Alta disponibilidade é uma das propriedades mais desejáveis em sistemas computacionais, principalmente em aplicações comerciais que, tipicamente, envolvem acesso a banco de dados e usam transações. Essas aplicações compreendem sistemas bancários e de comércio eletrônico, onde a indisponibilidade de um serviço pode representar substanciais perdas financeiras. Alta disponibilidade pode ser alcançada através de replicação. Se uma das réplicas não está operacional, outra possibilita que determinado serviço seja oferecido. No entanto, réplicas requerem protocolos que assegurem consistência de estado. Comunicação de grupo é uma abstração que tem sido aplicada com eficiência a sistemas distribuídos para implementar protocolos de replicação. Sua aplicação a sistemas práticos com transações e com banco de dados não é comum. Tipicamente, sistemas transacionais usam soluções ad hoc e sincronizam réplicas com protocolos centralizados, que são bloqueantes e, por isso, não asseguram alta disponibilidade. A tecnologia baseada em componentes Enterprise JavaBeans (EJB) é um exemplo de sistema prático que integra distribuição, transações e bancos de dados. Em uma aplicação EJB, o desenvolvedor codifica o serviço funcional que é dependente da aplicação, e os serviços não–funcionais são inseridos automaticamente. A especificação EJB descreve serviços não–funcionais de segurança, de transações e de persistência para bancos de dados, mas não descreve serviços que garantam alta disponibilidade. Neste trabalho, alta disponibilidade é oferecida como uma nova propriedade através da adição de serviços não–funcionais na tecnologia EJB usando abstrações de comunicação de grupo. Os serviços para alta disponibilidade são oferecidos através da arquitetura HA (highly-available architecture) que possui múltiplas camadas. Esses serviços incluem replicação, chaveamento de servidor, gerenciamento de membros do grupo e detecção de membros falhos do grupo. A arquitetura HA baseia-se nos serviços já descritos pela especificação EJB e preserva os serviços EJB existentes. O protocolo de replicação corresponde a uma subcamada, invisível para o usuário final. O serviço EJB é executado por membros em um grupo de réplicas, permitindo a existência de múltiplos bancos de dados idênticos. Conflitos de acesso aos múltiplos bancos de dados são tratados estabelecendo–se uma ordem total para aplicação das atualizações das transações. Esse grupo é modelado como um único componente e gerenciado por um sistema de comunicação de grupo. A combinação de conceitos de bancos de dados com comunicação de grupo demonstra uma interessante solução para aplicações com requisitos de alta disponibilidade, como as aplicações EJB. Os serviços adicionais da arquitetura HA foram implementados em protótipo. A validação através de um protótipo possibilita que experimentos sejam realizados dentro de um ambiente controlado, usando diferentes cargas de trabalho sintéticas. O protótipo combina dois sistemas de código aberto. Essa característica permitiu acesso à implementação e não somente à interface dos componentes dos sistemas em questão. Um dos sistemas implementa a especificação EJB e outro implementa o sistema de comunicação de grupos. Os resultados dos testes realizados com o protótipo mostraram a eficiência da solução proposta. A degradação de desempenho pelo uso de réplicas e da comunicação de grupo é mantida em valores adequados.

Alta disponibilidade é uma das propriedades mais desejáveis em sistemas computacionais, principalmente em aplicações comerciais que, tipicamente, envolvem acesso a banco de dados e usam transações. Essas aplicações compreendem sistemas bancários e de comércio eletrônico, onde a indisponibilidade de um serviço pode representar substanciais perdas financeiras. Alta disponibilidade pode ser alcançada através de replicação. Se uma das réplicas não está operacional, outra possibilita que determinado serviço seja oferecido. No entanto, réplicas requerem protocolos que assegurem consistência de estado. Comunicação de grupo é uma abstração que tem sido aplicada com eficiência a sistemas distribuídos para implementar protocolos de replicação. Sua aplicação a sistemas práticos com transações e com banco de dados não é comum. Tipicamente, sistemas transacionais usam soluções ad hoc e sincronizam réplicas com protocolos centralizados, que são bloqueantes e, por isso, não asseguram alta disponibilidade. A tecnologia baseada em componentes Enterprise JavaBeans (EJB) é um exemplo de sistema prático que integra distribuição, transações e bancos de dados. Em uma aplicação EJB, o desenvolvedor codifica o serviço funcional que é dependente da aplicação, e os serviços não–funcionais são inseridos automaticamente. A especificação EJB descreve serviços não–funcionais de segurança, de transações e de persistência para bancos de dados, mas não descreve serviços que garantam alta disponibilidade. Neste trabalho, alta disponibilidade é oferecida como uma nova propriedade através da adição de serviços não–funcionais na tecnologia EJB usando abstrações de comunicação de grupo. Os serviços para alta disponibilidade são oferecidos através da arquitetura HA (highly-available architecture) que possui múltiplas camadas. Esses serviços incluem replicação, chaveamento de servidor, gerenciamento de membros do grupo e detecção de membros falhos do grupo. A arquitetura HA baseia-se nos serviços já descritos pela especificação EJB e preserva os serviços EJB existentes. O protocolo de replicação corresponde a uma subcamada, invisível para o usuário final. O serviço EJB é executado por membros em um grupo de réplicas, permitindo a existência de múltiplos bancos de dados idênticos. Conflitos de acesso aos múltiplos bancos de dados são tratados estabelecendo–se uma ordem total para aplicação das atualizações das transações. Esse grupo é modelado como um único componente e gerenciado por um sistema de comunicação de grupo. A combinação de conceitos de bancos de dados com comunicação de grupo demonstra uma interessante solução para aplicações com requisitos de alta disponibilidade, como as aplicações EJB. Os serviços adicionais da arquitetura HA foram implementados em protótipo. A validação através de um protótipo possibilita que experimentos sejam realizados dentro de um ambiente controlado, usando diferentes cargas de trabalho sintéticas. O protótipo combina dois sistemas de código aberto. Essa característica permitiu acesso à implementação e não somente à interface dos componentes dos sistemas em questão. Um dos sistemas implementa a especificação EJB e outro implementa o sistema de comunicação de grupos. Os resultados dos testes realizados com o protótipo mostraram a eficiência da solução proposta. A degradação de desempenho pelo uso de réplicas e da comunicação de grupo é mantida em valores adequados.

Alta disponibilidade é uma das propriedades mais desejáveis em sistemas computacionais, principalmente em aplicações comerciais que, tipicamente, envolvem acesso a banco de dados e usam transações. Essas aplicações compreendem sistemas bancários e de comércio eletrônico, onde a indisponibilidade de um serviço pode representar substanciais perdas financeiras. Alta disponibilidade pode ser alcançada através de replicação. Se uma das réplicas não está operacional, outra possibilita que determinado serviço seja oferecido. No entanto, réplicas requerem protocolos que assegurem consistência de estado. Comunicação de grupo é uma abstração que tem sido aplicada com eficiência a sistemas distribuídos para implementar protocolos de replicação. Sua aplicação a sistemas práticos com transações e com banco de dados não é comum. Tipicamente, sistemas transacionais usam soluções ad hoc e sincronizam réplicas com protocolos centralizados, que são bloqueantes e, por isso, não asseguram alta disponibilidade. A tecnologia baseada em componentes Enterprise JavaBeans (EJB) é um exemplo de sistema prático que integra distribuição, transações e bancos de dados. Em uma aplicação EJB, o desenvolvedor codifica o serviço funcional que é dependente da aplicação, e os serviços não–funcionais são inseridos automaticamente. A especificação EJB descreve serviços não–funcionais de segurança, de transações e de persistência para bancos de dados, mas não descreve serviços que garantam alta disponibilidade. Neste trabalho, alta disponibilidade é oferecida como uma nova propriedade através da adição de serviços não–funcionais na tecnologia EJB usando abstrações de comunicação de grupo. Os serviços para alta disponibilidade são oferecidos através da arquitetura HA (highly-available architecture) que possui múltiplas camadas. Esses serviços incluem replicação, chaveamento de servidor, gerenciamento de membros do grupo e detecção de membros falhos do grupo. A arquitetura HA baseia-se nos serviços já descritos pela especificação EJB e preserva os serviços EJB existentes. O protocolo de replicação corresponde a uma subcamada, invisível para o usuário final. O serviço EJB é executado por membros em um grupo de réplicas, permitindo a existência de múltiplos bancos de dados idênticos. Conflitos de acesso aos múltiplos bancos de dados são tratados estabelecendo–se uma ordem total para aplicação das atualizações das transações. Esse grupo é modelado como um único componente e gerenciado por um sistema de comunicação de grupo. A combinação de conceitos de bancos de dados com comunicação de grupo demonstra uma interessante solução para aplicações com requisitos de alta disponibilidade, como as aplicações EJB. Os serviços adicionais da arquitetura HA foram implementados em protótipo. A validação através de um protótipo possibilita que experimentos sejam realizados dentro de um ambiente controlado, usando diferentes cargas de trabalho sintéticas. O protótipo combina dois sistemas de código aberto. Essa característica permitiu acesso à implementação e não somente à interface dos componentes dos sistemas em questão. Um dos sistemas implementa a especificação EJB e outro implementa o sistema de comunicação de grupos. Os resultados dos testes realizados com o protótipo mostraram a eficiência da solução proposta. A degradação de desempenho pelo uso de réplicas e da comunicação de grupo é mantida em valores adequados.

Redundância provê tolerância a falhas. Um serviço pode ser executado em múltiplos servidores que se replicam uns aos outros, de maneira a prover disponibilidade do serviço em caso de falhas. Uma maneira de implementar um tal serviço replicado é através de técnicas como replicação de máquina de estados (SMR). SMR provê tolerância a falhas, ao mesmo tempo que é linearizável, isto é, clientes não são capazes de distinguir o comportamento do sistema replicado daquele de um sistema não replicado. No entanto, ter um sistema completamente replicado e linearizável vem com um custo, que é escalabilidade – por escalabilidade, queremos dizer que adicionar servidores ao sistema aumenta a sua vazão, pelo menos para algumas cargas de trabalho. Mesmo com uma configuração cuidadosa e usando otimizações que evitam que os servidores executem ações redundantes desnecessárias, em um determinado ponto a vazão de um sistema replicado com SMR não pode ser mais aumentada acrescentando-se servidores; na verdade, adicionar réplicas pode até degradar a sua performance. Uma maneira de conseguir escalabilidade é particionar o serviço e então permitir que partições trabalhem independentemente. Por outro lado, ter um sistema particionado, porém linearizável e com razoavelmente boa performance não é trivial, e esse é o tópico de pesquisa tratado aqui. Para permitir que sistemas escalem, ao mesmo tempo que se garante linearizabilidade, nós propomos as seguinte ideias: (i) Replicação Escalável de Máquina de Estados (SSMR), (ii) Multicast Atômico Otimista (Opt-amcast) e (iii) S-SMR Rápido (Fast-SSMR). S-SMR é um modelo de execução que permite que a vazão do sistema escale de maneira linear com o número de servidores, sem sacrificar consistência. Para reduzir o tempo de resposta dos comandos, nós definimos o conceito de Opt-amcast, que permite que mensagens sejam entregues duas vezes: uma entrega garante ordem atômica (entrega atômica), enquanto a outra é mais rápida, mas nem sempre garante ordem atômica (entrega otimista). A implementação de Opt-amcast que nós propomos nessa tese se chama Ridge, um protocolo que combina baixa latência com alta vazão. Fast-SSMR é uma extensão do S-SMR que utiliza a entrega otimista do Opt-amcast: enquanto um comando é ordenado de maneira atômica, pode-se fazer alguma pré-computação baseado na entrega otimista, reduzindo assim tempo de resposta. / Redundancy provides fault-tolerance. A service can run on multiple servers that replicate each other, in order to provide service availability even in the case of crashes. A way to implement such a replicated service is by using techniques like state machine replication (SMR). SMR provides fault tolerance, while being linearizable, that is, clients cannot distinguish the behaviour of the replicated system to that of a single-site, unreplicated one. However, having a fully replicated, linearizable system comes at a cost, namely, scalability—by scalability we mean that adding servers will always increase the maximum system throughput, at least for some workloads. Even with a careful setup and using optimizations that avoid unnecessary redundant actions to be taken by servers, at some point the throughput of a system replicated with SMR cannot be increased by additional servers; in fact, adding replicas may even degrade performance. A way to achieve scalability is by partitioning the service state and then allowing partitions to work independently. Having a partitioned, yet linearizable and reasonably performant service is not trivial, and this is the topic of research addressed here. To allow systems to scale, while at the same time ensuring linearizability, we propose and implement the following ideas: (i) Scalable State Machine Replication (S-SMR), (ii) Optimistic Atomic Multicast (Opt-amcast), and (iii) Fast S-SMR (Fast-SSMR). S-SMR is an execution model that allows the throughput of the system to scale linearly with the number of servers without sacrificing consistency. To provide faster responses for commands, we developed Opt-amcast, which allows messages to be delivered twice: one delivery guarantees atomic order (conservative delivery), while the other is fast, but not always guarantees atomic order (optimistic delivery). The implementation of Opt-amcast that we propose is called Ridge, a protocol that combines low latency with high throughput. Fast-SSMR is an extension of S-SMR that uses the optimistic delivery of Opt-amcast: while a command is atomically ordered, some precomputation can be done based on its fast, optimistically ordered delivery, improving response time.

Redundância provê tolerância a falhas. Um serviço pode ser executado em múltiplos servidores que se replicam uns aos outros, de maneira a prover disponibilidade do serviço em caso de falhas. Uma maneira de implementar um tal serviço replicado é através de técnicas como replicação de máquina de estados (SMR). SMR provê tolerância a falhas, ao mesmo tempo que é linearizável, isto é, clientes não são capazes de distinguir o comportamento do sistema replicado daquele de um sistema não replicado. No entanto, ter um sistema completamente replicado e linearizável vem com um custo, que é escalabilidade – por escalabilidade, queremos dizer que adicionar servidores ao sistema aumenta a sua vazão, pelo menos para algumas cargas de trabalho. Mesmo com uma configuração cuidadosa e usando otimizações que evitam que os servidores executem ações redundantes desnecessárias, em um determinado ponto a vazão de um sistema replicado com SMR não pode ser mais aumentada acrescentando-se servidores; na verdade, adicionar réplicas pode até degradar a sua performance. Uma maneira de conseguir escalabilidade é particionar o serviço e então permitir que partições trabalhem independentemente. Por outro lado, ter um sistema particionado, porém linearizável e com razoavelmente boa performance não é trivial, e esse é o tópico de pesquisa tratado aqui. Para permitir que sistemas escalem, ao mesmo tempo que se garante linearizabilidade, nós propomos as seguinte ideias: (i) Replicação Escalável de Máquina de Estados (SSMR), (ii) Multicast Atômico Otimista (Opt-amcast) e (iii) S-SMR Rápido (Fast-SSMR). S-SMR é um modelo de execução que permite que a vazão do sistema escale de maneira linear com o número de servidores, sem sacrificar consistência. Para reduzir o tempo de resposta dos comandos, nós definimos o conceito de Opt-amcast, que permite que mensagens sejam entregues duas vezes: uma entrega garante ordem atômica (entrega atômica), enquanto a outra é mais rápida, mas nem sempre garante ordem atômica (entrega otimista). A implementação de Opt-amcast que nós propomos nessa tese se chama Ridge, um protocolo que combina baixa latência com alta vazão. Fast-SSMR é uma extensão do S-SMR que utiliza a entrega otimista do Opt-amcast: enquanto um comando é ordenado de maneira atômica, pode-se fazer alguma pré-computação baseado na entrega otimista, reduzindo assim tempo de resposta. / Redundancy provides fault-tolerance. A service can run on multiple servers that replicate each other, in order to provide service availability even in the case of crashes. A way to implement such a replicated service is by using techniques like state machine replication (SMR). SMR provides fault tolerance, while being linearizable, that is, clients cannot distinguish the behaviour of the replicated system to that of a single-site, unreplicated one. However, having a fully replicated, linearizable system comes at a cost, namely, scalability—by scalability we mean that adding servers will always increase the maximum system throughput, at least for some workloads. Even with a careful setup and using optimizations that avoid unnecessary redundant actions to be taken by servers, at some point the throughput of a system replicated with SMR cannot be increased by additional servers; in fact, adding replicas may even degrade performance. A way to achieve scalability is by partitioning the service state and then allowing partitions to work independently. Having a partitioned, yet linearizable and reasonably performant service is not trivial, and this is the topic of research addressed here. To allow systems to scale, while at the same time ensuring linearizability, we propose and implement the following ideas: (i) Scalable State Machine Replication (S-SMR), (ii) Optimistic Atomic Multicast (Opt-amcast), and (iii) Fast S-SMR (Fast-SSMR). S-SMR is an execution model that allows the throughput of the system to scale linearly with the number of servers without sacrificing consistency. To provide faster responses for commands, we developed Opt-amcast, which allows messages to be delivered twice: one delivery guarantees atomic order (conservative delivery), while the other is fast, but not always guarantees atomic order (optimistic delivery). The implementation of Opt-amcast that we propose is called Ridge, a protocol that combines low latency with high throughput. Fast-SSMR is an extension of S-SMR that uses the optimistic delivery of Opt-amcast: while a command is atomically ordered, some precomputation can be done based on its fast, optimistically ordered delivery, improving response time.

Redundância provê tolerância a falhas. Um serviço pode ser executado em múltiplos servidores que se replicam uns aos outros, de maneira a prover disponibilidade do serviço em caso de falhas. Uma maneira de implementar um tal serviço replicado é através de técnicas como replicação de máquina de estados (SMR). SMR provê tolerância a falhas, ao mesmo tempo que é linearizável, isto é, clientes não são capazes de distinguir o comportamento do sistema replicado daquele de um sistema não replicado. No entanto, ter um sistema completamente replicado e linearizável vem com um custo, que é escalabilidade – por escalabilidade, queremos dizer que adicionar servidores ao sistema aumenta a sua vazão, pelo menos para algumas cargas de trabalho. Mesmo com uma configuração cuidadosa e usando otimizações que evitam que os servidores executem ações redundantes desnecessárias, em um determinado ponto a vazão de um sistema replicado com SMR não pode ser mais aumentada acrescentando-se servidores; na verdade, adicionar réplicas pode até degradar a sua performance. Uma maneira de conseguir escalabilidade é particionar o serviço e então permitir que partições trabalhem independentemente. Por outro lado, ter um sistema particionado, porém linearizável e com razoavelmente boa performance não é trivial, e esse é o tópico de pesquisa tratado aqui. Para permitir que sistemas escalem, ao mesmo tempo que se garante linearizabilidade, nós propomos as seguinte ideias: (i) Replicação Escalável de Máquina de Estados (SSMR), (ii) Multicast Atômico Otimista (Opt-amcast) e (iii) S-SMR Rápido (Fast-SSMR). S-SMR é um modelo de execução que permite que a vazão do sistema escale de maneira linear com o número de servidores, sem sacrificar consistência. Para reduzir o tempo de resposta dos comandos, nós definimos o conceito de Opt-amcast, que permite que mensagens sejam entregues duas vezes: uma entrega garante ordem atômica (entrega atômica), enquanto a outra é mais rápida, mas nem sempre garante ordem atômica (entrega otimista). A implementação de Opt-amcast que nós propomos nessa tese se chama Ridge, um protocolo que combina baixa latência com alta vazão. Fast-SSMR é uma extensão do S-SMR que utiliza a entrega otimista do Opt-amcast: enquanto um comando é ordenado de maneira atômica, pode-se fazer alguma pré-computação baseado na entrega otimista, reduzindo assim tempo de resposta. / Redundancy provides fault-tolerance. A service can run on multiple servers that replicate each other, in order to provide service availability even in the case of crashes. A way to implement such a replicated service is by using techniques like state machine replication (SMR). SMR provides fault tolerance, while being linearizable, that is, clients cannot distinguish the behaviour of the replicated system to that of a single-site, unreplicated one. However, having a fully replicated, linearizable system comes at a cost, namely, scalability—by scalability we mean that adding servers will always increase the maximum system throughput, at least for some workloads. Even with a careful setup and using optimizations that avoid unnecessary redundant actions to be taken by servers, at some point the throughput of a system replicated with SMR cannot be increased by additional servers; in fact, adding replicas may even degrade performance. A way to achieve scalability is by partitioning the service state and then allowing partitions to work independently. Having a partitioned, yet linearizable and reasonably performant service is not trivial, and this is the topic of research addressed here. To allow systems to scale, while at the same time ensuring linearizability, we propose and implement the following ideas: (i) Scalable State Machine Replication (S-SMR), (ii) Optimistic Atomic Multicast (Opt-amcast), and (iii) Fast S-SMR (Fast-SSMR). S-SMR is an execution model that allows the throughput of the system to scale linearly with the number of servers without sacrificing consistency. To provide faster responses for commands, we developed Opt-amcast, which allows messages to be delivered twice: one delivery guarantees atomic order (conservative delivery), while the other is fast, but not always guarantees atomic order (optimistic delivery). The implementation of Opt-amcast that we propose is called Ridge, a protocol that combines low latency with high throughput. Fast-SSMR is an extension of S-SMR that uses the optimistic delivery of Opt-amcast: while a command is atomically ordered, some precomputation can be done based on its fast, optimistically ordered delivery, improving response time.