(Dé)Placement de réplicas en environnement pervasif Conférence UBIMOB’04 ESSI – Sophia Antopolis Julien Gossa, Jean-Marc Pierson, Lionel Brunie Laboratoire LIRIS – FRE 2672, Insa de Lyon 7 avenue Jean Capelle, 69621 Villeurbanne cedex Prenom.Nom@insa-lyon.fr

Le Sujet Placement et Sélection de réplicas sur un treillis de proxy-caches Obtenir des résultats compétitifs avec un nombre limité et contrôlé de réplica Dans le but de : Mieux gérer les réplicas Mieux utiliser les ressources Avec les besoins actuels : dynamicité, imprédictibilité, autonomie et flexibilité…

Etat de l’Art - Limites Gestion des Réplicas souvent limitée à une topologie de Proxy-Caches et à une recopie systématique à une archi tentaculaire (CDNs) Gestion des métriques souvent limitée Une seule métrique uniforme

Alizée nous explique ? Réplication systematique Alizée sature Mieux! Suffisant du moins! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Les Bases Théorie des small worlds Approche Bio inspirée « avortée » Haute clusterisation des réseaux Approche Bio inspirée « avortée » Un algorithme d’approximation On Line DC-Tree Borodin et El-Yaniv, Online computation and competitive analysis, Cambridge University Press, 1998.

L’algo d’approx - Caractéristiques Algo On Line, (N-1)k-compétitif N : nombre de noeuds du graphe k : nombre de réplicas Centralisé Distribution : Cœur de la difficulté Utilisation massive des métriques Besoin de finesse et de flexibilité

L’algo adapté en clair Tous les réplicas dans le voisinage de la requête se déplacent à vitesse constante vers la requête Voisinage de la requête : Jusqu’au premier réplica rencontré en suivant le graphe depuis la requête

Un cas de comportement R4 est hors du voisinage R1 passe devant R2 R4 PCg R1 PCd Une requête apparaît R3 PCc PCf ? PCe R2 se retrouve hors du voisinage PCa PCh R2 PCb R0

Travail à effectuer Gérer les métriques Description Exploitation Gérer la distribution de l’algorithme Isoler les données locales (partielles) Elaborer un protocole inter proxy Intégration dans un MiddleWare de Proxy-Cache Définir les services nécessaires

Gestion des métriques Besoin de Flexibilité : somme pondérée des mesures agrégées : Mesure de la route en fonction du réplica : Pondération de la Mesure i / réplica : Mesure de la Métrique i sur la route Technologie ouverte (XML) Définition de classes de réplica extensibles Mappage type-réplica/pondération

Gestion des métriques Exemples de métriques Sur une route, nous avons retenu : la latence (RTT), le nombre de hops les bandes passantes disponibles et idéales Sur une ressource (proxy-cache)  les capacités et charge système (en terme de CPU) les capacités et charge de stockage le taux de disponibilité de l’hôte Exemples de caractéristiques de réplica Nom, Type, Taille, Date, Propriétaire Utilisation : QoS Client | charge réseau

Gestion de l’algo distribué ? R Séparation nette Déplacement en virtuel Concrétisation de ces déplacements 2 points d’agrégation des demandes PC demandeur accumule requêtes clients PC possesseur accumule les déplacements virtuels (avant concrétisation) R

Services MiddleWare Module PIRE Placement Intelligent de REplica Ne s’occupe que du placement/sélection Besoin de s’intégrer à un MiddleWare Le MW de gestion de proxy-cache doit fournir Mesures séparées de chaque métrique Les Proxy Cache voisins La position du réplica le plus proche

Conclusion Merci de votre attention... …C’est le temps des questions! Et ça, c’est une bouteille de Pastis de Marseille! Pour l’inspiration!