Dağıtılmış sistemlerde kanonik sorunların bir listesi var mı?

Geçen hafta, Leslie'nin Lamport'un 1982'de Çözülen Sorunlar, Çözülmemiş Sorunlar ve Eşzamanlı Olmayan Sorunlar hakkında verdiği bir konferansın trasncript'ini tekrar okuyordum . Kağıt kolayca okunabilir, ancak beni düşündüren şeylerden biri şu iddia:

Herhangi bir problem karşılıklı dışlama problemi veya üretici-tüketici problemi veya bu ikisinin bir kombinasyonu olarak kabul edilebilir mi?

Bu sorunun dağıtılmış sistemler durumu için yanıtlanıp yanıtlanmadığını bilmek istiyorum.

Tüm olası dağıtılmış sistem sorunlarının azaltılabileceği bir dizi kanonik dağıtılmış sistem problemi var mı? Bu standart liste nedir?

Kanonik bir liste yoksa, mevcut sorun listesi nedir ve hangi indirimler var?

Örneğin, lider seçim ve karşılıklı dışlama problemlerinin konsensüs problemine indirgenebileceğini çok naif olarak söyleyebilirim. Ayrıca, dağıtılmış bir anlık görüntünün dağıtılmış bir saate indirgenebileceğini de söyleyebilirim. Doğru mu yanlış mı?

Mümkünse, cevapların iddialarını destekleyen yayınlanmış bir makaleye / kitaba referans vermesini tercih ederim :)

Tüm olası dağıtılmış sistem sorunlarının azaltılabileceği bir dizi kanonik dağıtılmış sistem problemi var mı?

Yayınlanmış bir sorun listesinin farkında değilim.

Olduğunu unutmayın birçok düğümleri kilit adım turlarda yürütme "iyi huylu" senkron (hatasız) modeli arasında değişen bilgisayar dağıtılan farklı (ve biraz eşsiz) modelleri ve tüm iletileri için, her turda güvenilir teslim edilir işlem hızları ve mesaj gecikmeleri ile ilgili sınırların olmadığı asenkron model çökebilir veya bozuk mesajlar gönderebilir. Bu çeşitliliğe daha fazla eklemek için, senkronizasyon ve arızalara dik olan başka gereksinimler ve varsayımlar vardır: ilk düğüm bilgisi (ağ boyutu, ağ çapı, maksimum düğüm derecesi, vb.), Bir arıza dedektörlerini sorgulama yeteneği , düğümlerin benzersiz tanımlayıcıları, gönderme ve alma adımlarının atomisitesi, tek bir mesajın maksimum boyutu ve daha fazlası olup olmadığı.

Eldeki gerçek model genellikle çok farklı bir soru doğasını ima eder. ( Dağıtılmış bilgi işlemdeki bu alt topluluk hakkında daha fazla ayrıntı için [1] 'e bakın .) Hatasız senkronize modele yakın olan modellerde, araştırmacılar genellikle yerel hesaplamanın karmaşıklığına bakarlar, örneğin, "Zaman nedir? renklendirme hesaplamak için mesaj ve mesaj karmaşıklığı? "$2$

Diğer yandan başarısızlıklara bakarken, sorular "Bu modelde uzlaşma çözülebilir mi?" veya "Bu fantezi hatası detektörünü bu varsayımlar altında uygulayabilir miyiz?"

Kanonik bir liste yoksa, mevcut sorun listesi nedir ve hangi indirimler var?

Bazı dağıtılmış bilgi işlem modellerinde bu tür indirimlerin birçok örneği var, cevabımı aşağıdaki 2 ile sınırlayacağım:

(Hatasız) senkron modelde yerel hesaplama

[2], örneğin optimizasyon problemleri arasındaki göstermek indirimleri, en az Hakim Set, Maksimal bağımsız Seti (MIC), Maksimal Eşleştirme (AA) ve en az Vertex Kapak (MVC): Özel olarak, [2] bir alt sınırı gösteren ; burada , bir MVC'nin sabit bir yaklaşımını hesaplamak için ağ boyutu ve maksimum derecedir. Bundan, aynı sınır MM'nin hesaplanması için de geçerlidir, çünkü herhangi bir maksimum eşleşme aynı zamanda bir MVC'nin yakınlaştırmasıdır. Bundan da, bir MIS hesaplama konusunda bir sınır elde edersiniz, çünkü bir MIS algoritması çizgi grafikte yürütülmesini simüle ederek MM'yi hesaplamak için kullanılabilir .nΔ2A$\Omega(\sqrt{\log n} + \log\Delta)$$n$$\Delta$$2$$A$$A$

Çökme Arızalı Asenkron Model

Burada en çok çalışılan problem, hataya dayanıklı konsensüs ve birçok varyasyonu, çünkü atomik yayın ve / veya bir senkronizörün kendileri gibi temel ilkelleri uygulamak fikir birliğine ihtiyaç duyuyor.

Örneğin, arıza dedektörlerine [3] erişim varsayılırsa, ilgili arıza dedektörlerinin gücüne bakarak sorunların sınıflandırılmasına yol açar. Biz detektör bu başarısızlık demek olduğu sorun için en zayıf başarısızlık dedektör herhangi bir arıza detektörü verilen eğer, için , ayrıca uygulayabilirsiniz .P T P $S$ $P$$T$$P$$S$

Bu ilişkiyi kullanarak, çözmek için en zayıf hata detektörü çözmek için en zayıf hata detektörünü uygulayabiliyorsa, problemini problem daha zor olarak tanımlayabiliriz . Son zamanlarda her sorunun en zayıf bir arıza detektörüne sahip olduğu gösterilmiştir [4]; ancak [4] 'ün varoluşsal bir sonuç olduğuna dikkat edin. Bazı sorunlar, örneğin, konsensüs için, en zayıf hata detektörü bilinmektedir [5], diğer problemler için, örneğin -set anlaşması için, en zayıf hata detektörü hala açıktır [6].Q P Q $P$$Q$$P$$Q$$k$

Örneğin, lider seçim ve karşılıklı dışlama problemlerinin konsensüs problemine indirgenebileceğini çok naif olarak söyleyebilirim.

Elbette, fikir birliğini çözebilirseniz, hemen lider seçimi için bir algoritmaya sahipsiniz: Sadece fikir birliği algoritması için giriş olarak her düğümün kimliğini kullanın. Bunun tersi sadece liderin sonunda herkes tarafından bilinmesinin garanti edildiği modellerde geçerlidir.

[1] Pierre Fraigniaud: Dağıtık hesaplama karmaşıklıkları: volvo bağımlısı veya nascar takıntılı mısınız? PODC 2010. http://doi.acm.org/10.1145/1835698.1835700

[2] Fabian Kuhn, Thomas Moscibroda, Roger Wattenhofer: Yerel Hesaplama: Alt ve Üst Sınırlar. CoRR abs / 1011.5470 (2010) http://arxiv.org/abs/1011.5470

[3] Tushar Deepak Chandra, Sam Toueg: Güvenilir Dağıtılmış Sistemler için Güvenilmez Hata Dedektörleri. J. ACM 43 (2): 225-267 (1996). http://doi.acm.org/10.1145/226643.226647

[4] Prasad Jayanti, Sam Toueg: Her sorunun en zayıf hata detektörü var. PODC 2008: 75-84. http://doi.acm.org/10.1145/1400751.1400763

[5] Tushar Deepak Chandra, Vassos Hadzilacos, Sam Toueg: Fikir birliğini çözmek için en zayıf hata dedektörü. ACM 43 (4): 685-722 (1996) http://doi.acm.org/10.1145/234533.234549

[6] Michel Raynal: Asenkron k-Set Anlaşmasını Çözemeyen Hata Dedektörleri: Son Sonuçlara Bir Bakış. EATCS 103 bülteni: 74-95 (2011) http://albcom.lsi.upc.edu/ojs/index.php/beatcs/article/view/61