Dtecteurs de dfaillances adaptables - PowerPoint PPT Presentation

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Dtecteurs de dfaillances adaptables

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Compl tude : Un processus d faillant doit tre consid r comme d faillant par ... (GTS) 3. Techniques de d tection. Applicatif (refus de services) ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Dtecteurs de dfaillances adaptables


1
Détecteurs de défaillances adaptables
  • Marin BERTIER

Thèmes SRC Laboratoire d'Informatique de Paris
6 Université Pierre Marie Curie
2
Détection de défaillances
Introduction
  • Impossibilité de résoudre le consensus dans un
    système asynchrone FLP85
  • Caractéristiques
  • Fournissent une liste non fiable des processus
    suspectés dêtre défaillants
  • Complétude Un processus défaillant doit être
    considéré comme défaillant par les autres
  • Justesse Un processus correct ne doit pas être
    considéré défaillant
  • Modèle partiellement synchrone (GTS)

3
Techniques de détection
Introduction
  • Applicatif (refus de services)
  • Pinging
  • Heatbeat

p
q
D
p up
p up
Détecteur sur q
p down
p
q
D
p up
p up
Détecteur sur q
p down
4
Qualité de service
Introduction
  • Métriques
  • Temps de détection
  • Temps entre deux erreurs (TMR)
  • Durée des erreurs (TM)

DF
TM
TMR
Processus p
up
5
Détecteurs de défaillances
  • Fonctionnement hearbeat
  • Défaillances
  • crash / recovery
  • perte de messages
  • Adaptable
  • Estimations dynamiques
  • Intervalle démission
  • Permet le transport dinformation

6
Organisation
Organisation Hiérarchique
  • Organisation hiérarchique
  • Communication
  • IP-Multicast au niveau local
  • UDP au niveau global

LAN 1
LAN 2
LAN 3
7
Niveaux Hiérarchiques
Organisation Hiérarchique
  • Visions
  • Niveau Local
  • Liste des sites du LAN
  • Niveau global
  • Liste des LANs
  • Qualité de service différentes

8
Comportement
Organisation Hiérarchique
LAN 2
S1.5
LAN 1
S2.1
S1.1
S1.5
S1.4
S1.5
S1.2
S1.2
S3.5
S1.5
S1.4
S1.3
LENT
S1.5
LAN 3
9
Avantages / Désavantages
Organisation Hiérarchique
  • Avantages
  • Nombre de messages (n nb sites, k nb groupes)
  • Système plat n (n -1)
  • Hiérarchique n2 / k k2 k 1
  • Si n gt k2 un leader gère moins de messages
  • Partitionnement des informations
  • Mise en place de mécanisme
  • Élection de leader

10
Election de leader
Organisation Hiérarchique
  • Liste triée de leaders
  • Leader suspecté par une majorité
  • changement de leader

11
Architecture
  • Emission de message I-am-alive
  • Estimation de base
  • Compromis entre le temps de détection et le
    nombre de fausses detection
  • Fournit
  • Liste de sites suspects
  • Informations sur la détection
  • Adaptation de lintervalle démission

Application 1
Application 2
Liste de suspects
QoS 1
Liste de suspects
QoS 2
Couche dadaptation 1
Couche dadaptation 2
?i 2
?i 1
Liste de sites suspects Intervalle
démission Marge de détection QoS observée
Couche de base
Blackboard
12
Architecture
  • Spécifique à lapplication
  • Adapte la QoS
  • Différents algorithmes
  • Adaptation de linterface
  • Pop ou Push
  • Permet différentes vision du système

Application 1
Application 2
Liste de suspects
QoS 1
Liste de suspects
QoS 2
Couche dadaptation 1
Couche dadaptation 2
?i 2
?i 1
Liste de sites suspects Intervalle
démission Marge de détection QoS observée
Couche de base
Blackboard
13
Architecture
Application 1
Application 2
  • Représente lutilisateur des détecteurs de
    défaillance
  • Service de nommage
  • Fournir le besoin en QoS local
  • Utilise la liste des sites suspects

Liste de suspects
QoS 1
Liste de suspects
QoS 2
Couche dadaptation 1
Couche dadaptation 2
?i 2
?i 1
Liste de sites suspects Intervalle
démission Marge de détection QoS observée
Couche de base
Blackboard
14
Couche de baseFonctionnement
Architecture
?i
hi-1
hi
hi1
hi2
Processus p
Processus q
Ai
?to
?i
?i1
?i2
Freshness points
?i-1
FD de q
15
Couche de baseEstimation de la date darrivée
Architecture
  • Calcul de la date butoir
  • Timeout (?k1) date théorique (EAk1) marge
    dynamique (?k1)
  • Date théorique estimation de Chen
  • Marge dynamique (algorithme de jacobson)

16
Adaptation du délai démission
Architecture
  • Motivation
  • Besoins variables des applications
  • Etat du réseau
  • Négocier entre récepteurs et lémetteur

17
Plateforme de test
Performances couche dadaptation
  • Utilisation de dummynet (simulateur reseau)
  • Introduction de délai de propagation
  • Variation du délai de propagation
  • Introduction de perte de messages

Group 1 Paris
Délai 50ms /- 10ms Perte de messages 1.2
Délai 10ms /- 4ms Perte de messages 0.5
Group 2 San Francisco
Group 3 Toulouse
Délai 150ms /- 25ms Perte de messages 3
18
Adaptateur
Performances couche dadaptation
  • Adaptateur 1 Réévaluation de la marge
    périodiquement
  • Adaptateur 2 Réévaluation de la marge à chaque
    fausse détection
  • Expérimentation durée 32h, intervalle 1000ms

19
Organisation
Performances couche dadaptation
  • Conditions
  • ?i 700ms

20
Conclusion et perspectives
  • Service de détection de défaillances
  • Scalable
  • Partagé
  • Adaptable
  • Fournissant une QoS locale
  • Perspectives
  • Gestion du partitionnement
  • Utilisation pour un service de nommage
  • Application de gestion de verrou
  • Web http//www-src.lip6.fr/darx
  • http//regal.lip6.fr/publi
  • (DNS2002 adaptation, DSN2003 hiérarchie)

21
Comportement de la détection
Performances couche de base
Initialisation
22
Performances avec charge
Performances couche de base
23
Performance
Performances couche de base
  • Adaptation
  • Court terme (Marge)
  • Moyen terme (Estimation date)
  • Conclusion
  • Bon compromis entre temps de détection et le
    nombre de fausses détections
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