Le cloud computing fournit rapidement des services informatiques via Internet, en proposant différents modèles tels que le SaaS, le PaaS et l'IaaS. Parmi ceux-ci, le stockage dans le cloud est très prisé pour archiver en toute sécurité les données des utilisateurs. Il est toutefois essentiel de garantir la sécurité du stockage et de la récupération des données, tout en préservant la confidentialité, la fiabilité et la disponibilité (paramètres de qualité de service, ou QoS). Chaque utilisateur attribue une importance différente à ces paramètres et s'attend à des coûts optimaux. Pour y remédier, l'auteur propose un cadre permettant d'optimiser le coût de la répartition des données sur plusieurs sites tout en répondant aux exigences de qualité de service (QoS) des utilisateurs. Le respect des paramètres de qualité de service peut être assuré en divisant les données en fragments et en les stockant dans différents centres de données à l'aide d'un algorithme de répartition de l'information. Cette stratégie s'appuie sur des concepts issus du problème du sac à dos pour trouver un compromis optimal entre coût et qualité de service. L'analyse des performances à travers différentes études de cas montre que l'augmentation du nombre de centres de données élargit considérablement l'éventail des options de répartition offertes aux utilisateurs, leur permettant ainsi de choisir la solution la plus rentable qui réponde à leurs besoins.
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