Les changements topologiques sont des événements fréquents dans
nombre de systèmes distribués modernes : réseaux de capteurs, systèmes
de /cloud computing/, réseaux pair-à-pair… Il est donc intéressant de
chercher à les traiter comme des événements normaux du système, et à
prendre en compte leurs effets de la façon la plus efficace possible.
Le schéma de circulation en marche aléatoire est une primitive
distribuée tolérant les changements topologiques, ne nécessitant aucun
identifiant, et sur la base de messages très légers, qui permet de
résoudre de nombreux problèmes (exclusion mutuelle, construction
d’arbres couvrants, clustering…) Nous en proposons une version
autostabilisant (donc, tolérant tous les types de fautes
transitoires) ; cependant, les mécanismes nécessaires à rendre
autostabilisant cette circulation nécessite des structures globales
qui rendent nécessaire une phase de convergence après un changement
topologique.
Pour éviter de telles structures, nous nous intéressons à des
mécanismes probabilistes basés sur l’observation locale par un noeud
de la circulation de marches aléatoires : un premier mécanisme,
inspiré par le comportement de la moisissure /Physarum/, permet de
construire des plus courts chemins et des clusters basés sur la
distance ; un deuxième permet de garantir dans un système asynchrone
qu’une seule marche aléatoire y circule avec la plus grande
probabilité possible, en autorisant les noeuds à créer et détruire des
marches selon l’estimation qu’ils font de l’état global du système.