Concevoir et partager des workflows d’analyse de données : application aux traitements intensifs en bioinformatique

par François Moreews

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Dominique Lavenier.


  • Résumé

    Dans le cadre d'une démarche d'Open science, nous nous intéressons aux systèmes de gestion de workflows (WfMS) scientifiques et à leurs applications pour l'analyse de données intensive en bioinformatique. Nous partons de l'hypothèse que les WfMS peuvent évoluer pour devenir des plates-formes pivots capables d'accélérer la mise au point et la diffusion de méthodes d'analyses innovantes. Elles pourraient capter et fédérer autour d'une thématique disciplinaire non seulement le public actuel des consommateurs de services mais aussi celui des producteurs de services. Pour cela, nous considérons que ces environnements doivent à la fois être adaptés aux pratiques des scientifiques concepteurs de méthodes et fournir un gain de productivité durant la conception et le traitement. Ces contraintes nous amènent à étudier la capture rapide des workflows, la simplification de l'intégration des tâches techniques, comme le parallélisme nécessaire au haut-débit, et la personnalisation du déploiement. Tout d'abord, nous avons défini un langage graphique DataFlow expressif, adapté à la capture rapide des workflows. Celui-ci est interprétable par un moteur de workflows basé sur un nouveau modèle de calcul doté de performances élevées, obtenues par l'exploitation des multiples niveaux de parallélisme. Nous présentons ensuite une approche de conception orientée modèle qui facilite la génération du parallélisme de données et la production d'implémentations adaptées à différents contextes d'exécution. Nous décrivons notamment l'intégration d'un métamodèle des composants et des plates-formes, employé pour automatiser la configuration des dépendances des workflows. Enfin, dans le cas du modèle Container as a Service (CaaS), nous avons élaboré une spécification de workflows intrinsèquement diffusable et ré-exécutable. L'adoption de ce type de modèle pourrait déboucher sur une accélération des échanges et de la mise à disposition des chaînes de traitements d'analyse de données.

  • Titre traduit

    Design and share data analysis workflows : application to bioinformatics intensive treatments


  • Résumé

    As part of an Open Science initiative, we are particularly interested in the scientific Workflow Management Systems (WfMS) and their applications for intensive data analysis in bioinformatics. We start from the assumption that WfMS can evolve to become efficient hubs able to speed up the development and the dissemination of innovative analysis methods. These software platforms could rally and unite not only the current stakeholders, who are service consumers, but also the service producers, around a disciplinary theme. We therefore consider that these environments must be both adapted to the practices of the scientists who are method designers and also enhanced with increased productivity during design and treatment. These constraints lead us to study the rapid capture of workflows, the simplification of technical tasks integration, like parallelisation and the deployment customization. First, we define an expressive graphic worfklow language, adapted to the quick capture of workflows. This is interpreted by a workflow engine based on a new model of computation with high performances obtained by the use of multiple levels of parallelism. Then, we present a Model-Driven design approach that facilitates the data parallelism generation and the production of suitable implementations for different execution contexts. We describe in particular the integration of a components and platforms meta-model used to automate the configuration of workflows’ dependencies. Finally, in the case of the cloud model Container as a Service (CaaS), we develop a workflow specification intrinsically re-executable and readily disseminatable. The adoption of this kind of model could lead to an acceleration of exchanges and a better availability of data analysis workflows.


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