L'Exploitation de Codes Fontaines pour un Stockage Persistant des Données dans les Réseaux d'Overlay Structurés

The substantial increase in the amount of information over the Internet has contributed to an extraordinary demand for persistent data storage. Centralized storage architectures are expensive, weakly scalable and vulnerable to attacks as they represent single points of failure in the system. Over last few years, peer-to-peer architectures have emerged as an alternative for implementing persistent data-storage. Open peer-to-peer systems are fundamentally scalable and cheaper than client-server approaches. However, in order to successfully build persistent storage systems using the peer-to-peer approach two fundamental challenges need to be addressed. a) To cope with the transient connectivity of peers. b) To reduce the impact of misbehaving peers. Replication is a common approach used to cope with transient connectivity in peer-to-peer storage systems. However, depending on the frequency peers join and leave the system this approach can present negative impacts in terms of storage overhead and bandwidth consumption. Peer-to-peer overlays that focus on tolerating the presence of Byzantine peers usually make the assumption that no more than a bounded fraction of peers in the system are malicious. However, estimating the proportion of malicious peers in open peer-to-peer system is not reliable. Thus, finding a scalable architecture to provide reliable and persistent data storage while coping with these issues is aninteresting achievement. In this thesis we present the design of Datacube. Datacube is an efficient and scalable peer-to-peer storage architecture that provides data persistence by implementing a hybrid redundancy scheme on top of a cluster-based structured overlay. The hybrid redundancy scheme proposed by Datacube ensures data persistence and integrity despite the intermittent connection of peers and the presence of adversarial peers. Datacube relies on the properties of the new class of rateless erasure codes to implement its hybrid redundancy scheme. The analytical evaluations have shown that Datacube performs notably well in terms of availability, storage overhead and bandwidth. Additionally, empirical evaluations have shown the performance of rateless erasure codes in the context of peer-to-peer storage systems. These evaluations helped to understand how the coding parameters impact on the performance of the architecture. To the best of our nowledge, this is the first comprehensive study that helps application designers in finding the values for the coding parameters to best fit their peer-to-peer context.L'importante augmentation de la quantité d'informations sur Internet a contribué à une forte demande pour un stockage persistant des données. Les architectures centralisées de stockage de données sont financièrement onéreuses, faiblement évolutives et vulnérables aux attaques car elles constituent un point unique de défaillance du système. Ces dernières années, les architectures pair-à-pair ont mergé comme une alternative pour la mise en place d'une architecture de stockage persistant des données. Les systèmes pair-à-pair sont fondamentalement évolutifs et moins chers que les modèles client-serveur. Cependant, pour construire des systèmes de stockage persistant en utilisant le modèle pair-à-pair, deux défis fondamentaux doivent être abordés. i) Faire face à la dynamique des pairs, en raison de leur connectivité transitoire. ii) Réduire l'impact du comportement malicieux des pairs. La réplication est une technique régulièrement utilisée pour faire face à la connectivité transitoire des systèmes de stockage pair-à-pair. Toutefois, selon le ratio d'arrivées et de départs des pairs dans le système, cette technique présente un impact négatif en termes de stockage et de bande passante. Les réseaux pair-à-pair qui offrent la tolérance aux fautes byzantins, font généralement l'hypothèse que seulement une fraction limitée des pairs dans le système sont des pairs de comportements malveillants. Toutefois, l'estimation de la proportion de pairs malveillants dans un système pair-à-pair est une opération peu fiable. Ainsi, créer une architecture qui fournit le stockage persistant de données fiables et qui permet de faire face à tous ces problèmes est une contribution souhaitable. Dans cette thèse, nous proposons Datacube. Datacube est une architecture pair-à-pair de stockage de données scalable et efficace qui fournit un stockage persistant en utilisant un schéma de redondance hybride sur un réseau overlay structuré basée sur des clusters. Le schéma de redondance hybride proposé par Datacube assure la persistance et l'intégrité des données garantissant une forte résilience aux arrivées et départs de pairs même en présence de pairs malveillants. Datacube repose sur les propriétés des codes fontaines pour mettre en place son schéma de redondance hybride. Les valuations analytiques ont montré que Datacube est notamment performant en termes de disponibilité, de surcharge de stockage et de bande passante. Nous avons aussi effectué des évaluations pratiques concernant les performances de deux types de codes fontaines dans le contexte de systèmes de stockage pair-à-pair. Ces évaluations ont aidé à comprendre l'impact des paramètres de codage sur les performances de Datacube. À notre connaissance, ceci est la première étude complète qui permet aux développeurs d'applications de trouver les valeurs des paramètres de codage adaptés au contexte des réseaux pair-à-pair