SwiftCloud: Fault-Tolerant Geo-Replication Integrated all the Way to the Client Machine

Résumé : Afin d'améliorer le temps de réponse et la disponibilité, les applications web et mobiles s'appuient fréquemment sur l'exécution de code et le stockage de données côté machine cliente. Cependant, les solutions existantes sont " bricolées " et s'intégrent mal avec la logique côté serveur. Nous présentons une approche méthodique, visant à intégrer le stockage côté client et côté serveur. Elle s'appuie sur des transactions hybrides (permettant aussi bien les mises à jour sans conflit que fortement cohérentes), qui accèdent aux données, soit du côté client soit côté serveur, et qui lisent un instantané causalement cohérent de façon efficace. Si une faute se produit dans l'infrastructure, le client peut changer de serveur et reprendre immédiatement l'exécution, tout en continuant à accéder sans interruption à son instantané cohérent. Cette approche a été mise en {\oe}uvre dans \SwiftCloud{}, le premier système transactionnel à proposer la géo-réplication jusqu'à la machine cliente. Quelques exemples montrent que notre modèle de programmation est adapée à divers domaines d'application. Notre évaluation expérimentale montre que l'approche \SwiftCloud améliore la tolérance aux fautes, et que la latence et le débit sont améliorés d'un ordre de grandeur, par rapport aux approches de géo-réplication classiques.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-8347, INRIA. 2013
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00870225
Contributeur : Marek Zawirski <>
Soumis le : vendredi 11 octobre 2013 - 14:11:21
Dernière modification le : vendredi 16 septembre 2016 - 15:06:09
Document(s) archivé(s) le : dimanche 12 janvier 2014 - 02:45:16

Fichiers

RR-8347.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-00870225, version 1
  • ARXIV : 1310.3107

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Citation

Marek Zawirski, Annette Bieniusa, Valter Balegas, Sérgio Duarte, Carlos Baquero, et al.. SwiftCloud: Fault-Tolerant Geo-Replication Integrated all the Way to the Client Machine. [Research Report] RR-8347, INRIA. 2013. <hal-00870225>

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