Université de Rennes 1 Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué Leveraging content properties to optimize distributed storage systems systèmes de stockage distribuéssystèmes large échelledéduplication distributed storage systemslarge scale systemsdeduplication Systèmes à paramètres répartis Thèses et écrits académiques Systèmes de grandes dimensions Thèses et écrits académiques Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace. Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 4179 Kohttp://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/a58904f0-af8e-4348-be29-b2d69f9fda44 Kloudas Konstantinos 1985-11-22 GR 168431629 10034098 2013REN1S004 http://www.theses.fr/2013REN1S004 2013-03-06 Informatique Université de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Université européenne de Bretagnethesis.degree.grantor_2 139075119 Doctorat non ouiKermarrecAnne-Marieintervenant_1110336143 Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsecoleDoctorale_1 139007164 ASAPpartenaireRecherche_1 INRIA-RENNES partenaireRecherche_2 133175863 ddc:004 KermarrecAnne-MarieUniversité de Rennes 1Sciences et technologie, médecine, pharmacie, odontologie, droit, économie, gestion, philosophieUniversité européenne de BretagnePôle de recherche et d'enseignement supérieur de BretagneMathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes)ASAP INRIA-RENNES ASCII PDF 4279673