PC : Julien, pouvez-vous nous résumer votre parcours jusqu’à votre rôle clé dans le projet DIVA ? Qu’est-ce qui vous a amené à travailler sur les systèmes d’exploitation et le cloud ?

JS : Mon parcours a commencé de manière peu conventionnelle : après avoir travaillé dans le bâtiment, j’ai repris mes études, puis j’ai soutenu une thèse en systèmes distribués. Depuis 2009, je suis maître de conférences au LIP6, à Sorbonne Université. Mes recherches tournent autour de trois axes : les systèmes distribués, les systèmes d’exploitation, et les applications concurrentes. Ce qui les relie, c’est une fascination pour le fonctionnement interne des systèmes : comment la gestion de la mémoire, l’ordonnancement ou la synchronisation impactent les performances à grande échelle.

Je privilégie une approche pragmatique : mesurer d’abord pour identifier les vrais goulots d’étranglement, puis chercher des solutions spécifiques, qui répondent aux contraintes des environnements d’exécution. Le cloud s’est imposé naturellement comme un terrain d’application : les défis y sont démultipliés (des milliers de machines, des charges hétérogènes, des contraintes énergétiques), et nos travaux peuvent y avoir un impact concret.

PC : En quoi consiste le projet DIVA, et quels défis majeurs cherche-t-il à relever ? Comment s’inscrit-il dans l’écosystème du PEPR Cloud ?

JS : DIVA (Désagrégation Virtualisée) part d’un constat : les infrastructures cloud évoluent. On voit émerger des data centers désagrégés, où calcul, mémoire et stockage ne sont plus liés à une seule machine physique, mais mutualisés à l’échelle d’une grappe. Parallèlement, les infrastructures edge, plus hétérogènes et distribuées, se connectent à des data centers puissants.

Ces évolutions remettent en cause des hypothèses historiques de la virtualisation : une machine virtuelle (VM) n’est plus nécessairement liée à une seule machine physique. Avec DIVA, nous revisitons toute la pile système (virtualisation, ordonnancement, gestion mémoire, réseau) pour rendre ces nouvelles infrastructures réellement exploitables.

Dans le PEPR Cloud, DIVA se distingue par son approche proche du matériel et des systèmes, complémentaire à d’autres projets axés sur l’orchestration ou l’efficacité énergétique.

PC : Quel est votre rôle précis dans DIVA, et quelles sont vos contributions principales, notamment en lien avec la publication primée à EuroSys’26 ?

JS : Je travaille sur deux aspects clés :

1. Les microVM : des machines virtuelles légères qui permettent de démarrer, arrêter ou migrer une charge de travail en quelques millisecondes. Cela rend les VM élastiques dans un contexte désagrégé, capables de se redéployer rapidement.
2. La gestion de la mémoire : dans un environnement désagrégé, les données et le calcul peuvent être physiquement éloignés, ce qui introduit de la latence. Mes travaux portent sur la localité des données : détecter, prédire et exploiter les schémas d’accès pour replacer dynamiquement les données ou le calcul au bon endroit.

La publication primée à EuroSys’26 s’inscrit dans ce deuxième volet. Avec Redha Gouicem (RWTH Aachen University) et Jérôme Coquisart (doctorant en cotutelle, formé dans le master SAR de Sorbonne Université), nous avons développé PaCaR, un mécanisme qui améliore la localité en répliquant de manière transparente les pages en cache sur différents nœuds, tout en garantissant la cohérence des écritures

PC : Pouvez-vous nous expliquer les apports clés de ce travail, récompensé par le Best Paper et le Best Artifact ?

JS : Notre point de départ était simple : dans les serveurs cloud modernes, l’accès à la mémoire n’est pas uniforme. Accéder à la mémoire d’un nœud distant peut doubler la latence et diviser la bande passante par deux. C’est critique pour les applications intensives en I/O qui utilisent le page cache de Linux, où la localité est essentielle.

Les solutions existantes, comme la migration de threads ou de pages mémoire, ne fonctionnent pas pour les charges très parallèles. PaCaR (notre mécanisme) résout ce problème en répliquant les pages en cache sur les nœuds NUMA, tout en garantissant la cohérence et en s’adaptant à la pression mémoire, sans modifier les applications. Les résultats ? Jusqu’à 1,4 x de gain de performance sur des charges synthétiques et 25 % sur des charges réelles.

Ce double prix est une reconnaissance exceptionnelle. Le Best Paper souligne l’innovation et l’impact de nos travaux. Le Best Artifact, lui, est tout aussi important : il récompense notre engagement pour la reproductibilité. Beaucoup de travail a été investi pour permettre la vérification de nos résultats et la reproduction de nos expériences. C’est une reconnaissance collective, fruit de plusieurs années de recherche au LIP6, en collaboration avec la RWTH Aachen University, et avec des doctorants comme Jérôme Coquisart, dont les contributions techniques ont été déterminantes.