Séance de cours

Acteurs distribués : principes et détection des défaillances

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Dans cours

CS-206: Parallelism and concurrency

Course no longer offered for new students; this edition is only a make-up course for those who repeated the year. Please log in with EPFL credentials and consult the mediaspace link below for course videos. ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes de la programmation réactive en mettant l'accent sur les acteurs distribués. Parmi les sujets abordés, mentionnons la détection des défaillances dans les grappes, l'atteinte d'un consensus et l'importance de la surveillance du cycle de vie pour la répartition des défaillances. L'instructeur démontre l'application de ces concepts à ClusterWorker et souligne l'importance du nettoyage des acteurs d'enfants déployés à distance. La séance de cours se termine par un exemple pratique montrant la mise en œuvre d'acteurs distribués à Scala, mettant en évidence les étapes clés du processus.

Enseignant·e·s (3)

Martin Odersky

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Matthieu Bovel, Yaoyu Zhao, Anna Herlihy, Nguyên Cao Pham, Yichen Xu A dirigé les thèses EPFL de Julie Vachon, Matthias Zenger, Michel Schinz, Philippe Altherr, Vincent Cremet, Burak Emir, Stéphane Micheloud, Iulian Dragos, Philipp Haller, Gilles Dubochet, Tiark Rompf, Ingo Maier, Lukas Rytz, Aleksandar Prokopec, Heather Miller, Vlad Ureche, Nada Amin, Manohar Jonnalagedda, Hubert Plociniczak, Vojin Jovanovic, Sandro Stucki, Eugene Burmako, Dmytro Petrashko, Séb

Viktor Kuncak

Viktor Kunčak joined EPFL in 2007, after receiving a PhD degree from MIT. Since then has been leading the Laboratory for Automated Reasoning and Analysis and supervised at least 12 completed PhD theses. His works on languages, algorithms and systems for verification and automated reasoning. He served as an initiator and one of the coordinators of a European network (COST action) in the area of automated reasoning, verification, and synthesis. In 2012 he received a 5-year single-investigator European Research Council (ERC) grant of 1.5M EUR. His invited talks include those at Lambda Days, Scala Days, NFM, LOPSTR, SYNT, ICALP, CSL, RV, VMCAI, and SMT. A paper on test generation he co-authored received an ACM SIGSOFT distinguished paper award at ICSE. A PLDI paper he co-authored was published in the Communications of the ACM as a Research Highlight article. His Google Scholar profile reports an over-approximate H-index of 38. He was an associate editor of ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) and served as a co-chair of conferences on Computer-Aided Verification (CAV), Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), Workshop on Synthesis (SYNT), and Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI). At EPFL he teaches courses on functional and parallel programming, compilers, and verification. He has co-taught the MOOC "Parallel Programming" that was visited by over 100'000 learners and completed by thousands of students from all over the world.

Sanidhya Kashyap

Sanidhya Kashyap is a systems researcher and an assistant professor at the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC). His research focuses on designing systems software that are performant and robust for heterogeneous hardware. He is broadly interested in the area of systems with a particular focus on operating systems, databases, concurrency, scheduling, networks, data analytics, and software testing (fuzzing).

Source officielle

Concepts associés (30)

Grappe de serveurs

On parle de grappe de serveurs, de cluster, de groupement de serveurs ou de ferme de calcul (computer cluster en anglais) pour désigner des techniques consistant à regrouper plusieurs ordinateurs indépendants appelés nœuds (node en anglais), afin de permettre une gestion globale et de dépasser les limitations d'un ordinateur pour : augmenter la disponibilité ; faciliter la montée en charge ; permettre une répartition de la charge ; faciliter la gestion des ressources (processeur, mémoire vive, disques durs,

Calcul distribué

Un calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.

High-availability cluster

High-availability clusters (also known as HA clusters, fail-over clusters) are groups of computers that support server applications that can be reliably utilized with a minimum amount of down-time. They operate by using high availability software to harness redundant computers in groups or clusters that provide continued service when system components fail. Without clustering, if a server running a particular application crashes, the application will be unavailable until the crashed server is fixed.

Amas ouvert

En astronomie, un amas ouvert est un amas stellaire groupant environ de 100 à étoiles de même âge liées entre elles par la gravitation, et dont le diamètre varie de 1,5 à 15 pc, avec une moyenne de 4 à 5 pc. Les amas ouverts sont peu lumineux et s’observent essentiellement dans notre Galaxie, où ils se situent dans le plan galactique, et dans les galaxies proches : les deux Nuages de Magellan et la galaxie d’Andromède. On pense qu'ils se forment au sein des nuages moléculaires, les grands nuages de gaz et de poussières qui constituent les nébuleuses diffuses.

Amas stellaire

Un amas stellaire est une concentration locale d'étoiles d'origine commune et liées entre elles par la gravitation, dans un espace dont les dimensions peuvent atteindre 200 pc. Ces objets sont classés en plusieurs familles selon leur aspect ; ce sont, par compacité croissante : les associations stellaires, les amas ouverts et les amas globulaires. Les amas stellaires se maintiennent par l'attraction gravitationnelle mutuelle de leurs membres.

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Séances de cours associées (51)

Actors are Distributed Part 1

Acteurs distribués : Gestion des grappes

Explore la gestion des acteurs répartis en grappes, en mettant l'accent sur le consensus, la détection des défaillances et la surveillance du cycle de vie.

Algorithmes de regroupement: K-Means vs le regroupement spectral

Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.

Clustering des séries chronologiques

Couvre les séries chronologiques groupées à l'aide de modèles dynamiques de temps de distorsion, de chaînes de caractères et de Markov.

Physique statistique des grappes

Explore la physique statistique des clusters, en se concentrant sur la complexité et le comportement d'équilibre.

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Calcul distribué

High-availability cluster

Amas ouvert

Amas stellaire

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