Réplication de données dans les systèmes de gestion de données à grande échelle

In recent years, growing popularity of large-scale applications, e.g. scientific experiments, Internet of things and social networking, led to generation of large volumes of data. The management of this data presents a significant challenge as the data is heterogeneous and distributed on a large scale. In traditional systems including distributed and parallel systems, peer-to-peer systems and grid systems, meeting objectives such as achieving acceptable performance while ensuring good availability of data are major challenges for service providers, especially when the data is distributed around the world. In this context, data replication, as a well-known technique, allows: (i) increased data availability, (ii) reduced data access costs, and (iii) improved fault-tolerance. However, replicating data on all nodes is an unrealistic solution as it generates significant bandwidth consumption in addition to exhausting limited storage space. Defining good replication strategies is a solution to these problems. The data replication strategies that have been proposed for the traditional systems mentioned above are intended to improve performance for the user. They are difficult to adapt to cloud systems. Indeed, cloud providers aim to generate a profit in addition to meeting tenant requirements. Meeting the performance expectations of the tenants without sacrificing the provider's profit, as well as managing resource elasticities with a pay-as-you-go pricing model, are the fundamentals of cloud systems. In this thesis, we propose a data replication strategy that satisfies the requirements of the tenant, such as performance, while guaranteeing the economic profit of the provider. Based on a cost model, we estimate the response time required to execute a distributed database query. Data replication is only considered if, for any query, the estimated response time exceeds a threshold previously set in the contract between the provider and the tenant. Then, the planned replication must also be economically beneficial to the provider. In this context, we propose an economic model that takes into account both the expenditures and the revenues of the provider during the execution of any particular database query. Once the data replication is decided to go through, a heuristic placement approach is used to find the placement for new replicas in order to reduce the access time. In addition, a dynamic adjustment of the number of replicas is adopted to allow elastic management of resources. Proposed strategy is validated in an experimental evaluation carried out in a simulation environment. Compared with another data replication strategy proposed in the cloud systems, the analysis of the obtained results shows that the two compared strategies respond to the performance objective for the tenant. Nevertheless, a replica of data is created, with our strategy, only if this replication is profitable for the provider.Ces dernières années, la popularité croissante des applications, e.g. les expériences scientifiques, Internet des objets et les réseaux sociaux, a conduit à la génération de gros volumes de données. La gestion de telles données qui de plus, sont hétérogènes et distribuées à grande échelle, constitue un défi important. Dans les systèmes traditionnels tels que les systèmes distribués et parallèles, les systèmes pair-à-pair et les systèmes de grille, répondre à des objectifs tels que l'obtention de performances acceptables tout en garantissant une bonne disponibilité de données constituent des objectifs majeurs pour l'utilisateur, en particulier lorsque ces données sont réparties à travers le monde. Dans ce contexte, la réplication de données, une technique très connue, permet notamment: (i) d'augmenter la disponibilité de données, (ii) de réduire les coûts d'accès aux données et (iii) d'assurer une meilleure tolérance aux pannes. Néanmoins, répliquer les données sur tous les nœuds est une solution non réaliste vu qu'elle génère une consommation importante de la bande passante en plus de l'espace limité de stockage. Définir des stratégies de réplication constitue la solution à apporter à ces problématiques. Les stratégies de réplication de données qui ont été proposées pour les systèmes traditionnels cités précédemment ont pour objectif l'amélioration des performances pour l'utilisateur. Elles sont difficiles à adapter dans les systèmes de cloud. En effet, le fournisseur de cloud a pour but de générer un profit en plus de répondre aux exigences des locataires. Satisfaire les attentes de ces locataire en matière de performances sans sacrifier le profit du fournisseur d'un coté et la gestion élastiques des ressources avec une tarification suivant le modèle 'pay-as-you-go' d'un autre coté, constituent des principes fondamentaux dans les systèmes cloud. Dans cette thèse, nous proposons une stratégie de réplication de données pour satisfaire les exigences du locataire, e.g. les performances, tout en garantissant le profit économique du fournisseur. En se basant sur un modèle de coût, nous estimons le temps de réponse nécessaire pour l'exécution d'une requête distribuée. La réplication de données n'est envisagée que si le temps de réponse estimé dépasse un seuil fixé auparavant dans le contrat établi entre le fournisseur et le client. Ensuite, cette réplication doit être profitable du point de vue économique pour le fournisseur. Dans ce contexte, nous proposons un modèle économique prenant en compte aussi bien les dépenses et les revenus du fournisseur lors de l'exécution de cette requête. Nous proposons une heuristique pour le placement des répliques afin de réduire les temps d'accès à ces nouvelles répliques. De plus, un ajustement du nombre de répliques est adopté afin de permettre une gestion élastique des ressources. Nous validons la stratégie proposée par une évaluation basée sur une simulation. Nous comparons les performances de notre stratégie à celles d'une autre stratégie de réplication proposée dans les clouds. L'analyse des résultats obtenus a montré que les deux stratégies comparées répondent à l'objectif de performances pour le locataire. Néanmoins, une réplique de données n'est crée, avec notre stratégie, que si cette réplication est profitable pour le fournisseur