The topology of a distributed syste

The topology of a distributed system is represented by a graph where the nodes represent processes and the links represent communication channels. Distributed algorithms for various graph theoretic problems have numerous applications in communication and networking. Here are some motivating examples.
The first example deals with routing in a communication network. When a message is sent from node i to a nonneighboring node j, the intermediate nodes route the message based on the information stored in the local routing table. This is called hop-by-hop or destination-based routing. An important problem is to compute these routing tables and maintain them, so that messages reach their destinations in the fewest number of hops, or with minimum delay. Finding the minimum hop route is equivalent to computing the shortest path between a pair of nodes using locally available information.
The second example focuses on the amount of space required by a node to store the routing table. Without any optimization, the space requirement is O(n) where n is the number of nodes. But with the explosive growth of the Internet, n is increasing at a steep rate— therefore, the space requirement of the routing table as well as the overhead of maintaining the routing table are matters of concern. This leads to the following question: Can we reduce the size of the routing table? Given the value of n, what is the smallest amount of information that each individual node must store in their routing tables, so that every message eventually reaches its final destination?

Результаты (русский) 1:

Топология распределенной системы представлена на графике, где узлы представляют собой процессы и ссылки представляют собой каналы связи. Распределенные алгоритмы для различных графа теоретические проблемы имеют множество приложений в области связи и сетей. Вот некоторые примеры мотивации.Первый пример касается маршрутизации в сети связи. Когда сообщение отправляется из узла я nonneighboring узел j, промежуточные узлы маршрута сообщения на основе информации, хранящейся в локальной таблице маршрутизации. Это называется хоп, хоп, или на основе назначения маршрутизации. Важной проблемой является вычисление этих таблиц маршрутизации и поддерживать их, таким образом, чтобы сообщения достигают их назначения в наименьшее количество прыжков или с минимальной задержкой. Нахождение минимального прыжка маршрута является эквивалентом вычисления кратчайшего пути между парой узлов, используя локально имеющейся информации.Второй пример фокусируется на объем пространства, требуемого узла для хранения таблицы маршрутизации. Без оптимизации необходимое пространство является O(n), где n — количество узлов. Но с взрывной рост Интернета n увеличивается на крутой — таким образом, требование пространства таблицы маршрутизации, а также издержки обслуживания таблицы маршрутизации являются предметом озабоченности. Это приводит к следующему вопросу: мы можем уменьшить размер таблицы маршрутизации? Учитывая значение n, каков минимальный объем информации, которую каждый отдельный узел должен хранить в своих таблицах маршрутизации, таким образом, чтобы каждое сообщение в конечном итоге достигнет своего конечного пункта назначения?

Результаты (русский) 2:

Топология распределенной системы представлена в виде графа , где узлы представляют процессы и звенья представляют собой каналы связи. Распределенные алгоритмы для различных графов задач теории имеют множество применений в области коммуникации и создания сетей. Вот некоторые примеры движущие.
Первый пример имеет дело с маршрутизацией в сети связи. Когда сообщение посылается от узла I к nonneighboring узла J, промежуточные узлы маршрутизировать сообщение на основе информации , хранящейся в локальной таблице маршрутизации. Это называется хмель по-хоп или маршрутизации на основе назначения. Важной задачей является вычисление этих таблиц маршрутизации и поддерживать их, так что сообщения достигают своих адресатов в наименьшее количество прыжков, или с минимальной задержкой. Нахождение минимального маршрута хмелевой эквивалентно вычисления кратчайшего пути между парой узлов с использованием локально доступной информации.
Второй пример фокусируется на объем пространства , требуемого узла для хранения таблицы маршрутизации. Без каких - либо оптимизации, требование пространства O (N) , где N есть число узлов. Но в связи со стремительным развитием Интернета, п растет на крутом лимитирующей Таким образом, необходимое пространство таблицы маршрутизации, а также накладные расходы на содержание таблицы маршрутизации являются предметом озабоченности. Это приводит к следующему вопросу: Можно ли уменьшить размер таблицы маршрутизации? Принимая во внимание значение п, что является наименьшее количество информации , что каждый отдельный узел должен хранить в своих таблицах маршрутизации, так что каждое сообщение в конечном итоге достигает своего конечного пункта назначения?