QoS of timeout-based self-tuned failure detectors: the effects of the communication delay predictor and the safety margin

Uma Proposta de Detector de Defeitos Autonômico Usando Engenharia de Controle

“…As propostas de [Macêdo 2000], [Bertier et al 2003], [Müller 2004], [Nunes and Jansch-Pôrto 2004], [Sampaio and Brasileiro 2004], [Macêdo and Lima 2004] e [Falai and Bondavalli 2005], por exemplo, focam apenas na predição dos atrasos relacionados ao tempo de viagem das mensagens e nenhuma delas, diferente da proposta apresentada neste artigo, considera o ajuste do período de monitoramento de modo a adequar o consumo de recursos do detector face a mudanças no ambiente. Além disso, a maioria dessas abordagens apenas usam as métricas de QoS para avaliação do desempenho não determinando como o ajuste do detector pode ser concebido a partir das mesmas.…”

“…Desta forma, o intervalo estimado de tempo rto para a chegada do heartbeat hb k+1 é definido por: rto k+1 = rtt k+1 +ρ k+1 . Portanto, a adaptabilidade do detector consiste em ajustar rtt e ρ [Nunes and Jansch-Pôrto 2004]. Assim, uma vez recebido hb k em α k , quanto mais precisa a estimativa de rtt k+1 e ρ k+1 mais próximo rto k+1 estará de rtt k+1 .…”

“…A maioria das abordagens de detecção adaptativa usam mensagens de monitoramento de forma periódica [Falai andBondavalli 2005, Nunes andJansch-Pôrto 2004]. Esse período dita de quanto em quanto tempo os componentes serão monitorados.…”

Stab-FD: A cooperative and adaptive failure detector for wide area networks

“…The literature about FDs comprises several implementations [7,8,9,10,11,12,13,14]. Most of these are timer-based FDs where nodes exchange heartbeat messages and wait for them within a time bound (timeout).…”

Detectores Perfeitos em Sistemas Distribuídos Não Síncronos

“…Esse fato levou a Chandra e Toueg [Chandra and Toueg 1996] a proporem um modelo de computabilidade para tolerância a falhas em sistemas assíncronos baseado em propriedades axiomáticas de várias classes de detectores de defeitos, identificando aquelas para as quais existem soluções com os menores requisitos de implementação (no caso, a classe ⋄W ). A partir daí, vários autores passaram a propor soluções de implementação para essas classes [Chen et al 2000, Macêdo 2000, Nunes and Jansch-Pôrto 2004, Falai and Bondavalli 2005, Lima and Macêdo 2005] cuja viabilidade de funcionamento dependeria de certas condições de estabilidade do ambiente de execução assíncrono (exemplo, a propriedade Global-Stabilization-Time [Dwork et al 1988]). A classe mais forte apresentada por Chandra e Toueg foi justamente a do detector perfeito, denominado por eles de P e possuindo as propriedades axiomáticas de strong completeness (P suspeita todos os processos que falharam) e strong accuracy (P somente suspeitam processos que realmente falharam).…”