क्या वितरित प्रणालियों में विहित समस्याओं की सूची है?

Question

पिछले हफ्ते, मैं लेस्ली के लैम्पपोर्ट की 1982 की एक कॉन्फ्रेंस के बारे में फिर से पढ़ रहा था, जिसमें उन्होंने सॉल्व्ड प्रॉब्लम्स, अनसॉल्व्ड प्रॉब्लम्स और नॉन-प्रॉब्लम्स इन कंसीडर के बारे में बताया । कागज आसानी से पढ़ा जा सकता है, लेकिन मुझे जो कुछ मिला, वह निम्नलिखित है:

क्या किसी समस्या को आपसी बहिष्कार समस्या या निर्माता-उपभोक्ता समस्या या दोनों के संयोजन के रूप में माना जा सकता है?

मैं जानना चाहूंगा कि क्या इस प्रश्न का उत्तर वितरित सिस्टम केस के लिए दिया गया है।

क्या कैनोनिकल डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम समस्याओं का एक सेट है जिससे सभी संभव वितरित सिस्टम समस्याओं को कम किया जा सकता है? यह विहित सूची क्या है?

यदि एक विहित सूची नहीं है, तो समस्याओं की वर्तमान सूची क्या है और क्या कटौती मौजूद है?

उदाहरण के लिए, मैं बहुत भोलेपन से कहूंगा कि नेता चुनाव और आपसी बहिष्कार की समस्याओं को आम सहमति की समस्या तक कम किया जा सकता है। मैं यह भी कहूंगा कि वितरित स्नैपशॉट को वितरित घड़ी में कम किया जा सकता है। यह सही है या गलत?

यदि संभव हो तो, मैं पसंद करूंगा कि जवाब एक प्रकाशित कागज / पुस्तक का संदर्भ प्रदान करें जो इसके दावों का समर्थन करते हैं :)

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कंप्यूटर विज्ञान

— केवह

Answer 1

क्या कैनोनिकल डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम समस्याओं का एक सेट है जिससे सभी संभव वितरित सिस्टम समस्याओं को कम किया जा सकता है?

मैं समस्याओं की ऐसी प्रकाशित सूची से अनभिज्ञ हूँ।

ध्यान रखें कि वितरित कंप्यूटिंग में कई अलग (और कुछ हद तक अतुलनीय) मॉडल हैं, "सौम्य" तुल्यकालिक (दोष-मुक्त) मॉडल से लेकर जहां नोड्स लॉक-स्टेप राउंड में निष्पादित होते हैं और सभी संदेशों को प्रत्येक दौर में विश्वसनीय तरीके से वितरित किया जाता है, अतुल्यकालिक मॉडल जहां प्रसंस्करण गति और संदेश देरी पर कोई सीमा नहीं है और नोड स्वयं को क्रैश या दूषित संदेश भेज सकते हैं। इस विविधता को और जोड़ने के लिए, ऐसी अन्य आवश्यकताएं और धारणाएं हैं जो समकालिक और दोषों के लिए रूढ़िवादी हैं: नोड्स का प्रारंभिक ज्ञान (नेटवर्क आकार, नेटवर्क का व्यास, अधिकतम नोड डिग्री, आदि), विफलता डिटेक्टरों को क्वेरी करने की क्षमता। , चाहे नोड्स में विशिष्ट पहचानकर्ता हों, भेजने और प्राप्त करने की परमाणुता, एक संदेश का अधिकतम आकार और कई और अधिक।

हाथ में वास्तविक मॉडल अक्सर सवाल का एक बहुत अलग प्रकृति का मतलब है। ( वितरित कंप्यूटिंग में इन उप-समुदायों पर अधिक विस्तार के लिए [1] देखें ।) मॉडल में जो दोष-मुक्त तुल्यकालिक मॉडल के करीब हैं, शोधकर्ता अक्सर स्थानीय गणना की जटिलता को देखते हैं, उदाहरण के लिए, "समय क्या है और एक शीर्ष रंग कंप्यूटिंग के लिए संदेश जटिलता? "$2$

जब दूसरी ओर विफलताओं को देखते हैं, तो प्रश्न "इस मॉडल में आम सहमति है?" या "क्या हम इन धारणाओं के तहत इस फैंसी विफलता डिटेक्टर को लागू कर सकते हैं?"

यदि एक विहित सूची नहीं है, तो समस्याओं की वर्तमान सूची क्या है और क्या कटौती मौजूद है?

कुछ वितरित कंप्यूटिंग मॉडल में इस तरह की कटौती के कई उदाहरण हैं, मैं अपना उत्तर निम्नलिखित 2 तक सीमित करूंगा:

स्थानीय (गलती रहित) तुल्यकालिक मॉडल में स्थानीय संगणना

[2] कई अनुकूलन समस्याओं, उदाहरण के लिए के बीच शो में कटौती, न्यूनतम हावी सेट, अधिकतम स्वतंत्र सेट (एमआईएस), अधिकतम मिलान (एम एम), और न्यूनतम वर्टेक्स कवर (MVC): विशेष रूप से, [2] के एक कम बाध्य दिखाने के , जहां नेटवर्क आकार और की अधिकतम डिग्री है, एक MVC के निरंतर सन्निकटन की गणना के लिए। इस से, एमएम की गणना के लिए एक ही बाध्य अनुसरण किया जाता है, क्योंकि किसी भी अधिकतम मिलान में एक एमवीसी का परिवर्तन भी होता है । इससे, आपको एमआईएस की गणना करने पर भी बाध्य होना पड़ता है, क्योंकि लाइन ग्राफ पर के निष्पादन का अनुकरण करके एमएम -एल्गोरिथ्म का उपयोग एमएम की गणना करने के लिए किया जा सकता है ।nΔ2एक$\Omega(\sqrt{\log n} + \log\Delta)$$n$$\Delta$$2$$A$$A$

क्रैश विफलताओं के साथ अतुल्यकालिक मॉडल

यहां सबसे अधिक अध्ययन की गई समस्या दोष-सहिष्णु आम सहमति और इसकी कई भिन्नताएं हैं, क्योंकि परमाणु प्रसारण और या एक सिंक्रोनाइजर जैसे बुनियादी प्राइमेटिव को लागू करने के लिए आम सहमति की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, विफलता डिटेक्टरों तक पहुंच [3], अपने संबंधित विफलता डिटेक्टर की शक्ति को देखकर समस्याओं के वर्गीकरण को जन्म देता है। हम कहते हैं कि डिटेक्टर विफलता है समस्या के लिए सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर , अगर, किसी भी विफलता डिटेक्टर दिए गए के लिए , आप भी लागू कर सकते हैं ।पी टी पी $S$ $P$$T$$P$$S$

इस संबंध का उपयोग करते हुए, हम समस्या को समस्या से कठिन होने के रूप में परिभाषित कर सकते हैं , यदि को हल करने में सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर को हल करने के लिए सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर को लागू कर सकता है । यह हाल ही में दिखाया गया है कि हर समस्या में सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर है [4]; हालाँकि, ध्यान दें कि [४] एक अस्तित्वगत परिणाम है। कुछ समस्याओं के लिए, उदाहरण के लिए, सर्वसम्मति से, सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर [5] को जाना जाता है, जबकि अन्य समस्याओं के लिए, जैसे, -set समझौता, सबसे कमजोर फाल्ट डिटेक्टर अभी भी खुला है [6]।क्यू पी क्यू $P$$Q$$P$$Q$$k$

उदाहरण के लिए, मैं बहुत भोलेपन से कहूंगा कि नेता चुनाव और आपसी बहिष्कार की समस्याओं को आम सहमति की समस्या तक कम किया जा सकता है।

निश्चित रूप से, यदि आप सर्वसम्मति को हल कर सकते हैं, तो आपके पास तुरंत नेता चुनाव के लिए एक एल्गोरिथ्म होगा: आम सहमति एल्गोरिदम के लिए इनपुट के रूप में बस प्रत्येक नोड की आईडी का उपयोग करें। विपरीत तरीका केवल उन मॉडलों में होता है जहां यह गारंटी दी जाती है कि नेता अंततः सभी के लिए जाना जाता है।

[१] पियरे फ्राइग्नियूड: वितरित कम्प्यूटेशनल जटिलताएँ: क्या आप वोल्वो-एडिक्टेड हैं या नस्कर-जुनूनी? PODC 2010. http://doi.acm.org/10.1145/1835698.1835700

[२] फेबियन कुह्न, थॉमस मोस्कीब्रोदा, रोजर वॉटनहोफर: स्थानीय अभिकलन: लोअर और अपर बाउंड्स। CoRR abs / 1011.5470 (2010) http://arxiv.org/abs/1011.5470

[३] तुषार दीपक चंद्रा, सैम टूएग: विश्वसनीय वितरण प्रणाली के लिए अविश्वसनीय विफलता डिटेक्टर। जे। एसीएम 43 (2): 225-267 (1996)। http://doi.acm.org/10.1145/226643.226647

[४] प्रसाद जयंती, सैम टूएग: हर समस्या में सबसे कमजोर विफलता डिटेक्टर है। PODC 2008: 75-84। http://doi.acm.org/10.1145/1400751.1400763

[५] तुषार दीपक चंद्रा, वासोस हडज़िलकोस, सैम टूएग: द वीकेस्ट फेल्योर डिटेक्टर फॉर सॉल्विंग कंसर्न। जे। ACM 43 (4): 685-722 (1996) http://doi.acm.org/10.1145/234533.234549

[६] मिशेल रेनल: असिंक्रोनस के-सेट एग्रीमेंट को हल करने में विफलता डिटेक्टर: हाल के परिणामों की झलक। EATCS का बुलेटिन 103: 74-95 (2011) http://albcom.lsi.upc.edu/ojs/index.php/beatcs/article/view/61

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हागित अत्तिया और फेथ एलेन की एक आगामी पुस्तक है जिसका शीर्षक है "वितरण कम्प्यूटिंग के लिए असंभवता परिणाम"।

— केवह