Executive Summary Resumen Ejecutivo Nothing we create exists outside the patterns nature has already explored. Este artículo argumenta que en nuestra búsqueda de dominar y controlar sistemas complejos, ignoramos los diseños naturales que ofrecen el verdadero poder: adaptabilidad, orden emergente y autoorganización. Examinamos cómo los enfoques centrados en el control restringen a los sistemas distribuidos y proponen un cambio hacia patrones descentralizados de autoorganización inspirados por la naturaleza. Exploramos cómo los mecanismos de control limitan los sistemas distribuidos de hoy en día, y cómo adoptar una filosofía menos centralizada puede desbloquear su pleno potencial. A medida que los sistemas crecen en complejidad y escala, los controles que incorporamos en ellos se resisten cada vez más, creando fricción y luchas de poder. Lo vemos en sistemas distribuidos y en el surgimiento de grandes modelos de lenguaje, que a menudo funcionan como cajas negras. Este artículo examina los diseños y protocolos, muchos ya en uso, que pueden inaugurar una nueva era de sistemas menos restringidos y más potentes. Cubrimos la evolución de los sistemas distribuidos, la persistente búsqueda de control, el concepto de autoorganización, y cómo podemos aprovecharlo. Para abrazar este poder emergente, debemos renunciar al control y cambiar nuestro pensamiento. Introduction Introducción Los días en que el software funcionaba en una sola máquina se han ido. No hace mucho, era normal imaginar la computación sin la nube, los centros de datos, o incluso Internet. Considere el libro de teléfono: las páginas amarillas, un directorio de tamaño de puerta a puerta de miles de direcciones y números para los negocios locales. Para contactar con un negocio, simplemente consultaríamos el libro de teléfono y llamaríamos el servicio que buscábamos. Esto no está lejos de lo que se convirtió en Internet, y lo que Google sigue siendo hoy: un vasto índice de páginas web para buscar y navegar. Ambos son formas de sistemas distribuidos, ni totalmente centralizados ni verdaderamente descentralizados. En un modelo centralizado, todas las tareas importantes, procesamiento, almacenamiento y toma de decisiones, son manejadas por un solo ordenador o servidor. Volviendo a nuestra analogía del libro telefónico: imagínate que solo hay una copia, alojada en la biblioteca.Todo el que necesite información debe estar en cola, y en un día ocupado, la espera crece mucho.Este es un sistema centralizado.Puede funcionar si solo una calle comparte el libro, pero escale a toda una ciudad o país, y la brecha en la botella se hace evidente. [1] El [1] El Del mismo modo, el software temprano podría ejecutarse en un solo servidor o a escala vertical añadiendo más computación, pero a medida que aumentan las solicitudes y los usuarios, la centralización se convierte en la restricción. La solución a este problema es la distribución. En la distribución, distribuimos los libros de teléfono, pero no damos a cada persona su propia, al igual que Google no asigna a cada hogar su propio servidor para administrar. En cambio, cada código postal recibe una copia, reduciendo el número de usuarios que compiten por el acceso. Hoy en día, a menudo se asocia con criptomonedas como Bitcoin, y mientras que el blockchain y los contratos inteligentes dependen de protocolos descentralizados, el concepto los precede mucho. [2] El [2] El Para ampliar la analogía, imagina que el libro de teléfono ya no existe en impresión sino en el conocimiento compartido de los habitantes de la ciudad. Cada código postal tendría una versión diferente. Con el tiempo, las versiones podrían converger, pero a través de diferentes canales de comunicación. Para encontrar una dirección, pedirías a un vecino, quien podría dirigirte a otro que tenga la información. Los nodos descentralizados dentro de un clúster construyen mapas locales de información, como los registros de servicios, que comparten entre sí. Este artículo argumenta que, a través de la necesidad y la evolución, nuestros sistemas ahora se sientan firmemente en el campo distribuido, pero todavía nos adherimos al pensamiento centralizado.Para avanzar más y aprovechar el poder emergente de la autoorganización, debemos dejar de controlar centralizadamente y abrazar las capacidades de los sistemas de autoorganización. Para ilustrar este cambio, nos dirigimos a las arquitecturas que dominan los sistemas actuales. Disclaimer: Este libro blanco es opinado intencionalmente.Temas complejos son resumidos y simplificados para proporcionar una narración más amplia para la discusión.El diseño del sistema es inherentemente matizado; este documento adopta un enfoque temático en lugar de un enfoque de ingeniería profunda, reconociendo que las minucias y la mecánica de los sistemas no pueden ser completamente capturadas o reducidas a la suma de sus partes. El diseño del sistema es inherentemente matizado; este documento adopta un enfoque temático en lugar de un enfoque de ingeniería profunda, reconociendo que las minucias y la mecánica de los sistemas no pueden ser completamente capturadas o reducidas a la suma de sus partes. Disclaimer: Buscando el control Estos sistemas altamente complejos dependen de muchas partes móviles y algoritmos para permanecer disponibles, tolerantes a fallos y escalables. Sin embargo, estas ideas no son nuevas; muchos de los protocolos y técnicas en uso hoy datan de décadas atrás, desde las redes eléctricas a la teoría formal de la concurrencia. [3] El [3] El El motor central detrás de estos sistemas es la escalabilidad. En la práctica, el escalado toma dos formas: vertical y horizontal. El escalado vertical significa agregar más computación, núcleos de CPU, RAM y almacenamiento a una sola máquina, aumentando su capacidad bajo carga. El escalado horizontal, por el contrario, introduce una complejidad diferente: cómo coordinar muchas máquinas individuales (servidores) para que funcionen como un servicio, formando un clúster. Este desafío se encuentra en el corazón de la teoría y la práctica de los sistemas distribuidos. Uno de los principios fundamentales de los sistemas distribuidos es el teorema CAP. CAP significa Consistencia, Disponibilidad y Tolerancia de particiones.El teorema sostiene que un sistema puede garantizar no más de dos de los tres, forzando a los arquitectos a hacer compromisos de diseño. El [4] El [4] Por ejemplo, un sistema puede elegir una fuerte consistencia y tolerancia de partición, priorizando datos precisos y cuidadosamente particionados entre los nodos a expensas de la disponibilidad. Los algoritmos de consenso abordan el desafío de la coherencia al permitir la coordinación entre nodos escalados horizontalmente en un clúster. La mayoría de los algoritmos adoptan una dinámica de "líder / seguidor" (históricamente "maestro / esclavo"): un nodo actúa como el líder, coordinando y replicando información a los demás. [5] El [5] El Por ejemplo, en una base de datos distribuida, todos los escritos pasan a través del líder, que luego los propaga a los seguidores. Si el líder falla, otro nodo puede asumir, preservando la coherencia. Martin Kleppmann explica estos conceptos en detalle en . el Diseño de aplicaciones intensivas en datos [6] En el [6] Estos enfoques funcionan bien para sus propósitos deseados, permitiendo capacidades mucho más allá de la simple escala horizontal. Sin embargo, están arraigados en un instinto humano para mantener el control. Incluso el lenguaje que usamos, “Master/Slave”, “Leader/Follower”, “Primary/Replica”, “Parent/Child”, “Worker”, refleja el pensamiento jerárquico. Mientras que la jerarquía tiene su lugar, este documento argumenta que nuestra persistente búsqueda de control está cada vez más desalineada con la trayectoria de la tecnología y los sistemas que estamos construyendo. En consenso, lo vemos en el descubrimiento de servicios: ¿cómo se encuentran los nodos en un clúster? , proporcionar configuración y sincronización centralizada, permitiendo que los nodos se descubran unos a otros, pero sólo confiando en una autoridad central. [7] [7 ] Desde una perspectiva más amplia, vemos elementos de control a través de la orquestación.Platformas como Kubernetes, un marco para ejecutar sistemas distribuidos de manera resiliente, manejando tareas como la escalación, el fracaso y los patrones de implementación , proporcionar una forma centralizada de gestionar y implementar microservicios distribuidos complejos. [8] El [8] El La gobernanza añade otra capa de centralización.Muchas organizaciones adoptan modelos híbridos para equilibrar la flexibilidad local con la supervisión central Al mismo tiempo, el uso de tales servicios a menudo crea una forma más sutil de centralización: el bloqueo del vendedor. [9] El [9] El A medida que los sistemas se vuelven más grandes y más complejos, muchos desafíos técnicos todavía se resuelven con principios centralizados. Si la escalabilidad y el teorema de la PAC no fueran restricciones, los sistemas centralizados probablemente seguirían siendo la opción óptima, proporcionando disponibilidad, coherencia y tolerancia sin compromisos. [10] El [10] El A medida que la tecnología evoluciona y surgen nuevos casos de uso, nuestros sistemas e infraestructuras deben evolucionar también. las redes telefónicas y Internet son ejemplos de redes de comunicación de gran escala y de alto rendimiento, la columna vertebral de la distribución.Pero en los últimos años, han surgido nuevas clases de redes donde la comunicación no es el único propósito: redes de sensores, sistemas peer-to-peer (P2P), redes móviles ad-hoc y redes sociales. Las redes P2P son particularmente notables como sistemas autoorganizados, permitiendo casos de uso como los swarms de drones y la IA multiagente. [11] El [11] El Para desbloquearlos, debemos dejar ir el control y permitir que los sistemas se autoorganicen. Los secretos de la naturaleza No es casualidad que cuando hablamos de sistemas descentralizados, especialmente de autoorganización, gran parte del lenguaje se extrae de la naturaleza.Por el contrario, los términos para sistemas centralizados a menudo reflejan las jerarquías humanas. Muchos sistemas naturales y biológicos exhiben una descentralización compleja. Más importante, se autoorganizan y trabajan colectivamente hacia objetivos compartidos. Considera el swarm, un ejemplo simple pero poderoso de cómo el comportamiento natural se traduce en el diseño del sistema. La inteligencia del swarm es una forma de inteligencia artificial inspirada en el comportamiento colectivo de organismos como abejas, hormigas, aves y peces. . [ ] 12 [ ] 12 Imagínese un rebaño de aves: miles volando en proximidad, formando formas de fluido que cambian cada segundo. Ningún pájaro conoce la forma colectiva o la dirección final. Cada uno se centra sólo en sus vecinos más cercanos, manteniendo la distancia, los movimientos de espejo. Cada pájaro hace esto, y juntos, el cráneo se mueve como el agua en el cielo en perfecta unidad. Para nosotros, parece deliberado y coreográfico; para las aves, simplemente se comunican con sus vecinos más cercanos. El rebaño simplemente se comunica y reacciona. Para las aves, el objetivo compartido es la supervivencia de los depredadores; para las hormigas, es encontrar el camino más corto a la comida; para las abejas, localizando el sitio óptimo de alimentación. Swarm intelligence tiene amplias aplicaciones, en cadena de suministro y logística, enrutamiento de red, finanzas y comercio, e inteligencia artificial. Un ejemplo es Ant Colony Optimization (ACO), inspirado en cómo las hormigas buscan comida. Cuando una colonia es nueva, las hormigas se mueven aleatoriamente ya que no existen feromonas guía y todos los caminos son igualmente probables. Cada hormiga deja feromonas a lo largo de su ruta, guiando gradualmente a otras hacia caminos óptimos. [ ] 13 [ ] 13 Por ejemplo, las empresas de logística pueden utilizar la inteligencia de swarm para simular flotas de vehículos y descubrir rutas óptimas. Una simulación podría combinar datos de tráfico en vivo con depósitos o almacenes conocidos. Con el tiempo, las interacciones basadas en swarm pueden producir estrategias de enrutamiento eficientes. ¿Puede lograr resultados similares de manera más directa y eficiente, así que ¿qué hace que la inteligencia de swarm sea diferente? [14] El [14] El La diferencia radica en la autoorganización y el orden emergente. Con un algoritmo convencional, ejecutar varios vehículos simplemente distribuye la carga de trabajo: cada uno sigue la misma lógica, produciendo resultados similares. Cualquier variación es finalmente resuelta por nosotros, el tomador de decisiones central. Por el contrario, la inteligencia swarm permite a los vehículos actuar como nodos en una red, comunicarse con los vecinos, construir conocimientos locales y contribuir a la comprensión colectiva del clúster. No hay autoridad central; la flota reacciona y se adapta a través de la interacción. El orden emergente surge de esta comunicación. Un tema al que volveremos más adelante. Sistema de agentes múltiples Las redes de comunicación y los protocolos están profundamente enraizados en los sistemas naturales. Una forma de networking en la que los árboles utilizan la señalización química y las relaciones simbióticas con los microorganismos para compartir información vital. Cada árbol actúa como un nodo en el aglomerado más grande, el bosque.A través de vastos sistemas de raíces y redes de hongos (hongos micorrhizal), las señales viajan entre los árboles, permitiéndoles advertir de enfermedades, enviar señales de angustia, o incluso intercambiar nutrientes. . Comunicación Árbol [15] El [16] [15] El [16] La naturaleza muestra que los sistemas descentralizados con orden emergente se basan en redes complejas y protocolos de comunicación complejos. Algunas de las aplicaciones más prometedoras de estos diseños se encuentran en la inteligencia artificial. la IA ya replica ciertos comportamientos naturales: puede reconocer patrones, reaccionar a eventos y adaptarse. sin embargo, la mayoría de la IA permanece enraizada en la centralización. Esta dependencia contrasta fuertemente con los sistemas descentralizados y autorreguladores de la naturaleza.La pregunta entonces se convierte en: ¿cómo puede la IA operar de una manera descentralizada? [17] El [17] El Sistemas multidisciplinares Sin embargo, los conceptos básicos valen la pena examinar: las implementaciones MAS dependen directamente de los principios discutidos aquí, y sus casos de uso ilustran los argumentos de este documento. Dado el rápido crecimiento de la inteligencia artificial y su profunda integración en la tecnología moderna, para mejor o peor, es imposible discutir el futuro de los sistemas sin mencionar AI. La mayoría de las implementaciones empresariales, sin embargo, siguen ancoradas en arquitecturas de agente único, sistemas donde un agente generalizado debe manejar cada solicitud, invocación de herramientas y política. Incluso cuando se distribuye la carga de trabajo, una capa de orquestación centralizada todavía rige el proceso a través de registros, repositorios, almacenamiento y clasificadores. [18] El [18] El Por definición, tales arquitecturas pueden calificar como sistemas multiagentes. Pero como se muestra en el ejemplo logístico, la distribución no equivale a la autoorganización. MAS destaca la tensión entre el control central y el comportamiento emergente: adherirse a los principios centralizados limita su potencial para evolucionar en sistemas verdaderamente poderosos. Esta tensión también explica por qué las MAS se definen de muchas maneras diferentes y a menudo conflictivas. Para este artículo, definimos un verdadero MAS como una red descentralizada, autónoma de agentes inteligentes que trabajan dentro de una estructura auto-organizadora, desarrollando roles emergentes y orden para cumplir tareas evolutivas o objetivos continuos. En una forma ideal, el sistema no requeriría que especificásemos la tarea. En cambio, el entorno, las herramientas y el comportamiento del agente permitirían que los objetivos surgieran de forma natural. Imagínese una flota de drones diseñados para combatir el fuego. Sus capacidades podrían incluir la imagen térmica, los mecanismos de extinción y la resistencia al calor. En un MAS, los drones podrían decidir colectivamente suprimir un coche quemado mediante la auto-organización alrededor de sus capacidades e instintos, al igual que las aves instintivamente huyen de depred La clave de tales sistemas es la capacidad de los agentes para procesar la información local y reaccionar entre sí. La naturaleza de nuevo proporciona un ejemplo: moléculas de mucílago. Cada célula sigue reglas simples: avanzar, evitar el daño, comunicarse con los vecinos. A través de estas interacciones locales, las células generan inteligencia emergente para todo el organismo, mostrando comportamientos sofisticados de resolución de problemas. . [19] [19] El Esto demuestra que el comportamiento complejo puede surgir sin control centralizado.Para MAS, significa que un conjunto de agentes autónomos pueden interactuar dentro de un entorno para resolver problemas que ningún agente puede manejar solo. Hoy en día, MAS sigue estando en su infancia, en su mayoría a medida, sistemas altamente dirigidos construidos para dominios estrechos. Al igual que con la Inteligencia General Artificial, hay debate sobre si lograremos alguna vez un MAS general capaz de adaptarse a cualquier tarea. El desafío radica en la complejidad inherente de los sistemas descentralizados, autoorganizados: cuestiones de memoria, almacenamiento, contexto, autoaprendizaje y razonamiento. Superar estas barreras permitiría a los agentes actuar de forma autónoma, compartir conocimientos y aprender colectivamente. Imagina un equipo de agentes abordando una tarea que un agente ya ha resuelto. Si ese conocimiento se compartiera, todo el grupo podría beneficiarse, evitando el duplicado esfuerzo y optimizando el rendimiento.Al hacerlo, los agentes reconocerían el contexto, se comunicarían y se autoorganizarían para evitar “reinventar la rueda”. [20] [20] El El razonamiento avanzado ilustra aún más cómo pueden funcionar los sistemas de autoorganización.Cuando los agentes razonan entre sí, surgen nuevas dinámicas: se pueden formar nuevos roles, se pueden crear subredes y se pueden descubrir estrategias óptimas.Un ejemplo es el protocolo Contract Net, en el que un grupo de agentes forma una coalición y se involucra en un proceso de licitación para una tarea o subtarea.Los agentes de licitación presentan sus capacidades; el organizador evalúa las ofertas y asigna la tarea en consecuencia. A través de repetidas rondas, la coalición refina su enfoque, contribuyendo colectivamente al objetivo y logrando un orden descentralizado. [21] El [21] El MAS ilustra el mayor potencial de la descentralización. Sus intricacias y interacciones de agentes se forman y hacen posibles imitando los diseños que vemos en la naturaleza. Protocolos como la Red de Contrato y los rumores de pares, emulan las sofisticadas redes de la naturaleza y proporcionan los mecanismos para la auténtica autoorganización en los sistemas descentralizados. Las redes complejas sin autoridad central ofrecen mayor flexibilidad y pueden elevar la arquitectura del sistema. desbloquean nuevos casos de uso, amplían el paisaje tecnológico y pueden inaugurar una nueva era de la IA. Mirando a los sistemas naturales y informáticos, emerge un patrón claro: en las redes descentralizadas, la comunicación es la base. La comunicación es la base de los sistemas de autoorganización. Las entidades singulares, ya sean células, animales, agentes o nodos, deben comunicarse sin supervisión central. No es suficiente reaccionar a los eventos locales; también deben compartirlos. Los protocolos proporcionan las “reglas del camino” para estos canales de comunicación. El protocolo de Gossip Gossip juega un papel vital en la sociedad humana. Para mejor o peor, se propaga la información a una velocidad notable. Incluso sin la tecnología moderna, los rumores entre amigos, escándalos en una ciudad, o noticias en una ciudad siempre se han propagado rápidamente, impulsado por la palabra de boca entre individuos. De este chiste emerge una narración compartida, exacta o no, formada por una red descentralizada de personas. Esta rápida difusión de la información es análoga a la forma en que los virus, o históricamente, las plagas, se difundieron a través de las poblaciones.Por esta razón, los protocolos de rumores a veces se denominan "rumores" o "protocolos epidémicos", describiendo variaciones del mismo principio. [22] El [22] El Los protocolos Gossip emulan este patrón en sistemas distribuidos, permitiendo que los nodos de un clúster actúen de forma descentralizada al compartir conocimientos locales con sus vecinos. En la práctica, un nodo selecciona aleatoriamente a otro para intercambiar información con. Compara la reciente de sus datos y se reconcilia con la última versión. Cada uno luego selecciona nuevos pares, y el ciclo se repite, permitiendo que la información se propague exponencialmente a través del clúster. Este proceso permite al clúster construir un consenso sobre el estado a través de los nodos. Si se dan suficientes rondas, todos los nodos convergen en un estado consistente. Esto contrasta con una fuerte coherencia, que impone el acuerdo inmediato a través de principios centralizados como las estructuras de líder / seguidor. La posible coherencia Finalmente, los sistemas consistentes ofrecen una mayor disponibilidad, mayor tolerancia de partición y menor latencia, recuerda el Teorema CAP. Los sistemas fuertemente consistentes, por el contrario, garantizan la coherencia inmediata para los escritos y aseguran que todas las lecturas devuelvan el estado más reciente. En los sistemas críticos, puede ser necesaria una fuerte consistencia.Pero para los sistemas distribuidos altamente escalables, introduce las barreras del control centralizado.Para escalar de manera efectiva, debemos abrazar los protocolos peer-to-peer, y para realizar su pleno beneficio, abrazarlos plenamente. [23] [23] El Considere una base de datos distribuida. Cuando una tabla crece demasiado grande para una sola máquina, se divide en fragmentos más pequeños y se almacena a través de nodos en un clúster. Si una fragmentos se vuelve demasiado grande, se agrega otro nodo. Esta configuración es distribuida, pero no descentralizada o auto-organizante. Para la coherencia, tal sistema podría emplear un modelo de consenso como Raft , utilizando una estructura de líder / seguidor para replicar los datos. [ 24 ] [ 24 ] Dos problemas principales surgen: ¿qué sucede si un nodo se colapsa o se desconecta, y cómo descubren los nodos las ubicaciones de las particiones? En un modelo centrado en el control, lo solucionamos con un registro de servicios como Apache Zookeeper. Los nodos consultan el registro para encontrar los titulares de la partición, y el registro verifica periódicamente la salud del nodo con pings, informando a otros si un nodo no está disponible. Si bien es eficaz, este enfoque agrega tensión de red, crea dependencia, reduce la autonomía y aumenta el riesgo de bloqueos o fallas de cascada. Aquí es donde brilla el protocolo de chatarra, especialmente en los sistemas nativos de la nube Con el chiste, cada nodo puede compartir su estado directamente con los demás. Cada nodo mantiene así su propio registro de servicio local, actualizado continuamente a través del chiste. Si un cuarto nodo se une a un clúster y se asigna una nueva partición, se anuncia a un compañero. Que el conocimiento se propaga, y pronto todos los nodos saben dónde reside cada partición. Del mismo modo, si un nodo no contacta a un compañero, propaga la sospecha de fracaso, permitiendo al clúster adaptarse. Al igual que los árboles señalan angustia en los bosques, los nodos se autoorganizan en una topología de auto-curación. [25] El [25] El En algunos casos, sin embargo, no hay opción; los protocolos de chatarra pueden ser la única opción viable, particularmente en entornos periféricos o redes sin un hub central. [26] El [26] El Muchas plataformas ampliamente utilizadas dependen de los chistes, tanto incorporados como nativos de la nube. Amazon DynamoDB utiliza los chistes para rastrear el estado de la partición. Netflix Eureka proporciona un servicio de descubrimiento impulsado por los chistes. Redis, la popular tienda de clave-valor en la memoria, utiliza los chistes para propagar la información del cluster. Además, existen muchas implementaciones de código abierto. , un protocolo de chatarra de alto rendimiento diseñado para incorporar un estado descentralizado y eventualmente consistente en aplicaciones. Goferbroke [27] El [27] El Crucialmente, el protocolo de chatarra representa un cambio en nuestros diseños de sistemas, uno que retira el control de la mentalidad centralizada todavía embebida en gran parte de nuestra infraestructura. Conclusión Al final, la elección que tenemos ante nosotros es simple pero profunda: continuar reforzando el control y la jerarquía en sistemas que les resistan, o abrazar los patrones naturales de descentralización, comunicación y autoorganización que siempre han apoyado las redes más resilientes, ya sea biológicas, sociales o digitales. El futuro pertenece a sistemas que evolucionan, se adaptan y coordinan sin estar vinculados por un solo punto de autoridad.Al dejar ir nuestro instinto de centralizar, abrimos la puerta a arquitecturas que no son meramente escalables, sino vivas.Sistemas que reflejan la inteligencia de la naturaleza misma, como los rebaños, los rebaños y los bosques, demostrando resiliencia a través del comportamiento colectivo en lugar de el control impuesto. Para la computación distribuida, esto significa protocolos como el rumor que favorecen el surgimiento sobre la orquestación, la cooperación sobre el mando. Para la inteligencia artificial, apunta hacia sistemas multiagentes capaces de autoorganización y compartir conocimientos.Y para nosotros como diseñadores de sistemas, requiere un cambio de mentalidad: de construir máquinas que obedezcan, a cultivar ecosistemas que se adapten. Si somos lo suficientemente audaces como para liberar nuestro apego al control centralizado, podemos encontrarnos no en los límites de la tecnología, sino en el comienzo de una era completamente nueva, una en la que nuestros sistemas, como la naturaleza misma, son autosuficientes, autoorganizadores y infinitamente capaces de crecer. 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