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

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

Multilevel distributed diagnosis and the design of a distributed network fault detection system based on the SNMP protocol.

In this thesis, we propose a new distributed diagnosis algorithm using the multilevel paradigm. This algorithm is a generalization of both the ADSD and Hi-ADSD algorithms. We present all details of the design and implementation of this multilevel adaptive distributed diagnosis algorithm called the ML-ADSD algorithm. We also present extensive simulation results comparing the performance of these three algorithms.In 1967, Preparata, Metze and Chien proposed a model and a framework for diagnosing faulty processors in a multiprocessor system. To exploit the inherent parallelism available in a multiprocessor system and thereby improving fault tolerance, Kuhl and Reddy, in 1980, pioneered a new area of research known as distributed system level diagnosis. Following this pioneering work, in 1991, Bianchini and Buskens proposed an adaptive distributed algorithm to diagnose fully connected networks. This algorithm called the ADSD algorithm has a diagnosis latency of O(N) testing rounds for a network with N nodes. With a view to improving the diagnosis latency of the ADSD algorithm, in 1998 Duarte and Nanya proposed a hierarchical distributed diagnosis algorithm for fully connected networks. This algorithm called the Hi-ADSD algorithm has a diagnosis latency of O(log2N) testing rounds. The Hi-ADSD algorithm can be viewed as a generalization of the ADSD algorithm.In all cases, the time required by the ML-ADSD algorithm is better than or the same as for the Hi-ADSD algorithm. The performance of the ML-ADSD algorithm can be improved by an appropriate choice of the number of clusters and the number of levels. Also, the ML-ADSD algorithm is scalable in the sense that only some minor modifications will be required to adapt the algorithm to networks of varying sizes. This property is not shared by the Hi-ADSD algorithm. The primary application of our research is to develop and implement a prototype network fault detection/monitoring system by integrating the ML-ADSD algorithm into a SNMP-based (Simple Network Management Protocol) fault management system. We report the details of the design and implementation of such a distributed network fault detection system

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

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

Resilience-Building Technologies: State of Knowledge -- ReSIST NoE Deliverable D12

This document is the first product of work package WP2, "Resilience-building and -scaling technologies", in the programme of jointly executed research (JER) of the ReSIST Network of Excellenc