Sistemas distribuidos

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Razones para la Replicación

Sistemas Distribuidos Módulo 6

Hay dos razones principales para la replicación de datos: Confiabilidad
Continuidad de trabajo ante caída de la réplica Mayor cantidad de copias mejor protección contra la corrupción de datos

Rendimiento
El SD escala en número Escala en área geográfica (disminuye el tiempo de acceso al dato) Consulta simultánea de los mismosdatos

Consistencia, Replicación y Memoria Compartida Distribuida

Precio a pagar por la replicación de datos:

Problemas de Consistencia
JRA ©2010 Sistemas Distribuidos – Consistencia, Replicación y MCD

Replicación como Técnica de Escalabilidad
En general lograr escalabilidad va en detrimento del rendimiento. Como técnicas para facilitar la escalabilidad se utiliza la replicación y elcaching. Ubicar copias de datos u objetos cercanos a los procesos que los usan mejora el rendimiento por la reducción del tiempo de acceso y resuelve el problema de escalabilidad. Problemas: La actualización de las réplicas consume más ancho de banda de la red. Mantener múltiples copias consistentes resulta a su vez un serio problema de escalabilidad y mas en un contexto de consistencia estricta. Laidea es que la actualización se realice con una única operación atómica. Se necesitan sincronizar todas las réplicas. Dilema: Por un lado la replicación tiende a resolver el problema de la escalabilidad (aumenta el rendimiento); por otro mantener consistentes las copias requiere sincronización global. La cura puede ser peor que la enfermedad.
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Modelos de Consistencia
Un modelo de consistencia es esencialmente un contrato entre procesos y el almacenamiento de datos. Es decir: si los procesos acuerdan obedecer ciertas reglas, el almacenamiento promete trabajar correctamente. Normalmente un proceso que realiza una operación de lectura espera que esa operación devuelva un valor que refleje el resultado de la últimaoperación de escritura sobre el dato. Los modelos de consistencia se presentan divididos en dos conjuntos: Modelos de consistencia centrados en los datos. Modelos de consistencia centrados en el cliente.
Sistemas Distribuidos – Consistencia, Replicación y MCD

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Modelos de Consistencia Centrados en Datos
Proceso Proceso Proceso Copia local

Consistencia Estricta
El modelo de consistenciamás restrictivo es llamado consistencia estricta y es definido por la siguiente condición: Cualquier lectura sobre un item de dato x retorna un valor correspondiente con la más reciente escritura sobre x

Almacenamiento de datos distribuidos

Organización general de un almacenamiento lógico de datos, fisicamente distribuidos y replicados a través de múltiples procesos.
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a) b)

Un almacenamiento estrictamente consistente. Un almacenamiento que no es estrictamente consistente. La definición supone un tiempo global absoluto

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Consistencia Secuencial
La consistencia secuencial es una forma ligeramente más débil de la consistencia estricta.Satisface la siguiente condición: El resultado de una ejecución es el mismo si las operaciones (lectura y escritura) de todos los procesos sobre el dato fueron ejecutadas en algún orden secuencial y las operaciones de cada proceso individual aparecen en esta secuencia en el orden especificado por su programa.

Consistencia Causal
El modelo de consistencia causal (Hutto and Ahamad, 1990) es undebilitamiento de la consistencia secuencial. Se hace una diferenciación entre eventos que están potencialmente relacionados en forma causal y aquellos que no. las operaciones que no están causalmente relacionadas se dicen concurrentes. La condición a cumplir para que un datos sean causalmente consistentes es: Escrituras que están potencialmente relacionadas en forma causal deben ser vistas por...
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