Caractérisation locale de fautes dans les systèmes large échelle

by Romaric Ludinard

Doctoral thesis in Informatique

Under the supervision of Bruno Sericola and Emmanuelle Anceaume.

  • Alternative Title

    Local fault characterization in large scale systems


  • Abstract

    The Internet is a global system of interconnected computer networks that carries lots of services consumed by users. Unfortunately, each element this system may exhibit failures. A failure can be perceived by a variable range of users, according to the location of the failure source. This thesis proposes a set of contributions that aims at determining from a user perception if a failure is perceived by a few number of users (isolated failure) or in contrast by lots of them (massive failure). We formalize failures with respect to their impact on the services that are consumed by users. We show that it is impossible to determine with certainty if a user perceives a local or a massive failure, from the user point of view. Nevertheless, it is possible to determine for each user whether it perceives a local failure, a massive one or whether it is impossible to determine. This characterization is optimal and can be run in parallel. Then, we propose a self-Organizing architecture for fault characterization. Entities of the system organize themselves in a two-Layered overlay that allows to gather together entities with similar perception. This gathering allows us to successfully apply our characterization. Finally, a probabilistic evaluation of the resilience to dynamism and malicious behaviors of this architecture is performed.


  • Abstract

    Internet est un réseau de réseaux permettant la mise en œuvre de divers services consommés par les utilisateurs. Malheureusement, chacun des éléments présents dans le réseau ou impliqués dans ces services peut potentiellement exhiber des défaillances. Une défaillance peut être perçue par un nombre variable d'utilisateurs suivant la localisation dans le système de la source de celle-Ci. Cette thèse propose un ensemble de contributions visant à déterminer du point de vue d'un utilisateur percevant une défaillance, si celle-Ci est perçue par un faible nombre d'utilisateurs (défaillance isolée) ou à l'inverse par un très grand nombre d'utilisateurs (défaillance massive). Nous formalisons dans un premier temps les défaillances par leur impact sur la perception des services consommés par les utilisateurs. Nous montrons ainsi qu'il est impossible, du point de vue d'un utilisateur, de déterminer de manière certaine si une défaillance perçue est isolée ou massive. Cependant, il possible de déterminer de manière certaine pour chaque utilisateur, s'il a perçu une défaillance isolée, massive, ou s'il est impossible de le déterminer. Cette caractérisation est optimale et totalement parallélisable. Dans un second temps, nous proposons une architecture pour la caractérisation de fautes. Les entités du système s'organisent au sein d'une structure à deux niveaux permettant de regrouper ensemble les entités ayant des perceptions similaires et ainsi mener à bien l'approche proposée. Enfin, une analyse probabiliste de la résistance au dynamisme et aux comportements malveillants du second niveau de cette architecture complète ce document.


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