Dissertação
{pt_PT=Adaptive Quorums for Cloud Storage Systems} {} EVALUATED
{pt=Os sistemas de armazenamento na nuvem usam replicação para aumentar a fiabilidade; são mantidas várias cópias de cada objecto de forma a assegurar que os dados permanecem acessíveis na presença de falhas. Os sistemas de quorums emergiram como uma das ténicas mais promissoras para garantir que os clientes observam um estado coerente mesmo quando algumas das réplicas estão inacessíveis ou lentas. Trabalho anterior demostrou que o desempenho de um sistema de quoruns depende da caracterização da carga, e que ganhos significativos podem ser obtidos através da seleção criteriosa dos quoruns de escrita e de leitura. Neste trabalho, estamos interessados em sistemas de armazenamento com diferentes consumidores e padrões de carga diversos. Nestes sistemas é pode ser vantajoso usar quoruns diferentes para objectos diferentes. No entanto, as vantagens que dai advêm necessitam de ser poderadas com os custos inerentes à manutenção de meta-dados para um largo número de objectos. Para equilibrar estas duas forças, esta tese propõe uma nova estratégia que consiste em identificar os objectos acedidos com maior frequência de forma a ajustar individualmente os quoruns apenas para estes objectos, tratando os restantes por atacado. Foi desenvolvido um protótipo do sistema resultante que foi avaliado experimentalmmente de modo a aferir as vantages da estratégia proposta., en=Cloud storage systems rely on replication for reliability. Typically, each data object is stored in multiple nodes to ensure that data remains available in face of node or network faults. Quorum systems are a practical way to ensure that clients observe consistent data even if some of the replicas are slower or unavailable. Previous work has shown that the performance of a quorum based storage system can vary greatly depending on the workload characterization and that significant gains can be achieved by carefully selecting the size of write and read quorums. In this work we are interested in multi-tenant storage systems, that are faced to heterogeneous works. In these systems, for optimal performance, different quorums may need to be applied to different data. Unfortunately, keeping different quorum systems for different objects significantly increases the amount of metadata that the storage system needs to manage. The challenge is to find suitable trade-offs among the size of the metadata and the performance of the resulting system. The thesis explores a strategy that consists in identifying which tenants and/or objects are the major sources of bottlenecks in the storage system and then performing fine-grain optimization for just those objects, while treating the rest in bulk. We have implemented a prototype of our system and assessed the merits of the approach experimentally.}
julho 6, 2015, 9:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Luís Eduardo Teixeira Rodrigues
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático