O que é algoritmo de dispersão de informações?

16 de julho de 2024

Um Algoritmo de Dispersão de Informações (IDA) é um método usado na ciência da computação para quebrar um dado em vários pedaços menores, chamados de compartilhamentos, que podem ser distribuídos em diferentes locais. O objetivo principal dos IDAs é garantir a confiabilidade e segurança dos dados.

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O que é um algoritmo de dispersão de informações?

Um Algoritmo de Dispersão de Informações (IDA) é um método computacional projetado para aumentar a confiabilidade, segurança e eficiência do armazenamento de dados e transmissão fragmentando um dado em vários segmentos ou compartilhamentos menores. Esses compartilhamentos são então distribuídos entre diferentes locais de armazenamento ou nós de rede. O princípio fundamental por detrás dos IDAs é que os dados originais podem ser reconstruídos a partir de um subconjunto destas partilhas, mesmo que algumas partilhas sejam perdidas ou se tornem inacessíveis. Esta característica garante a integridade e disponibilidade dos dados, tornando os IDAs particularmente valiosos em ambientes onde Perda de Dados ou a corrupção é uma preocupação.

Os IDAs funcionam codificando os dados em compartilhamentos usando técnicas matemáticas como interpolação polinomial ou codificação de eliminação. Cada compartilhamento contém uma parte dos dados codificados e informações suficientes para permitir a reconstrução dos dados originais quando combinados com um número mínimo de outros compartilhamentos. Esta redundância não só proporciona tolerância a falhas, mas também aumenta a segurança, uma vez que o acesso aos dados completos requer um número específico de partilhas, dificultando a reconstrução não autorizada.

Por que os algoritmos de dispersão de informações são importantes?

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Algoritmos de dispersão de informações são cruciais por vários motivos, principalmente relacionados à confiabilidade, segurança e eficiência dos dados:

  • Confiabilidade dos dados. Os IDAs melhoram a fiabilidade dos dados, garantindo que, mesmo que algumas partilhas de dados sejam perdidas, danificadas ou inacessíveis, os dados originais ainda possam ser reconstruídos a partir das partilhas restantes. Isso torna os sistemas mais resilientes a Hardwares falhas, problemas de rede ou outras interrupções.
  • Data security. Ao fragmentar os dados em vários compartilhamentos e distribuí-los em diferentes locais, os IDAs aumentam data security e mitigar o risco de violação de dados. O acesso não autorizado ao conjunto completo de dados torna-se mais difícil, pois um intruso precisaria obter um número mínimo de compartilhamentos para reconstruir os dados originais.
  • Eficiência de armazenamento. Os IDAs otimizam os recursos de armazenamento distribuindo dados por diversas unidades de armazenamento, o que pode levar a uma melhor balanceamento de carga e uso mais eficiente do espaço de armazenamento disponível. A distribuição também reduz o risco de gargalos de dados e melhora o desempenho geral do sistema.
  • Tolerância ao erro. Em sistemas distribuídos, os IDAs fornecem tolerância a falhas, permitindo que o sistema continue funcionando mesmo quando alguns nós ou unidades de armazenamento falham. Isto é particularmente importante para cloud armazenamento e em grande escala data centers, onde a disponibilidade e a confiabilidade contínuas são críticas.
  • Acesso aprimorado aos dados. Ao espalhar os dados por vários locais, os IDAs melhoram as velocidades de acesso aos dados. Os usuários podem recuperar dados da fonte disponível mais próxima ou mais rápida, reduzindo latência e melhorando a experiência geral do usuário.
  • Eficiência de custos. A implementação de IDAs leva à economia de custos, reduzindo a necessidade de redundância backup sistemas. O inerente redundância fornecido pelos IDAs garante a proteção de dados sem a necessidade de múltiplas cópias completas dos dados.
  • Escalabilidade Os IDAs facilitam a escalabilidade em sistemas distribuídos. À medida que a quantidade de dados aumenta, unidades de armazenamento adicionais podem ser facilmente integradas ao sistema e os dados podem ser dispersos por essas novas unidades sem alterações significativas na arquitetura geral.

Exemplos de algoritmos de dispersão de informações

Os algoritmos de dispersão de informações vêm em vários formatos, cada um com recursos e aplicações exclusivos. Aqui estão alguns exemplos notáveis:

  • O compartilhamento secreto de Shamir. Este algoritmo divide os dados em compartilhamentos usando interpolação polinomial, garantindo que um número mínimo de compartilhamentos seja necessário para reconstruir os dados originais. Oferece fortes garantias de segurança, tornando-o adequado para aplicações criptográficas.
  • Codificação Reed-Solomon. Um código de correção de erros amplamente utilizado que divide os dados em vários compartilhamentos e adiciona redundância. Ele permite a recuperação de dados mesmo se alguns compartilhamentos forem perdidos ou corrompidos e é comumente usado em RAID sistemas e transmissão de dados protocolos.
  • Codificação Cauchy Reed-Solomon. Uma variante da codificação Reed-Solomon otimizada para maior eficiência. Ele usa matrizes de Cauchy para codificação e decodificação, reduzindo a sobrecarga computacional e melhorando o desempenho em sistemas de armazenamento distribuído.
  • Algoritmo de dispersão de informações (IDA) por Michael O. Rabin. O IDA original proposto por Rabin concentra-se na divisão de dados em partes usando multiplicação de matrizes e técnicas de álgebra linear. Ele garante que os dados possam ser reconstruídos a partir de qualquer subconjunto de tamanho predeterminado, oferecendo confiabilidade e segurança.
  • Códigos de apagamento. Esses códigos dividem os dados em compartilhamentos com redundância adicional, permitindo a recuperação de dados de conjuntos de dados parciais. Os exemplos incluem Códigos Tornado e Códigos Fonte, que são projetados para transmissão e armazenamento eficiente de dados em ambientes distribuídos.
  • Algoritmo de dispersão CleverSafe. Utilizado pela CleverSafe (agora parte da IBM Cloud Object Storage), esse algoritmo dispersa dados em vários nós de armazenamento com alta redundância e segurança, garantindo disponibilidade e durabilidade dos dados em cloud soluções de armazenamento.
  • Códigos turbo. Usados ​​em sistemas de comunicação, os códigos turbo dividem os dados em compartilhamentos e adicionam redundância para correção de erros. Eles fornecem alta confiabilidade e são empregados em cenários onde a integridade dos dados durante a transmissão é crítica, como comunicações via satélite e móveis.

Algoritmos de dispersão de informações versus replicação de dados tradicional

Os algoritmos de dispersão de informações e a replicação tradicional de dados visam aumentar a confiabilidade e a disponibilidade dos dados, mas diferem fundamentalmente em suas abordagens e eficiências.

Os IDAs dividem os dados em compartilhamentos menores e codificados e os distribuem por vários locais, permitindo a reconstrução dos dados originais a partir de um subconjunto desses compartilhamentos. Este método oferece maior tolerância a falhas e segurança com menos sobrecarga de armazenamento em comparação com a replicação tradicional, que envolve a criação de várias cópias completas dos dados e o armazenamento deles em diferentes locais.

Embora a replicação seja direta e simples de implementar, ela requer significativamente mais espaço de armazenamento e pode levar ao aumento de custos e ineficiências. Em contraste, os IDAs oferecem uma utilização de armazenamento mais eficiente e maior segurança, reduzindo o risco de reconstrução não autorizada de dados, tornando-os mais adequados para sistemas distribuídos modernos e de grande escala.

Algoritmos de dispersão de informações e Cloud Computação

Algoritmos de dispersão de informações são fundamentais na otimização cloud computação aprimorando data security, confiabilidade e eficiência de armazenamento. Em cloud ambientes, os dados são frequentemente armazenados em vários ambientes distribuídos servers para garantir disponibilidade e tolerância a falhas. Os IDAs dividem os dados em partes menores e distribuem essas partes por diferentes servers ou data centerS. Esta abordagem não só reduz o risco de perda de dados devido a server falhas, mas também melhora data security, pois um invasor precisaria acessar um número específico de compartilhamentos de locais diferentes para reconstruir os dados originais. Além disso, os IDAs otimizam a utilização do armazenamento, permitindo cloud fornecedores para oferecer soluções escaláveis ​​e econômicas aos seus clientes.


Anastasia
Spasojevic
Anastazija é uma redatora de conteúdo experiente, com conhecimento e paixão por cloud computação, tecnologia da informação e segurança online. No phoenixNAP, ela se concentra em responder a questões candentes sobre como garantir a robustez e a segurança dos dados para todos os participantes do cenário digital.