Support des actions de pilotage dans les workflows à grande échelle avec données de provenance

Computational Science and Engineering (CSE) workflows are large-scale, requireHigh Performance Computing (HPC) execution, and have the exploratory nature ofscience.During the long run, which often lasts for hours or days, users need to steerthe workflow by dynamically analyzing it and adapting it to improve the qualityof results or to reduce the execution time. However, to steer the workflow, userstypically perform several interactions (called user steering actions), which need tobe tracked. Otherwise, users find it harder to understand how and what needs to besteered, they can steer in a misleading way, it can be difficult to explain the resultsthat were consequences of their actions, and it can be impossible to reproduce theresults. This thesis addresses this problem by proposing an approach that defines thefundamental concepts for user steering action; introduces the notion of provenanceof steering actions; and contemplates a W3C PROV-compliant data diagram tomodel steering action data with provenance. Also, the approach presents systemdesign principles to enable the management of steering action data by capturing,explicitly relating the actions to the rest of the workflow data, and storing thesedata efficiently. Two instances of this approach were designed and built: one isa lightweight tool to be plugged into parallel scripts and the other is to be usedwithin a Parallel Workflow Management System, which are the two typical ways toconduct CSE experiments in HPC. Using real use cases in the Oil and Gas industry,the experiments show that the proposed approach enables users to understand howtheir actions directly affect the workflow results at runtime and that the systemdesign principles were essential to add negligible overhead to the HPC workflows.Les workflows en Computational Science and Engineering (CSE) sont à grande échelle, nécessitent de hautes performances en HPC, et ont le caractère exploratoire de la science. Pendant l'exécution, qui dure souvent des heures ou des jours, l'utilisateur doit diriger le workflow en l'analysant dynamiquement et en l'adaptant pour en améliorer la qualité des résultats ou pour réduire le temps d'exécution. Toutefois, pour piloter le workflow, les utilisateurseffectuent généralement plusieurs interactions (appelées actions de pilotage de l'utilisateur), qui ont besoin d'êtresuivies. Sinon, les utilisateurs ont des difficultés à comprendre comment et ce qu'il faut faire. Et il peut être difficile d'expliquer les résultats qui étaient les conséquences de leurs actions, et il peut être impossible de reproduire les résultats.Cette thèse aborde ce problème en proposant une approche qui définit les concepts fondamentaux pour l'action de pilotage de l'utilisateur ; introduit la notion de provenance d'actions de pilotage ; et propose un diagramme de données conforme au W3C PROV. De plus, on présente le système pour permettre la gestion des données d'action de pilotage par la capture, établir un lien explicite entre les actions et le reste des données du workflow, et stocker celles-cide manière efficace. Deux exemples de cette approche ont été conçus et construits : l'un est un outil léger à brancher dans des scripts parallèles et l'autre est à utiliser dans un système de gestion de workflow parallèle, qui sont les deux façons typiques de mener des expériences en CSE dans le domaine du calcul haute performance. Avec des cas d'utilisation réels dans l'industrie pétrolière et gazière, les expériences montrent que l'approche proposée permet aux utilisateurs de comprendre comment leurs actions affectent directement les résultats du workflow au moment de l'exécution et que les principes de conception sont essentiels pour obtenir un surcout négligeable