Experimentální validace škálování distribuovaných algoritmů

Abstract

Distribuované systémy se staly neoddělitelnou součástí mnoha moderních oborů. Jejich implementace se však výrazně liší, přičemž ty teoretické často využívají simulovaného distribuovaného systému běžícího na jednom počítači. Využívání takových simulací však nemusí vykazovat stejné výsledky jako práce na reálném distribuované prostředí. Tato bakalářská práce má za cíl přepracování dvou distribuovaných algoritmů, které využívají simulace distribuovaného systému na jednom stroji tak, aby byly schopné běhu na skutečně distribuovaném systému, a experimentálně porovnat a zhodnotit jejich výkon na obou těchto prostředích. Algoritmy vybrané pro tento úkol jsou Continuous Best-Response Approach algorithm (COBRA) a Asynchronous Decentralized Priority Planning (ADPP), které se zabývají koordinačním problémem pro více agentů. Tyto algoritmy byly integrovány do platformy pro distribuované výpočty na klastru Raspberry Pi, která byla zároveň rozšířena o možnost běhu na jakémkoliv prostředí. Tato práce přináší důkladné zhodnocení škálování daných algoritmů na různých prostředích a poukazuje na výhody a nevýhody různých metod testování distribuovaných algoritmů.

Distributed algorithms have become an essential feature of many modern problems and fields. Their implementations can vary significantly, with the theoretical ones often relying on a simulated distributed system running on a single machine. Evaluating such simulations may not accurately reflect the algorithm's performance in real-world settings. This bachelor thesis refactors two distributed algorithms, implemented as a simulation for one machine, to be able to run on a truly distributed system and to evaluate and compare their performance on both environments experimentally. The algorithms selected for this task are the Continuous Best-Response Approach algorithm (COBRA) and the Asynchronous Decentralized Priority Planning (ADPP), examples of multi-agent distributed coordination problem solvers. The algorithms were integrated into a platform for distributed computing on Raspberry Pi cluster, which was extended to run on any environment. The thesis provides an extensive evaluation of the scaling of these algorithms on various deployment environments and discusses the advantages and disadvantages of different methods of distributed algorithm testing.