State machine replication: exploring a path to build reliable services

Descripción del Articulo

Hoy en día disfrutamos de los beneficios de un mundo digital el cual nos brinda una creciente variedad de servicios. La alta disponibilidad de estos servicios es un aspecto importante y es posible gracias a la capacidad para tolerar fallas de los sistemas distribuidos. En este contexto los protocolo...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Motta Paz, Angel Alberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad de Ingeniería y tecnología
Repositorio:UTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/380
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12815/380
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmo de consenso
Método RABIA
Protocolos SMR
Sistemas distribuido
Tolerancia a fallas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Descripción
Sumario:Hoy en día disfrutamos de los beneficios de un mundo digital el cual nos brinda una creciente variedad de servicios. La alta disponibilidad de estos servicios es un aspecto importante y es posible gracias a la capacidad para tolerar fallas de los sistemas distribuidos. En este contexto los protocolos state machine replication (SMR) desempeñan un rol fundamental para implementar este tipo de servicios. Motivados por la importancia de los protocolos SMR, en este trabajo brindamos los fundamentos para comprender su funcionamiento y mostramos la alta complejidad inherente a estos protocolos así como sus principales causas y desafíos asociados. Producto de una revisión crítica de la literatura, identificamos una brecha de investigación de un nuevo método llamado RABIA, el cual tiene como objetivo simplificar el esfuerzo de implementación de un protocolo SMR utilizando la randomización en su algoritmo de consenso. Planteamos como propuesta profundizar el estudio de RABIA mediante un caso de estudio de implementación de un servicio de almacenamiento tipo llave-valor con capacidad de tolerancia a fallos y garantizando la consistencia de datos.
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