【摘 要】
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针对硬实时系统中采用的N重冗余容错模式存在代价大和容错效率不高的问题,在硬实时分布并行系统中提出了一种熵容错模型,将数据/任务按给定的约束分割为惯性和非惯性两个子集
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针对硬实时系统中采用的N重冗余容错模式存在代价大和容错效率不高的问题,在硬实时分布并行系统中提出了一种熵容错模型,将数据/任务按给定的约束分割为惯性和非惯性两个子集,其中惯性分量的未来状态是可估值的,非惯性分量是不可预测的.在容错实现中,对惯性分量不做冗余,在故障引起的间断期则对其估值;对非惯性分量进行多重冗余,从而使系统在故障活动期内仍能提供可信服务.应用证明该模型在惯性分量权重较高的系统中能够以低于2的容错因子包容多个故障,改善容错效率.
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