[論文レビュー] Distributed Abstraction Algorithm for Online Predicate Detection

Himanshu Chauhan, Vijay K. Garg+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2013

Ferroelectric and Negative Capacitance Devices参考文献 21被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、分散システムにおける正則述語に関する計算スライシングのための、最初の分散オンラインアルゴリズムを提示する。プロセス間で状態空間解析を分散することで、各プロセスの空間および計算複雑度をO(n)の要因で低減し、中心集約的アプローチと比較して状態探索の指数的削減を実現する効率的なオンライン述語検出を可能にする。

ABSTRACT

Analyzing a distributed computation is a hard problem in general due to the combinatorial explosion in the size of the state-space with the number of processes in the system. By abstracting the computation, unnecessary explorations can be avoided. Computation slicing is an approach for abstracting dis- tributed computations with respect to a given predicate. We focus on regular predicates, a family of predicates that covers a large number of commonly used predicates for runtime verification. The existing algorithms for computation slicing are centralized in nature in which a single process is responsible for computing the slice in either offline or online manner. In this paper, we present a distributed online algorithm for computing the slice of a distributed computation with respect to a regular predicate. Our algorithm distributes the work and storage requirements across the system, thus reducing the space and computation complexities per process. In addition, for conjunctive predicates, our algorithm also reduces the message load per process.

研究の動機と目的

• 組み合わせ的状態空間爆発を引き起こす大規模分散システムにおける、中心集約的述語検出のスケーラビリティ制限を克服すること。
• 分散スライシングによる不要な計算部分の抽象化により、効率的なオンライン述語検出を可能にすること。
• すべてのプロセスにスライシングワークロードを分散させることで、述語検出における各プロセスのメモリおよび計算負荷を低減すること。
• ランタイム検証で一般的に使用される正則述語を、スケーラブルで分散的オンラインアルゴリズムによってサポートすること。
• マルチコアおよびメッセージ渡しアーキテクチャを持つ分散システムにおける、効率的なランタイム検証の基盤を提供すること。

提案手法

• アルゴリズムは、単一のコーディネータに依存しないように、システム内のすべてのプロセスに計算スライシング処理を分散する。
• 各プロセスはローカル状態情報を維持し、他のプロセスと通信することで、正則述語に関連する計算のスライスを段階的に構築する。
• アルゴリズムは、因果的依存関係と一貫性のあるカットを追跡する分散データ構造を用い、抽象化された計算の正しさを保証する。
• リアルタイムでのスライス構築の同期とイベント情報の伝搬のために、メッセージ渡しメカニズムを採用する。
• 不要な状態伝搬をプルーニングすることで、冗長な計算とメッセージ通信を低減する最適化バージョンを採用する。
• 得られるスライスは、述語を満たすすべてのグローバル状態を含み、かつそれらに限定され、状態空間のサイズを最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のプロセスに計算スライシングを効果的に分散させることで、オンライン述語検出における各プロセスのリソース使用量を低減できるか？
• RQ2 正則述語のための分散オンラインスライシングアルゴリズムは、中心集約的アプローチと比較して、空間的および時間的複雑度に顕著な低減を達成できるか？
• RQ3 分散アルゴリズムは、すべての一貫性のあるカットにおいて述語満たしの検出を正しくかつ完全に行えるか？
• RQ4 メッセージ数および実行時間の観点から、分散アルゴリズムは中心集約的オンラインスライシングと比較して、性能に優れているか？
• RQ5 正しさを損なわず、冗長な計算およびメッセージ交換を排除できるように、アルゴリズムを最適化できるか？

主な発見

• 分散アルゴリズムは、中心集約的アプローチと比較して、各プロセスの空間的および計算的複雑度をO(n)の要因で低減する。
• 多くの場合、アルゴリズムは元の計算と比較して、指数的に小さいスライスを構築する。これにより、検査すべきグローバル状態の数が顕著に削減される。
• 最適化版アルゴリズムは、スライス構築中のメッセージオーバーヘッドを低減し、冗長な計算を回避する。
• 実験的評価（拡張版）では、時間的および通信コストの観点で、中心集約的アルゴリズムを上回る性能が示された。
• アルゴリズムは、抽象化されたスライスのみを分析することで、完全な計算における述語満たしを正しく検出でき、正則述語に対して健全性および完全性を保証する。