Evaluation methodology for replicated data types
Méthodologie d'évaluation pour les types de données répliqués
Résumé
To provide a high availability from any where, at any time, with low latency, data is optimistically
replicated. This model allows any replica to apply updates locally, while the operations are later sent
to all the others. In this way, all replicas eventually apply all updates, possibly even in different order.
Optimistic replication algorithms are responsible for managing the concurrent modifications and ensure
the consistency of the shared object. In this thesis, we present an evaluation methodology for optimistic
replication algorithms. The context of our study is collaborative editing. We designed a tool that imple-
ments our methodology. This tool integrates a mechanism to generate a corpus and a simulator to simulate
sessions of collaborative editing. Through this tool, we made several experiments on two different corpus :
synchronous and asynchronous. In synchronous collaboration, we evaluate the performance of optimistic
replication algorithms following several criteria such as execution time, memory occupation, message’s
size, etc. After analysis, some improvements were proposed. In addition, in asynchronous collaboration,
when replicas synchronize their modifications, more conflicts can appear in the document. In this case,
the system cannot merge the modifications until a user resolves them. In order to reduce the conflicts
and the user’s effort, we propose an evaluation metric and we evaluate the different algorithms on this
metric. Afterward, we analyze the quality of the merge to understand the behavior of the users and the
collaboration cases that create conflicts. Then, we propose algorithms for resolving the most important
conflicts, therefore reducing the user’s effort. Finally, we propose a new architecture for supporting cloud-
based collaborative editing system. This architecture is based on two optimistic replication algorithms.
Unlike current architectures, the proposed one removes the problems of the centralization and consensus
between data centers, is simple and accessible for any developers.
Pour fournir une disponibilité permanente des données et réduire la latence réseau, les systèmes de
partage de données se basent sur la réplication optimiste. Dans ce paradigme, il existe plusieurs copies
de l’objet partagé dite répliques stockées sur des sites. Ces répliques peuvent être modifiées librement
et à tout moment. Les modifications sont exécutées en local puis propagées aux autres sites pour y être
appliquées. Les algorithmes de réplication optimiste sont chargés de gérer les modifications parallèles.
L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie d’évaluation pour les algorithmes de réplica-
tion optimiste. Le contexte de notre étude est l’édition collaborative. Nous allons concevoir pour cela un
outil d’évaluation qui intègre un mécanisme de génération de corpus et un simulateur d’édition collabora-
tive. À travers cet outil, nous allons dérouler plusieurs expériences sur deux types de corpus : synchrone
et asynchrone. Dans le cas d’une édition collaborative synchrone, nous évaluerons les performances des
différents algorithmes de réplication sur différents critères tels que le temps d’exécution, l’occupation
mémoire, la taille des messages, etc. Nous proposerons ensuite quelques améliorations. En plus, dans le
cas d’une édition collaborative asynchrone, lorsque deux répliques se synchronisent, les conflits sont plus
nombreux à apparaître. Le système peut bloquer la fusion des modifications jusqu’à ce que l’utilisateur
résolut les conflits. Pour réduire le nombre de ces conflits et l’effort des utilisateurs, nous proposerons
une métrique d’évaluation et nous évaluerons les différents algorithmes sur cette métrique. Nous ana-
lyserons le résultat pour comprendre le comportement des utilisateurs et nous proposerons ensuite des
algorithmes pour résoudre les conflits les plus important et réduire ainsi l’effort des développeurs. Enfin,
nous proposerons une nouvelle architecture hybride basée sur deux types d’algorithmes de réplication.
Contrairement aux architectures actuelles, l’architecture proposée est simple, limite les ressources sur les
dispositifs clients et ne nécessite pas de consensus entre les centres de données.
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