August 23, 2022

Création de systèmes de fichiers fiables dans des réseaux P2P avec des nœuds peu fiables

Est-il possible de fournir un service sécurisé et fiable à l'aide de nœuds non sécurisés et peu fiables ? À première vue, construire un système fiable à partir de composants peu fiables semble contre-intuitif. Cependant, en tirant parti de la redondance, de la correction d'erreur directe et de la modélisation intelligente du comportement des nœuds, il est possible de créer un service P2P sécurisé et fiable à l'aide de nœuds peu fiables.

Le rôle de la redondance dans les systèmes critiques

Les systèmes critiques, tels que les avions ou les engins spatiaux, ne peuvent pas se permettre de tomber en panne. Pour garantir la fiabilité, ces systèmes s'appuient sur le concept d'ingénierie de redondance, c'est-à-dire la duplication de composants critiques. Heureusement, les systèmes peer-to-peer (P2P) sont composés de milliers ou de millions de nœuds similaires, qui peuvent être facilement dupliqués malgré leur manque de fiabilité.

Correction d'erreur directe pour un stockage optimisé

Codes de correction d'erreur, tels que Codage Reed Solomon, ont été inventés dans les années 1950 pour contrôler et réparer les erreurs sur les canaux de communication bruyants. Ces codes ajoutent de la redondance aux informations transmises, ce qui permet de corriger les erreurs. Des stratégies similaires, comme RAID-6, sont utilisés dans les unités de disque pour améliorer la fiabilité.

Appliquer des stratégies de redondance aux systèmes de fichiers P2P de Hive

Dans les systèmes de fichiers P2P de Hive, les fichiers sont divisés en fragments de données et répartis sur le réseau. Des fragments supplémentaires sont créés pour tenir compte de la disparition de nœuds ou de pannes matérielles. Supposons, par exemple, que 100 partitions chiffrées soient générées à partir de votre fichier et envoyées à 100 homologues. Ils sont générés de telle sorte qu'il n'en faut que 70 pour reconstruire le fichier d'origine. Les fragments manquants sont régénérés dès que nous découvrons que des nœuds partent. Avec seulement 30 % de frais généraux, la probabilité de ne pas pouvoir accéder au contenu est nettement inférieure à celle des stratégies de réplication simples.

Modélisation du comportement des nœuds pour un placement optimal

Les nœuds du réseau P2P Hive ont tous le même rôle mais se comportent différemment. L'ordinateur de votre chambre est éteint tous les soirs, mais votre NAS est allumé 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les modèles d'utilisation et la disponibilité varient au cours de la journée et varient selon les nœuds et les zones géographiques. hiveNet apprend le comportement de chaque nœud et fournit un placement optimal pour garantir un nombre suffisant de nœuds disponibles lorsque des données sont nécessaires.

Garantir la persistance et la confidentialité des données

La préservation des données et la protection de l'accessibilité sont essentielles dans les systèmes P2P. Les nœuds peuvent subir des pannes matérielles et rester indisponibles indéfiniment. Les nœuds qui ne répondent pas à la preuve de stockage pendant un certain temps ou pour lesquels une indisponibilité a été signalée depuis longtemps seront marqués comme nœuds défaillants. Le réseau P2P va commencer à reconstruire ses données ailleurs. Pour protéger la confidentialité des données, les données sont cryptées avant de quitter l'appareil de l'utilisateur. Ni Hive ni aucun des nœuds stockant ces données ne seront en mesure de déchiffrer le contenu.

Exploiter des nœuds peu fiables pour un service P2P sécurisé et fiable

En comprenant et en mettant en œuvre la redondance, la correction des erreurs de transfert et la modélisation intelligente du comportement des nœuds, il est possible de créer un service P2P sécurisé et fiable à l'aide de nœuds peu fiables. Le système de fichiers P2P de Hive est un excellent exemple de la manière dont ces stratégies peuvent être combinées efficacement pour garantir la persistance, l'accessibilité et la confidentialité des données dans un réseau décentralisé.

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