Аноним

Самостабилизация: различия между версиями

Материал из WEGA
 
(не показаны 3 промежуточные версии 1 участника)
Строка 3: Строка 3:


== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
Алгоритм является самостабилизирующимся, если в конечном итоге он демонстрирует правильное поведение независимо от начального состояния. Общая цель заключается в разработке самостабилизирующихся решений для определенной задачи. В настоящее время известно, что свойство самостабилизации применимо для целого ряда задач в распределенных вычислениях. Самостабилизация важна для распределенных систем и сетевых протоколов, подверженных преходящим сбоям. Самостабилизирующиеся системы автоматически восстанавливаются после сбоев, которые повреждают их состояние.
Алгоритм является самостабилизирующимся, если в конечном итоге он демонстрирует корректное поведение независимо от начального состояния. Общая цель заключается в разработке самостабилизирующихся решений для определенной задачи. В настоящее время известно, что свойство самостабилизации применимо для целого ряда задач в распределенных вычислениях. Самостабилизация важна для распределенных систем и сетевых протоколов, подверженных преходящим сбоям. Самостабилизирующиеся системы автоматически восстанавливаются после сбоев, которые повреждают их состояние.




Строка 47: Строка 47:




Одним из открытий, сделанных в ходе исследования самостабилизирующихся графовых алгоритмов, является разница между алгоритмами, которые завершают работу, и теми, которые постоянно меняют состояние даже после того, как выходные результаты становятся стабильными. Рассмотрим задачу построения остовного дерева с корнем в процессе r. Некоторые алгоритмы самостабилизируются до получения свойства, заключающегося в том, что для каждого <math>p \ne r</math> переменная <math>u_p</math> ссылается на родителя p в остовном дереве, и состояние остается неизменным. Другие алгоритмы являются самостабилизирующимися протоколами для циркуляции маркеров с тем побочным эффектом, что маршрут циркуляции маркеров устанавливает остовное дерево. Первый тип алгоритмов требует <math>O(lg \; n)</math> памяти на процесс, тогда как второй – <math>O(lg \; \delta)</math>, где <math>\delta</math> – степень (число соседей) процесса. Это различие было формализовано в понятии ''молчаливых'' алгоритмов, которые со временем перестают изменять какое бы то ни было значение связи; в [5] для модели регистра связей было показано, что молчаливые алгоритмы для многих графовых задач требуют <math>\Omega(lg \; n)</math> памяти.
Одним из открытий, сделанных в ходе исследования самостабилизирующихся графовых алгоритмов, является разница между алгоритмами, которые завершают работу, и теми, которые постоянно меняют состояние даже после стабилизации выходных результатов. Рассмотрим задачу построения остовного дерева с корнем в процессе r. Некоторые алгоритмы самостабилизируются на свойстве, заключающемся в том, что для каждого <math>p \ne r</math> переменная <math>u_p</math> ссылается на родителя p в остовном дереве, и состояние остается неизменным. Другим примером алгоритмов являются самостабилизирующиеся протоколы для циркуляции маркеров с тем побочным эффектом, что маршрут циркуляции маркеров формирует остовное дерево. Первый тип алгоритмов требует <math>O(lg \; n)</math> памяти на процесс, тогда как второй – <math>O(lg \; \delta)</math>, где <math>\delta</math> – степень (число соседей) процесса. Это различие было формализовано в понятии ''молчаливых'' алгоритмов, которые со временем перестают изменять какое бы то ни было значение в процессе коммуникации; в [5] для модели регистра связей было показано, что молчаливые алгоритмы для многих графовых задач требуют <math>\Omega(lg \; n)</math> памяти.




Строка 57: Строка 57:
'''Общие методы'''
'''Общие методы'''


Общая проблема построения самостабилизирующегося алгоритма для входной нереактивной задачи может быть решена с помощью стандартных инструментов распределенных вычислений: моментальный снимок, трансляция, сброс состояния системы и синхронизация – эти задачи являются конструктивными блоками, позволяющими непрерывно проверять глобальное состояние (в некоторых удачных случаях <math>\mathcal{L}</math> можно локально проверить и исправить). Эти конструктивные блоки имеют самостабилизирующиеся решения, что позволяет использовать общий подход.
Общая проблема построения самостабилизирующегося алгоритма для входной нереактивной задачи может быть решена с помощью стандартных инструментов распределенных вычислений: моментальный снимок, трансляция, сброс состояния системы и синхронизация – эти задачи являются конструктивными блоками, позволяющими непрерывно отслеживать глобальное состояние (в некоторых удачных случаях <math>\mathcal{L}</math> можно локально проверить и исправить). Эти конструктивные блоки имеют самостабилизирующиеся решения, что позволяет использовать общий подход.




Строка 90: Строка 90:


10. Varghese, G., Jayaram, M.: The Fault Span of Crash Failures. J. ACM 47(2), 244-293 (2000)
10. Varghese, G., Jayaram, M.: The Fault Span of Crash Failures. J. ACM 47(2), 244-293 (2000)
[[Категория: Совместное определение связанных терминов]]