Dissertação

Resilient File Survivability in Peer-to-Peer Networks based on Stochastic Swarm Guidance EVALUATED

Com a crescente adoção de soluções TI por parte de organizações, o armazenamento em nuvem e serviços relacionados tornaram-se alternativas desejáveis para proteger ficheiros críticos. As abordagens tradicionais variam de: arquiteturas centralizadas, onde vários nós reportam, continuamente, a servidores de monitorização altamente confiáveis; até redes Peer-to-Peer não estruturadas e descentralizadas, nas quais os nós fofocam sobre as consultas dos usuários para encontrar e armazenar os seus itens. Todos os paradigmas usam técnicas complementares que melhoram a robustez do sistema, desempenho ou consumo de recursos. No entanto, essas técnicas requerem algoritmos complicados e difíceis de validar para garantir que os bugs não comprometam a durabilidade dos arquivos. Nesta tese, propomos o uso de algoritmos Probabilistic Swarm Guidance, tipicamente usados em robótica para controlar a formação de robôs, de modo a aumentar a confiabilidade de um sistema e a durabilidade dos ficheiros armazenados. Os algoritmos PSG são fáceis de implementar e oferecem propriedades de autocura. Além disso, a taxa de convergência de algoritmos PSG está teoricamente comprovada através do uso do teorema de Perron Frobenius para cadeias de Markov e pode ser otimizada. Esta tese também relata a criação de um simulador onde testamos MCs geradas com diferentes procedimentos. Após a realização de várias simulações, investigamos como se comporta PSG na práctica e em comparação com os resultados dos cenários ideais. Além disso, comparamos o nosso sistema de backup distribuído com o Hadoop Distributed File System e em condições específicas, conseguimos superá-lo. Conclui-se que PSG é uma alternativa viável às abordagens existentes.
Armazenamento Peer-to-Peer, Cadeias de Markov, Coordenação de Enxames, Durabilidade de Ficheiros

Janeiro 18, 2021, 14:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Daniel de Matos Silvestre

ISR - Instituto Superior Técnico

Investigador

ORIENTADOR

Carlos Jorge Ferreira Silvestre

ISR - Engenharia Eletrotécnica - IST

Professor Associado