Managing consistency for big data applications : tradeoffs and self-adaptiveness
Gérer la cohérence pour les applications big data : compromis et auto-adaptabilité
Résumé
In the era of Big Data, data-intensive applications handle extremely large volumes of data while requiring fast processing times. A large number of such applications run in the cloud in order to benefit from cloud elasticity, easy on-demand deployments, and cost-efficient Pays-As-You-Go usage. In this context, replication is an essential feature in the cloud in order to deal with Big Data challenges. Therefore, replication therefore, enables high availability through multiple replicas, fast data access to local replicas, fault tolerance, and disaster recovery. However, replication introduces the major issue of data consistency across different copies. Consistency management is a critical for Big Data systems. Strong consistency models introduce serious limitations to systems scalability and performance due to the required synchronization efforts. In contrast, weak and eventual consistency models reduce the performance overhead and enable high levels of availability. However, these models may tolerate, under certain scenarios, too much temporal inconsistency. In this Ph.D thesis, we address this issue of consistency tradeoffs in large-scale Big Data systems and applications. We first, focus on consistency management at the storage system level. Accordingly, we propose an automated self-adaptive model (named Harmony) that scale up/down the consistency level at runtime when needed in order to provide as high performance as possible while preserving the application consistency requirements. In addition, we present a thorough study of consistency management impact on the monetary cost of running in the cloud. Hereafter, we leverage this study in order to propose a cost efficient consistency tuning (named Bismar) in the cloud. In a third direction, we study the consistency management impact on energy consumption within the data center. According to our findings, we investigate adaptive configurations of the storage system cluster that target energy saving. In order to complete our system-side study, we focus on the application level. Applications are different and so are their consistency requirements. Understanding such requirements at the storage system level is not possible. Therefore, we propose an application behavior modeling that apprehend the consistency requirements of an application. Based on the model, we propose an online prediction approach- named Chameleon that adapts to the application specific needs and provides customized consistency.
Dans l’ère de Big Data, les applications intensives en données gèrent des volumes de données extrêmement grand. De plus, ils ont besoin de temps de traitement rapide. Une grande partie de ces applications sont déployées sur des infrastructures cloud. Ceci est afin de bénéficier de l’élasticité des clouds, les déploiements sur demande et les coûts réduits strictement relatifs à l’usage. Dans ce contexte, la réplication est un moyen essentiel dans le cloud afin de surmonter les défis de Big Data. En effet, la réplication fournit les moyens pour assurer la disponibilité des données à travers de nombreuses copies de données, des accès plus rapide aux copies locales, la tolérance aux fautes. Cependant, la réplication introduit le problème majeur de la cohérence de données. La gestion de la cohérence est primordiale pour les systèmes de Big Data. Les modèles à cohérence forte présentent de grandes limitations aux aspects liées aux performances et au passage à l’échelle à cause des besoins de synchronisation. En revanche, les modèles à cohérence faible et éventuelle promettent de meilleures performances ainsi qu’une meilleure disponibilité de données. Toutefois, ces derniers modèles peuvent tolérer, sous certaines conditions, trop d’incohérence temporelle. Dans le cadre du travail de cette thèse, on s'adresse particulièrement aux problèmes liés aux compromis de cohérence dans les systèmes à large échelle de Big Data. Premièrement, on étudie la gestion de cohérence au niveau du système de stockage. On introduit un modèle de cohérence auto-adaptative (nommé Harmony). Ce modèle augmente et diminue de manière automatique le niveau de cohérence et le nombre de copies impliquées dans les opérations. Ceci permet de fournir de meilleures performances toute en satisfaisant les besoins de cohérence de l’application. De plus, on introduit une étude détaillée sur l'impact de la gestion de la cohérence sur le coût financier dans le cloud. On emploi cette étude afin de proposer une gestion de cohérence efficace qui réduit les coûts. Dans une troisième direction, on étudie les effets de gestion de cohérence sur la consommation en énergie des systèmes de stockage distribués. Cette étude nous mène à analyser les gains potentiels des reconfigurations adaptatives des systèmes de stockage en matière de réduction de la consommation. Afin de compléter notre travail au niveau système de stockage, on s'adresse à la gestion de cohérence au niveau de l’application. Les applications de Big Data sont de nature différente et ont des besoins de cohérence différents. Par conséquent, on introduit une approche de modélisation du comportement de l’application lors de ses accès aux données. Le modèle résultant facilite la compréhension des besoins en cohérence. De plus, ce modèle est utilisé afin de délivrer une cohérence customisée spécifique à l’application.
Domaines
Base de données [cs.DB]
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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