Detectores de falhas não confiáveis tradicionais são oráculos disponíveis localmente para processos deumsistema distribuído que fornecem uma lista de processos suspeitos de terem falhado. Este trabalho propõe um novo e flexível detector de falhas não confiável, chamado Impact FD, que fornece como saída um valor trust level que é o grau de confiança no sistema. Ao expressar a relevância de cada processo por um valor de fator de impacto, bem como por uma margem de falhas aceitáveis do sistema, o Impact FD permite ao usuário ajustar a configuração do detector de falhas de acordo com os requisitos da aplicação: em certos cenários, o defeito de umprocesso de baixo impacto ou redundante não compromete a confiança no sistema, enquanto o defeito de um processo de alto fator de impacto pode afetá-la seriamente. Assim, pode ser adotada uma estragégia de monitoramento com maior ou menor rigor. Em particular, definimos algumas propriedades de flexibilidade que caracterizam a capacidade do Impact FD para tolerar uma certa margem de falhas ou falsas suspeitas, ou seja, a sua capacidade de fornecer diferentes conjuntos de respostas que levam o sistema a estados confiáveis. O Impact FD é adequado para sistemas que apresentam redundância de nodos, heterogeneidade de nodos, recurso de agrupamento e permite uma margem de falhas que não degrada a confiança no sistema. Nós também mostramos que algumas classes do Impact FD são equivalentes a § e ­, que são detectores de falhas fundamentais para contornar a impossibilidade de resolver o problema do consenso em sistemas de transmissão de mensagens assíncronas na presença de falhas. Adicionalmente, com base em pressupostos de sincronia e nas abordagens baseada em tempo e padrão de mensagem, apresentamos três algoritmos que implementam o Impact FD. Os resultados da avaliação de desempenho usando traces reais do PlanetLab confirmam o grau de aplicabilidade flexível do nosso detector de falhas e, devido à margem aceitável de falhas, o número de falsas respostas ou suspeitas pode ser tolerado quando comparado a tradicionais detectores de falhas não confiáveis. / Traditional unreliable failure detectors are per process oracles that provide a list of processes suspected of having failed. This work proposes a new and flexible unreliable failure detector (FD), denoted the Impact FD, that outputs a trust level value which is the degree of confidence in the system. By expressing the relevance of each process by an impact factor value as well as a margin of acceptable failures of the system, the Impact FD enables the user to tune the failure detection configuration in accordance with the requirements of the application: in some scenarios, the failure of low impact or redundant processes does not jeopardize the confidence in the system, while the crash of a high impact process may seriously affect it. Either a softer or stricter monitoring strategy can be adopted. In particular, we define some flexibility properties that characterize the capacity of the Impact FD to tolerate a certain margin of failures or false suspicions, i.e., its capacity of providing different sets of responses that lead the system to trusted states. The Impact FD is suitable for systems that present node redundancy, heterogeneity of nodes, clustering feature, and allow a margin of failures which does not degrade the confidence in the system. We also show that some classes of the Impact FD are equivalent to ­ and § which are fundamental FDs to circumvent the impossibility of solving the consensus problem in asynchronous message-passing systems in presence of failures. Additionally, based on different synchrony assumptions and message-pattern or timer-based approaches, we present three algorithms which implement the Impact FD. Performance evaluation results using real PlanetLab traces confirmthe degree of flexible applicability of our failure detector and, due to the accepted margin of failures, that false responses or suspicions may be tolerated when compared to traditional unreliable failure detectors.

Detectores de falhas não confiáveis tradicionais são oráculos disponíveis localmente para processos deumsistema distribuído que fornecem uma lista de processos suspeitos de terem falhado. Este trabalho propõe um novo e flexível detector de falhas não confiável, chamado Impact FD, que fornece como saída um valor trust level que é o grau de confiança no sistema. Ao expressar a relevância de cada processo por um valor de fator de impacto, bem como por uma margem de falhas aceitáveis do sistema, o Impact FD permite ao usuário ajustar a configuração do detector de falhas de acordo com os requisitos da aplicação: em certos cenários, o defeito de umprocesso de baixo impacto ou redundante não compromete a confiança no sistema, enquanto o defeito de um processo de alto fator de impacto pode afetá-la seriamente. Assim, pode ser adotada uma estragégia de monitoramento com maior ou menor rigor. Em particular, definimos algumas propriedades de flexibilidade que caracterizam a capacidade do Impact FD para tolerar uma certa margem de falhas ou falsas suspeitas, ou seja, a sua capacidade de fornecer diferentes conjuntos de respostas que levam o sistema a estados confiáveis. O Impact FD é adequado para sistemas que apresentam redundância de nodos, heterogeneidade de nodos, recurso de agrupamento e permite uma margem de falhas que não degrada a confiança no sistema. Nós também mostramos que algumas classes do Impact FD são equivalentes a § e ­, que são detectores de falhas fundamentais para contornar a impossibilidade de resolver o problema do consenso em sistemas de transmissão de mensagens assíncronas na presença de falhas. Adicionalmente, com base em pressupostos de sincronia e nas abordagens baseada em tempo e padrão de mensagem, apresentamos três algoritmos que implementam o Impact FD. Os resultados da avaliação de desempenho usando traces reais do PlanetLab confirmam o grau de aplicabilidade flexível do nosso detector de falhas e, devido à margem aceitável de falhas, o número de falsas respostas ou suspeitas pode ser tolerado quando comparado a tradicionais detectores de falhas não confiáveis. / Traditional unreliable failure detectors are per process oracles that provide a list of processes suspected of having failed. This work proposes a new and flexible unreliable failure detector (FD), denoted the Impact FD, that outputs a trust level value which is the degree of confidence in the system. By expressing the relevance of each process by an impact factor value as well as a margin of acceptable failures of the system, the Impact FD enables the user to tune the failure detection configuration in accordance with the requirements of the application: in some scenarios, the failure of low impact or redundant processes does not jeopardize the confidence in the system, while the crash of a high impact process may seriously affect it. Either a softer or stricter monitoring strategy can be adopted. In particular, we define some flexibility properties that characterize the capacity of the Impact FD to tolerate a certain margin of failures or false suspicions, i.e., its capacity of providing different sets of responses that lead the system to trusted states. The Impact FD is suitable for systems that present node redundancy, heterogeneity of nodes, clustering feature, and allow a margin of failures which does not degrade the confidence in the system. We also show that some classes of the Impact FD are equivalent to ­ and § which are fundamental FDs to circumvent the impossibility of solving the consensus problem in asynchronous message-passing systems in presence of failures. Additionally, based on different synchrony assumptions and message-pattern or timer-based approaches, we present three algorithms which implement the Impact FD. Performance evaluation results using real PlanetLab traces confirmthe degree of flexible applicability of our failure detector and, due to the accepted margin of failures, that false responses or suspicions may be tolerated when compared to traditional unreliable failure detectors.

Detectores de falhas não confiáveis tradicionais são oráculos disponíveis localmente para processos deumsistema distribuído que fornecem uma lista de processos suspeitos de terem falhado. Este trabalho propõe um novo e flexível detector de falhas não confiável, chamado Impact FD, que fornece como saída um valor trust level que é o grau de confiança no sistema. Ao expressar a relevância de cada processo por um valor de fator de impacto, bem como por uma margem de falhas aceitáveis do sistema, o Impact FD permite ao usuário ajustar a configuração do detector de falhas de acordo com os requisitos da aplicação: em certos cenários, o defeito de umprocesso de baixo impacto ou redundante não compromete a confiança no sistema, enquanto o defeito de um processo de alto fator de impacto pode afetá-la seriamente. Assim, pode ser adotada uma estragégia de monitoramento com maior ou menor rigor. Em particular, definimos algumas propriedades de flexibilidade que caracterizam a capacidade do Impact FD para tolerar uma certa margem de falhas ou falsas suspeitas, ou seja, a sua capacidade de fornecer diferentes conjuntos de respostas que levam o sistema a estados confiáveis. O Impact FD é adequado para sistemas que apresentam redundância de nodos, heterogeneidade de nodos, recurso de agrupamento e permite uma margem de falhas que não degrada a confiança no sistema. Nós também mostramos que algumas classes do Impact FD são equivalentes a § e ­, que são detectores de falhas fundamentais para contornar a impossibilidade de resolver o problema do consenso em sistemas de transmissão de mensagens assíncronas na presença de falhas. Adicionalmente, com base em pressupostos de sincronia e nas abordagens baseada em tempo e padrão de mensagem, apresentamos três algoritmos que implementam o Impact FD. Os resultados da avaliação de desempenho usando traces reais do PlanetLab confirmam o grau de aplicabilidade flexível do nosso detector de falhas e, devido à margem aceitável de falhas, o número de falsas respostas ou suspeitas pode ser tolerado quando comparado a tradicionais detectores de falhas não confiáveis. / Traditional unreliable failure detectors are per process oracles that provide a list of processes suspected of having failed. This work proposes a new and flexible unreliable failure detector (FD), denoted the Impact FD, that outputs a trust level value which is the degree of confidence in the system. By expressing the relevance of each process by an impact factor value as well as a margin of acceptable failures of the system, the Impact FD enables the user to tune the failure detection configuration in accordance with the requirements of the application: in some scenarios, the failure of low impact or redundant processes does not jeopardize the confidence in the system, while the crash of a high impact process may seriously affect it. Either a softer or stricter monitoring strategy can be adopted. In particular, we define some flexibility properties that characterize the capacity of the Impact FD to tolerate a certain margin of failures or false suspicions, i.e., its capacity of providing different sets of responses that lead the system to trusted states. The Impact FD is suitable for systems that present node redundancy, heterogeneity of nodes, clustering feature, and allow a margin of failures which does not degrade the confidence in the system. We also show that some classes of the Impact FD are equivalent to ­ and § which are fundamental FDs to circumvent the impossibility of solving the consensus problem in asynchronous message-passing systems in presence of failures. Additionally, based on different synchrony assumptions and message-pattern or timer-based approaches, we present three algorithms which implement the Impact FD. Performance evaluation results using real PlanetLab traces confirmthe degree of flexible applicability of our failure detector and, due to the accepted margin of failures, that false responses or suspicions may be tolerated when compared to traditional unreliable failure detectors.