MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017160239
■00520250211150940
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382841342
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30991750
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■1001  ▼aBurke,  Matthew.▼0(orcid)0000-0002-6142-5534
■24510▼aTowards  High  Performance  Abstractions  for  Strong  Geo-Replicated  Systems
■260    ▼a[Sl]▼bCornell  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a198  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Alvisi,  Lorenzo.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Cornell  University,  2024.
■520    ▼aLarge-scale  Internet  applications  have  become  ubiquitous  in  everyday  life  because  they  seamlessly  and  persistently  connect  people  to  each  other  and  to  service  providers.  These  applications  are  built  on  geo-replicated  services  that  reliably  process  and  store  user  data.  Application  developers  prefer  services  that  provide  strong  guarantees  because  they  simplify  the  process  of  programming  correct  applications.  However,  existing  approaches  to  implementing  geo-replicated  services  that  meet  the  high  throughput  and  low  latency  requirements  of  large-scale  Internet  applications  sacrifice  strong  guarantees  or  generality  in  the  application  programming  interface.This  dissertation  argues  that  geo-replicated  services  that  provide  strong  guarantees  can  meet  the  high  throughput  and  low  latency  requirements  of  large-scale  Internet  applications  without  sacrificing  generality  in  the  API.  To  do  so,  we  propose  that  services  more  effectively  leverage  semantic  information  already  present  in  existing,  general  APIs.We  demonstrate  this  approach  in  the  design  of  two  systems,  Morty  and  Gryff.  Morty  is  a  replicated  transactional  storage  system  that  provides  serializable  transactions  with  high  throughput  under  contention  in  geo-replicated  settings.  Morty  achieves  higher  throughput  than  existing  systems  by  leveraging  a  continuation  passing  style  API-which  is  already  commonly  used  in  networked  services-to  implement  transaction  re-execution.  Gryff  is  a  replicated  coordination  service  that  provides  linearizability  with  low  read  tail  latency  in  geo-replicated  settings.  Gryff  achieves  lower  read  tail  latency  than  existing  systems  by  processing  simple  reads  and  writes  with  a  shared  register  protocol  instead  of  consensus.  Because  coordination  services  already  differentiate  between  reads  and  writes  and  stronger  synchronization  operations  like  read-modify-writes,  developers  can  leverage  Gryff's  more  efficient  design  to  provide  lower  latency  to  end-users  without  significantly  rewriting  their  applications.
■590    ▼aSchool  code:  0058.
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aComputer  engineering
■653    ▼aDistributed  systems
■653    ▼aHigh  throughput
■653    ▼aReplication
■653    ▼aStrong  consistency
■653    ▼aStrong  semantics
■653    ▼aTransactions
■690    ▼a0984
■690    ▼a0464
■71020▼aCornell  University▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-12B.
■790    ▼a0058
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17160239▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books