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Tipo do documento: Dissertação
Título: Permissionless peer-to-peer JSON datasets
Título(s) alternativo(s): JSON datasets peer-to-peer não permissionados
Autor: Bosisio, Fabio de Almeida Daltro 
Primeiro orientador: Sant'Anna, Francisco Figueiredo Goytacaz
Primeiro membro da banca: Sztajnberg, Alexandre
Segundo membro da banca: Endler, Markus
Terceiro membro da banca: Coelho, Igor Machado
Resumo: Networked collaborative applications, such as Google Docs and Github, allow remote users to share projects while working together concurrently. These applications rely on distributed datasets that represent documents, code, and other application data, which users expect to see and share in a consistent way. Currently, most practical collaborative systems rely on central servers to ensure that datasets remain consistent across the network. However, centralized authorities concentrate too much power, since they control data ownership and service availability. In this work, we propose a permissionless peer-to-peer (P2P) system to manipulate decentralized JSON datasets, in which all users participate in a consensus mechanism to preserve data consistency and correctness. Our main contribution is to reconcile Automerge, a JSON-based conflict-free replicated data type (CRDT) with Freechains, a permissionless P2P protocol that provides a reputation mechanism that moderates content and delivers network consensus. As a proof of concept, we prototyped a permissionless Wikipedia, in which articles are structured as Automerge JSONs files stored on Freechains. Each article is a separate chain that stores a list of modifications to its respective JSON. This list is traversed from the beginning in consensus order to recreate the article as a complete JSON. In this sense, our prototype resembles a distributed version control system (DVCS), but with a consensus mechanism that merges concurrent editions automatically.
Abstract: Aplicações colaborativas em rede, como Google Docs e Github, permitem que usuários remotos compartilhem projetos enquanto trabalham juntos simultaneamente. Essas aplicações dependem de conjuntos de dados (datasets) distribuídos que representam documentos, códigos e outros dados de aplicações, que os usuários esperam ver e compartilhar de maneira consistente. Atualmente, os sistemas colaborativos mais praticados dependem de servidores centrais para garantir que os datasets permaneçam consistentes em toda a rede. No entanto, autoridades centralizadas detém muito poder, pois controlam a propriedade dos dados e a disponibilidade dos serviços. Neste trabalho, propomos um sistema peer-to-peer (P2P) não permissionado para manipular datasets JSON descentralizados, no qual todos os usuários participam de um mecanismo de consenso para preservar a consistência e corretude dos dados. Nossa principal contribuição é conciliar o Automerge, um tipo de dados replicado livre de conflitos (CRDT) baseado em JSON com o Freechains, um protocolo P2P não permissionado que fornece um mecanismo de reputação que modera o conteúdo e fornece consenso na rede. Como prova de conceito, prototipamos uma Wikipedia não permissionada, na qual os artigos são estruturados como arquivos Automerge JSONs armazenados no Freechains. Cada artigo é uma cadeia separada que armazena uma lista de modificações no seu respectivo JSON. Essa lista é percorrida desde o início em ordem de consenso para recriar o artigo como um JSON completo. Nesse sentido, nosso protótipo se assemelha a um sistema de controle de versão distribuído (DVCS), mas com um mecanismo de consenso que mescla edições concorrentes automaticamente.
Palavras-chave: Electronic engineering
Computer file sharing
JavaScript (Computer program language)
Distributed databases
Engenharia eletrônica
Compartilhamento de arquivos de computador
JavaScript (Linguagem de programação de computador)
Banco de dados distribuído
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
Idioma: eng
País: Brasil
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica
Citação: BOSISIO, Fabio de Almeida Daltro. Permissionless peer-to-peer JSON datasets. 2023. 121 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica) - Faculdade de Engenharia, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/19886
Data de defesa: 1-Jun-2023
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Eletrônica

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