Gestion de la récupération de données dans les systèmes de stockages infonuagiques

Tlili, Ghada (2018). Gestion de la récupération de données dans les systèmes de stockages infonuagiques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Avec l’émergence du Big Data, de nombreuses entreprises s’appuient de plus en plus sur l’infonuage pour stocker et extraire d’énormes quantités de données afin de bénéficier de l’évolutivité et des performances offertes par les services de stockage en nuage. En conséquence, le temps de récupération de données est devenu d’une importance primordiale pour les utilisateurs de l’infonuage. Cependant, les systèmes de gestion de données actuels ne sont pas optimisés pour réduire ce temps parce qu’ils suivent la stratégie Premier Entré Premier Servi (PEPS) pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Nous avons constaté que cette stratégie, d’une part, ne convient plus aux préférences des utilisateurs qui exigent de nos jours la récupération des données avant des échéances. D’autre part, elle ne favorise pas la maximisation de bande passante assurant le transfert des données entre les serveurs de l’infonuage et les utilisateurs. Dans ce mémoire, nous présentons deux solutions d’ordonnancement de requêtes de fichiers, baptizes DA et DA-Resch, qui visent à améliorer la méthode classique de gestion de transfert de données afin de minimiser le temps de transfert et respecter les échéances spécifiées par les utilisateurs. Nous montrons à travers des expériences réelles utilisant le système de stockage de OpenStack (Swift) que, comparé au système client de Swift traditionnel, DA et DA-Resch augmentent significativement le pourcentage de requêtes respectant leurs échéances, réduisent le temps de transfert des données et maximisent l’utilisation de la bande passante.

Titre traduit

Managing data retrieval in cloud storage systems

Résumé traduit

With the emergence of cloud computing and Big Data, many companies are increasingly relying on the cloud to store and retrieve tremendous amounts of data to leverage the scalability and performance offered by cloud storage services. As a result, data retrieval time has become of a paramount importance for cloud users especially. However, current data management systems are still not optimized to reduce such time. They follow First In First Out (FIFO) scheduling in order to respond to user requests. We found that this strategy, on one hand, is no longer appropriate for users’ preferences that nowadays require data retrieval before specific deadlines. On the other hand, it does not allow to maximize bandwidth usage ensuring data transfers between cloud servers and the different users. In this thesis, we present two deadlineaware data request scheduling schemes, called DA and DA-Resch, that aim at scheduling data requests in order to minimize data transfer times and to meet the deadlines specified by the users. We show through real experiments using OpenStack storage system (i.e., Swift) that, compared to the traditional Swift Client system, DA and DA-Resch significantly increase the percentage of requests meeting their deadlines, reduce data transfer times and maximize bandwidth usage.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise avec mémoire en génie logiciel". Bibliographie : pages 69-72.
Mots-clés libres:	systèmes de stockage dans l’infonuage, OpenStack Swift, ordonnancement des requêtes
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Zhani, Mohamed Faten
Codirecteur:	Codirecteur Elbiaze, Halima
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	31 oct. 2018 14:46
Dernière modification:	31 oct. 2018 14:46
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2099

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