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Les algorithmes distribués sont à la base de systèmes et applications réparties, comme par exemple : l’Internet, l’Internet des objets, le Cloud, Bitcoin, etc. En plus des difficultés liées à la répartition géographique et l’évolution dynamique de leurs composants, ces systèmes réels sont soumis à des défaillances : arrêts de fonctionnement, corruptions de mémoire, comportements de participants malveillants, etc. Pour garantir le fonctionnement correct de tels systèmes, un enjeu majeur est de savoir gérer la dynamique et les défaillances, qui se multiplient du fait du passage à la grande échelle.

Ce module présente des modèles simples de systèmes distribués, décrit des algorithmes dans ces modèles, montre comment on peut les prouver et calculer leur complexité. De plus, le cours se focalise sur les deux techniques majeures pour tolérer les défaillances, qui sont la réplication suivie du consensus et l'auto-stabilisation.


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