Dans cette thèse, nous présentons un système de réplication optimiste pour les applications collaboratives asynchrones. Dans notre modèle, les réplicas travaillent de façon autonome et se synchronisent deux à deux afin d'assurer la propagation épidémique des écritures et la cohérence globale à terme des données. Nous avons conçu pour cela un protocole qui garantit des échanges incrémentaux. Il optimise la consommation de bande passante et simplifie la détection des mises-à-jour à intégrer. Il repose sur un mécanisme de journalisation des écritures. Ce mode de persistance offre de bonnes performances, une grande robustesse et un support simple pour l'évolution de schéma. Lorsque deux réplicas se synchronisent, des conflits peuvent apparaître. Pour y faire face, nous proposons un mécanisme d'horloge logique qui définit un ordre total sur les écritures, cohérent avec l'ordre temporel. Il permet de résoudre les mises-à-jour conflictuelles par un ordonnancement conforme à l'intuition pour les utilisateurs. D'autres types de conflits propres à l'application et à l'intégrité des données peuvent survenir. Le développeur d'applications dispose d'une interface de programmation pour définir des procédures de résolution spécifiques. Par ailleurs, nous présentons deux extensions au protocole de propagation épidémique pour le rendre exploitable à large échelle : le contrôle de la vitesse de convergence et la réplication partielle. En complément de la réplication des données, nous proposons un "framework" pour le déploiement dynamique des mises-à-jour du code et des ressources de l'application. Enfin, l'ensemble du système de réplication est illustré sur une application collaborative asynchrone, Pharos, qui permet le partage de recommandations dans des communautés d'intérêt.

Avec l'émergence de l'informatique dans les nuages, une nouvelle approche consiste à externaliser des tâches de calcul, de façon à réduire les coûts d'hébergement et à augmenter la flexibilité des systèmes. L'infrastructure actuelle des services permettant cette externalisation repose sur l'utilisation de centres de traitement de données centralisés, qui sont dédiés à l'approvisionnement de ressources de calcul. Dans cette thèse, nous étudions la possibilité de fournir de tels services en utilisant une infrastructure pair-à-pair, c'est-à-dire une infrastructure totalement décentralisée pouvant être déployée sur une fédération de noeuds de calcul hétérogénes et de provenances diverses. Nous nous focalisons sur le problème de l'allocation des noeuds et présentons Salute, un service d'allocation de noeuds, qui organise les noeuds en réseaux virtuels non-structurés et repose sur des mécanismes de prédiction de disponibilité pour assurer, avec une grande probabilité, que les requêtes d'allocation sont satisfaites dans le temps, malgré le dynamisme de l'environnement hôte. Pour ce faire, le service Salute repose sur la collaboration de plusieurs protocoles pair-à-pair appartenant à la catégorie des protocoles épidémiques. Afin de valider nos propositions, nous évaluons Salute en utilisant des traces provenant d'un échantillonnage de plusieurs systèmes pair-à-pair de référence.

Avec l'émergence de l'informatique dans les nuages, une nouvelle approche consiste à externaliser des tâches de calcul, de façon à réduire les coûts d'hébergement et à augmenter la flexibilité des systèmes. L'infrastructure actuelle des services permettant cette externalisation repose sur l'utilisation de centres de traitement de données centralisés, qui sont dédiés à l'approvisionnement de ressources de calcul. Dans cette thèse, nous étudions la possibilité de fournir de tels services en utilisant une infrastructure pair-à-pair, c'est-à-dire une infrastructure totalement décentralisée pouvant être déployée sur une fédération de noeuds de calcul hétérogénes et de provenances diverses. Nous nous focalisons sur le problème de l'allocation des noeuds et présentons Salute, un service d'allocation de noeuds, qui organise les noeuds en réseaux virtuels non-structurés et repose sur des mécanismes de prédiction de disponibilité pour assurer, avec une grande probabilité, que les requêtes d'allocation sont satisfaites dans le temps, malgré le dynamisme de l'environnement hôte. Pour ce faire, le service Salute repose sur la collaboration de plusieurs protocoles pair-à-pair appartenant à la catégorie des protocoles épidémiques. Afin de valider nos propositions, nous évaluons Salute en utilisant des traces provenant d'un échantillonnage de plusieurs systèmes pair-à-pair de référence. / With the emergence of Cloud computing, a new trend is to externalize computing tasks in order to decrease costs and increase flexibility. Current Cloud infrastructures rely on the usage of large-scale centralized data centers, for computing resources provisioning. In this thesis, we study the possibility to provide a peer-to-peer based Cloud infrastructure, which is totally decentralized and can be deployed on any computing nodes federation. We focus on the nodes allocation problem and present Salute, a nodes allocation service that organizes nodes in unstructured overlay networks and relies on mechanisms to predict node availability in order to ensure, with high probability, that allocation requests will be satisfied over time, and this despite churn. Salute's implementation relies on the collaboration of several peer-to-peer protocols belonging to the category of epidemic protocols. To convey our claims, we evaluate Salute using real traces.

La collaboration en temps réel est un cas spécial de collaboration où les utilisateurs travaillent sur le même élément simultanément et sont au courant des modifications des autres utilisateurs en temps réel. Les données distribuées doivent rester disponibles et consistant tout en étant répartis sur plusieurs systèmes physiques. "Strong Consistency" est une approche qui crée un ordre total des opérations en utilisant des mécanismes tel que le "locking". Cependant, cela introduit un "bottleneck". Ces dix dernières années, les algorithmes de concurrence ont été étudiés dans le but de garder la convergence de tous les replicas sans utiliser de "locking" ni de synchronisation. "Operational Trans- formation" et "Conflict-free Replicated Data Types (CRDT)" sont utilisés dans ce but. Cependant, la complexité de ces stratégies les rend compliquées à intégrer dans des logicielles conséquents, comme les éditeurs de modèles, spécialement pour des data structures complexes comme les graphes. Les implémentations actuelles intègrent seulement des data linéaires tel que le texte. Dans ce mémoire, nous présentons CollabServer, un framework pour construire des environnements de collaboration. Il a une implémentation de CRDTs pour des data structures complexes tel que les graphes et donne la possibilité de construire ses propres data structures. / Real-time collaboration is a special case of collaboration where users work on the same artefact simultaneously and are aware of each other’s changes in real-time. Shared data should remain available and consistent while dealing with its physically distributed aspect. Strong Consistency is one approach that enforces a total order of operations using mechanisms, such as locking. This however introduces a bottleneck. In the last decade, algorithms for concurrency control have been studied to keep convergence of all replicas without locking or synchronization. Operational Transformation and Conflict free Replicated Data Types (CRDT) are widely used to achieve this purpose. However, the complexity of these strategies makes it hard to integrate in large software, such as modeling editors, especially for complex data types like graphs. Current implementations only integrate linear data, such as text. In this thesis, we present CollabServer, a framework to build collaborative environments. It features a CRDTs implementation for complex data types such as graphs and gives possibility to build other data structures.