Diagnosing Business Processes Execution using Choreography Analysis

This work presents a proposal to diagnose business processes that form a global process using a choreography analysis. The diagnosis is based on distributed diagnosis since the business process is formed by a process orchestrations modelled by a set of activities. These business processes have two different types of activities, with internal and external interaction. In this paper the knowledge of the whole business process is divided in different processes. In means that each user has a local point of view of the information of the organization, it also happens in distributed system, where neither agent has global information of how the system is modelled. This work propose a methodology to diagnose the business processes, analyzing only the interactions between the activities of different processes. In order to perform the fault detection for business processes, an algorithm has been defined based on distributed diagnosis. Also some definitions about model-based diagnosis have been redefined to be adapted to business processes diagnosis.Ministerio de Educación y Ciencia DIP2006-15476-C02-0

Crash Fault Identification of a A K-Connected Network in Static Fault Environment

The problem of distributed diagnosis in the presence of dynamic failures and repairs is considered. To address this problem, the notion of bounded correctness is defined. Bounded correctness is made up of three properties: bounded diagnostic latency, which ensures that information about state changes of nodes in the system reaches working nodes with a bounded delay, bounded start-up time, which guarantees that working nodes determine valid states for every other node in the system within bounded time after their recovery, and accuracy, which ensures that no spurious events are recorded by working nodes. It is shown that, in order to achieve bounded correctness, the rate at which nodes fail and are repaired must be limited. This requirement is quantified by defining a minimum state holding time in the system. Algorithm HeartbeatComplete is presented and it is proven that this algorithm achieves bounded correctness in fully-connected systems while simultaneously minimizing diagnostic latency, start-up time, and state holding time. A diagnosis algorithm for arbitrary topologies, known as Algorithm ForwardHeartbeat, is also presented.ForwardHeartbeat is shown to produce significantly shorter latency and state holding time than prior algorithms, which focusedprimarily on minimizing the number of tests at the expense of latency

Uma estratégia de testes isócrona para diagnóstico hierárquico distribuído

Orientador: Elias P. Duarte JrDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paran

Um algoritmo baseado em comparações para diagnóstico distribuído hierárquico

Orientador: Elias P. Duarte JrDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paran

Assinalamentos de testes para um algoritmo de diagnóstico em nível de sistema para redes de sensores sem fio

Resumo: Este trabalho se propõe a comparar três abordagens de construção de assinalamentos de testes para um algoritmo de diagnóstico em nível de sistema. As abordagens apresentadas visam o problema da detecção de alarmes falsos (falsos positivos) em uma rede de sensores sem ó onde os sensores monitoram o ambiente com o objetivo de gerar alarmes sobre a ocorrência de determinados eventos. Considere uma rede de sensores onde um conjunto de t sensores próximos geograficamente enviam sinais de alarme a uma unidade central da rede, com maior capacidade de processamento, chamada sink, informando a detecção de determinado fenômeno. Para garantir que os alarmes gerados não são falsos, o sink solicita a execução de testes mútuos entre os sensores presentes na região que contém os nodos que reportaram os alarmes. O resultado dos testes é enviado ao sink que, então, utiliza um algoritmo de diagnóstico em nível de sistema para identificar os sensores falhos. O algoritmo de diagnóstico é bem sucedido na execução desta tarefa se os testes executados pelos sensores são suficientes para alcançar determinada diagnosticabilidade do sistema, a qual depende de propriedades topológicas da rede de sensores e de certas condições presentes na literatura para formar assinalamentos de teste t-diagnosticáveis. Este trabalho apresenta três estratégias de testes que asseguram que a iagnosticabilidade desejada para o sistema seja alcançada com um consumo minimizado de energia. Resultados experimentais avaliam o comportamento das estratégias e comparam o consumo de energia apresentado entre elas em redes com diferentes topologias e densidades, com diferentes valores de t e com variações na distância entre os sensores que geram alarmes

Creation and maintenance of a communication tree in wireless sensor networks

A local reconfiguration algorithm (INP) for reliable routing in wireless sensor networks that consist of many static (fixed) energy-constrained nodes is introduced in the dissertation. For routing around crash fault nodes, a communication tree structure connecting sensor nodes to the base station (sink or root) is dynamically reconfigured during information dissemination. Unlike other location based routing approaches, INP does not take any support from a high costing system that gives position information such as GPS. For reconfigurations, INP uses only local relational information in the tree structure among nearby nodes by collaboration between the nodes that does not need global maintenance, so that INP is energy efficient and it scales to large sensor networks. The performance of the algorithm is compared to the single path with repair routing scheme (SWR) that uses a global metric and the modified GRAdient broadcast scheme (GRAB-F) that uses interleaving multiple paths by computation and by simulations. The comparisons demonstrate that using local relative information is mostly enough for reconfigurations, and it consumes less energy and mostly better delivery rates than other algorithms especially in dense environments. For the control observer to know the network health status, two new diagnosis algorithms (Repre and Local) that deal with crash faults for wireless sensor networks are also introduced in the dissertation. The control observer knows not only the static faults found by periodic testing but also the dynamic faults found by a path reconfiguration algorithm like INP that is invoked from evidence during information dissemination. With based on this information, the control observer properly treats the network without lateness. Local algorithm is introduced for providing scalability to reduce communication energy consumption when the network size grows. The performance of these algorithms is computationally compared with other crash faults identification algorithm (WSNDiag). The comparisons demonstrate that maintaining the communication tree with local reconfigurations in Repre and Local needs less energy than making a tree per each diagnosis procedure in WSNDiag. They also demonstrate that providing scalability in Local needs less energy than other approaches

Tolerância a falhas em sistemas MPI com grupos dinâmicos de processos recomendados e registro de mensagens distribuído baseado em paxos

Orientador : Prof. Dr. Elias P. Duarte Jr.Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 11/05/2017Inclui referências : f. 93-103Área de concentração : Ciência da computaçãoResumo: Os sistemas HPC (High-Performance Computing) são geralmente empregados para executar aplicações de longa duração, incluindo, por exemplo, simulações científicas e industriais complexas. Construir sistemas HPC tolerante a falhas permanece um desafio à medida que o tamanho desses sistemas aumenta. Esta tese de doutorado apresenta duas estratégias de tolerância a falhas para sistemas HPC baseados em MPI. A primeira contribuição apresenta uma solução para lidar com a variabilidade de desempenho que afeta negativamente ou inviabiliza a execução das aplicações HPC. Este é o caso dos clusters compartilhados onde um nodo computacional pode se tornar muito lento e comprometer a execução de toda a aplicação. Esta tese propõe um novo modelo de diagnóstico em nível de sistema onde os processos executam testes entre si a fim de determinar se são recomendados ou não-recomendados. Os processos classificados como recomendados formam um grupo dinâmico, chamado de DGRP (Dynamic Group of Recommended Processes), e são responsáveis por executar a aplicação. Os processos testados como não-recomendados são removidos do DGRP. Um processo pode reingressar ao DGRP após uma rodada de consenso executada pelos processos do DGRP. O modelo foi implementado e empregado para monitorar os processos em um cluster compartilhado multiusuário. No estudo de caso apresentado, os processos do DGRP executam o algoritmo de ordenação paralela Hyperquicksort. O Hyperquicksort é implementado e adaptado para se reconfigurar em tempo de execução a fim de suportar até n ?? 1 processos não-recomendados (em um sistema com n processos). Os resultados obtidos demonstram a sua eficiência. A segunda contribuição desta tese se insere na técnica de rollback-recovery na sua variante chamada de registro de mensagens. O registro de mensagens não requer a sincronização dos processos para salvar o estado da aplicação e evita que todos os processos reiniciem a partir do último estado salvo. No entanto, a maioria dos protocolos de registro de mensagens conta com um componente centralizado e que não tolera falhas, chamado de event logger, para armazenar as informações de recuperação, isto é, os determinantes. Esta tese de doutorado propõe o primeiro event logger distribuído e tolerante a falhas para os protocolos de registro de mensagens. Duas implementações baseadas no algoritmo de consenso Paxos, chamadas de Paxos Clássico e Paxos Paralelo, foram realizadas para o event logger. Um protocolo pessimista de registro de mensagens é construído e implementado para interagir com o event logger proposto e realizar a recuperação automática das aplicações MPI. O desempenho dos event loggers é avaliado perante a aplicação AMG (Algebraic MultiGrid) e as aplicações do NAS Parallel benchmark. A recuperação é avaliada através do algoritmo paralelo de Gusfield e a aplicação AMG. Resultados demonstram que o event logger baseado em Paxos Paralelo tem desempenho comparável ou superior ao da abordagem centralizada e que o protocolo proposto realiza a recuperação da aplicação eficientemente. Palavras-chave: Tolerância a Falhas em MPI, DGRP, Registro de Mensagens, Paxos Paralelo.Abstract: HPC systems are employed to execute long-running applications including, for example, complex industrial and scientific simulations. Building robust, fault-tolerant HPC systems remains a challenge as the size of the system grows. This doctoral thesis presents two faulttolerant strategies for HPC systems based on MPI. Our first contribution presents a solution to deal with the performance variation of HPC system processes that negatively a_ect or even prevent the execution of HPC applications. This is the case in shared clusters in which a single node can become too slow and can thus compromise the entire application execution. This thesis proposes a new system-level diagnosis model in which processes execute tests among themselves in order to determine whether they are recommended or non-recommended. Processes classified as recommended form a Dynamic Group of Recommended Processes (DGRP), which is responsible for running the application. A process can rejoin the DGRP after a round of consensus executed by the DGRP processes. The model was implemented and used to monitor processes in a shared multi-user cluster. In the case study presented, the DGRP processes execute the parallel sorting algorithm Hyperquicksort. Hyperquicksort is implemented and adapted to reconfigure itself at runtime in order to proceed even if up to N ?? 1 processes become non-recommended (N is the total number of processes). Results are presented showing that the strategy is e_cient. The second contribution of this thesis is in the field of the rollbackrecovery technique in its variant based on message logging. Message logging does not require all processes to coordinate in order to save their states during normal execution. Neither does it require to restart all processes from the last saved states after a single process fails. However, most existing message logging protocols rely on a centralized entity which does not tolerate failures, called event logger, which stores recovery information called determinants. This thesis proposes, to the best of our knowledge, the first distributed and fault-tolerant event logger. Two implementations are presented based on the Paxos consensus algorithm, called Classic Paxos and Parallel Paxos. A pessimistic message logging protocol is built and implemented based on the proposed event logger to perform automatic recovery of MPI applications after failures. We evaluate the performance of the event logger using both the AMG (Algebraic MultiGrid) application and NAS Parallel benchmark applications. Application recovery is evaluated in two case studies based on Gusfield's parallel cut tree algorithm and the AMG application. Results show that the event logger based on Parallel Paxos performs as well as or better than a centralized event logger and that the proposed recovery protocol is also e_cient. Keywords: Fault Tolerance in MPI, DGRP, Message Logging, Parallel Paxos

Estratégias eficientes para identificação de falhas utilizando o diagnóstico baseado em comparações

Orientador: Prof. Dr. Elias Procópio Duarte Jr.Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Pós-Graduaçao em Informática. Defesa: Curitiba, 12/04/2013Bibliografia: fls. 126-148Resumo: O diagnóstico baseado em comparações e uma forma realista para detectar falhas em hardware, software, redes e sistemas distribuídos. O diagnostico se baseia na comparaçao de resultados de tarefas produzidos por pares de unidades para determinar quais sao as unidades falhas e sem-falha do sistema. Qualquer diferenca no resultado da comparacao indica que uma ou ambas as unidades estao falhas. O diagnostico completo do sistema e baseado no resultado de todas as comparações. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de diagnostico para identificar falhas em sistemas de topologia arbitraria com base no modelo MM*. A complexidade do algoritmo proposto e O(t2AN) no pior caso para sistemas de N unidades, onde t denota o numero maximo permitido de unidades falhas e A e o grau da unidade de maior grau no sistema. Esta complexidade e significativamente menor que a dos outros algoritmos previamente publicados. Alem da especificacao do algoritmo e das provas de correcão, resultados obtidos atraves da execucao exaustiva de experimentos sao apresentados, mostrando o desempenho me dio do algoritmo para diferentes sistemas. Al em do novo algoritmo para sistemas de topologia arbitraria, este trabalho tambem apresenta duas outras solucoes para deteccão e combate a poluicao de conteudo, ou alteracoes nao autorizadas, em transmissões de mídia contínua ao vivo em redes P2P - a primeira e uma solucão centralizada e que realiza o diagnostico da poluicao na rede, e a segunda e uma solucao completamente distribuída e descentralizada que tem o objetivo de combater a propagacao da poluicao na rede. Ambas as solucoes utilizam o diagnostico baseado em comparacoes para detectar alterações no conteudo dos dados transmitidos. As soluções foram implementadas no Fireflies, um protocolo escalavel para redes overlay, e diversos experimentos atraves de simulacao foram conduzidos. Os resultados mostram que ambas as estrategias sao solucães viaveis para identificar e combater a poluiçcãao de conteudo em transmissãoes ao vivo e que adicionam baixa sobrecarga ao trafego da rede. Em particular a estrategia de combate a poluicao foi capaz de reduzir consideravelmente a poluicão de conteudo em diversas configurações, em varios casos chegando a elimina-la no decorrer das transmissoães.Abstract: Comparison-based diagnosis is a practical approach to detect faults in hardware, software, and network-based systems. Diagnosis is based on the comparison of task outputs returned by pairs of system units in order to determine whether those units are faulty or fault-free. If the comparison results in a mismatch then one ore both units are faulty. System diagnosis is based on the complete set of all comparison results. This work introduces a novel diagnosis algorithm to identify faults in t-diagnosable systems of arbitrary topology under the MM* model. The complexity of the proposed algorithm is O(t2AN) in the worst case for systems with N units, where t denotes the maximum number of faulty units allowed and A corresponds to the maximum degree of a unit in the system. This complexity is significantly lower than those of previously published algorithms. Besides the algorithm specification and correctness proofs, exhaustive simulations results are presented, showing the typical performance of the algorithm for different systems. Moreover, this work also presents two different strategies to detect and fight content pollution in P2P live streaming transmissions - the first strategy is centralized and performs the diagnosis of content pollution in the network, and the second strategy is a completely distributed solution to combat the propagation of the pollution. Both strategies employ comparison-based diagnosis in order to detect any modification in the data transmitted. The solutions were also implemented in Fireflies, a scalable and fault-tolerant overlay network protocol, and a large number of simulation experiments were conduced. Results show that both strategies are feasible solutions to identify and fight content pollution in live streaming sessions and that they add low overhead in terms of network bandwidth usage. In particular, the solution proposed to combat content pollution was able to significantly reduce the pollution over the system in diverse network configurations - in many cases the solution nearly eliminated the pollution during the transmission