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Enregistrement W7020975202

Modular Verification of Distributed Systems with Grove

2022· dissertation· en· W7020975202 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessModular designServerKey (lock)Formal verificationMathematical proofLock (firearm)Formal specification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grove is a new framework for machine-checked verification of distributed systems. Grove focuses on modular verification. It enables developers to state and prove specifications for their components (e.g. an RPC library), and to use those specifications when proving the correctness of components that build on it (e.g. a key value service built on RPC). To enable modular specification and verification in a distributed systems, Grove uses the idea of ownership from separation logic. Using Grove, we built a verified unreliable RPC library, where we captured unreliability in the formal specification by using duplicable ownership. We also built a verified exactly-once RPC library, where we reasoned about ownership transfer from the client to server (and back) over an unreliable network by using the escrow pattern. Overall, we developed and verified an example system written in Go consisting of the RPC libraries, a sharded key-value store with support for dynamically adding new servers and rebalancing shards, a lock service, and a bank application that supports atomic transfers across accounts that live in different shards, built on top of these services. The key-value service scales well with the number of servers and the number of cores per server. The proofs are mechanized in the Coq proof assistant using the Iris library and Goose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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