About the position
About the research centre or Inria department Le Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes, regroupe un peu moins de 450 personnes réparties au sein de 26 équipes de recherche et 9 services support à la recherche. Son effectif est distribué sur 3 campus à Grenoble, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAE, …), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire. Présent dans les domaines du calcul et grands systèmes distribués, logiciels sûrs et systèmes embarqués, la modélisation de l’environnement à différentes échelles et la science des données et intelligence artificielle, le Centre Inria de l’Université Grenoble Alpes participe au meilleur niveau à la vie scientifique internationale par les résultats obtenus et les collaborations tant en Europe que dans le reste du monde. Context Les bases de données clé-valeur distribués modernes fonctionnent de plus en plus à des échelles où les surcoûts du système d’exploitation deviennent un facteur limitant de performance de premier ordre. Les systèmes actuels s’appuient souvent sur l’attente active (*busy waiting*) pour atteindre une faible latence, car les interruptions, l’ordonnancement des tâches et les mécanismes de réveil sont trop coûteux à l’échelle de la microseconde. Bien que cette approche maximise les performances, elle gaspille des cycles processeur et de l’énergie, ce qui la rend peu adaptée aux futurs centres de données durables. Des travaux récents, tels que Sandman [1], montrent qu’il est possible de réaliser d’importantes économies d’énergie grâce à une gestion plus intelligente des ressources, mais reposent sur des hypothèses qui ne sont pas valables dans les environnements cloud mutualisés (par exemple, des machines exécutant une seule application). L’objectif de cette thèse est de concevoir des mécanismes de système d’exploitation permettant aux magasins clé-valeur distribués de mettre en veille et de réveiller efficacement des contextes d’exécution à granularité fine, sans recourir à l’attente active. Les recherches exploreront de nouvelles interactions entre l’ordonnanceur du système d’exploitation, le sous-système d’interruptions et les environnements d’exécution en espace utilisateur (*user-level runtimes*), afin de prendre en charge des millions d’événements réseau et de stockage par seconde tout en maintenant une faible latence, un débit élevé et une excellente efficacité énergétique. Une attention particulière sera portée aux environnements cloud, où les ressources sont partagées et où les charges de travail présentent des fluctuations rapides ainsi qu’un comportement fortement sporadique (*bursty*). latency*), d’utilisation du processeur et de consommation énergétique à l’aide de magasins clé-valeur distribués de pointe exécutés sur des réseaux RDMA à haut débit. [1] Sandman : https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3731569.3764804 Assignment Résultats attendus : - Mécanismes de mise en veille et de réveil à l’échelle de la microseconde. Concevoir de nouveaux mécanismes au niveau du système d’exploitation et de l’environnement d’exécution permettant aux tâches des magasins clé-valeur de se bloquer et de reprendre leur exécution avec un surcoût significativement inférieur à celui des approches actuelles fondées sur les interruptions ou l’ordonnancement. - Intégration d’un environnement d’exécution sensible aux ressources. Développer un environnement d’exécution capable de basculer dynamiquement entre des états actifs et des états basse consommation en fonction de l’intensité de la charge de travail, tout en préservant les garanties de latence. - Évaluation sur des charges de travail clé-valeur modernes. Démontrer des améliorations en termes de débit, de latence de queue (*tail Main activities Principales activités : Réaliser un état de l’art sur les mécanismes OS et runtime de mise en veille/réveil à faible latence et sur les techniques d’efficacité énergétique des magasins clé-valeur distribués. Concevoir de nouveaux mécanismes de mise en veille et de réveil adaptés aux contraintes des systèmes clé-valeur et des environnements cloud mutualisés. Implémenter et intégrer ces mécanismes dans Linux, des environnements d’exécution en espace utilisateur et des magasins clé-valeur distribués. Évaluer expérimentalement les solutions proposées sur des infrastructures RDMA, en termes de latence, débit, utilisation CPU et consommation énergétique. Publier et valoriser les résultats de la recherche dans des conférences et revues scientifiques internationales.
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