AS-cast: Lock Down the Traffic of Decentralized Content Indexing at the Edge

Autor: Lebre, Adrien, Nédelec, Brice, Van Kempen, Alexandre
Přispěvatelé: Département Automatique, Productique et Informatique (IMT Atlantique - DAPI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ), Software Stack for Massively Geo-Distributed Infrastructures (STACK), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Université de Nantes - Faculté des Sciences et des Techniques, Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - Faculté des Sciences et des Techniques, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Inria Rennes, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Nantes Université (Nantes Univ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Gestion de Données Distribuées (LS2N - équipe GDD), Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Qarnot Computing [Montrouge]
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: The 22nd International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2022)
The 22nd International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2022), Oct 2022, Copenhagen, Denmark. pp.433-454, ⟨10.1007/978-3-031-22677-9_23⟩
[Research Report] RR-9418, Inria Rennes. 2021
[Research Report] RR-9418, Inria Rennes. 2021, pp.1-21
Meng, W., Lu, R., Min, G., Vaidya, J. (eds) Algorithms and Architectures for Parallel Processing, Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS)
ICA3PP 2022-22nd International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing
ICA3PP 2022-22nd International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing, Oct 2022, Copenhagen, Denmark. pp.433-454, ⟨10.1007/978-3-031-22677-9_23⟩
Algorithms and Architectures for Parallel Processing ISBN: 9783031226762
DOI: 10.1007/978-3-031-22677-9_23⟩
Popis: International audience; Although the holy grail to store and manipulate data in Edge infrastructures is yet to be found, state-of-the-art approaches demonstrated the relevance of replication strategies that bring content closer to consumers: The latter enjoy better response time while the volume of data passing through the network decreases overall. Unfortunately, locating the closest replica of a specific content requires indexing every live replica along with its location. Relying on remote services enters in contradiction with the properties of Edge infrastructures as locating replicas may effectively take more time than actually downloading content. At the opposite, maintaining such an index at every node would prove overly costly in terms of memory and traffic, especially since nodes can create and destroy replicas at any time.In this paper, we abstract content indexing as distributed partitioning: every node only indexes its closest replica, and connected nodes with a similar index compose a partition. Our decentralized implementation AS-cast is (i) efficient, for it uses partitions to lock down the traffic generated by its operations to relevant nodes, yet it (ii) guarantees that every node eventually acknowledges its partition despite concurrent operations. Our complexity analysis supported by simulations shows that AS-cast scales well in terms of generated traffic and termination time. As such, AS-cast can constitute a new building block for geo-distributed services.; Bien qu’une solution parfaite pour le stockage et la manipulation de données au niveau des infrastructures Edge reste encore à déterminer, les approches de l’état de l’art ont d’ors et déjà démontré la pertinence des stratégies de réplication qui rapprochent le contenu des consommateurs : ces derniers bénéficient de meilleurs temps de réponse et le volume de données transitant par le réseau diminue globalement. Malheureusement, localiser la réplique la plus proche d’un contenu spécifique nécessite d’indexer chacune des répliques existantes avec leurs informations de localisation. Se fier à des services distants entre en contradiction avec les propriétés des infrastructures Edge de telle sorte que localiser des répliques prend davantage de temps que de télécharger le contenu. À l’opposé, chaque nœud ne peut maintenir l’index des toutes les répliques existantes car cela s’avèrerait extrêmement coûteux en termes de mémoire et de trafic, en particulier lorsque les nœuds sont libres de créer ou détruire des répliques à n’importe quel moment.Dans cet article, nous abstrayons l’indexation de contenu par un problème de partitionnement réparti : chacun des nœuds maintient l’index de sa réplique la plus proche, et les nœuds connectés possédant un index similaire font partie d’une même partition. Notre implémentation décentralisée nommée AS-cast est (i) efficace, car elle utilise les partitions afin de confiner le trafic généré par son fonctionnement aux seuls nœuds concernés, tout en (ii) garantissant le fait que chaque nœud finisse par identifier la partition à laquelle il appartient, et ce malgré les opérations concurrentes. Notre analyse en complexité appuyée par des simulations montre que AS-cast passe à l’échelle en termes de trafic généré et de temps de terminaison. De ce fait, AS-cast peut constituer les nouvelles fondations pour construire des services géo-distribués.
Databáze: OpenAIRE
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