Parallele und kooperative Simulation für eingebettete Multiprozessorsysteme

Die Entwicklung von eingebetteten Systemen wird durch die stetig steigende Anzahl und Integrationsdichte neuer Funktionen in Kombination mit einem erhöhten Interaktionsgrad zunehmend zur Herausforderung. Vor diesem Hintergrund werden in dieser Arbeit Methoden zur SystemC-basierten parallelen Simulation von Multiprozessorsystemen auf Manycore Architekturen sowie zur Verbesserung der Interoperabilität zwischen heterogenen Simulationswerkzeugen entwickelt, experimentell untersucht und bewertet

Ein komponentenbasiertes Meta-Modell kontextabhängiger Adaptionsgraphen für mobile und ubiquitäre Anwendungen

Gegenwärtige Infrastrukturen für verteilte Dienste und Anwendungen, insbesondere das Internet, entwickeln sich zunehmend zu mobilen verteilten Systemen. Durch die Integration drahtloser Netze, mobiler bzw. dedizierter Endgeräte und nicht zuletzt durch die Mobilität der Benutzer steigt die Heterogenität und Dynamik der Systeme hinsichtlich der eingesetzten Endgeräte, Kommunikationstechnologien sowie Benutzeranforderungen und Anwendungssituationen. Diese Eigenschaften sind mobilen Systemen inhärent und bleiben trotz der fortschreitenden Entwicklung der Technologien bestehen. Daraus resultieren spezifische Anforderungen an Anwendungen und Dienste, denen insbesondere die Softwareentwicklung Rechnung tragen muss. In der vorliegenden Arbeit wird die Adaptivität von Softwaresystemen als wesentlicher Lösungsansatz für mobile verteilte Infrastrukturen thematisiert. Dazu werden wesentliche Mechanismen zur Adaption sowie der Überschneidungsbereich von Adaptionsmechanismen, "Context-Awareness" und Softwareentwicklung untersucht. Ziel ist es, Erkenntnisse über Basismechanismen und Grundprinzipien der Adaption zu gewinnen und diese zur systematischen Entwicklung adaptiver Anwendungen auszunutzen. Aus der Analyse des State-of-the-Art werden als erstes wichtiges Ergebnis der Arbeit wesentliche Basismechanismen zur Adaption identifiziert, umfassend klassifiziert und hinsichtlich eines Einsatzes in mobilen verteilten Infrastrukturen bewertet. Auf dieser Grundlage wird ein Meta-Modell zur systematischen Entwicklung adaptiver Anwendungen erarbeitet. Dieses erlaubt die Beschreibung adaptiver Anwendungen durch die Komposition von Basismechanismen zur Struktur- und Parameteradaption. Die Steuerung der Adaption durch Kontext und Meta-Informationen kann explizit beschrieben werden. Das Meta-Modell kann Entwickler beim Entwurf adaptiver Anwendungen unterstützen, stellt aber auch einen Ausgangspunkt für deren Analyse und Validierung sowie zur Kodegenerierung dar. Durch die explizite Beschreibung der verwendeten Adaptionsmechanismen und deren Abhängigkeiten von Kontext können Anwendungsmodelle außerdem zur Dokumentation verwendet werden. Im Rahmen der Validierung konnte die Integrierbarkeit der Basismechanismen und die flexible Anwendbarkeit des Modells zur systematischen Entwicklung adaptiver Anwendungen nachgewiesen werden

Fairneß, Randomisierung und Konspiration in verteilten Algorithmen

Fairneß (d.h. faire Konfliktlösung), Randomisierung (d.h. Münzwürfe) und partielle Synchronie sind verschiedene Konzepte, die häufig zur Lösung zentraler Synchronisations- und Koordinationsprobleme in verteilten Systemen verwendet werden. Beispiele für solche Probleme sind das Problem des wechselseitigen Ausschlusses (kurz: Mutex-Problem) sowie das Konsens-Problem. Für einige solcher Probleme wurde bewiesen, daß ohne die oben genannten Konzepte keine Lösung für das betrachtete Problem existiert. Unmöglichkeitsresultate dieser Art verbessern unser Verständnis der Wirkungsweise verteilter Algorithmen sowie das Verständnis des Trade-offs zwischen einem leicht analysierbaren und einem ausdrucksstarken Modell für verteiltes Rechnen. In dieser Arbeit stellen wir zwei neue Unmöglichkeitsresultate vor. Darüberhinaus beleuchten wir ihre Hintergründe. Wir betrachten dabei Modelle, die Randomisierung einbeziehen, da bisher wenig über die Grenzen der Ausdrucksstärke von Randomisierung bekannt ist. Mit einer Lösung eines Problems durch Randomisierung meinen wir, daß das betrachtete Problem mit Wahrscheinlichkeit 1 gelöst wird. Im ersten Teil der Arbeit untersuchen wir die Beziehung von Fairneß und Randomisierung. Einerseits ist bekannt, daß einige Probleme (z.B. das Konsens- Problem) durch Randomisierung nicht aber durch Fairneß lösbar sind. Wir zeigen nun, daß es andererseits auch Probleme gibt (nämlich das Mutex-Problem), die durch Fairneß, nicht aber durch Randomisierung lösbar sind. Daraus folgt, daß Fairneß nicht durch Randomisierung implementiert werden kann. Im zweiten Teil der Arbeit verwenden wir ein Modell, das Fairneß und Randomisierung vereint. Ein solches Modell ist relativ ausdrucksstark: Es erlaubt Lösungen für das Mutex-Problem, das Konsens-Problem, sowie eine Lösung für das allgemeine Mutex-Problem. Beim allgemeinen Mutex-Problem (auch bekannt als Problem der speisenden Philosophen) ist eine Nachbarschaftsrelation auf den Agenten gegeben und ein Algorithmus gesucht, der das Mutex-Problem für jedes Paar von Nachbarn simultan löst. Schließlich betrachten wir das ausfalltolerante allgemeine Mutex-Problem -- eine Variante des allgemeinen Mutex-Problems, bei der Agenten ausfallen können. Wir zeigen, daß sogar die Verbindung von Fairneß und Randomisierung nicht genügt, um eine Lösung für das ausfalltolerante allgemeine Mutex-Problem zu konstruieren. Ein Hintergrund für dieses Unmöglichkeitsresultat ist ein unerwünschtes Phänomen, für das in der Literatur der Begriff Konspiration geprägt wurde. Konspiration wurde bisher nicht adäquat charakterisiert. Wir charakterisieren Konspiration auf der Grundlage nicht-sequentieller Abläufe. Desweiteren zeigen wir, daß Konspiration für eine große Klasse von Systemen durch die zusätzliche Annahme von partieller Synchronie verhindert werden kann, d.h. ein konspirationsbehaftetes System kann zu einem randomisierten System verfeinert werden, das unter Fairneß und partieller Synchronie mit Wahrscheinlichkeit 1 konspirationsfrei ist. Partielle Synchronie fordert, daß alle relativen Geschwindigkeiten im System durch eine Konstante beschränkt sind, die jedoch den Agenten nicht bekannt ist. Die Darstellung der Unmöglichkeitsresultate und die Charakterisierung von Konspiration wird erst durch die Verwendung nicht-sequentieller Abläufe möglich. Ein nicht-sequentieller Ablauf repräsentiert im Gegensatz zu einem sequentiellen Ablauf kausale Ordnung und nicht zeitliche Ordnung von Ereignissen. Wir entwickeln in dieser Arbeit eine nicht-sequentielle Semantik für randomisierte verteilte Algorithmen, da es bisher keine in der Literatur gibt. In dieser Semantik wird kausale Unabhängigkeit durch stochastische Unabhängigkeit widergespiegelt.Concepts such as fairness (i.e., fair conflict resolution), randomization (i.e., coin flips), and partial synchrony are frequently used to solve fundamental synchronization- and coordination-problems in distributed systems such as the mutual exclusion problem (mutex problem for short) and the consensus problem. For some problems it is proven that, without such concepts, no solution to the particular problem exists. Impossibilty results of that kind improve our understanding of the way distributed algorithms work. They also improve our understanding of the trade-off between a tractable model and a powerful model of distributed computation. In this thesis, we prove two new impossibility results and we investigate their reasons. We are in particular concerned with models for randomized distributed algorithms since little is yet known about the limitations of randomization with respect to the solvability of problems in distributed systems. By a solution through randomization we mean that the problem under consideration is solved with probability 1. In the first part of the thesis, we investigate the relationship between fairness and randomization. On the one hand, it is known that to some problems (e.g. to the consensus problem), randomization admits a solution where fairness does not admit a solution. On the other hand, we show that there are problems (viz. the mutex problem) to which randomization does not admit a solution where fairness does admit a solution. These results imply that fairness cannot be implemented by coin flips. In the second part of the thesis, we consider a model which combines fairness and randomization. Such a model is quite powerful, allowing solutions to the mutex problem, the consensus problem, and a solution to the generalized mutex problem. In the generalized mutex problem (a.k.a. the dining philosophers problem), a neighborhood relation is given and mutual exclusion must be achieved for each pair of neighbors. We finally consider the crash-tolerant generalized mutex problem where every hungry agent eventually becomes critical provided that neither itself nor one of its neighbors crashes. We prove that even the combination of fairness and randomization does not admit a solution to the crash-tolerant generalized mutex problem. We argue that the reason for this impossibility is the inherent occurrence of an undesirable phenomenon known as conspiracy. Conspiracy was not yet properly characterized. We characterize conspiracy on the basis of non-sequential runs, and we show that conspiracy can be prevented by help of the additional assumption of partial synchrony, i.e., we show that every conspiracy-prone system can be refined to a randomized system which is, with probability 1, conspiracy-free under the assumptions of partial synchrony and fairness. Partial synchrony means that each event consumes a bounded amount of time where, however, the bound is not known. We use a non-sequential semantics for distributed algorithms which is essential to some parts of the thesis. In particular, we develop a non-sequential semantics for randomized distributed algorithms since there is no such semantics in the literature. In this non-sequential semantics, causal independence is reflected by stochastic independence

JoSchKa: Jobverteilung in heterogenen und unzuverlässigen Umgebungen

In der Arbeit wird ein System zur Verteilung rechenintensiver Jobs beschrieben, das mit wenig Einarbeitungszeit genutzt werden kann und es ermöglicht, Standard-PCs mit geringem administrativem Aufwand in einen Rechenverbund zu integrieren. Ein wesentlicher Aspekt beschäftigte sich mit der Entwicklung neuartiger Verfahren, um den auf diese Weise entstehenden heterogenen Rechnerverbund mit seinen unterschiedlichsten Leistungs- und Zuverlässigkeitscharakteristika optimal mit Arbeit zu versorgen

Parallele Simulation der globalen Beleuchtung in komplexen Architekturmodellen

von Olaf SchmidtPaderborn, Univ.-GH, Diss., 200

Dynamische Verwaltung heterogener Kontextquellen in global verteilten Systemen

Im Rahmen der Dissertation wurde ein Middlewaredienst entwickelt und realisiert. Es gestattet die dynamische Verwaltung heterogener Kontextquellen. Das zugrunde liegende Komponentenmodell selbstbeschreibender Context Provieder ermöglicht die lose Kopplung von Kontextquellen und -senken. Es wird durch Filter- und Konverterkomponenten zur generischen Providersselektion anhand domänenspezifischer Merkmale ergänzt. Die Kopplung der verteilten Dienstinstanzen erfolgt durch ein hybrides Peer-to-Peer-System. Dies trägt der Heterogenität der Endgeräte Rechnung, und erlaubt die skalierbare , verteilte Verwaltung von Kontextquellen in globalen Szenarien