ISLANDS
(Information and Services LocalizAtioN and Discovery Service)
Depuis quelques années, le développement des réseaux sans fil et/ou mobiles et des terminaux nomades a favorisé l’apparition de l’informatique ubiquitaire. La recherche d'informations dans ces environnements, reposant sur l'utilisation de terminaux nomades et de réseaux sans fil, représente aujourd'hui un enjeu important. En effet, les informations accessibles par les participants de l’application sont continuellement en cours d’évolution au gré des connexions et déconnexions des utilisateurs. Les techniques d'évaluation de requêtes utilisées dans les bases de données distribuées, reposant sur la notion de schéma global ne sont pas du tout adaptées à ce contexte. Pour palier à ces limites, nous travaillons sur la définition d'un nouveau service de localisation, appelé ISLANDS (ISLANDS – Information and Services LocalizAtioN and Discovery Service) afin de permettre aux utilisateurs de rechercher des données partagées. Le nom ISLANDS a été choisi en référence aux différents « îlots » d’informations présents dans les environnements ubiquitaires. Le service ISLANDS a donc pour objectif de fédérer cet ensemble d’îlots afin de permettre la localisation des informations tout en répondant aux exigences imposées par cet environnement.
Par ailleurs, la mobilité, ISLANDS supporte l'évaluation de requêtes dépendantes de la localisation telles que "quel est le distributeur de billets le plus proche de moi ?". Pour traiter de telles requêtes, l'évaluateur de requêtes de ISLANDS doit pouvoir déterminer la localisation de l'utilisateur ayant émis la requête. Cette tâche est assurée par un module de localisation qui peut par exemple utiliser la technologie GPS pour cela. Toutefois, comme aujourd'hui peu de terminaux nomades sont équipés de cartes GPS et que cette technologie n'est pas exploitable partout, le module de localisation du service ISLANDS est également capable d'estimer la localisation d'un utilisateur mobile en fonction des données de son environnement et plus précisément en fonction des données de ses voisins.
La première version de notre prototype a été démontrée à la conférence francaise BDA en 2003. [pdf]
