Techniques de modélisation et d’analyse pour l’amélioration de la robustesse des systèmes distribués

Modeling and analysis of techniques to increase robustness in distributed systems

• Auteur / Autrice : Riccardo Loti
• Direction : Luigi Liquori, Rossano Gaeta
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 26/05/2014
• Etablissement(s) : Nice en cotutelle avec Università di Torino (Turin, Italie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - LOGNET
• Jury : Président / Présidente : Giovanni Chiola
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Luigi Liquori, Rossano Gaeta, Giovanni Chiola, Marko Vukolic, Hung Nguyen Chan, Roberto Roverso
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Giovanni Chiola, John C.S. Lui

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement réparti

Réseaux d'ordinateurs

Modèles mathématiques

Mots clés libres

MANET

Identification de la pollution

Modélisation

Réseaux distribués

Robustesse

Résilience

MANET

CCN

CCN-TV

Pollution identification

Modeling

Distributed networks

Robustness

Resilience

Résumé

Le point de départ pour les systèmes décentralisés a été l’échange des fichiers, en utilisant cet approche i) pour distribuer la bande passante entre tous les nœuds concernés et ii) pour augmenter la robustesse en éliminant autant que possible les points individuels de défaillance et de contrôle et iii) en partageant également les responsabilités entre les nœuds. Si les approches le plus décentralisés sont très efficaces en termes de résilience aux pannes, pour la même raison, les performances sont limités et difficiles à analyser quand on observe plusieurs réseaux interconnectés entre eux, configurations qui peuvent être analysés à travers des outils de simulation, souvent peu efficaces dans l’analyse de l’espace de possibilités. Dans cette thèse on a développé un modèle mathématique pour la modélisation de l’interconnexion des réseaux en permettant l’étude et l’exploration d’équilibres qui grâce à l’abstraction du modèle peuvent s’appliquer à l’interconnexion des réseaux de communications, réseaux de distribution de marchandise ou réseaux de distribution d’eau. La thèse se focalise aussi sur les réseaux décentralisés MANET, ou` la communication entre nœuds mobiles est purement ≪ ad-hoc ≫ (ex: deux voitures communiquant entre eux quand ils sont proches) en utilisant i) des ≪ rateless coding ≫ pour augmenter la robustesse et minimiser la perte ou la corruption de données causées par la non fiabilité du moyen de transmission et ii) des algorithmes de ≪ pollution détection ≫, par exemple de détection de nœuds malveillants ou de paquets corrompus, cette détection et prévention étant très difficile dans des environnements fortement distribués.

The original “selling point” for decentralized networks has been file exchange, using the decentralized approach to diffuse the bandwidth cost between all the participating nodes, augmenting the robustness by avoiding single point of failures and control by sharing the responsibility between all nodes. While the most decentralized approaches are very efficient in terms of resilience they are, by the same reason, more performance limited and harder to analyze. This analysis is usually the sole realm of simulation tools, a quite in- efficient way to analyze the possibility space. We thus developed and present here a mathematical model for network interconnection, enabling the study and exploration of equilibriums and, by virtue of the abstraction of the model, perfectly applicable to any interconnection of networks, be them communication networks, social networks or, for example, water distribution networks. We also focused on decentralized networks, called MANETs, where communication between mobile nodes is purely ad-hoc based (eg.: two cars passing each other and communicating while in range), exploit- ing rateless coding to increase their robustness by minimizing data loss due to transmission unreliability, and detecting malicious nodes sending corrupted packets, a hard to detect and prevent problem in a strongly distributed environments, using SIEVE, a custom developed algorithm.