AS-cast: Lock Down the Traffic of Decentralized Content Indexing at the Edge - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2021

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

AS-cast : Confiner le trafic de l’indexation décentralisée de contenu au niveau du Edge

Abstract

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.
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

hal-03333669 , version 1 (03-09-2021)
hal-03333669 , version 2 (13-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03333669 , version 2

Cite

Adrien Lebre, Brice Nédelec, Alexandre van Kempen. AS-cast: Lock Down the Traffic of Decentralized Content Indexing at the Edge. [Research Report] RR-9418, Inria Rennes. 2021, pp.1-21. ⟨hal-03333669v2⟩
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