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A P e e r- to -P e e r R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e B a s e d o n A D is tr ib u te d H a s h T a b le A P e e r- to -P e e r R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e B a s e d o n A D is tr ib u te d H a s h T a b le

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Academic year: 2022

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ZerrougAbdelhalim.Master Recherche 2 ( 2004 -2005)

Conception de serveurs d’applications ouverts (P2P)A Peer-to-Peer Replica Location Service Based on A Distributed Hash Table

A P e e r- to -P e e r R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e B a s e d o n A D is tr ib u te d H a s h T a b le A P e e r- to -P e e r R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e B a s e d o n A D is tr ib u te d H a s h T a b le

Min Cai, AnnChervenaket Martin Frank USC Information Sciences Institute California, U.S.A

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P la n

ZerrougAbdelhalim.Master Recherche 2 ( 2004 -2005)

Conception de serveurs d’applications ouverts (P2P)A Peer-to-Peer Replica Location Service Based on A Distributed Hash Table Introduction Réplique des données ReplicaLocation Service Peerto Peer Chord Peerto PeerReplicaLocation Service Conclusion

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Conception de serveurs d’applications ouverts (P2P)A Peer-to-Peer Replica Location Service Based on A Distributed Hash Table

In tr o d u c ti o n

Le projet Datagrid

Grille de DonnéeGrille de Donnée Réplique des DonnéesRéplique des Données Système de gestion des RépliquesSystème de gestion des Répliques ReplicaLocation ServiceReplicaLocation Service

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Conception de serveurs d’applications ouverts (P2P)A Peer-to-Peer Replica Location Service Based on A Distributed Hash Table

L a R é p li q u e d e s d o n n é e s

Une technique d’optimisation bien connue dans les systèmes distribués et les communautés des Bases de données comme un moyen pour réaliséun meilleurs temps d’accès aux données et / ou une disponibilitéet une tolérance au défaut en dupliquant les données

Définition Exemple de BesoinExemple de Besoin

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L a R é p li q u e d e s d o n n é e s

La Nécessitéde dupliquer les données Les objets sont Read-Onlylors de la création Les ressources sont très distribuées L’accès est répétitif L’incapacitéd’avoir un accès efficace a distance au objets

L’abstraction des données

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L a R é p li q u e d e s d o n n é e s

Réplique des fichiersRéplique des fichiers Réplique des objetsRéplique des objetsVs

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L a R é p li q u e d e s d o n n é e s

GridData ManegementPilotGridData ManegementPilot GlobusData GridToolsGlobusData GridTools ReplicacatalogReplicacatalog GridFTPGridFTP

Collection Emplacements Entrée logique de fichiers

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R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e

Application-orientedData Services Data Management Services ReliableReplicationservice ReplicaLocation ServiceFile Transfert Service

MetaDataService GridFTP Architecture de grille de donnée incluant le RLS

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R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e

Données en lecture seule et en version Taille : centaine de site de duplication, 50 millions de fichiers logiques et 500 millions de fichiers physiques et copies Performance : 1000 requêtes/s et 200 MAJ/s . Temps de réponse de 10 ms a 5 s Sécurité Consistance Fiabilité

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R e p li c a L o c a ti o n S e rv ic e

GIGGLE(GIGascaleGlobal Location Engine)GIGGLE(GIGascaleGlobal Location Engine) Local ReplicaCatalogs( LRC ) ReplicaLocation Indices ( RLI ) Mécanisme Soft State Compression Partitionnement et Merbership

1 2 3 4 5

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L o c a l R e p li c a C a ta lo g s

Maintenir les information sur les répliques dans un seul site de reproduction Maintenir les correspondances entre les nom logiques des fichiers et les noms physiques Coordination avec le système de stockage Sécurité. Authentification . Droits d’accés Propagation de son état Répondre au requêtes ( LFN et PFN )

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R e p li c a L o c a ti o n I n d ic e

Structure en Index Permettant a Satisfaire les requêtes pour plusieurs site de réplique RLI contient un ensemble d’entrée ( LFN , Pointeur vers LRC ) Topologie Hiérarchique d’un RLS

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M é c a n is m e S o ft S ta te

Utilisation du Soft State Protocolpour que le LRC envoie périodiquement sont état au RLI, qui incorpore les informations dans son indice (MAJ) TimeOut : Suppression automatique des sites inaccessibles RLI’sendommagés peuvent être restituer

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C o m p re s s io n

Compression des informations du Soft State communiquépar les LRC’saux LRI’s Réduire le trafic réseau et le coût de la maintenance des LRI’s Utilisation des tables de Hachage comme le filtre de Bloom Utilisation d’information structurelle ou sémantiques des LFN ( Collection )

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P a rt it io n n e m e n t e t M e m e b rs h ip

Partitionnement : divisél’espace des noms logiques entre les différents RLI’spour réduire la taille du Soft State Maj Membership: RLI est comparéa une base de registre qui garde trace des RLI’set LRC’squand ils entrent ou quittent le système

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Im p lé m e n ta ti o n

ClientClient LRC/LRI Server ODBC ( libiodbc) Myodbc MySQLServer DB

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P e e r to P e e r

Nœud Nœud NœudNœud

Nœud Internet Une architecture de système distribué: Sans contrôle centralisé Symétrie fonctionnelle des nœuds Une architecture pour la très grande échelle

Références

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P a r a b o l i c v e c t o r b u n d l e s o n c u r v e s U . N . B h o s l e S e s h a d r i i n t r o d u c e d t h e n o t i o n o f p a r a b o l i c s t r u c t u r e s o n v e c t o r b u n d l e s 4 a n d l a t e r c o n s t r u c t e d a m o d u

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Les formules de repr6sentation obtenues dans le paragraphe pr6c6dent ne fournissent pas des projections sur les fonctions holomorphes car le noyau n'est pas

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construct a reflexive sheaf from Y using the Serre construction, and then to describe this sheaf by means of a monad, where the family of monads involved

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Nous 6nonr ~t la fin du second paragraphe, le r6sultat d'approximation dans le eas particulier des points minimaux, et, dans le troisi6me paragraphe, nous l'appli- quons pour