Desde o início do século XXI, vivenciamos uma explosão na produção de informações de diversos tipos, tais como fotos, áudios, vídeos, entre outros. Dentre essas informações, existem aquelas em que a informação pode ser dividida em partes menores, mas que devem ser relacionadas seguindo uma ordem total. Um exemplo deste tipo de informação é um arquivo de vídeo que foi dividido em dez segmentos identificados com números de 1 a 10. Para reproduzir o vídeo original a partir dos segmentos é necessário que seus identificadores estejam ordenados. A estrutura denominada tabela de hash distribuída (DHT) tem sido amplamente utilizada para armazenar, atualizar e recuperar esse tipo de informação de forma eficiente em diversos cenários, como monitoramento de sensores e vídeo sob demanda. Entretanto, a DHT apresenta problemas de escalabilidade quando um membro da estrutura não consegue atender as requisições recebidas, trazendo como consequência a inacessibilidade da informação. Este trabalho apresenta uma arquitetura em camadas denominada MATe, que trata o problema da escalabilidade em dois níveis: estendendo a DHT com a introdução de agentes baseados na utilidade e organizando a quantidade de requisições solicitadas. A primeira camada trata a escalabilidade ao permitir a criação de novos agentes com o objetivo de distribuir as requisições evitando que um deles tenha a escalabilidade comprometida. A segunda camada é composta por grupos de dispositivos organizados de tal forma que somente alguns deles serão escolhidos para fazer requisições. A arquitetura foi implementada para dois cenários onde os problemas de escalabilidade acontecem: (i) monitoramento de sensores; e (ii) vídeo sob demanda. Para ambos cenários, os resultados experimentais mostraram que MATe melhora a escalabilidade quando comparada com as implementações originais da DHT.

Since the beginning of the 21st century, we have experienced an explosive growth in the generation of information, such as photos, audios, videos, among others. Within this information, there are some in which the information can be divided and related following a total order. For example, a video file can be divided into ten segments identified with numbers from 1 to 10. To play the original video from these segments, their identifiers must be fully ordered. A structure called Distributed Hash Table (DHT) has been widely used to efficiently store, update, and retrieve this kind of information in several application domains, such as video on demand and sensor monitoring. However, DHT encounters scalability issues when one of its members fails to answer the requests, resulting in information loss. This work presents MATe, a layered architecture that addresses the problem of scalability on two levels: extending the DHT with the introduction of utility-based agents and organizing the volume of requests. The first layer manages the scalability by allowing the creation of new agents to distribute the requests when one of them has compromised its scalability. The second layer is composed of groups of devices, organized in such a way that only a few of them will be chosen to perform requests. The architecture was implemented in two application scenarios where scalability problems arise: (i) sensor monitoring; and (ii) video on demand. For both scenarios, the experimental results show that MATe improves scalability when compared to original DHT implementations.