Konsistenzproblematik bei der Cloud-Datenspeicherung

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1 Konsistenzproblematik bei der Cloud-Datenspeicherung ISE Seminar 2012 Adrian Zylla 1

2 Cloud Bereitstellung von Speicher- und Rechenkapazität Die Cloud ist für den Anwender eine Blackbox Besitzt drei Servicemodelle Probleme mit der Konsistenz 2

3 Konsistenzproblematik - Der Client tätigt eine Write Operation - Eine erhält die Write Operation, anschließend alle anderen -Es kann dauern, bis alle en die Operation erhalten Cloud 3

4 Konsistenzproblematik - Sofort nach der Write Operation folgt eine Read Operation - Der Client wird vorher einer anderen zugeteilt -Die erhält die Operation erst später -Der Client erhält fehlerhafte (Inkonsistent) Werte Cloud Wann sind alle Daten Konsistent? Latenz 4

5 Inkonsistenzfenster messen Eine Write Operation wird verschickt und gemessen wann alle en die Operation erhalten haben Inkonsistenzfenster bis zu 12 s!!! Reader R R Writer R R Reader Reader Reader 5

6 Wieso keine Konsistenz? Ein Verteiltes System kann nicht alle Attribute besitzen: CAP-Theorem Konsistenz Verfügbarkeit Partitionstoleranz Die Cloud besitzt folgenden Attribute Verfügbarkeit, da Kunden keine lange Wartezeiten tolerieren Partitionstoleranz, da Server oft ausfallen können Letztendliche Konsistenz kann nur garantiert werden 6

7 Eventual Consistency (Letztendliche Konsistenz) In der Cloud lässt sich nur das Konsistenzmodell Eventual Consistency realisieren. Inkonsistenz (zeitlich begrenzt) Bei Eventual Consistency können vier optionale Eigenschaftenin bestimmten Situationen sofortige Konsistenz ermöglichen. Jedoch nur für die Daten jedes Clients bzgl. seiner Operationen Eine Eigenschaft: Read Your Writes Consistency 7

8 Read Your Writes Consistency - Der Client tätigt eine Write Operation und anschließend eine Read Operation -Der Client wird einer anderen zugeteilt - Die zugeteilte erhält die Operation direkt - Der Client erhält die aktuellen Daten und keine Wartezeiten Cloud min. Latenz Latenz 8

9 Eigenschaften Weiter Eigenschaften: Monotonic Read Consistency Monotonic Write Consistency Write Follows Reads Consistency 9

10 Eigenschaften Die Eigenschaften können für bestimmte Operationsfolgen Konsistenz ermöglichen Allerdings: Die wenigsten Eigenschaften werden fehlerfrei angeboten (Die Read Operation kann inkonsistente Daten erhalten) Fehlerquoten von 12 % sind möglich (Ausgewertet) Provider versehen Eigenschaften, die keine Fehlerquote besitzen mit Garantien Eigenschaften ohne Garantien werden vom Provider nicht veröffentlicht 10

11 Fazit Das Inkonsistenzfenster ist zu hoch: 12 s(worst Case) Lösungsmöglichkeit: Die Eigenschaften verwenden Versteckte oder garantierte Eigenschaften nutzen Versteckten Eigenschaften werden mit Messungen gesucht Für die Fehlerquoten helfen Metainformationen (Versionsnummern) Problem: Provider kann in einem update versteckte Eigenschaften deaktivieren Daten lokal in der zwischenspeichern (Caching) Oder Entwickler sind vom Provider abhängig 11

Konsistenzproblematik bei der Cloud-Datenspeicherung

Konsistenzproblematik bei der Cloud-Datenspeicherung Konsistenzproblematik bei der Cloud-Datenspeicherung Adrian Zylla Fachhochschule Aachen Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik Eupener Straße 70, 52066 Aachen {Adrian.Zylla@alumni.fh-aachen.de}

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