Uma Estratégia de Testes Logarítmica para o Algoritmo Hi-ADSD

Vinicius K. Ruoso, L. Bona, E. P. Duarte Jr.
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Abstract

O algoritmo Hierarchical Adaptive Distributed System-level Diagnosis (Hi-ADSD) é um algoritmo de diagnóstico distribuído que cria uma topologia virtual baseada em um hipercubo. O hipercubo é uma estrutura escalável por definição, apresentando características topológicas importantes como: simetria, diâmetro logarítmico e boas propriedades para tolerância a falhas. A latência do algoritmo quando executado em um sistema com N nodos é de no máximo log2^2 N rodadas de teste. Entretanto, o número de testes executados no pior caso é quadrático. Este trabalho apresenta uma nova estratégia de testes para o algoritmo Hi-ADSD que garante que são executados no máximo N log2 N testes a cada log2 N rodadas. A latência máxima é mantida em log2^2 N rodadas de teste. O algoritmo é adaptado para a nova estratégia de testes. Além disso, foi adotado o uso de timestamps para permitir que cada nodo obtenha informações de diagnóstico a partir de diversos outros nodos, consequentemente reduzindo a latência média. O novo algoritmo é especificado, suas provas formais são demonstradas e resultados experimentais obtidos por simulações são apresentados e comparados com o Hi-ADSD.
Hi-ADSD算法的对数检验策略
层次自适应分布式系统级诊断(Hi-ADSD)算法是一种基于超立方体创建虚拟拓扑的分布式诊断算法。根据定义,超立方体是一种可伸缩的结构,具有重要的拓扑特性,如对称性、对数直径和良好的容错特性。该算法在有N个节点的系统上运行时的延迟最多为log2^2 N次测试轮。然而,在最坏情况下执行的测试数量是二次的。本文提出了一种新的Hi-ADSD算法测试策略,确保每log2 N轮最多执行N个log2 N次测试。最大延迟保持在log2^2 N测试轮。该算法适用于新的测试策略。此外,还采用了时间戳的使用,允许每个节点从其他节点获取诊断信息,从而降低了平均延迟。给出了该算法的形式证明,并给出了仿真实验结果,并与Hi-ADSD算法进行了比较。
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