Gestion des données distribuées avec le langage de règles: Webdamlog

Our goal is to enable a Web user to easily specify distributed data management tasks in place, i.e. without centralizing the data to a single provider. Our system is therefore not a replacement for Facebook, or any centralized system, but an alternative that allows users to launch their own peers on their machines processing their own local personal data, and possibly collaborating with Web services. We introduce Webdamlog, a datalog-style language for managing distributed data and knowledge. The language extends datalog in a number of ways, notably with a novel feature, namely delegation, allowing peers to exchange not only facts but also rules. We present a user study that demonstrates the usability of the language. We describe a Webdamlog engine that extends a distributed datalog engine, namely Bud, with the support of delegation and of a number of other novelties of Webdamlog such as the possibility to have variables denoting peers or relations. We mention novel optimization techniques, notably one based on the provenance of facts and rules. We exhibit experiments that demonstrate that the rich features of Webdamlog can be supported at reasonable cost and that the engine scales to large volumes of data. Finally, we discuss the implementation of a Webdamlog peer system that provides an environment for the engine. In particular, a peer supports wrappers to exchange Webdamlog data with non-Webdamlog peers. We illustrate these peers by presenting a picture management application that we used for demonstration purposes.Notre but est de permettre à un utilisateur du Web d'organiser la gestion de ses données distribuées en place, c'est à dire sans l'obliger à centraliser ses données chez un unique hôte. Par conséquent, notre système diffère de Facebook et des autres systèmes centralisés, et propose une alternative permettant aux utilisateurs de lancer leurs propres pairs sur leurs machines gérant localement leurs données personnelles et collaborant éventuellement avec des services Web externes. Dans ma thèse, je présente Webdamlog, un langage dérivé de datalog pour la gestion de données et de connaissances distribuées. Le langage étend datalog de plusieurs manières, principalement avec une nouvelle propriété la délégation, autorisant les pairs à échanger non seulement des faits (les données) mais aussi des règles (la connaissance). J'ai ensuite mené une étude utilisateur pour démontrer l'utilisation du langage. Enfin je décris le moteur d'évaluation de Webdamlog qui étend un moteur d'évaluation de datalog distribué nommé Bud, en ajoutant le support de la délégation et d'autres innovations telles que la possibilité d'avoir des variables pour les noms de pairs et des relations. J'aborde de nouvelles techniques d'optimisation, notamment basées sur la provenance des faits et des règles. Je présente des expérimentations qui démontrent que le coût du support des nouvelles propriétés de Webdamlog reste raisonnable même pour de gros volumes de données. Finalement, je présente l'implémentation d'un pair Webdamlog qui fournit l'environnement pour le moteur. En particulier, certains adaptateurs permettant aux pairs Webdamlog d'échanger des données avec d'autres pairs sur Internet. Pour illustrer l'utilisation de ces pairs, j'ai implémenté une application de partage de photos dans un réseau social en Webdamlog