Université de Rennes 1 Microarchitectures for robust and efficent incremental backup in intermittently powered systems Microarchitectures pour la sauvegarde incrémentale, robuste et efficace dans les systèmes à alimentation intermittente Microarchitecturesystèmes à alimentation intermittenterécolte d'énergiebasse consommation, ordinateurs non volatiles MicroarchitectureIntermittently Powered SystemsEnergy HarvestingLow-PowerNon-Volatile Computers Mémoires non-volatiles à accès sélectif InformatiqueÉconomies d'énergie Les appareils embarqués alimentés par la récupération d'énergie environnementale doivent maintenir le calcul tout en subissant des pannes de courant inattendues. Pour préserver la progression à travers les interruptions de courant, des mémoires non volatiles (NVM) sont utilisées pour enregistrer rapidement l'état. Cette thèse présente d'abord une vue d'ensemble et une comparaison des différentes technologies NVM, basées sur différentes enquêtes de la littérature. La deuxième contribution que nous proposons est un contrôleur de sauvegarde dédié, appelé Freezer, qui implémente un schéma de sauvegarde incrémentielle à la demande. Cela peut réduire la taille de la sauvegarde de 87,7% à celle d'une stratégie de sauvegarde à mémoire complète de l'état de l'art. Notre troisième contribution aborde le problème de la corruption de l'état, due aux interruptions pendant le processus de sauvegarde. Deux algorithmes sont présentés, qui améliorent le processus de sauvegarde incrémentielle de Freezer, le rendant robuste aux erreurs, en garantissant toujours l'existence d'un état correct, qui peut être restauré en cas d'erreurs de sauvegarde. Ces deux algorithmes peuvent consommer 23% d'énergie en moins que la technique de ''double-buffering'' utilisée dans l'état de l'art. La quatrième contribution porte sur l'évolutivité de notre approche proposée. En combinant Freezer avec des filtres Bloom, nous introduisons un schéma de sauvegarde qui peut couvrir des espaces d'adressage beaucoup plus grands, tout en obtenant une taille de sauvegarde qui est la moitié de la taille de l'approche Freezer habituelle. Embedded devices powered with environmental energy harvesting, have to sustain computation while experiencing un- expected power failures. To preserve the progress across the power interruptions, Non- Volatile Memories (NVMs) are used to quickly save the state. This dissertation first presents an overview and comparison of different NVM technologies, based on different surveys from the literature. The second contribution we pro- pose is a dedicated backup controller, called Freezer, that implements an on-demand incremental backup scheme. This can make the size of the backup 87.7% smaller then a full- memory backup strategy from the state of the art (SoA). Our third contribution addresses the problem of corruption of the state, due to interruptions during the backup process. Two algorithms are presented, that improve on the Freezer incremental backup process, making it robust to errors, by always guaranteeing the existence of a correct state, that can be restored in case of backup errors. These two algorithms can consume 23% less energy than the usual double-buffering technique used in the SoA. The fourth contribution, ad- dresses the scalability of our proposed approach. Combining Freezer with Bloom filters, we introduce a backup scheme that can cover much larger address spaces, while achieving a backup size which is half the size of the regular Freezer approach. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 7807 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/85a0cf7d-5de5-486a-9049-9eb53b9ff5e8 Pala Davide 1993-08-02 XX 269318615 paladavide93@hotmail.it 2022REN1S100 http://www.theses.fr/2022REN1S100 2022-11-10 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiSentieysOlivierintervenant_1061585920Miro PanadesIvanintervenant_613250667XMéndez RealMariaintervenant_422621723XEtiembleDanielintervenant_5029914310AbdoulayeGamatiéintervenant_2081102828RissetTanguyintervenant_3117491136 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 SentieysOlivierAbdoulayeGamatiéRissetTanguyMéndez RealMariaEtiembleDanielMiro PanadesIvanUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 7993979