Uma estratégia de testes logarítmica para o algoritmo HI-ADSD

Orientador: Prof. Dr. Elias P. Duarte Jr.Co-Orientador: Prof. Dr. Luis C.E. BonaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Pós-Graduaçao em Informática. Defesa: Curitiba, 24/05/2013Bibliografia: fls. 47-49Resumo: 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.Abstract: The goal of distributed diagnosis is to allow fault-free nodes of a system to determine the state - faulty or fault-free - of all nodes of the system. It is assumed that the nodes are capable of testing each other and that fault-free nodes can determine the state of tested nodes correctly. The Hierarchical Adaptive Distributed System-level Diagnosis (Hi- ADSD) [9] is a distributed diagnosis algorithm that creates a virtual topology based on a hypercube. A hypercube is a scalable structure by definition, presenting important topological features like: symmetry, logarithmic diameter and good fault tolerance properties. The algorithm allows every fault-free node of a system with N nodes to determine the state of every other node with a latency of at most log2 N testing rounds. However, the number of executed tests in the worst case is quadratic. This work presents a new testing strategy for the Hi-ADSD algorithm. This strategy uses a logarithmic amount of tests in the worst case. The algorithm is adapted to the new testing strategy. Furthermore, the use of timestamps is adopted to allow each node to retrieve diagnosis information from several other nodes, thus reducing the average latency. The new algorithm is specified, formal proofs are given, and experimental results obtained by simulations are presented and compared with the Hi-ADSD algorithm. The new strategy ensures that at most N log2 N tests are executed at each log2 N testing rounds. The maximum latency is mantained in log2 2 N testing rounds. The new algorithm was implemented as a scalable strategy to monitor and execute experiments integrated to PlanetMon [23], a framework to install, execute and monitor experiments in Planet-Lab. Experiments were executed and they have shown that the algorithm performance in a realistic environment is consistent with the teoretical limits

Diagnóstico em nível de sistema para redes de sensores sem fio : uma heurística

Orientadora : Profª. Drª. Andréa WeberDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 27/08/2015Inclui referências : f. 75-81Resumo: Diagnóstico em nível de sistema e uma sub-área de tolerância a falhas. O objetivo de um algoritmo de diagnostico em nível de sistema e reportar, para todas as unidades sem-falha de um sistema distribuído, o estado das demais unidades do sistema. A di- agnosticabilidade do sistema depende de algumas propriedades topologicas do grafo de diagnostico. Nesse contexto, um assinalamento de testes e um conjunto de testes mótuos entre as n unidades de um sistema. Um sistema com n unidades e dito t-diagnosticavel se o numero de unidades falhas nao ultrapassar t e satisfizer as seguintes condicões: (i) n > 2t + 1; e (ii) cada unidade for testada por, no mínimo, t outras unidades. Um sistema t-diagnosticóvel e definido como ótimo se n = 2t + 1. Considera-se o problema da definicao de um assinalamento de testes para a identificaçao de nós com falha em uma Rede de Sensores Sem Fio - RSSF. Dado um conjunto de 2t +1 sensores, a abordagem Optimal Design Testing Assignment - ODTA [36] gera um assinalamento de testes ótimo do ponto de vista da diagnosticabilidade do sistema. Entretanto, o problema da escolha em termos da distancia dos 2t +1 sensores que farao parte do assinalamento de testes tem características de um problema computacionalmente intratavel. Devido a ausencia de tal prova, apresenta-se o aprimoramento da heurística do ODTA para a escolha deste conjunto de sensores. Por meio da heurística Set of Sensors Chosen by Centroid and Radius - SSCCR apresentada, e possível selecionar em tempo polinomial tal conjunto nao somente otimo em termos de número de sensores, mas com uma considerável melhora dos resultados em termos de distancia geográfica entre os sensores. Por fim, apresenta-se a comparacõo das duas heurísticas abordadas com a solucõo ítima obtida pela formulacao do problema em programacao linear inteira, na qual pode-se confirmar que a heurística SSCCR apresenta melhor desempenho em relacao a heurística ODTA na escolha do conjunto de sensores com relacao a distancia entre eles e ate mesmo, em algumas situacoes, pode proporcionar o alcance de valores íotimos e consequentemente obter a reduçcõao do consumo de energia na execucao do diagnostico de falhas.Abstract: System-level diagnosis is a subset of fault tolerance. The goal of a system-level diagnosis algorithm is to report the state of the units of a distributed system to all fault-free units of the system. The diagnosability of the system depends on some topological properties of the diagnostic graph. In this context, a test assignment is a set of mutual tests between n units of a system. A system with n units is called t-diagnosable if the number of faulty units does not exceed t and it satisfies the following conditions: (i) n > 2t +1; and (ii) each unit is tested at least by t other units. A t-diagnosable system is said to be optimal if n = 2t +1. Consider the problem of defining a test assignment to identify faults in a wireless sensor network (WSN). Given a set of 2t +1 sensors, the approach Optimal Design Testing Assignment - ODTA [36] generates an optimal test assignment for the diagnosability of the system. However, the problem of the choice of 2t + 1 sensors that will take part of the testing assignment has characteristics of a computationally intractable problem. Due to the absence of such proof, the improvement of ODTA heuristics is presented. According to the heuristic Set of Sensors Chosen by Centroid and Radius - SSCCR it is possible to select that set in polynomial time, optimal not only in terms of number of sensors, but with a considerable improvement of results in terms of geographical distance between the sensors. Finally, a comparison of the two heuristics with the optimal solution obtained by the problem formulated in integer linear programming is presented, which confirms that the heuristic SSCCR has better performance compared with ODTA heuristic, and in many cases achieves optimal values, and consequently achieve the reduction of energy consumption in the implementation of fault diagnosis