[論文レビュー] Consistency models in distributed systems: A survey on definitions, disciplines, challenges and applications

Hesam Nejati Sharif Aldin, Hossein Deldari+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2019

Distributed systems and fault tolerance参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、分散システムにおける一貫性モデルの新しい分類法を提案し、データ中心型、クライアント中心型、ハイブリッド型に分類する。それぞれが従来型、拡張型、新規型のサブタイプにさらに分かれる。行動をモデル化するための数学的定式化を提示し、遅延（staleness）と違反（violation）が最も重要な課題であることを示し、現代の分散システム、特にビッグデータおよびクラウド環境において、スケーラビリティ、可用性、パフォーマンスの観点から一貫性が不可欠であることを示している。

ABSTRACT

The replication mechanism resolves some challenges with big data such as data durability, data access, and fault tolerance. Yet, replication itself gives birth to another challenge known as the consistency in distributed systems. Scalability and availability are the challenging criteria on which the replication is based upon in distributed systems which themselves require the consistency. Consistency in distributed computing systems has been employed in three different applicable fields, such as system architecture, distributed database, and distributed systems. Consistency models based on their applicability could be sorted from strong to weak. Our goal is to propose a novel viewpoint to different consistency models utilized in the distributed systems. This research proposes two different categories of consistency models. Initially, consistency models are categorized into three groups of data-centric, client-centric and hybrid models. Each of which is then grouped into three subcategories of traditional, extended, and novel consistency models. Consequently, the concepts and procedures are expressed in mathematical terms, which are introduced in order to present our models' behavior without implementation. Moreover, we have surveyed different aspects of challenges with respect to the consistency i.e., availability, scalability, security, fault tolerance, latency, violation, and staleness, out of which the two latter i.e. violation and staleness, play the most pivotal roles in terms of consistency and trade-off balancing. Finally, the contribution extent of each of the consistency models and the growing need for them in distributed systems are investigated.

研究の動機と目的

• ビッグデータおよびクラウドコンピューティングの文脈において、分散システムにおける一貫性モデルの構造的分類の必要性を満たす。
• レイテンシ、フォールトトレランス、セキュリティ、遅延（staleness）といった、分散システムにおける一貫性に影響を与える主な課題を特定・分析する。
• データ中心型、クライアント中心型、ハイブリッド型の各タイプに分類された、従来型、拡張型、新規型の三段階分類を提案する。
• 実装を伴わず、正確な行動仕様を定義できるように、数学的モデルを用いて一貫性モデルの行動を形式化する。
• 一貫性、可用性、スケーラビリティ、パフォーマンスのトレードオフを評価し、遅延（staleness）と違反（violation）を重要な要因として強調する。

提案手法

• データ中心型、クライアント中心型、ハイブリッド型に分類され、それぞれが従来型、拡張型、新規型のサブタイプに細分化された、三段階分類の新しいアプローチを提案する。
• 実装を伴わず、形式的解析が可能なように、一貫性モデルの行動を記述するための数学的定式化を導入する。
• 分散アーキテクチャ全体にわたり、並行処理、可視性、隔離性、可用性、レイテンシなどの基準を用いて、一貫性のトレードオフを分析する。
• 既存の一貫性モデル（例：最終的一貫性、因果的一貫性、順序一貫性）をレビューし、それらを提案された分類にマッピングすることで、関係性と使用事例を明確にする。
• 特にクラウドおよび地理的に分散されたシステムにおいて、エネルギー消費、フォールトトレランス、QoS といったシステムレベルの関心事への一貫性の影響を評価する。
• ミドルウェアの例（例：Indigo、QUELEA、SATURN）を用いて、一貫性モデルが実際のシステムでレイテンシを低減し、パフォーマンスを向上させる仕組みを説明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散システムにおける一貫性モデルを、現代のアーキテクチャにおけるその進化した役割を反映するように、体系的に分類する方法は何か？
• RQ2 分散ストレージおよびビッグデータシステムにおいて、一貫性、レイテンシ、可用性、エネルギー消費の間の主なトレードオフは何か？
• RQ3 なぜ遅延（staleness）と違反（violation）が一貫性モデル設計および評価において最も重要な課題とされるのか？
• RQ4 ハイブリッド一貫性モデルは、データ中心型とクライアント中心型の両方の長所をどのように統合し、システムの挙動を改善するのか？
• RQ5 一貫性の意味論を数学的にモデル化することで、分散システムの設計および分析がどの程度向上するのか？

主な発見

• 提案された分類法—データ中心型、クライアント中心型、ハイブリッド型に分類され、それぞれが従来型、拡張型、新規型のサブタイプに分けられる—は、分散システムにおける一貫性を理解するための包括的かつ体系的なフレームワークを提供する。
• 遅延（staleness）と違反（violation）は、システムの正しさとユーザーの認識に直接影響を与える、一貫性分野における二大核心的課題として特定された。
• 一貫性行動の数学的モデル化により、実装を伴わず、システムの意味論を正確に仕様化・分析できる。
• 最終的一貫性は、一時的な不整合を許容することで、読み取りおよび書き込みのレイテンシを効果的に低減し、大規模かつ地理的に分散されたシステムに適している。
• QUELEA や Indigo といったミドルウェアソリューションは、アプリケーションレベルでの一貫性認識が、最終的一貫性システムにおいてレイテンシを低減し、QoS を向上させることを実証している。
• Caelus や Hot & Cold レプリケーションのようなエネルギー効率の良いシステムは、因果的および最終的一貫性が、特にモバイルおよびエッジ環境において、分散ストレージの電力消費を顕著に削減できることを示している。