecoul

voiture

app

voiture

id

immmodele

app

marquecoul

personne

adresse

rue

personne

adresse

rue

personne

adresse

rue

personne

adresserue villenom

voiture

idimmmodele

appmarquecoul

Règles

Jointure (cout−mémoireà

Restriction (cout exec_time)

Jointure (cout−mémoire)

personne

id

immmodelemarquecoul

nom

personne

ville

id appnomadresse

rue modeleimm

voiture

marquecoul

voiture

app

rue ville

adresse

Cout (exec_time)

Dataguide

Cout (memory)

Localisation

personne voiture

adresse

rue ville

id

immmodele

app

marquecoul

nom

Cout (exec_time)

Dataguide

Cout (memory)

Localisation

ville

nom

personne

ville

nomadresse

personne

adresse

personne

nom

ville

adresse

personne

adresseville

nom Localisation

Cout (memory)

Dataguide

R1 R2



Agent Mobile TGV*

TGV* : Operations




TGV

TGV*TGV

annoté

Annote

personne voiture

adresse id

imm

app

marque

nom

=BMWadresse

identvoit

personne

adresserue villenom

voiture

idimmmodele

appmarquecoul

personne voiture

adresse

rue ville

id

immmodele

app

marquecoul

nom

personne voiture

adresse id

imm

app

marque

nom

personne

id

immmodelemarquecoul

nom

personne

ville

id appnomadresse

rue modeleimm

voiture

marquecoul

voiture

app

rue ville

adresse

Cout (exec_time)

Dataguide

Cout (memory)

Localisation

voiture

adresse id

imm

app

marque

personne

nom

Règles

=BMWadresse

identvoit

=BMWadresse

voit ident



Agent Mobile TGV*

Resume de TGV*

temperature

personsbuildings

person

fnam

e

lnam

ephone address

dis

tric

t

stre

etto

wn

presence

sensor

dep

loym

entA

rea

dis

tric

t

coord

inat

e

acti

vat

ionsensor

dis

tric

tdep

loym

entA

rea

coord

inat

em

ax_te

mp

cur_

tem

pbuilding

dis

tric

t

inhab

itan

t

floors

buil

t_yea

r

dis

tric

tdep

loym

entA

rea

coord

inat

em

ax_te

mp

min

_te

mp

sensor

Zone "/sensors"

Zo

ne

"/b

uil

din

gs/

bu

ild

ing

"

Zo

ne

"/p

erso

ns/

per

son

"

Zo

ne

"/se

nso

rs/p

rese

nce

"

Zo

ne

"/se

nso

rs/t

emp

era

ture

/sen

sor[

locA

]"

Zo

ne

"/se

nso

rs/t

emp

era

ture

/sen

sor[

locB

]"

Zone "/sensors/temperatore"

Zone "/persons"Zone "/buildings"

BRA

PRA / CRA

LE

sensors

manager

Legend

par structure hierarchique semantique

un TGV* gere une zone + pointeurs vers autres noeudsde zone (≈ certains index P2P)

reflexions tout juste ebauches a ce niveau (pour l’instant)



Agent Mobile TGV*

Agent mobile TGV*

S

C

TGV

TGVannoté

TGV*

TGV*

TGV*

TGV*

Générationde TGV*

Fusion de TGV*

Résumé de TGV*

Transmission de TGV*

Annotation de TGVpar un TGV*

P

P



Agents Fixes

Agents Fixes

Client prend en charge la requete de l’utilisateurRouteur route les agents mobiles vers d’autres noeudsCache stocke en cache certaines informations transporteespar les TGVAdaptateur (specifique a chaque source) : realise lestraductions entre la source et les structures utilisees dansPADAWAN (TGV et TGV*).Presentation (specifique) presente le TGV final annoteavec son resultat final en un format specifieRegles applique les regles de transformation locales a unTGVProfil est la representation d’un profil utilisateurNotifieur stocke les agents mobiles en attente(ordonnancement, execution programmee (periodique,evenement)



Noeuds et Agents

PADAWAN : une plateforme multi-agent



Wrappers Rules

Forwarders


Node 0

Node 2Node 1

Node 3

Node 4

Node 5Node 6

Forwarders

Node 7


1 2

3

4

5

6

TGV *Profile

TGV

TGV *

TGV *

TGV

ProfileProfile

TGV *

Ce sont les agentsheberges par lenoeud quidefinissent le roledu noeud

Noeud Client : Agent Client, Presentation

Noeud Source : Agent Adaptateur

Noeud Proxy : cache, routeur, regles, etc.

Noeud Repository : Bibliotheques d’ agents



1 Introduction

2 Le Projet PADAWAN


4 ValidationsSimulationPrototype


6 Annexes



Simulation

Simulation par echeancier

P1

S3

C1

C

S

S

P

PC

C

P2

S1

S2

r(C1,P1,P2)

r(C1,P1,P2)

r(C1,P1)

r(C1,P1)

4a−

SINK

r(C1)

R(C1,P1,P2)

R(C1,P1,P2)

R(C1,P1)

R(C1,P1)

R(C1)1−

2a−

2b−

6−

3c−

5a−

3a−

4b−

3b−

Reperage dessources deja fait

routage de larequete generealeatoirement,faisant intervenir Nsources aleatoire

parametrage tempsde service, temps degeneration derequetes



Simulation

Simulation

Architecture de mediation

Acces direct a toutes lessources

Goulot d’etranglement

nbclients = 3 nbproxy = 1 nbsources = 6

C3

C2

C1 S1

S2

S3

S4

S5

S6

P1

(a) Infrastructure Mediateur



Simulation

Simulation

Reseau Pair-a-Pair

Chaque Pair est unmediateur

Acces direct a toutes lessources

Charge sur chaque Pair

Chaque Pair doit savoirresoudre une requete enentier

nbclients = 3 nbproxy = 5 nbsources = 6

S1

S2

S3

S4

S5

S6

P2

P3

P4

P5

P1

C3

C2

C1

(b) Infrastructure PàP



Simulation

Simulation

Un Pair n’a acces aquelques autres pairs et(eventuellement) quelquessources

Repartition de l’evaluationd’une requete

Evaluation suivant lescapacites des pairs

Temps d’attente repartis

nbsources = 6nbproxy = 5nbclients = 3

C3

C2

C1S1

S2

S3

S4

S5

S6

P1

P2

P3

P4

P5

(c) Infrastructure PADAWAN



Simulation

Resultat de la Simulation

Temps en fonction du nombre de requetes a traiter dans lesysteme. 20 generateurs de requetes (=clients), 100 sources,Pour le PaP et PADAWAN : 20 pairs.

Mediateur : Goulotd’etranglement

Architecture P2P un peumeilleur que ArchiPADAWAN

Lineaire 0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

0 1000 2000 3000 4000 5000

"padawan-20-20-100.plot""p2p-20-100.plot""med-20-100.plot"



Simulation

Resultat de la Simulation

Temps en fonction du nombre de requetes a traiter dans lesysteme. 20 generateurs de requetes (=clients), 100 sources,Pour le PaP et PADAWAN : 20 pairs.

Mediateur : Goulotd’etranglement

Architecture P2P un peumeilleur que ArchiPADAWAN

Lineaire

Mais :Temps d’attente moyen dans lesysteme meilleur dansPADAWAN.

0

200

400

600

800

1000

1200

0 1000 2000 3000 4000 5000

"med-20-100-tw.plot""padawan-20-20-100-tw.plot"

"p2p-20-100-tw.plot"



Simulation

Limites de la simulation

Le temps d’ouverture de connexion

PADAWAN : peu de connexions possibles par proxy→possibilite de maintenir toutes les connexions ouvertes.P2P : chaque pair peut potentiellement acceder achacune des sources→maintenance de toutes les ouvertures/fermeture desconnexions→prendre en compte les delais de connexions

Les possibilites et les capacites de chaque noeud

Dans la plupart des reseaux PaP, tous les noeudsequivalents et memes capacites d’evaluation.PADAWAN requete evaluee sur les noeuds qui peuventavoir des capacites et des possibilites d’evaluationdifferentes



Prototype

Prototype en cours de realisationPlateforme Multi-Agents sur JADE (T.T. Dang Ngoc)

Paquetage TGV (N. Travers) : issu de XLive + modification :

Evaluation autonome sans XAlgebreSupport des reglesIndependant de l’architecture

Validation des modeles de couts (T. Liu)

Paquetage TGV* (C. Budevich)

Adaptateurs TGV* / TGV (T. Liu & C. Budevich)

Collaboration avec L2TI (Paris XIII)deploiement du reseau de capteurs et routage ad-hoc (K.Boussetta & N. Achir & N. Aitsaadi)



Wrappers Rules

Forwarders


Node 0

Node 2Node 1

Node 3

Node 4

Node 5Node 6

Forwarders

Node 7


1 2

3

4

5

6

TGV *Profile

TGV

TGV *

TGV *

TGV

ProfileProfile

TGV *



1 Introduction

2 Le Projet PADAWAN


4 Validations


6 Annexes



Synthese

Plateforme multi-agents PADAWAN permettant a n’importequel utilisateur d’interroger des donnees provenant den’importe quelle source.

Agent Mobile TGV

evaluer toute requete XQueryevaluation au travers du graphe PADAWANoptimisations au fur et a mesure

Agent Mobile TGV*

decrire les sources de donneessuffisamment generique pour decrire toutes lesinformations connues sur une sourcepossibilite de resume



Perspectives

Ordonnancement de regles du TGV (N. Travers, T.T. DangNgoc)

Modele de cout, annotation des couts et strategie derecherche pour l’optimisation (T. Liu)

TGV* : fusion des couches (C. Budevici) routage et resume(T.T. Dang Ngoc)

Agents de notification et d’agregation (T.T. Dang Ngoc)

Resume et localisation des TGV* (T.T. Dang Ngoc)

Cooperation plus forte entre agents, gestion du cache (T.T.Dang Ngoc)

Gestion des flux (N. Travers)



1 Introduction

2 Le Projet PADAWAN


4 Validations


6 AnnexesBibliographieLaboratoire ETIS



Bibliographie

Publications PADAWANDang-Ngoc, T.-T. and Travers, N. (2007).

Tree graph views for a distributed pervasive environment.In the 1st International Conference on Network-Based Information Systems (NBIS), Regensburg, Germany.

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Travers, N., Dang-Ngoc, T.-T., and Liu, T. (2007b).

Full untyped xquery canonisation.In in the proceedings of the International workshop on Emerging Trends of Web Technologies andApplications -WebETrends (APWeb/WAIM Workshop), Huangshan, China.

Travers, N., Dang-Ngoc, T.-T., and Liu, T. (2007c).

Tgv : a tree graph view for modelling untyped xquery.In the 12th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), Thailand.



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