Adapnet : stratégies adaptatives pour la gestion de données distribuées sur un réseau pair-a pair / par Nicolas Bonnel ; sous la direction de P.-F Marteau

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2008

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Poste à poste (Internet)

Bases de données réparties -- Gestion

Marteau, Pierre-François (1961-.... ; auteur en électronique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université de Bretagne Sud (1995-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Adapnet : stratégies adaptatives pour la gestion de données distribuées sur un réseau pair-a pair / par Nicolas Bonnel / Villeurbanne : [CCSD] , 2010

Relation : Adapnet : stratégies adaptatives pour la gestion de données distribuées sur un réseau pair-a pair / par Nicolas Bonnel ; sous la direction de P.-F Marteau / Lille : Atelier national de reproduction des thèses , 2008

Résumé / Abstract : Depuis quelques decennies, la quantite d'information numerique produite ne cesse de croitre exponentiellement, ce qui souleve des difficultes de plus en plus critiques en terme de stockage, d'accessibilite et de disponibilite de cette information. Les architectures logicielles et materielles construites autour du modele pair-a-pair (p2p) semblent repondre globalement aux exigences liees au stockage de l'information mais montrent leurs limites en ce qui concerne les exigences d'accessibilite et de disponibilite de l'information. Nous presentons dans cette these differents apports concernant les architectures p2p pour la gestion de grands volumes d'information. Les strategies algorithmiques que nous proposons exploitent des topologies virtuelles dediees sur lesquelles, nous developpons des protocoles de maintenance et de gestion du reseau efficaces. En particulier, pour assurer le passage à€ grande echelle, nous proposons des solutions pour lesquelles les couts des operations de maintenance et de gestion des topologies virtuelles sont constants en moyenne pour chaque noeud du reseau, et ceci, quelle que soit la taille du reseau. Nous analysons les principaux paradigmes,de la repartition d'information sur un rà~seau p2p, en considerant successivement, le probleme de l'acces à€ de l'information typee (semi-structuree) et le cas general qui dissocie entierement la nature des requetes du placement de l'information. Nous proposons une methode d'aiguillage de requetes portant sur la structure et le contenu de documents semi-structures ainsi qu'une technique plus generale dans le cas le plus défavorable ou aucune connaissance n'est disponible a priori sur la nature des informations st

Résumé / Abstract : In the last few years, the amount of digital information produced has exponentially increased. This raises problems regarding the storage, the access and the availability of this data. Software and hardware architectures based on the peer-to-peer (p2p) paradigm seem to satisfy the needs of data storage but cannot handle efficiently both data accessibility and availability. We present ,in this thesis various contributions on p2p architectures for managing large volumes of information. We propose various strategies that operate on dedicated virtual topologies that can be maintained at low cost. More precisely, these topologies scale well because the cost for node arrival and node departure is on average constant, whatever the size of the network. We analyze the main paradigms of information sharing on a p2p network, considering successively the problem of access to typed information (semi-structured) and the general case that completely separates the nature of the queries and data location. We propose a routing strategy using structure and content of semi-structured information. We also propose strategies that efficiently explore the network when there is no assumption on the nature of data or queries. In order to manage a quality of service (which is expressed ln terms of speed and reliability), we, also investigate the problem of information availability, more precisely we replicate data stored ln the network. We propose a novel approach exploiting an estimation of local density of data