Le stockage dans l’infonuage

Le stockage dans l’infonuage

Le stockage dans l’infonuage est considéré comme l’un des services de l’infonuage les plus pertinents. Dans cette section, nous présentons plus de détails sur le stockage dans l’infonuage, ses types et quelques cas d’utilisation.

Définition 

Le stockage dans l’infonuage est un modèle de stockage de données dans lequel les données sont stockées dans des serveurs, détenues et gérées par les propriétaires de ces derniers, appelés fournisseurs de services de stockage. Ces fournisseurs sont responsables d’assurer la disponibilité et l’accessibilité des données d’une part et le bon fonctionnement de l’environnement physique d’autre part .

Les organisations et les individus approvisionnent la capacité de stockage auprès des fournisseurs pour stocker leurs données.

Types de stockage dans l’infonuage

Nous distinguons trois types de stockage dans l’infonuage.

– Stockage infonuagique public : L’entreprise externalise ses moyens de stockage en dédiant la gestion du stockage à une autre entreprise. Un des avantages de ce type de stockage est que l’entreprise n’a pas besoin de recruter des spécialistes dans ce domaine. Cependant, elle perd le contrôle de l’infrastructure et des données. Amazon S3, Dropbox et Google Drive sont des exemples de stockage infonuagique public.

– Stockage infonuagique privé : L’entreprise exploite l’infrastructure de stockage et ses données. Tout est déployé généralement en interne. Ainsi, l’infonuage ne sera accessible aux utilisateurs qu’à travers des réseaux sécurisés. Le stockage privé est surtout adapté aux grandes entreprises ou à celles exigeant la sécurité de leurs données. OpenStack, OpenNebula sont des exemples de stockage infonuagique privé.

– Stockage infonuagique hybride : Il regroupe les avantages du stockage public et privé. Il s’agit de mettre les données critiques dans le stockage privé et le reste dans le stockage public. Au vu de minimiser les coûts d’exploitation, les entreprises ont tendance à utiliser le stockage privé pour leurs charges usuelles et dédier le stockage public pour les surcharges ponctuelles.

Utilisation du stockage dans l’infonuage de l’entreprise

Au cours des dernières années, les services de stockage en nuage comme Amazon S3, Dropbox, et Google Drive, ont gagné une grande popularité. De nombreuses entreprises et de simples utilisateurs comptent sur de tels services pour héberger leurs données dans l’infonuage puisque les capacités des périphériques de stockage locaux sont encore limitées et ne sont pas suffisamment extensibles pour stocker les quantités croissantes de données. Cette croissance est dûe à la prolifération des téléphones intelligents équipés d’appareils photo haute-résolution combinée à l’amélioration des capacité des réseaux mobiles, dont les besoins en stockage et transfert sont en constante augmentation. Nous pouvons aussi citer à titre d’exemple le contenu vidéo à la demande (e.g., Netflix) dont le nombre d’abonnés a dépassé celui de la télévision câblée aux états-unis d’Amérique .

De plus en plus d’entreprises ont tendance à héberger leurs données dans l’infonuage notamment pour les raisons suivantes :

– Stockage à très grande échelle : Les entreprises produisent d’énormes quantités de données à savoir des e-mails, des documents, des fichiers audio et vidéo et des fichiers journaux. L’infrastructure de l’infonuage est considéré comme un moyen économique permettant de stocker ces gros volumes de données.

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– Sauvegarde à distance : Au cas de la non disponibilité d’un site, il faut prévoir la distribution des données sur plusieurs sites. Pour ces fins, les services de stockage dans l’infonuage constituent une méthode simple pour sauvegarder les données hors site.

– Archivage : Les entreprises ont besoin d’archiver leurs données pour répondre aux exigences réglementaires et pour alimenter les applications d’analyse métier. Cela permet aux entreprises de conserver davantage de données de manière économique pendant plus longtemps.

Méthode d’accès au système de stockage

L’API de stockage est la méthode la plus utilisée pour l’accès et l’utilisation du système de stockage. La forme la plus commune des API est le service web REST (REpresentational State Transfer) . Une des plus importantes propriétés de REST est son architecture sans état. Cela signifie que la requête contient toutes les informations nécessaires pour que le système de stockage renvoie la réponse adéquate. Ainsi, l’établissement d’une session entre l’utilisateur et le système de stockage n’est pas requis.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 MISE EN CONTEXTE
1.1 Introduction
1.2 L’infonuage
1.2.1 Définition
1.2.2 Caractéristiques
1.2.3 Types de services infonuagiques
1.3 OpenStack : Exemple de IaaS
1.3.1 Définition
1.3.2 Composants
1.4 Le stockage dans l’infonuage
1.4.1 Définition
1.4.2 Types de stockage dans l’infonuage
1.4.3 Utilisation du stockage dans l’infonuage de l’entreprise
1.4.4 Méthode d’accès au système de stockage
1.4.5 OpenStack Swift : Exemple de système de stockage dans l’infonuage
1.4.5.1 Les APIs RESTful dans Swift
1.4.5.2 Hiérarchie d’organisation de données dans Swift
1.4.5.3 Architecture
1.5 Conclusion
CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE SUR LA GESTION DE TRANSFERT DES DONNÉES DANS L’INFONUAGE
2.1 Introduction
2.2 Méthodes d’optimisation de transfert de données dans l’infonuage
2.2.1 Approches basées sur la maximisation des requêtes satisfaites
2.2.2 Approches visant la maximisation de la bande passante
2.2.3 Approches visant la maximisation des requêtes satisfaites et de la bande passante
2.2.4 Réplication de données et parallélisation des transferts
2.3 Comparaison entre les méthodes existantes
2.4 Conclusion
CHAPITRE 3 SOLUTION PROPOSÉE
3.1 Introduction
3.2 Architecture du système proposé
3.2.1 Module de surveillance de la bande passante
3.2.2 Module d’ordonnancement de requêtes
3.3 Formulation mathématique du problème
3.3.1 Variables
3.3.2 Fonction objectif
3.3.3 Contraintes
3.4 Solution proposée
3.4.1 Ordonnancement de requêtes
3.4.2 Algorithme Deadline-Aware (DA)
3.4.3 Algorithme Deadline-Aware avec Rescheduling (DA-Resch)
3.5 Application de notre solution sur le projet Python-swiftclient
3.6 Conclusion
CHAPITRE 4 EXPÉRIMENTATIONS ET RÉSULTATS
4.1 Introduction
4.2 Expérimentation
4.2.1 Environnement expérimental
4.2.2 Scénario expérimental
4.3 Évaluation du succès et de l’échec des requêtes
4.3.1 Taux de requêtes réussies respectant leurs échéances
4.3.2 Taux de requêtes échouées
4.3.3 Taux de requêtes réussies ne respectant pas leurs échéances
4.4 Évaluation de la consommation de bande passante disponible
4.4.1 Évaluation de la consommation moyenne de bande passante disponible
4.4.2 Évaluation de la consommation de bande passante disponible au fil du temps
4.5 Évaluation des retards enregistrés pour les différentes requêtes
4.6 Conclusion
CONCLUSION 

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