State-of-the-art asynchronous Byzantine fault-tolerant (BFT) protocols, such as HoneyBadgerBFT, BEAT, and Dumbo, have shown a performance comparable to partially synchronous BFT protocols. This paper studies two practical directions in asynchronous BFT. First, while all these asynchronous BFT protocols assume optimal resilience with 3f+1 replicas (where f is an upper bound on the number of Byzantine replicas), it is interesting to ask whether more efficient protocols are possible if relaxing the resilience level. Second, these recent BFT protocols evaluate their performance under failure-free scenarios. It is unclear if these protocols indeed perform well during failures and attacks. This work first studies asynchronous BFT with suboptimal resilience using 5f+1 and 7f+1 replicas. We present MiB, a novel and efficient asynchronous BFT framework using new distributed system constructions as building blocks. MiB consists of two main BFT instances and five other variants. As another contribution, we systematically design experiments for asynchronous BFT protocols with failures and evaluate their performance in various failure scenarios. We report interesting findings, showing asynchronous BFT indeed performs consistently well during various failure scenarios. In particular, via a five-continent deployment on Amazon EC2 using 140 replicas, we show the MiB instances have lower latency and much higher throughput than their asynchronous BFT counterparts.


翻译:BYANDGERBFT、BEAT和DBOBOBP协议等最先进的BYZANTATION(BFT)协议的效绩与部分同步的BFT协议相似。本文研究了非同步的BFT协议的两个实用方向。首先,所有这些非同步的BFT协议都具有3f+1复制品的最佳抗御力(在BYZANTIN复制品数量上方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方方

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
54+阅读 · 2019年12月22日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年4月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月7日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
最新内容
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
11+阅读 · 9月29日
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
8+阅读 · 9月29日
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
10+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
16+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
11+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
15+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
18+阅读 · 9月22日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年4月10日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员