Abstrakt. Övergången till molnteknik är ett paradigmskifte som ger betydande ekonomiska och administrativa vinster. Men statliga institutioner och företag som vill dra nytta av dessa vinster har att göra med säkerhetsfrågor. Molnet presenterar nya sårbarheter och domineras av nya typer av applikationer, vilket kräver nya säkerhetslösningar. Intuitivt, Bysantinska fel tolerant (BFT) replikering har många fördelar för att upprätthålla integritet och tillgänglighet i moln. Befintliga BFT-system är dock inte lämpade för typiska "dataflödesbearbetning" molnapplikationer som analyserar stora mängder data på ett parallelliserbart sätt: faktiskt, befintliga BFT-lösningar fokuserar på replikering av enskilda monolitiska servrar, medan dataflödesapplikationer består i flera olika steg, som var och en kan ge upphov till flera komponenter vid runtime för att utnyttja billig hårdvara parallellism; på liknande sätt, BFT replikation beror på jämförelse av överflödiga utgångar som genereras, som i fallet med dataflöde bearbetning kan representera enorma mängder data. I själva verket beror nuvarande gränsvärden för behandling av uppgifter direkt på mängden uppgifter som kan behandlas per tidsenhet. I detta dokument presenterar vi ClusterBFT, ett system som säkrar att beräkningar körs i molnet genom att utnyttja BFT replikation i kombination med felisolering. Kort sagt, ClusterBFT utnyttjar en kombination av olika grader av kluster, approximerad och offline-utgångsjämförelse, smart installation och separation av plikt, för att uppnå en parameteriserad avvägning mellan feltolerans och overhead i praktiken. Vi demonstrerar de låga overhead som uppnås med ClusterBFT när man säkrar dataflödesberäkningar uttryckta i Apache Pig, och Hadoop. Vår lösning möjliggör säker beräkning med mindre än 10 procent latency overhead som visas av vår utvärdering.
Ett exempel är ClusterBFT, som är ett kraftfullt system för Bysantine feltolerant dataflöde bearbetning i moln REF.
Assured Cloud-Based Data Analysis with ClusterBFT
{'venue': 'Middleware', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}