Uma estratégia de testes logarítmica para o algoritmo HI-ADSD

Abstract

Resumo: O objetivo do diagnóstico distribuído e permitir que os nodos sem-falha de um sistema determinem o estado - falho ou sem-falha - de todos os nodos do sistema. Assume-se que os nodos sao capazes de testar outros nodos e os nodos sem-falha determinam o estado dos nodos testados corretamente. O algoritmo Hierarchical Adaptive Distributed Systemlevel Diagnosis (Hi-ADSD) [9] e um algoritmo de diagnóstico distribuído que cria uma topologia virtual baseada em um hipercubo. O hipercubo óe uma estrutura escalóavel por definicão, apresentando características topológicas importantes como: simetria, diametro logarítmico e boas propriedades para tolerância a falhas. O algoritmo permite que todo nodo sem-falha de um sistema com N nodos determine o estado de todos os outros nodos com uma latencia de no móximo log2 N rodadas de teste. Entretanto, o numero de testes executados no pior caso e quadrótico. Este trabalho apresenta uma nova estrategia de testes para o algoritmo Hi-ADSD. Esta estrategia utiliza uma quantidade logarítmica de testes no pior caso. O algoritmo e adaptado para a nova estrategia de testes. Alem disso, foi adotado o uso de timestamps para permitir que cada nodo obtenha informacoes de diagnostico a partir de diversos outros nodos, consequentemente reduzindo a latencia media. O novo algoritmo e especificado, suas provas formais são demonstradas e resultados experimentais obtidos por simulações são apresentados e comparados com o Hi-ADSD. A nova estrategia garante que no maximo N log2 N testes são executados a cada log2 N rodadas de teste. A latencia maxima e mantida em log2 N rodadas de teste. O novo algoritmo foi implementado como uma estratóegia escalóavel de monitoramento e execuçcãao de experimentos integrado ao PlanetMon [23], um arcabouço para instalacao, execuçao e monitacão de experimentos no Planet-Lab. Experimentos foram realizados e mostraram que o desempenho do algoritmo em um ambiente realista condiz com as expectativas teoricas.