Deduplicación mejorada para las arquitecturas multiinquilino en la nube

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Ingenieros de India han ideado un nuevo método de deduplicación segura con actualizaciones dinámicas para el almacenamiento en la nube de múltiples inquilinos. Afirman que su propuesta mejora la eficiencia del almacenamiento computacional e incrementa la seguridad de los datos en este tipo de entornos.

Una de las fórmulas que han adoptado los proveedores de servicio en la nube para ofrecer soluciones económicas a sus clientes es la arquitectura multiinquilino. Esta proporciona recursos de bajo costo mediante instancias únicas compartidas por varios usuarios que utilizan aplicaciones similares. En esta fórmula se emplea la deduplicación para eliminar los datos redundantes, mejorando la eficiencia del almacenamiento y el ancho de banda, pero esto plantea riesgos de confidencialidad y privacidad.

Para resolver estos problemas un equipo de ingenieros del Instituto de Tecnología de Vellore, en India, ha planteado un nuevo enfoque de deduplicación que promete más eficiencia y seguridad. Su trabajo fue presentado en la Conferencia Internacional sobre Aplicaciones y Tecnologías Informáticas Avanzadas (ICCTA), y se publicó posteriormente por la revista IEEE Xplore, donde sus creadores han explicado las ventajas de este enfoque.

Con el fin de mejorar la confidencialidad de los datos privados de los usuarios, anteriormente ya se había propuesto un método de cifrado convergente basado en técnicas de deduplicación. Así, los datos de los usuarios pueden ser cifrados antes de cargarlos en el CS de terceros, pero en ocasiones esta técnica de deduplicación genera problemas de confidencialidad.

Para resolverlo, estos investigadores proponen la gestión dinámica de la propiedad de la deduplicación en el lado del servidor, empleando el algoritmo de cifrado Blowfish. Afirman que este modelo se logra admitir la deduplicación a nivel de bloque de los diferentes inquilinos, lo que potencialmente aumenta la eficiencia del almacenamiento computacional e incrementa el nivel de seguridad para los datos privados de los clientes.