Dissertação

{en_GB=Resilient File Survivability in Peer-to-Peer Networks based on Stochastic Swarm Guidance} {} EVALUATED

{pt=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., en=With the growing adoption of technological solutions by governments, companies, and individuals, cloud storage and related services have become desirable alternatives to safeguard important files. Traditional approaches range from: centralized architectures, where multiple nodes continuously report to monitoring highly reliable servers; all the way to fully decentralized unstructured Peer-to-Peer (P2P) networks, in which nodes gossip user queries to find and store their items. All paradigms use supplementary techniques that improve the robustness of the system, performance, or resource consumption, including random-walks, periodic acquaintance exchange, proactive and reactive replication, message compression, and others. However, these techniques require complicated algorithms that are hard to validate in order to guarantee that bugs do not compromise the durability of the files. In this thesis, we propose the use of Probabilistic Swarm Guidance algorithms, typically used in robotics to control a formation of robots, to increase the reliability of a system and the durability of the stored files. PSG algorithms are easy-to-implement and offer self-healing properties. Moreover, its convergence rate is theoretically proven through the use of the Perron Frobenius theorem for Markov chains and can be optimized. This thesis also reports the creation of a custom simulator where we test MCs generated with different procedures. Through extensive simulation testing, we investigate how PSG behaves in practice in comparison with the ideal scenario. Moreover, we compare the proposed P2P-based Distributed Backup System against Hadoop Distributed File System and we outperform it under specific conditions. We conclude that PSG is a viable alternative to existing approaches.}
{pt=Armazenamento Peer-to-Peer, Cadeias de Markov, Coordenação de Enxames, Durabilidade de Ficheiros, en=File Durability, Markov chains, Peer-to-Peer Storage, Swarm Guidance}

Janeiro 18, 2021, 14:30

Orientação

ORIENTADOR

Daniel de Matos Silvestre

ISR - Instituto Superior Técnico

Investigador

ORIENTADOR

Carlos Jorge Ferreira Silvestre

ISR - Engenharia Eletrotécnica - IST

Professor Associado