Placement des réplicas dans un système de gestion de données distribué à large échelle à protocole de cohérence adaptable

Placement of Replica in Large Scale Distributed Data Management System with Tunable Consistency Protocol

• Auteur / Autrice : Etienne Mauffret
• Direction : Sébastien Monnet, Flavien Vernier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC Informatique
• Date : Soutenance le 20/06/2022
• Etablissement(s) : Chambéry
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences, ingénierie, environnement (Chambéry ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, systèmes, traitement de l'information et de la connaissance (Annecy)
• Jury : Président / Présidente : Christine Morin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Renaud Lachaize
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gabriel Antoniu, Anne Benoit

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de données

Cohérence (informatique)

Mots clés libres

Grande Echelle

Coherence

Système de Gestion de Données

Data management

Consistency

Large scale

Résumé

A l’ère des applications et services à échelle mondiale, il est important d’assurer des services pouvant faire face à un grand nombre d’utilisateurs simultanés. De plus, les applications modernes gèrent d’énormes quantités de données. Facebook, par exemple, manipule des pétabytes de données par jour. Afin d’être capables de fournir un tel service, les systèmes de gestions de données distribués répliquent les données à travers le système. Bien que cette approche offre de bonnes garanties de résilience, il existe un équilibre à trouver entre la vitesse d’accès et la fiabilité des données. Certains services visant à devenir de plus en plus complets, il est de moins en moins rare de devoir gérer les différentes données avec différentes garanties. Il faut alors être capable d’adapter certaines stratégies selon des critères pertinents. Nous nous intéressons ici à une méthode de placement des réplicas selon le comportement des utilisateurs et des garanties d’accès et de cohérence.

In the age of global applications and services, it is important to provide services that can handle a large number of concurrent users. In addition, modern applications handle huge amounts of data. Facebook, for example, handles petabytes of data daily. In order to be able to provide such a service, distributed data management systems replicate the data throughout the system. While this approach offers good resiliency, there is a balance to be struck between speed of access and reliability of data. As some services become more and more comprehensive, it become less and less rare to have to manage different data with different guarantees. It is then necessary to be able to adapt certain strategies according to relevant criteria. We propose here in a method for placing replicas according to user behavior and access and consistency guarantees.