Travaux sur les environnements dits « mobiles »

Les équipements mobiles ont des ressources limitées comparativement aux équipements fixes (batterie plus limitée, puissance de calcul plus faible, bande passante plus faible). De plus, les communications entre les nœuds peuvent être interrompues du fait de leur mobilité. Ces caractéristiques doivent être prises en compte dans la définition des méthodes de fragmentation et d’allocation des données. Par exemple, la réplication des données est primordiale au sein d’environnements mobiles afin de maintenir un niveau de disponibilité de l’information acceptable.

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Architectures de bases de données distribuées en environnement mobile

Les équipements mobiles et fixes communiquent par l’intermédiaire d’une architecture réseau. Plusieurs types d’architectures ont été conçus et sont aujourd’hui utilisés pour la distribution des données.

(Madria, Mohania et Roddick, 1998; Barbará, 1999; Chan et Roddick, 2003; Moiz et Rajamani, 2009) proposent des environnements informatiques mobiles classiques qui reposent sur une architecture cellulaire similaire à celle utilisée dans les réseaux GSM (figure 24(b)). Elle se compose de stations de supports mobiles (MSS - Mobile Support Station) et d’unités mobiles (MU - Mobile Unit). Les MSS sont des équipements stationnaires responsables d’une aire géographique appelée cellule et sont connectés entre eux via un réseau filaire. Le MU est un équipement mobile qui peut passer d’une cellule à une autre et qui communique sans fil avec les MSS.

On retrouve également, comme type d’architecture, les LMDDBS (Large scale Mobile Distributed DataBase System) qui se caractérisent par un grand nombre de répliques de fragments de données (jusqu’à des milliers de répliques) et par un grand nombre de mises à jour. Ces répliques sont distribuées à la fois sur des zones mobiles et fixes. (Ashraf et al., 2010) proposent une nouvelle stratégie de réplication des données basée sur une architecture réseau hiérarchisée, comme illustrée sur la figure 24(a). Ils divisent les répliques en trois niveaux (Master level, Zone level, Cell level) afin de fournir une plus grande flexibilité de distribution des répliques sur de vastes zones et afin d’augmenter la disponibilité des informations.

Table 5. Méthodes de distribution destinées aux environnements mobiles

Un autre type d’architecture connu est le MANET (Mobile Ad-hoc NETwork) qui est une collection de serveurs et de clients mobiles. Tous les noeuds sont sans fil, mobiles, à autonomie

Fra g m en ta ti o n All o ca ti o n / R ép lica ti o n Dy n am iq u e Stati q u e T yp e de n œu d C ap acit é d e st o ck ag e Per tin en ce d e l’ in fo .

(Huang, Sistla et Wolfson, 1994)   M-F

(Hara et Madria, 2006) Pc-As  M 

(Bobineau et al., 2000)   M-F  

(Phatak et Badrinath, 1999) H  M-F

(Chan et Roddick, 2003)    M-F  

(Lubinski et Heuer, 2000)   M-F  

(Madria, Mohania et Roddick, 1998)  M-F 

(Pabmanabhan et Gruenwald, 2006) Pc-As  M 

(Zabovsky, 2008)   M

(Lubinski, 2000)    M-F 

(Ashraf et al., 2010)   M-F

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limitée et peuvent être classés en fonction de leur capacité comme expliqué dans (Fife et Gruenwald, 2003). La figure 24(c) illustre un MANET dans lequel un client (ou Small Mobile Host – SMH) est un noeud muni de ressources de traitement, de stockage, de communication et de puissance limitées comparativement à un serveur (ou Large Mobile Host – LMH). Cette notion de puissance est représentée graphiquement sur la figure 24(c) par une zone circulaire autour de chaque équipement (zone dans laquelle sa transmission peut s’effectuer), laquelle varie en fonction de sa puissance. Habituellement, les serveurs LMH contiennent le système complet de gestion de la base de données et gèrent les requêtes clients. Les clients SMH n’ont pas suffisamment de ressources pour stocker le système complet, mais stockent généralement une partie de la base de données ainsi que certains modules de traitements (Pabmanabhan et Gruenwald, 2006).

Travaux de distribution en environnement mobile

La Table 5 dénombre des travaux menés sur les bases de données distribuées mobiles. Trois nouveaux critères sont introduits dans cette classification en complément de ceux définis dans les tables précédentes :

− Le type de noeud : on spécifie si la méthode considère un environnement exclusivement mobile (M) ou hybride (c.-à-d., Mobile et Fixe : M-F),

− La capacité de stockage : on spécifie si la méthode tient compte de l’espace mémoire des équipements et/ou si une technique de réduction des données y est développée/utilisée (compression, agrégation des données, etc.),

− La pertinence de l’information : elle traduit l’aspect lié à la sémantique de l’information, à savoir si la méthode intègre l’objectif de l’usage de l’information dans la sélection/distribution des données. Ce critère est particulièrement important dans le cadre d’applications où la capacité est critique.

La notion de pertinence de l’information est introduite par (Lubinski, 2000). Dans ce papier, un cadre est présenté pour le choix du protocole de réplication à mettre en œuvre. Des stratégies de réplication « pessimiste » et « optimiste » sont présentées, ainsi qu’un modèle triparti reflétant les critères incontournables pour le choix du protocole, à savoir : la cohérence des informations, la disponibilité des informations et la minimisation des coûts de communication, qui conduisent vers un compromis à établir. Ces travaux soulignent l’influence importante de la « pertinence de l’information » sur le choix du mécanisme de réplication à mettre en œuvre, pertinence étant définie à partir des besoins des utilisateurs. Deux exemples sont fournis par (Lubinski and Heuer, 2000) :

− Application santé (cas 1, figure 25) : en milieu hospitalier, les docteurs et infirmières traitent un grand nombre de patients et les informations médicales sont de grandes importances. Par conséquent, la cohérence des informations est de priorité majeure. Ceci peut être respecté uniquement en réduisant la disponibilité (peu de répliques engendre moins d’incohérences) et/ou en s’assurant que les propagations des modifications soient effectuées de manière immédiate, ce qui augmente les coûts de communication. Ce compromis est illustré par la position 1 dans le triangle figure 25. Bien entendu, cette position varie en fonction des niveaux de disponibilité et de cohérence attendus ;

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− Guide touristique (cas 2, figure 25) : considérons un guide touristique disponible sur téléphone mobile. Les touristes requièrent essentiellement des informations liées aux sites géographiques. De telles informations ne sont pas amenées à changer fréquemment, mais lorsqu’elles le sont, les coûts de communications sont significatifs. Bien entendu, la disponibilité est essentielle comme le traduit la position 2 figure 25.

Figure 25. Différents compromis en fonction de la pertinence de l'information

(Lubinski, 2000) propose donc une méthode de réduction graduelle des données qui tient compte de la localisation des données (proches ou lointaines de l’utilisateur). En fonction de cette localisation, la méthode décide de transmettre des informations plus ou moins complètes à l’utilisateur en fonction de leur pertinence.

(Chan et Roddick, 2003) considèrent trois modes de communication : i) mode « connexion complète », ii) mode « déconnecté » iii) mode « connexion partielle ou faible ». Pour chaque mode, ils développent un processus de réduction des données qui dépend de la localisation des équipements mobiles, ainsi que des informations pertinentes pour l’utilisateur. Cette approche est intéressante dans le sens où elle tente de faire correspondre le contexte avec les données et ce, afin de sélectionner des informations les plus pertinentes en regard du contexte

(context-sensitive information). Cette approche permet de tenir compte d’une multitude de critères tels

que les contraintes liées à l’environnement de la base de données mobile, des utilisateurs, des attentes des acteurs du cycle de vie et permet ainsi de sélectionner des informations sensibles et pertinentes au contexte d’usage, qui sont ensuite répliquées sur la base de données mobile.