EventuallyConsistent - 結果整合性
EventuallyConsistent - 結果整合性 目次 この文書について 結果整合性 歴史の話 クライアント側の整合性 サーバ側の整合性 まとめ 結果整合性 この文書について Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... 近年, データ複製の文脈で 結果整合性(eventual consistency) に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり, 全ての定義が最初から明快であるとは思わないでほ
Amazon S3がこれまでの「結果整合性」から「強い一貫性」サポートへ。データを更新直後でも最新データの読込みが保証されるように
Amazon S3がこれまでの「結果整合性」から「強い一貫性」サポートへ。データを更新直後でも最新データの読込みが保証されるように Amazon Web Services（AWS）は、オブジェクトストレージサービスのAmazon S3で「Strong Consistency（強い一貫性）」をサポートすることを明らかにしました。 すでにAmazon S3で有効になっており、追加料金は発生せず、性能低下もないとのこと。AWS re:Invent 2020の基調講演では発表されておらず、ブログで発表されました。 これまでAmazon S3では、データ整合性がつねに保証されるものではない「結果整合性」のみをサポートしていました。そのため、データをAmazon S3へ保存した直後やデータの変更を行った直後に別のプロセスからそのデータにアクセスしようとすると、まだ保存されていない、あるいは変更されてい
ビットコイン紛失とMongoDBの結果整合性
先日のビットコイン取引所で発生した盗難事件を受けて，結果整合性(eventually consistent)データベースは果たして銀行業務に有用なのか，という議論が巻き起こっている。 2014年3月2日，プログラムコードの問題が原因で，Flexcoinは所有していたビットコインをすべて紛失した。攻撃者は，自分の口座のひとつから別の口座への送金要求を，同時に数千回発行した。さらに別の口座に対しても同じ操作を，すべてのビットコインが引き出されるまで繰り返したのだ。このような攻撃が可能だったのは，コードが複数の同時要求を処理するように書かれていなかったためだ。すべての送金処理は，残高が変更される前に実施された。残高がリアルタイムに更新されなければ，口座の残高が本当は０であったとしても。新たな要求を送信することが可能になる。その結果Flexcoinは，約50万ドルに相当する896BTCを失って業務
一貫性モデルとして、結果整合性が利用されるデータベースに関して、現状の棚卸しをしているMariaDBプロジェクトの記事である。 各データベースの概要や、評判/成熟度/一貫性/ユースケースに基づいた評価、利点および欠点についてまとめた。 はじめに 結果整合性(eventually consistent) [1] は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。このようなデータベースでは、複製されたデータ片に対する全ての変更は 結果的に全ての関連するレプリカに反映される必要がある。 さらに、コンフリクトの解消はこれらのデータベースでは扱われず、更新のコンフリクトが発生した場合、アプリケーションで対処の責任を負う必要がある。 結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値
クラウドとキーバリュー型データベースなどの登場によって注目を集め始めたのが、これら分散システムの基礎的な理論ともいうべきCAP定理と結果整合性（Eventual Consistency）です。それぞれがどういうのものなのか？ を分かりやすく解説したプレゼンテーションの資料がSlideshareで公開されています。 作成者はRESTエバンジェリストの山本陽平氏。4月17日に行われたyokohama.pm（横浜Perlモンガーズのテクニカルトーク）で行われたプレゼンテーションの資料です。
https://www.youtube.com/watch?v=6R1WhWkh6pg 2 comments | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Cassandra Day Silicon Valley 2014でのChristos Kalantzis (Cloud DB Engineering Manager, Netflix) の講演。 10年前を思い出してほしい、データの書込みは1台のマスターに、読込みは複数のスレーブで担いスケールさせていた。ウェブサービスでよく使われていた手法だが、レプリが完全に行われないケースはありえた。 Cassandraの場合は、大量のデータ処理でも結果整合性の遅延は極短く、信頼性高く、かつデータ修復機能もある。チューニングできるシステム。 Netflixでの実験: - 二箇
2015/2/23、「書き込み後の読み込み」整合性について更新しました。 Amazon S3 の使いどころ 前回の記事では、Amazon S3 でホームページが作れるという記事を書きましたが、それならファイルのステータスを使ってトランザクション処理にも使えるのでは？と思う方が１００人中２人ぐらいいらっしゃるのではないでしょうか。 答えから言いますと、Amazon S3 ではトランザクションの制御はできません。トランザクションを実現するためには、SimpleDBを使う必要があります。（正確には、SimpleDBであるモードに設定する） それでは、Amazon S3 はどのような考え方でインターネットストレージを実現しているのか解説します。 読み取り一貫性 Amazon S3 の特性を理解するために、読み取り一貫性についてご紹介します。読み取り一貫性は、データベースのトランザクション管理を行う
Microservices Meetup vol.8 Lightning Talks Battle! で話した内容です https://microservices-meetup.connpass.com/event/99190/Read less
結果整合性 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "結果整合性" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2015年8月) 結果整合性（英: Eventual Consistency）とは、分散コンピューティングにおいて高可用性を実現するために用いられる整合性モデル（一貫性モデル）であり、あるデータ項目に新たな更新が行われなかった場合、最終的に（結果的に）その項目へのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを非公式に保証するものである[1]。結果整合性は楽観的レプリケーション[2]とも呼ばれ、分散システムに広く導入されており、その起源は初期のモバイルコンピューティングプロジ
「マイクロサービスで最も難しいのがデータ同期の問題」。アクセンチュアの福垣内孝造テクノロジーコンサルティング本部 テクノロジーアーキテクチャグループ クラウドソリューションアーキテクトがこう話すように、マイクロサービス化を突き詰めていくと、データ同期を避けては通れない。 マイクロサービスでは小さなサービスを疎結合に連携することで、システム変更のスピードアップを図る。そのために、サービスごとに独立したデータソースを持つのが理想だ。サービスの疎結合を保ちながらデータソース間でどうやってデータを同期するのか、代表的な手法を見ていこう。 マイクロサービスでは結果整合性が基本 従来の企業システムはトランザクション制御によりデータ同期を求めるユースケースが多い。特に基幹系システムでは、注文と在庫、入金と出金などデータの整合性を厳密に図る必要がある。 これに対してマイクロサービスでは「トランザクションの
結果整合性に代わるもの
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
ドメインイベントと結果整合性
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
#dbts2015 #E14 結果整合性だけじゃない！ #Riak の強整合性オプションのメモ - #garagekidztweetz
db tech showcase 2015 、午後 2 つめに参戦したセッションは @kuenishiさんのセッション。 一コマ前の Riak のセッションから聞くとなおよかったようには思いましたが、 MySQL 5.7 の話を聞きたかったので致し方なかったな、と。 とは言え、丁寧な言説でとてもよいセッションでした。日本の分散 DB 界隈の有名人の話を直接、聞ける貴重なセッションだったな、と。 では、以降わたしがとってきたメモです。 概要： NoSQLで分散KVSというと、複雑な機能を切り捨てて、非常にプリミティブな機能と整合性とパフォーマンスに特化したものと思われがちです。しかし、近年は目的に応じてさまざまな用途や機能を提供するものが増えてきました。従来のRiakでは結果整合性、因果整合性が保証されていましたが、2.0から強整合性のある書き込みもサポートされるようになりました。分散システ
AWS IAM の結果整合性を避けるためセッションポリシーを用いてポリシーの動作確認を行う | DevelopersIO
IAM ポリシーを変更するとそれが伝播するまで待つ必要があります。IAM ポリシーはそのままにして、セッションでのみ有効なセッションポリシーを変更しながら使えばその影響を回避できます。 IAM リソース変更の即時反映を期待してはだめ コンバンハ、千葉（幸）です。 AWS IAM は結果整合性が採用されています。 *1 言い換えれば、変更が即時に反映されることは保証されていません。例えば以下の操作を行ったとします。 IAM ユーザー A に唯一アタッチされた IAM ポリシー P に、EC2 操作を許可する権限を追加する IAM ユーザー A の認証情報を利用して EC2 の操作を行う このとき無条件に 2 が成功することを期待したくなりますが、1 からの実行間隔が短いと失敗することもあります。最終的には結果整合性により「成功する」に収束しますが、数秒なり数分間なりは 1 の変更前の権限で評
Datastore での強整合性と結果整合性のバランス | Cloud Datastore Documentation | Google Cloud
表 1: Datastore のクエリ / get の呼び出しと可能な整合性 Datastore で祖先を指定しないクエリは、グローバル クエリと呼ばれ、結果整合性モデルで機能するように設計されています。このクエリでは、強整合性は保証されません。キーのみのグローバル クエリは、クエリに一致するエンティティのキーのみが返され、エンティティの属性値は返されないグローバル クエリです。祖先クエリは、祖先エンティティに基づいてクエリのスコープを指定します。それぞれの整合性について、以下のセクションで詳しく説明します。 エンティティ値の読み取り時の結果整合性 祖先クエリを例外とすると、更新されたエンティティ値はクエリの実行時にすぐには表示されないことがあります。エンティティ値の読み取り時での結果整合性による影響について説明するため、Player というエンティティが Score というプロパティを持
これによれば、キーを明示的に指定した検索と祖先指定ありの検索は常に最新の結果が取得できる（＝強整合性）ことがわかります。それ以外の通常のクエリは最初に紹介したように最新の結果が得られるとは限りません。 いま格納したデータが検索できない状況を観測してみる しかし、趣味プログラマがGAEで遊んでいる程度の範囲だと結果整合性による影響の実感はないかもしれません。そこで、Datastoreに登録した直後に同じデータが検索できるかどうか、次の4つの場合について実験してみました。これらは上の表の①〜④に対応しています。 通常クエリ datastore.NewQuery("testkind").Filter("name =", uniqueName) プロジェクションクエリ datastore.NewQuery("testkind").Project("value").Filter("name =",
EventuallyConsistent - 結果整合性
EventuallyConsistent - 結果整合性 差分表示最後の更新で追加された行はこのように表示します。最後の更新で削除された行はこのように表示します。結果整合性 * この文書について - Werner Vogels "Eventually Consistent" の日本語訳です. -- http://www.allthingsdistributed.com/2007/12/eventually_consistent.html - 推敲歓迎: 誤訳, タイポ, 訳語の不統一, そのほか... * 結果整合性 近年, データ複製の文脈で ''結果整合性(eventual consistency)'' に関する議論が盛んだ. この記事では大規模データの複製における原則や抽象, 高可用性とデータ整合性のトレードオフに関する話題をいくつか集めてみたいと思う. 現在進行中の分野であり
増永教授のDB特論⑪「結果整合性」
1. はじめに ビッグデータの管理・運用で注目を浴びることとなった結果整合性（eventual consistency）ですが，賛否両論あるようです．否定的な意見は，たとえば，クレップマン（Martin Kleppmann）[1]の 著作に見ることができます．この著作，結構多くの方々がお持ちかと思いますが，クレップマンは複 製を行うデータベースのほとんどは，少なくとも結果整合性を提供しているとしながらも，これは非 常に弱い保障であり，複製がいつ（最終値に）収束するのかについては何も語られていなく，収束す るときまで，読取りの結果が何になるのか，あるいはそもそも何も返さないのかは分からない，とク レームしています．さらに，CAP 定理の対象範囲は非常に狭く，考慮しているのは 1 つの一貫性モ デルと 1 種類のフォールト（つまり，ネットワーク分断）だけで，ネットワークの遅延，落ちている ノー
ブログを相当長いこと放置していたので、たまには生存確認をかねて、投稿を・・・。 お金が絡むところでは厳密な一貫性が要求され云々言うわけだけども、一貫性を妥協すると全てが得られる。少なくとも高い可用性とスケーラビリティーが。*1 以下のような CAP 定理に関する反証もあるけど、 While the impossibility proof of CAP is mathematically correct, it is based on assumptions that are too strict. By relaxing these assumptions, I found the solution presented here. Guy's Blog: A CAP Solution (Proving Brewer Wrong) 「Proving Brewer Wrong」と言っている割に
「このブログはほぼ毎日更新しているという体裁だが、実際はリアルタイムに更新できていない、ある意味毎日更新という結果整合性だけが伴っている。」という話なんだけど、結果整合性ってなんだっけ、というのまっさらな話からざっくり理解するためのメモ 言葉の意味 分散データベースの文脈で使われることが多く、データの更新の一貫性を即時担保するものではなく、更新後に一定時間経過していれば正しく更新データを取得できるという整合性の考え方 英語を直訳すると『最終的な一貫性』となり、和訳では『結果整合性』という訳が当てられ、2つの意味を統合すると直感的にわかりすい。 解説 言葉としては分散システムで使われる事が多い。分散システムでは同一のデータを複数のコンピュータやシステムに分散して配置し、データそのものも複製して配置する。単一のシステムであればDBも単一なので問題ないが、分散化することによりDBも複製して配置す
結果整合性について - Runner in the High
歴史 かつて、分散システムのデータ複製における唯一無二の理想は「更新されたデータは即座に反映される」というものだった。 70年台の分散システム技術において試みられているものの多くは、いくら背後にたくさんのシステムが控えているとしても「使う人間からはひとつのシステムを使っている」ように見せることで、その観点から主に議論されていたものの多くはデータの一貫性（Consistency）をいかにして獲得するかという部分に主眼が置かれたものだった。 90年台中頃からインターネット・システムの規模が大型化してくると、開発者の多くはデータの一貫性を犠牲にしてもスケーラビリティを担保することが重要なのではないかと考えはじめた。 AWSは世界規模で利用されるシステムを開発するにあたってあらゆる場所でレプリケーション技術を活用してきたが、その中で結果整合性モデルはレプリケーションにおいてデータの一貫性を担保する
出張！ #DevelopersIO IT技術ブログの中の人が語る勉強会 第一回で IAM の結果整合性をセッションポリシーで回避する話をしました | DevelopersIO
出張！ #DevelopersIO IT技術ブログの中の人が語る勉強会 第一回で IAM の結果整合性をセッションポリシーで回避する話をしました 出張！ #DevelopersIO IT技術ブログの中の人が語る勉強会という新たな勉強会の第一回に登壇しました。喋りたいことを喋れて満足しました。今後もお楽しみに。 コンバンハ、千葉（幸）です。 DevelopersIO、みなさん読んでますか？わたしは読んでます。（そしてたまに、書いてます。） DevelopersIO は（主に）技術的な内容が記載された「やってみたブログ」です。ブログなので、基本的には一度きり、一方向の情報発信です。そんなブログ記事について、書いた本人がもう少し深掘りして話してみよう、という勉強会が立ち上がりました。 DevelopersIO や Zenn を運営しているクラスメソッドのエンジニアが、ブログ記事を書いた本人が解説
ACID特性と同様にデータベースにおける一貫性モデルであるBASE特性における最も重要な考え方の一つである。例えば、インターネットのDNS、NTPプロトコル、GPSなどのように、即座にデータが反映されることを前提としていないが、問題なく成立している事例は数多く存在する。
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マイクロサービスの最難関「結果整合性」、許容できるのは誰か
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