BlobSeer as a data-storage facility for clouds : self-Adaptation, integration, evaluation

par Alexandra Carpen-Amarie

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Luc Bougé et de Gabriel Antoniu.

Le jury était composé de Adrien Lèbre, Nicolae Tapus.

Les rapporteurs étaient Christian Pérez, María S. Pérez-Hernández.

  • Titre traduit

    Utilisation de BlobSeer pour le stockage de données dans les clouds : auto-adaptation, intégration, évaluation


  • Résumé

    L’émergence de l’informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l’adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d’auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu’ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l’échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d’offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l’auto-connaissance, l’auto-protection et l’auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s’appuyant sur BlobSeer, afin d’optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l’avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l’utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid’5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques.


  • Résumé

    The emergence of Cloud computing brings forward many challenges that may limit the adoption rate of the Cloud paradigm. As data volumes processed by Cloud applications increase exponentially, designing efficient and secure solutions for data management emerges as a crucial requirement. The goal of this thesis is to enhance a distributed data-management system with self-management capabilities, so that it can meet the requirements of the Cloud storage services in terms of scalability, data availability, reliability and security. Furthermore, we aim at building a Cloud data service both compatible with state-of-the-art Cloud interfaces and able to deliver high-throughput data storage. To meet these goals, we proposed generic self-awareness, self-protection and self-configuration components targeted at distributed data-management systems. We validated them on top of BlobSeer, a large-scale data-management system designed to optimize highly-concurrent data accesses. Next, we devised and implemented a BlobSeer-based file system optimized to efficiently serve as a storage backend for Cloud services. We then integrated it within a real-world Cloud environment, the Nimbus platform. The benefits and drawbacks of using Cloud storage for real-life applications have been emphasized in evaluations that involved data-intensive MapReduce applications and tightly-coupled, high-performance computing applications.

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