Analysis and Optimization of Peer-to-Peer Storage and Backup Systems
L'Analyse et l'Optimisation des Systèmes de Stockage de Données dans les Réseaux Pair-à-Pair
Résumé
This thesis characterizes the performance of peer-to-peer storage systems in terms of the delivered data lifetime and data availability. Two schemes for recovering lost data are modeled and analyzed: the first is centralized and relies on a server that recovers multiple losses at once, whereas the second is distributed and recovers one loss at a time. For each scheme, we propose several Markovian models that equally apply to many distributed environments as shown through numerical computations. These allow to assess the impact of each system parameter on the performance. In particular, we provide guidelines on how to tune the system parameters in order to provide desired lifetime and/or availability of data. The key assumptions made in the models are validated through intensive packet-level simulations or real traces collected from different distributed environments. In fact, we propose a realistic simulation model implemented on the Network Simulator (NS-2) for both download and recovery processes. Although this simulator can accurately predict the behaviour of the latter processes while considering the impact of several constraints such as the heterogeneity of peers and the the underlying network topologies, this simulator requires however relatively long time. To overcome this scalability limitation, we propose and analyze an algorithm. The algorithm is efficient in time and quite simple and uses the concept of ``Progressive-Filling'' (or max-min fairness). The validation of this algorithm consists in characterizing the distribution of the response time of parallel downloads in a distributed storage system, through simulations.
Cette thèse évalue les performances de systèmes de stockage de données sur des réseaux de pairs. Ces systèmes reposent sur trois piliers: la fragmentation des données et leur dissémination chez les pairs, la redondance des données afin de faire face aux éventuelles indisponibilités des pairs et l'existence d'un mécanisme de recouvrement des données perdues ou temporairement indisponibles. Nous modélisons deux mécanismes de recouvrement des données par des chaînes de Markov absorbantes. Plus précisément, nous évaluons la qualité du service rendu aux utilisateurs en terme de longévité et de disponibilité des données de chaque mécanisme. Le premier mécanisme est centralisé et repose sur l'utilisation d'un serveur pour la reconstruction des donnée perdus. Le second est distribué : la reconstruction des fragments perdus met en oeuvre, séquentiellement, plusieurs pairs et s'arrête dès que le niveau de redondance requis est atteint. Les principales hypothèses faites dans nos modèles sont validées soit par des simulations soit par des traces réelles recueillies dans différents environnements distribués. Pour les processus de téléchargement et de recouvrement des données nous proposons un modèle de simulation réaliste qui est capable de prédire avec précision le comportement de ces processus mais le temps de simulation est long pour de grands réseaux. Pour surmonter cette restriction nous proposons et analysons un algorithme efficace au niveau flux. L'algorithme est simple et utilise le concept de (min-max). Il permet de caractériser le temps de réponse des téléchargements en parallèle dans un système de stockage distribué.
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