Optimisation de requêtes dynamiques pour l'analyse de la biodiversité

Résumé : La quantité des données produites par de nombreux domaines augmente constamment et rend leur traitement de plus en plus difficile à gérer. Parmi ces domaines nous nous intéressons à la biodiversité pour laquelle le GBIF (Global Biodiversity Information Facility) vise à fédérer et partager les données de biodiversité produites par de nombreux fournisseurs à l’échelle mondiale. Aujourd’hui, avec un nombre croissant d’utilisateurs caractérisés par un comportement versatile et une fréquence d’accès aux données très aléatoire, les solutions actuelles n’ont pas été conçues pour s’adapter dynamiquement à ce type de situation. Par ailleurs, avec un nombre croissant de fournisseurs de données et d’utilisateurs qui interrogent sa base, le GBIF est confronté à un problème d’efficacité difficile à résoudre. Nous visons, dans cet article, à résoudre les problèmes de performances du GBIF. Dans cette perspective, nous proposons une approche d’optimisation de requête d’analyse de données de biodiversité qui s’adapte dynamiquement au contexte des environnements répartis à large échelle pour garantir la disponibilité des données. L’implémentation de notre solution et les résultats des expériences sont satisfaisants pour la garantie de performance et du passage à l’échelle.
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Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, INRIA, 2015, 21, pp.21-47
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Contributeur : Coordination Episciences Iam <>
Soumis le : mercredi 20 avril 2016 - 11:50:13
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:27:14
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 novembre 2016 - 07:03:51

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Ndiouma Bame, Hubert Naacke, Idrissa Sarr, Samba Ndiaye. Optimisation de requêtes dynamiques pour l'analyse de la biodiversité. Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, INRIA, 2015, 21, pp.21-47. 〈hal-01304734〉

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