分散アルゴリズム

分散アルゴリズムとは

分散アルゴリズムとは、相互に接続された複数のプロセッサから構成されるシステム上で実行されるように設計されたアルゴリズムのことです。これらのアルゴリズムは、分散コンピューティングの様々な分野で利用されており、通信、科学計算、分散情報処理、リアルタイムプロセス管理などがその例です。

分散アルゴリズムが解決する標準的な問題には、リーダー選出、合意形成、分散検索、全域木生成、ミューテックス、リソース割り当てなどがあります。これらの問題は、複数のプロセッサが協調して動作する必要がある分散システムにおいて、特に重要です。

分散アルゴリズムの特徴

典型的な分散アルゴリズムは、並列に実行され、アルゴリズムの各部分は独立したプロセッサ上で同時に実行されます。各部分は、アルゴリズムの他の部分については限定的な情報しか持たない状態で動作します。このため、分散アルゴリズムの開発・実装における最大の課題は、プロセッサの故障や通信接続の不確実性がある環境下で、アルゴリズムの各部分の動作を統制することです。

与えられた問題に対して適切な分散アルゴリズムを選択することは、問題の特徴と、アルゴリズムが実行されるシステムの特性の両方に依存します。システムの特性としては、プロセッサの性能、通信接続の信頼性、可能なプロセス間通信の種類、プロセス間の同期を行う際の精度などが挙げられます。

標準的な問題とアルゴリズム

アトミックコミット

アトミックコミットとは、複数の変更を一つの処理として実行する操作です。コミットが成功すれば全ての変更が適用され、失敗すればどの変更も適用されません。アトミックコミットを実現するアルゴリズムには、2相コミットプロトコルや3相コミットプロトコルなどがあります。

合意

合意アルゴリズムは、複数のプロセスが共通の決定に合意するためのアルゴリズムです。合意プロトコルは、以下の4つの特性を備えている必要があります。

終了: 全ての正常なプロセスが値を決定する。
有効性: 全てのプロセスが同じ値を提案する場合、全ての正常なプロセスはその値を決定する。
整合性: 全ての正常なプロセスは最大1つの値を決定し、決定された値は他のプロセスによって提案されたものである。
合意: ある正常なプロセスが値を決定した場合、全ての正常なプロセスはその値を決定する。

Paxosアルゴリズムは、合意を実現するための代表的なアルゴリズムです。

その他の標準的な問題

分散情報検索: 分散環境下で効率的に情報を検索する。
リーダー選出: 複数のプロセスの中からリーダーを選出する。
ミューテックス: 共有リソースへのアクセスを排他的に行う。
信頼性のあるブロードキャスト: メッセージを確実に全てのプロセスに配信する。
レプリケーション: データを複数の場所に複製し、可用性を高める。
リソース割り当て: 複数のプロセスにリソースを適切に割り当てる。
全域木生成: ネットワーク全体を網羅する木構造を生成する。

信頼性のあるブロードキャスト

信頼性のあるブロードキャストは、分散システムにおける通信の基本要素であり、以下の特徴によって定義されます。

有効性: 正常なプロセスがメッセージを送信した場合、いずれかの正常なプロセスがそのメッセージを受信する。
合意: 正常なプロセスがメッセージを受信した場合、全ての正常なプロセスがそのメッセージを受信する。
整合性: 全ての正常なプロセスが同じメッセージを最大1回受信し、そのメッセージは送信されたものである。

まとめ

分散アルゴリズムは、複雑な分散システムを構築し、運用するために不可欠な技術です。これらのアルゴリズムは、様々な課題を解決し、信頼性の高いシステムを実現するために活用されています。

外部リンク

* MIT's Open Course - Distributed Algorithms

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