Étude comparative des méthodes de cohérence des données distribuées dans le cloud.

dc.contributor.authorHenni, Amar
dc.date.accessioned2021-03-31T09:16:54Z
dc.date.available2021-03-31T09:16:54Z
dc.date.issued2020
dc.description120 p. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDepuis une vingtaine d’années, avec l’explosion des applications web et une croissance de leurs usages, les données générées n’ont fait que s’accroître. Des trillions d’octets de données sont générés tous les jours à travers les réseaux sociaux ou encore le cloud. Face à cette croissance, les solutions de base de données relationnelles ont montré rapidement leurs limites, en particulier dans le domaine du web et de nouveaux besoins se sont fait sentir et les grands acteurs du Web ont dû faire face à de nouveaux enjeux concernant leurs infrastructures informatiques. Le cloud computing est un terme général qui implique la fourniture de services hébergés sur Internet. Avec la croissance accélérée du volume de données utilisées par les applications, de nombreuses entreprises ont transféré leurs données vers des serveurs cloud pour fournir des services évolutifs, fiables et hautement disponibles. Un problème particulièrement difficile qui se pose dans le contexte des systèmes de stockage cloud avec des données répartie géographiquement est de savoir comment atteindre un état cohérent pour toutes les répliques. Plusieurs méthodes ont été proposées pour régler le compromis entre cohérence et disponibilité des données au niveau des systèmes distribués.en
dc.identifier.citationSystème Informatique.en
dc.identifier.otherMAST.INF.79-20
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/13190
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectBig Data;en
dc.subjectInternet des Objets (IoT);en
dc.subjectBases de données NoSQL;en
dc.subjectCohérence des données;en
dc.subjectDisponibilité des données;en
dc.subjectmodèles centré sur les donnés ;en
dc.subjectModèles centré sur le clients.en
dc.titleÉtude comparative des méthodes de cohérence des données distribuées dans le cloud.en
dc.typeThesisen

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