Time Series Relational Database Engine : moteur de stockage dédié à la gestion des séries temporelles pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles dans le but de supporter des charges de type smart grid.

Description of the research

Il existe de nombreux contextes d’utilisation où des intelligences artificielles doivent prendre des décisions en temps réel en croisant des relevés de capteurs avec des données plus contextuelles. Actuellement, il existe des technologies relativement performantes quand les volumes et/ou cadences de traitement des données sont de taille modeste mais pas pour des volumes et/ou cadences d’écriture de type 1Big Data. Un des contextes d’utilisation de ce type est sans aucun doute le déploiement des 2 réseaux électriques intelligents.

À l’heure actuelle, l’enregistrement de recensements d’un smart grid s’effectue grâce (1) à l’aide d’un gestionnaire de base de données dédié aux séries temporelles (SGBDST), et (2) en utilisant un plus classique système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Le déploiement, la maintenance et l’utilisation de telles architectures hybrides sont complexes et couteux (temps, argent et consommation énergétique).

L’objectif de ce projet est donc de fusionner ces deux technologies en une seule dans le but de simplifier la création de smart grids en augmentant leurs performances tant algorithmiques qu’énergétiques tout en apportant une réponse aux problématiques d’élasticité. La solution proposée peut également être exploitée dans d’autres domaines d’activité, principalement ceux où de nombreux relevés temporels doivent être analysés en temps réel.

Mots-clés : Big Data, Time series, Smart Grid, efficience énergétique, Internet Of Things (IoT).

(1) Littéralement, ces termes signifient données massives et désignent un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment gérer sans adaptation.

(2) smart grids.