Confiabilidade do MapReduce em ambientes de múltiplas clouds

O MapReduce é uma plataforma popular usada para processar grandes conjuntos de dados no contexto da computação em nuvem. No entanto, a plataforma está preparada apenas para tolerar faltas de paragem, não se preocupando com faltas Bizantinas. Infelizmente há evidências de que faltas arbitrárias ocorrem e podem afetar certa computação crítica do MapReduce. Além disso, muitos serviços de plataformas cloud sofrem interrupções com frequência, levantando preocupações sobre a dependência das aplicações relativamente a uma única plataforma.

Neste seminário, apresentarei o projeto de dois sistemas desenvolvidos por mim, Medusa e Chrysaor, que permitem escalar a computação MapReduce para múltiplas nuvens a fim de tolerar faltas arbitrárias e maliciosas, bem como interrupções na nuvem. As técnicas introduzidas nestes trabalhos têm custo razoável e não exigem alterações ao código dos utilizadores, permitindo o uso imediato.

Orador

Pedro Costa (ULHT)

Pedro Sá da Costa é Professor Auxiliar na Universidade Lusófona. Tem larga experiência no desenvolvimento de sistemas de telecomunicações e Big Data.
É doutorado pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa onde se focou em melhorar a confiabilidade da plataforma MapReduce.
Os principais tópicos de pesquisa são blockchain e consenso bizantino, segurança e confiabilidade na nuvem, computação confiável, segurança de software, análise de segurança de Big Data e detecção de intrusão.