Internet applications have recently witnessed tremendous growth in terms of both size and complexity. Cloud computing is one of the several distributed technologies that have emerged to help meeting the objectives of these applications in terms of achieving high availability, performance and scalability.Platform as a Service (PaaS) is one kind of services provided by cloud solutions. These systems often follow a multi-tier architecture consisting mainly of a presentation tier, an application tier and a database tier. The volumes of data exchanged between the application tier and the database tier become huge, especially for enterprise level applications. As a result, the design of the database tier in cloud systems has to carefully address the scalability challenges rising from the huge data volumes. In this thesis, we propose a data distribution approach to improve the scalability of the database tier. Our approach is applied to a traditional single database server. It works by replacing the traditionally used single machine storage paradigm with a distributed storage paradigm. The suggested approach maintains the features that originally exists in the database system, and additionally provides the features of distribution and replication. Distributing the data storage helps improving the system fault-tolerance as it decreases the possibility of having a failure at the database server. It also helps resolve specific performance issues such as reducing the I/O usage and consecutively decreasing the possibility of an I/O bottleneck. Yet, it produces other performance challenges that need to be addressed. To prove the feasibility of our proposed approach, we use it to implement two extensions to the storage manager module of the PostgreSQL database system, using the HDFS distributed file system, and the HBase distributed key-value store. / Les applications Internet ont récemment connu une croissance considérable en termes de taille et de complexité. Afin de satisfaire la forte demande pour les ressources informatiques et les espaces de stockage, les technologies en distribution ont commencé à devenir plus impliquées dans les applications à grande échelle. Le Cloud Computing est l'une de ces nombreuses technologies qui ont émergé pour aider à atteindre les objectifs de ces applications, telles que la haute disponibilité, les performances et l'évolutivité.Platform as a Service (PaaS) est un type de service qui peut être fourni par les solutions de Cloud Computing. Ces systèmes suivent souvent une architecture multi-niveaux qui se compose principalement d'un niveau de présentation, un niveau d'application et d'un niveau de base de données. Les volumes de données échangées entre l'application et la base de données deviennent énormes en particulier pour les applications de niveau entreprise. En conséquence, la conception de la base de données dans les systèmes de Cloud Computing doit prendre en compte le challenge de l'évolution des quantités énormes de données. Dans cette mémoire, nous proposons une approche de distribution des données qui peuvent être utilisées pour améliorer l'évolutivité des bases de données. Nous proposons deux techniques qui peuvent être appliquées à un serveur de base de données unique traditionnelle.Ces techniques fonctionnent en remplaçant le paradigme traditionnel utilisant une seule machine de stockage avec un paradigme de stockage distribué. Les techniques proposées maintiennent les caractéristiques qui existaient à l'origine dans le système de base de données, et en plus fournissent les caractéristiques de la distribution et de la réplication. Ces deux fonctionnalités supplémentaires aident à améliorer le système de tolérance aux pannes, car ils diminuent la possibilité d'avoir une défaillance au niveau du serveur de base de données. La distribution du stockage permet de résoudre les problèmes de performances spécifiques, tels que la réduction de l'utilisation des entrées/sorties et consécutivement de diminuer la possibilité de saturation des entrées/sorties.Par ailleurs, cela produit d'autres défis de performances qui doivent être pris en compte. Pour prouver la faisabilité de nos techniques, nous les avons implémentées comme des extensions du module de gestion de stockage de la base de données PostgreSQL.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.114556 |
| Date | January 2013 |
| Creators | AlJabban, Tarek |
| Contributors | Bettina Kemme (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (School of Computer Science) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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