DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.09

Стохастична модель для оцінки CAP-гарантій для розподілених баз даних

Kyrylo Rukkas, Galyna Zholtkevych

Анотація


Предметом дослідження статті є CAP-гарантії розподілених баз даних. Метою є розвиток алгоритму прийняття рішень для проектування розподілених сховищ даних, який збалансує CAP-гарантії залежно від бізнес потреб. Для досягнення мети були поставлені та вирішені наступні задачі: розвинена стохастична модель для оцінки різних компонентів CAP-характеристик та метрик, які впливають на ці значення. Для вирішення задач застосовувались наступні методи: базові поняття та визначення з теорії графів та теорії ймовірності, загальні формули математичного сподівання та імітаційні моделі для розподіленого сховища даних, програмне забезпечення, яке використовувалось для підрахунку виведених формул. Технічна можливість вимірювання таких метрик, які сприяють на CAP-характеристики, дало змогу отримати як результат формування складових алгоритму прийняття рішень. Висновки: розроблені компоненти алгоритму прийняття рішень є метою цієї статті та можуть застосовуватися як базові компоненти на етапі проектування розподілених сховищ даних, отже архітектор програмного забезпечення зможе застосувати такий алгоритм для досягнення збалансованих гарантій надійної розподіленої системи на ранньому етапі формування бізнес потреб та реалізації програмного рішення.

Ключові слова


CAP-гарантії; розподілені сховища даних; алгоритм прийняття рішень; стохастичні метрики; середній час розповсюдження реплік; проектування розподілених сховищ

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Kuhlenkamp, J., Klems, M. and Röss, O. (2014), “Benchmarking scalability and elasticity of distributed database systems”, Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 7(12), pp. 1219-1230, DOI: https://doi.org/10.14778/2732977.2732995

Gupta, S., Saroha K. (2011), “Fundamental Research of Distributed Database”, IJSMS, 11.

Brewer, E. (2000), “Towards robust distributed systems (abstract)”, Proceedings of the nineteenth annual ACM symposium on Principles of distributed computing - PODC '00, DOI: https://doi.org/10.1145/343477.343502

Gilbert, S. and Lynch, N. (2002), “Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services”, ACM SIGACT News, Vol. 33(2), p. 51, DOI: https://doi.org/10.1145/564585.564601

Brewer, E. (2012), “CAP twelve years later: How the "rules" have changed”, Computer, Vol. 45(2), pp. 23-29, DOI: https://doi.org/10.1109/MC.2012.37

Gilbert, S. and Lynch, N. (2012), “Perspectives on the CAP Theorem”, Computer, Vol. 45(2), pp. 30-36, DOI: https://doi.org/10.1109/MC.2011.389

Kleppmann, M. (2015), “A Critique of the CAP Theorem”, ArXiv, 1509.05393v2, DOI: https://doi.org/10.17863/CAM.13083

Banothu, N., Bhukya, S. and Sharma, K. (2016), “Big-data: Acid versus base for database transactions”, 2016 International Conference ICEEOT, DOI: https://doi.org/10.1109/ICEEOT.2016.7755401

Bailis, P. and Ghodsi, A. (2013), “Eventual consistency today: limitations, extensions, and beyond”, Communications of the ACM, Vol. 56(5), p. 55, DOI: https://doi.org/10.1145/2460276.2462076

Calder, B. (2011), “Windows Azure Storage: a highly available cloud storage service with strong consistency”, Proc.of the Twenty-Third ACM SOSP '11, DOI: https://doi.org/10.1145/2043556.2043571

Kumalakov, B. and Bakibayev, T. (2017), “Distributed Data Store Architecture Towards Colonial Data Replication”, 2017 IEEE 11th Int. Conf. on Application of Inf. and Comm. Techn. (AICT), DOI: https://doi.org/10.1109/ICAICT.2017.8686925

Diestel, R. (2016), Graph theory, Heidelberg: Springer-Verlag, pp. 5-6, DOI: https://doi.org/10.1109/ICAICT.2017.8686925

Burmester, M., Le, T. and Yasinsac, A. (2007), Adaptive gossip protocols: Managing security and redundancy in dense ad hoc networks, Ad Hoc Networks, Vol. 5(3), pp. 313-323, DOI: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2005.11.007

Haas, Z., Halpern, J. and Li Li (2002), “Gossip-based ad hoc routing”, Proceedings. Twenty-First Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societiesm, 3, pp.1707-1716.

Gut, A. (2012), Probability, Springer, New York, NY: p.17.

Ross, S. (2007), Introduction to probability models, 9th ed. Amsterdam: Elsevier/Academic Press.

Olifer, N. and Olifer, V. (2010), Computer networks, Willy India, New Delhi.

Rukkas, K. and Zholtkevych, G. (2015), “Distributed Datastores: Towards Probabilistic Approach for Estimation of Dependability”, 11th Int. Conference on ICT in Education, Research, and Industrial Applications, 1356, pp.523-534.




Copyright (c) 2020 Kyrylo Rukkas, Galyna Zholtkevych