La Cohérence Dans les Systèmes NOSQL

Abstract

À l’émergence du Big Data, les applications traitent des quantités extrêmement élevées de donnés. Pour assurer leur disponibilité, ces applications utilisent la réplication des données. Cependant, la réplication introduit le problème important de la cohérence des données. La gestion de la cohérence est primordiale. Les modèles à cohérence forte induisent des coûts importants en termes de performance du fait qu’ils exigent des requêtes de toujours retourner la valeur la plus récente des données. A l’inverse, les modèles à cohérence faible fournissent de meilleures performances ainsi qu’une meilleure disponibilité des données. Toutefois, ces derniers modèles peuvent tolérer des incohérences. Dans le cadre de ce projet de fin d’études, nous abordons les nombreux mécanismes utilisés par les SGBD Distribués afin de garantir le partitionnement, la réplication et la cohérence des données. Après la présentation de l’état de l’art sur les différents modèles de cohérences, nous nous sommes intéressés à la notion de cohérence faible au forte. Notre contribution consiste à mettre en oeuvre une solution qui permet d’implémenter le modèle de cohérence sur un système d’enchères qui fera office de cas d’utilisation pratique pour tester les performances de ce modèle en termes de latence et débit. Cette solution se compose d’un module de gestion de cohérence qui se charge de vérifier pour chaque requête sur les données, le niveau de cohérence à appliquer selon le besoin ; et d’un SIAD (Système d’Informations d’Aide à la Décision) qui alimente le gestionnaire de cohérence en informations sur l’état des enchères. Enfin, nous clôturons ce travail par une étude comparative des performances d’un modèle de cohérence fort avec le modèle de cohérence faible.