결정 론적 분산 알고리즘을 설계하면 어떤 이점이 있습니까?

장애에 탄력적 인 분산 알고리즘은 결정적이거나 확률적일 수 있습니다. 합의 문제를 예로 들어 보자.

• Paxos는 가정에 따라 항상 작동 한다는 의미에서 결정 론적입니다 .

• 대조적으로, 무작위 합의는 주어진 확률로 작동합니다.

결정 론적 알고리즘을 설계하고 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

결정 론적 알고리즘에 의존하는 가정은 현실을 유지할 확률도 가지고있다 (이의 가정 범위 라 함 ). 따라서 실제로 결정 론적 알고리즘이 작동하지 않을 가능성이 항상 있습니다.

분산 그래프 알고리즘 (통신 네트워크의 구조와 관련된 그래프 문제를 해결하는 분산 알고리즘) 의 관점에서이 질문에 답하겠습니다 .

이 설정에서 결정 론적 분산 알고리즘을 설계해야하는 명백한 이유는 다음과 같습니다.

• 무작위 알고리즘의 서브 루틴 . P. 이 슬라이드 중 12 ~ 13 장 에서 Elkin은 빠른 무작위 분산 알고리즘 을 구성하기 위해 빠른 결정 론적 분산 알고리즘을 서브 루틴으로 사용할 수있는 알고리즘 설계 기술을 간략하게 설명합니다 . 흥미롭게도 동일한 컨텍스트에서 일반적인 무작위 알고리즘을 서브 루틴으로 사용할 수 없습니다 (오류 확률이 너무 높음).

• 내결함성 . 빠른 결정 론적 분산 알고리즘을 빠른 자체 안정화 분산 알고리즘 으로 변환 할 수있는 기계적 변환이 있습니다 (예 : 이 설문의 2.4 섹션 참조 ). 임의 변환 알고리즘에 대해서는 유사한 변환이 알려져 있지 않으며 일반적인 경우에는 존재하지 않을 것으로 생각됩니다.