Impact of QoS on Replica Placement in Tree Networks

This paper discusses and compares several policies to place replicas in tree networks, subject to server capacity and QoS constraints. The client requests are known beforehand, while the number and location of the servers are to be determined. We study three strategies. The first two strategies assign each client to a unique server while the third allows requests of a client to be processed by multiple servers. The main contribution of this paper is to assess the impact of QoS constraints on the total replication cost. In this paper, we establish the NP-completeness of the problem on homogeneous networks when the requests of a given client can be processed by multiple servers. We provide several efficient polynomial heuristic algorithms for NP-complete instances of the problem. These heuristics are compared to the optimal solution provided by the formulation of the problem in terms of the solution of an integer linear program.Dans ce rapport, on discute et compare plusieurs politiques de placement de répliques dans les arbres, en prenant en compte à la fois des contraintes de capacité de traitement de chaque serveur et des contraintes de type QoS (Qualité de Service). Les requêtes des clients sont connues avant exécution, alors que le nombre et l’emplacement des répliques (serveurs) sont déterminés par l’algorithme de placement. Nous étudions trois stratégies. Les deux premières stratégies assignent chaque client à un serveur unique alors que la troisième permet que les requêtes d’un client soient traitées par plusieurs serveurs. L’objectif principal de ce travail est l’étude de l’impact des contraintes de qualité de service sur le coût total. Nous établissons la NP-complétude du problème sur des réseaux homogènes quand les requêtes d’un client peuvent être traitées par des serveurs multiples. Nous présentons plusieurs heuristiques polynomiales et efficaces pour les instances NP-complètes du problème sur plateformes hétérogènes. Ces heuristiques sont comparées à la solution optimale obtenue grâce à la formulation du problème en terme d’un programme linéaire en nombres entiers