Techniques Intelligentes Pour La Gestion De La Cohérence Des Big Data Dans Le Cloud

Résumé: Cette thèse aborde le problème de cohérence des données de Bigdata dans le cloud. En effet, nos recherches portent sur l’étude de différentes approches de cohérence adaptative dans le cloud et la proposition d’une nouvelle approche pour l’environnement Edge computing. La gestion de la cohérence a des conséquences majeures pour les systèmes de stockage distribués. Les modèles de cohérence forte nécessitent une synchronisation après chaque mise à jour, ce qui affecte considérablement les performances et la disponibilité du système. À l’inverse, les modèles à faible cohérence offrent de meilleures performances ainsi qu’une meilleure disponibilité des données. Cependant, ces derniers modèles peuvent tolérer trop d’incohérences temporaires sous certaines conditions. Par conséquent, une stratégie de cohérence adaptative est nécessaire pour ajuster, pendant l’exécution, le niveau de cohérence en fonction de la criticité des requêtes ou des données. Cette thèse apporte deux contributions. Dans la première contribution, une analyse comparative des approches de cohérence adaptative existantes est effectuée selon un ensemble de critères de comparaison définis. Ce type de synthèse fournit à l’utilisateur/chercheur une analyse comparative des performances des approches existantes. De plus, il clarifie la pertinence de ces approches pour les systèmes cloud candidats. Dans la seconde contribution, nous proposons MinidoteACE, un nouveau système adaptatif de cohérence qui est une version améliorée de Minidote, un système de cohérence causale pour les applications Edge. Contrairement à Minidote qui ne fournit que la cohérence causale, notre modèle permet aux applications d’exécuter également des requêtes avec des garanties de cohérence plus fortes. Des évaluations expérimentales montrent que le débit ne diminue que de 3,5 % à 10 % lors du remplacement d’une opération causale par une opération forte. Cependant, la latence de mise à jour augmente considérablement pour les opérations fortes jusqu’à trois fois pour une charge de travail où le taux des opérations de mise à jour est de 25 %.

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