Executive Summary Keterangan Eksekutif Nothing we create exists outside the patterns nature has already explored. Dokumen ini berpendapat bahawa dalam pencarian kita untuk menguasai dan mengawal sistem kompleks, kita mengabaikan reka bentuk semulajadi yang menawarkan kuasa sejati: penyesuaian, perintah muncul, dan organisasi diri. Kami mengkaji bagaimana pendekatan yang berpusat pada kawalan mengehadkan sistem terdistribusi dan mencadangkan peralihan ke arah corak yang terdesentralisasi, menganjurkan diri yang diilhamkan oleh alam. Kami meneroka bagaimana mekanisme kawalan membatasi sistem terdistribusi hari ini, dan bagaimana mengamalkan falsafah yang kurang bersentralisasi boleh membuka potensi penuh mereka. Apabila sistem berkembang dalam kerumitan dan skala, kawalan yang kita tertanam dalam mereka semakin bertentangan, mewujudkan geseran dan perjuangan kuasa.Kami melihat ini dalam sistem terdistribusi dan dalam munculnya model bahasa yang besar, yang sering berfungsi sebagai kotak hitam. Maklumat ini mengkaji reka bentuk dan protokol, banyak yang sudah digunakan, yang boleh memulakan era baru sistem yang kurang terhad dan lebih berkuasa. Kami merangkumi evolusi sistem terdistribusi, pencarian yang berterusan untuk kawalan, konsep organisasi diri, dan bagaimana kita boleh memanfaatkannya. Untuk merangkul kuasa yang muncul ini, kita mesti melepaskan kawalan dan mengubah pemikiran kita. Introduction Pengenalan Hari-hari di mana perisian berjalan pada satu mesin telah berlalu. Tidak lama yang lalu, ia adalah normal untuk membayangkan pengkomputeran tanpa awan, pusat data, atau juga internet. Pertimbangkan buku telefon: Halaman Kuning, direktori beribu-ribu alamat dan nombor untuk perniagaan tempatan. Untuk menghubungi perniagaan, kita hanya akan memeriksa buku telefon dan memanggil perkhidmatan yang kami cari. Ini tidak jauh daripada apa yang internet telah menjadi, dan apa yang Google masih hari ini: indeks halaman web yang luas bagi kita untuk mencari dan menavigasi. Kedua-duanya adalah bentuk sistem terdistribusi, tidak sepenuhnya bersentralisasi atau benar-benar terdesentralisasi. Dalam model bersentralisasi, semua tugas penting, pemprosesan, penyimpanan, dan pengambilan keputusan, dikendalikan oleh komputer atau pelayan tunggal. Kembali kepada analogi buku telefon kami: bayangkan terdapat hanya satu salinan, disimpan di perpustakaan. Sesiapa yang memerlukan maklumat mesti rapat, dan pada hari yang sibuk, menunggu bertambah panjang.Ini adalah sistem terpusat.Ia boleh berfungsi jika hanya satu jalan berkongsi buku, tetapi meluaskan ke seluruh bandar atau negara, dan kesesakan botol menjadi jelas. [ 1 ] [ 1 ] Begitu juga, perisian awal boleh berjalan pada pelayan tunggal atau skala secara vertikal dengan menambah lebih banyak pengkomputeran, tetapi apabila permintaan dan pengguna meningkat, centralisasi menjadi halangan. Jawapan kepada masalah ini ialah pengedaran. Dalam pengedaran, kami menyebarkan buku telefon. tetapi kami tidak memberi setiap orang yang mereka sendiri, sama seperti Google tidak mengalokasikan setiap rumah tangga pelayan mereka sendiri untuk mengurus. Sebaliknya, setiap kod pos menerima salinan, mengurangkan bilangan pengguna yang bersaing untuk akses. Hari ini, ia sering dikaitkan dengan cryptocurrencies seperti Bitcoin, dan manakala blockchain dan kontrak pintar benar-benar bergantung kepada protokol terdesentralisasi, konsep jauh sebelum mereka. sistem peer-to-peer awal seperti BitTorrent dan Napster menunjukkan kecekapan rangkaian terdesentralisasi. [ 2 ] [ 2 ] Untuk memperluaskan analogi, bayangkan buku telefon tidak lagi wujud dalam cetak tetapi dalam pengetahuan bersama penduduk bandar. Setiap kod pos akan memegang versi yang berbeza.Melalui masa, versi mungkin menyatukan, tetapi melalui saluran komunikasi yang berbeza.Untuk mencari alamat, anda akan meminta jiran, yang mungkin mengarahkan anda kepada orang lain yang memegang maklumat. Sistem berperilaku serupa. node terdesentralisasi dalam cluster membina peta maklumat tempatan, seperti rekod perkhidmatan, yang mereka kongsi dengan satu sama lain. Dokumen ini berpendapat bahawa melalui keperluan dan evolusi, sistem kita kini duduk teguh dalam kamp yang didistribusikan, tetapi kita masih terikat dengan pemikiran bersentralisasi. Untuk menggambarkan pergeseran ini, kita beralih kepada seni bina yang menguasai sistem hari ini. Disclaimer: Buku putih ini secara sengaja dipaparkan. topik-topik yang kompleks disimpulkan dan disederhanakan untuk menyediakan narasi yang lebih luas untuk perbincangan. reka bentuk sistem secara semula jadi bernuansa; makalah ini mengambil pendekatan tematik bukannya kejuruteraan yang mendalam, mengakui bahawa miniae dan mekanik sistem tidak boleh ditangkap sepenuhnya atau dikurangkan kepada jumlah bahagian-bahagian mereka. Disclaimer: Buku putih ini secara sengaja dipaparkan. topik-topik yang kompleks disimpulkan dan disederhanakan untuk menyediakan narasi yang lebih luas untuk perbincangan. reka bentuk sistem secara semula jadi bernuansa; makalah ini mengambil pendekatan tematik bukannya kejuruteraan yang mendalam, mengakui bahawa miniae dan mekanik sistem tidak boleh ditangkap sepenuhnya atau dikurangkan kepada jumlah bahagian-bahagian mereka. Pencarian untuk kawalan Sistem terdistribusi kini menjadi norma. sistem yang sangat kompleks ini bergantung kepada banyak bahagian bergerak dan algoritma untuk kekal tersedia, toleran, dan boleh diperluaskan. Walau bagaimanapun, idea-idea ini bukan baru; banyak protokol dan teknik yang digunakan hari ini bermula bertahun-tahun yang lalu, dari rangkaian elektrik kepada teori concurrency formal. [3] Perkhidmatan [3] Perkhidmatan Penggerak utama di sebalik sistem ini ialah skalabiliti. Dalam amalan, skala mengambil dua bentuk: vertikal dan horisontal. skala vertikal bermakna menambah lebih banyak pengkomputeran, inti CPU, RAM, dan penyimpanan, kepada satu mesin, meningkatkan kapasiti di bawah beban. skala horizontal, sebaliknya, memperkenalkan kompleksiti yang berbeza: bagaimana untuk mengoordinasikan banyak mesin individu (pelayan) supaya mereka beroperasi sebagai satu perkhidmatan, membentuk satu cluster. Salah satu prinsip asas dalam sistem terdistribusi ialah Teorema CAP. CAP adalah singkatan daripada Consistency, Availability, and Partition Tolerance.Theorem ini menganggap bahawa sistem boleh menjamin sehingga dua daripada tiga, memaksa arsitek untuk membuat kompromi reka bentuk. Melayu [4] Melayu [4] Sebagai contoh, sebuah sistem boleh memilih konsistensi yang kuat dan toleransi partisi, memberi keutamaan kepada data yang tepat, dibahagikan dengan teliti di antara nod dengan mengorbankan ketersediaan. Algoritma konsensus menangani cabaran konsistensi dengan membolehkan koordinasi antara nod yang diukur secara horisontal dalam kumpulan. Kebanyakan algoritma mengamalkan dinamika "pemimpin / pengikut" (dalam sejarah "pemimpin / hamba"): satu nod bertindak sebagai pemimpin, mengoordinasikan dan menyalin maklumat kepada yang lain. [5] [ 5 ] Contohnya, dalam pangkalan data yang didistribusikan, semua tulisan melalui pemimpin, yang kemudian menyebarkannya kepada pengikut.Jika pemimpin gagal, nod lain boleh mengambil alih, mengekalkan konsistensi.Martin Kleppmann menerangkan konsep-konsep ini secara terperinci dalam daripada Reka bentuk aplikasi data-intensif [7] yang [7] yang Pendekatan ini berfungsi dengan baik untuk tujuan yang dimaksudkan, membolehkan keupayaan jauh melampaui skala horisontal yang mudah. Walau bagaimanapun, mereka berakar dalam naluri manusia untuk mengekalkan kawalan. Bahkan bahasa yang kita gunakan, “Master/Slave,” “Leader/Follower,” “Primary/Replica,” “Parent/Child,” “Worker,” mencerminkan pemikiran hierarki. manakala hierarki mempunyai tempatnya, makalah ini berpendapat bahawa pencarian kami yang berterusan untuk kawalan semakin tidak selaras dengan laluan teknologi dan sistem yang kita bina. Kawalan digabungkan di seluruh sistem kami. Dalam kesepakatan, kita melihatnya dalam penemuan perkhidmatan: bagaimana nod dalam cluster mencari satu sama lain? alat seperti Apache Zookeeper , menyediakan konfigurasi dan sinkronisasi terpusat, membolehkan nod untuk menemui satu sama lain, tetapi hanya dengan bergantung kepada pihak berkuasa pusat. [7] yang [7] yang Dari sudut pandang yang lebih luas, kita melihat unsur-unsur kawalan melalui orchestration.Platform seperti Kubernetes, kerangka kerja untuk menjalankan sistem terdistribusi dengan mudah, menangani tugas-tugas seperti skaling, failover, dan corak penyebaran , menyediakan cara bersentralisasi untuk mengurus dan mengimplementasikan microservices yang tersebar kompleks. [8] ialah [8] ialah Pengurusan menambah lapisan lain centralisasi.Banyak organisasi mengamalkan model hibrida untuk menyeimbangkan fleksibiliti tempatan dengan pengawasan pusat Pada masa yang sama, penggunaan perkhidmatan sedemikian sering mewujudkan bentuk yang lebih halus centralisasi: vendor lock-in. [9] [9] daripada Apabila sistem menjadi lebih besar dan lebih kompleks, banyak cabaran teknikal masih diselesaikan dengan prinsip-prinsip bersentralisasi. Sekiranya skalabiliti dan teori CAP bukan sekatan, sistem bersentralisasi mungkin kekal pilihan yang optimal, memberikan ketersediaan, konsistensi, dan toleransi tanpa kompromi. [10] daripada [10] daripada Sebagai teknologi berkembang dan kes penggunaan baru muncul, sistem dan infrastruktur kita mesti berkembang juga. rangkaian telefon dan internet adalah contoh rangkaian komunikasi skala besar, prestasi tinggi, tulang belakang pengedaran. Tetapi dalam tahun-tahun kebelakangan ini, kelas-kelas rangkaian baru telah muncul di mana komunikasi bukan satu-satunya tujuan: rangkaian sensor, sistem peer-to-peer (P2P), rangkaian ad-hoc mudah alih, dan rangkaian sosial. Rangkaian P2P terutamanya menonjol sebagai sistem yang menganjurkan diri, membolehkan kes penggunaan seperti drone swarms dan AI multi-agent. [11] [ ] 11 Untuk membuka kunci ini, kita mesti melepaskan kawalan dan membenarkan sistem untuk menganjurkan diri. Rahsia Semulajadi Bukan kebetulan bahawa apabila kita membincangkan sistem terdesentralisasi, terutamanya pengorganisasian diri, sebahagian besar bahasa diambil daripada alam semulajadi. sebaliknya, istilah untuk sistem terpusat sering mencerminkan hierarki manusia. Banyak sistem semulajadi dan biologi menunjukkan decentralisasi yang kompleks. Lebih penting lagi, mereka menganjurkan diri dan bekerja secara kolektif ke arah matlamat yang dikongsi. Pertimbangkan swarm, contoh mudah tetapi kuat bagaimana tingkah laku semulajadi diterjemahkan kepada reka bentuk sistem. kecerdasan swarm adalah satu bentuk kecerdasan buatan yang diilhamkan oleh tingkah laku kolektif organisme seperti lebah, semut, burung, dan ikan. . [Bahasa Melayu] [Bahasa Melayu] Gambar kawanan burung: beribu-ribu terbang berhampiran, membentuk bentuk cecair yang berubah setiap saat. Tiada burung tahu bentuk kolektif atau arah akhir. Masing-masing memberi tumpuan hanya kepada jiran terdekatnya, mengekalkan jarak, bergerak cermin. Setiap burung melakukan ini, dan bersama-sama, swarm bergerak seperti air di langit dalam kesatuan yang sempurna. Bagi kami, ia kelihatan bermaksud dan koreografi; untuk burung, mereka hanya berkomunikasi dengan jiran terdekat mereka. Swarm hanya berkomunikasi dan bereaksi. Bagi burung, matlamat bersama adalah untuk bertahan hidup daripada pemangsa; untuk semut, ia adalah untuk mencari laluan terpendek untuk makanan; untuk lebah, untuk mencari tapak pemakanan yang optimum. Swarm intelligence mempunyai aplikasi yang luas, dalam rantaian bekalan dan logistik, routing rangkaian, kewangan dan perdagangan, dan kecerdasan buatan. Satu contoh ialah Ant Colony Optimization (ACO), diilhamkan oleh bagaimana semut mencari makanan. Apabila sebuah koloni baru, semut bergerak secara rawak kerana tiada feromon panduan ada dan semua laluan sama mungkin. Setiap semut meninggalkan feromon di sepanjang laluan, secara beransur-ansur membimbing yang lain ke arah laluan yang optimum. [13] [ ] 13 Sebagai contoh, syarikat-syarikat logistik boleh menggunakan kecerdasan swarm untuk mensimulasikan armada kenderaan dan menemui laluan yang optimum. Simulasi boleh menggabungkan data trafik langsung dengan gudang atau gudang yang diketahui.Selepas masa, interaksi berasaskan swarm boleh menghasilkan strategi laluan yang berkesan.Algorithms tradisional seperti Dijkstra's boleh mencapai hasil yang sama lebih langsung dan cekap, jadi apa yang membuat kecerdasan swarm berbeza? [44] yang [44] yang Perbezaan terletak dalam pengorganisasian diri dan urutan muncul. Dengan algoritma konvensional, menjalankan pelbagai kenderaan hanya membahagikan beban kerja: masing-masing mengikuti logik yang sama, menghasilkan hasil yang sama. Apa-apa perbezaan akhirnya diselesaikan oleh kami, pembuat keputusan pusat. Sebaliknya, kecerdasan swarm membolehkan kenderaan bertindak sebagai nod dalam rangkaian, berkomunikasi dengan jiran-jiran, membina pengetahuan tempatan, dan menyumbang kepada pemahaman kolektif cluster. Tiada pihak berkuasa pusat; armada bertindak balas dan menyesuaikan melalui interaksi. Urutan muncul timbul daripada komunikasi ini. Dalam AI, kita akan memanggil sistem seperti itu sebuah satu topik yang akan kita kembali kepada nanti. Sistem pelbagai agensi Rangkaian komunikasi dan protokol berakar dalam sistem semulajadi. pokok, contohnya, pameran bentuk rangkaian di mana pokok menggunakan isyarat kimia dan hubungan simbiotik dengan mikroorganisme untuk berkongsi maklumat penting. Setiap pokok bertindak sebagai node dalam kumpulan yang lebih besar, hutan. Melalui sistem akar yang luas dan rangkaian kulat (jamur mycorrhizal), isyarat perjalanan antara pokok, membolehkan mereka untuk memperingatkan penyakit, menghantar isyarat kesukaran, atau bahkan bertukar nutrien. . Komunikasi pokok [15] » [16] » [15] » [16] » Alam menunjukkan bahawa sistem terdesentralisasi dengan perintah yang muncul bergantung kepada rangkaian yang rumit dan protokol komunikasi yang kompleks. Sesetengah aplikasi yang paling menjanjikan daripada reka bentuk ini terletak dalam kecerdasan buatan. AI sudah mereplikasi tingkah laku semulajadi tertentu: ia boleh mengenali corak, bertindak balas kepada peristiwa, dan menyesuaikan diri. Ketergantungan ini bertentangan tajam dengan sistem decentralized, self-regulating semula jadi.Pertanyaan kemudian menjadi: bagaimana AI boleh beroperasi dengan cara yang decentralized? [17] daripada [17] daripada Sistem pelbagai agensi Sistem Multi-Agent (MAS) sangat kompleks, dan butiran lengkap mereka berada di luar rangka kerja makalah ini.Bagaimanapun, konsep teras patut dipertimbangkan: pelaksanaan MAS bergantung secara langsung kepada prinsip-prinsip yang dibincangkan di sini, dan kes-kes penggunaan mereka menggambarkan argumen dalam makalah ini. Mengikut pertumbuhan pesat kecerdasan buatan dan integrasi yang mendalam ke dalam teknologi moden, untuk lebih baik atau lebih buruk, adalah mustahil untuk membincangkan masa depan sistem tanpa menyebut AI. Agentik AI dan sistem berasaskan agen sudah digunakan secara meluas dalam pengeluaran.Walau bagaimanapun, kebanyakan penyebaran syarikat kekal tertanam dalam seni bina agen tunggal, sistem di mana satu agen umum mesti menangani setiap permintaan, panggilan alat, dan dasar.Bahkan apabila beban kerja dibahagikan, lapisan orkestrasi bersentralisasi masih mengawal proses melalui registri, repositori, penyimpanan, dan klasifikator. [ 18 ] [ 18 ] Oleh definisi, arsitektur sedemikian boleh dianggap sebagai Sistem Multi-Agent. Tetapi seperti yang ditunjukkan dalam contoh logistik, pengedaran tidak sama dengan pengorganisasian diri. MAS menyoroti ketegangan antara kawalan pusat dan tingkah laku yang muncul: menepati prinsip-prinsip bersentralisasi mengehadkan potensi mereka untuk berevolusi menjadi sistem yang benar-benar berkuasa. ketegangan ini juga menjelaskan mengapa MAS ditakrifkan dalam banyak cara yang berbeza dan sering bertentangan. Untuk makalah ini, kami mendefinisikan MAS sejati sebagai rangkaian terdesentralisasi, otonom agensi pintar yang bekerja dalam struktur yang menganjurkan diri, membangunkan peranan dan perintah yang muncul untuk memenuhi tugas yang berkembang atau matlamat berterusan. Dalam bentuk yang ideal, sistem tidak akan memerlukan kita untuk menentukan tugas itu. Sebaliknya, persekitaran, alat, dan tingkah laku agensi akan membolehkan matlamat muncul secara semulajadi. Bayangkan sebuah armada drone yang direka untuk memadamkan kebakaran. Keupayaan mereka mungkin termasuk imej termal, mekanisme memadamkan, dan rintangan haba. Dalam MAS, drone secara kolektif boleh memutuskan untuk menekan kereta yang terbakar dengan mengatur diri di sekitar keupayaan dan naluri mereka, seperti burung secara naluri melarikan diri daripada predator atau beruang untuk makanan. Kunci kepada sistem sedemikian ialah keupayaan agen untuk memproses maklumat tempatan dan bertindak balas kepada satu sama lain. Alam sekali lagi menyediakan contoh: molds slime. Setiap sel mengikuti peraturan mudah dibina: bergerak maju, mengelakkan kerosakan, berkomunikasi dengan jiran-jiran. Melalui interaksi tempatan ini, sel-sel menghasilkan kecerdasan yang muncul untuk seluruh organisme, menunjukkan tingkah laku penyelesaian masalah yang canggih. . [19] [19] ialah Ini menunjukkan bahawa tingkah laku yang kompleks boleh muncul tanpa kawalan bersentralisasi. bagi MAS, ia bermakna sekumpulan agen autonomi boleh berinteraksi dalam persekitaran untuk menyelesaikan masalah yang tidak boleh ditangani oleh mana-mana agen sahaja. Hari ini, MAS kekal dalam permulaan mereka, kebanyakannya disesuaikan, sistem yang sangat ditargetkan dibina untuk domain sempit. Seperti dengan Artificial General Intelligence, terdapat perdebatan mengenai sama ada kita akan pernah mencapai MAS umum yang mampu menyesuaikan diri dengan apa-apa tugas. Cabaran terletak dalam kerumitan yang melekat dalam sistem decentralized, mengatur diri: isu-isu memori, penyimpanan, konteks, pembelajaran diri, dan pertimbangan. Melepaskan halangan-halangan ini akan membolehkan agen untuk bertindak secara autonomi, berkongsi pengetahuan, dan belajar secara kolektif. Bayangkan pasukan agen menangani tugas yang telah diselesaikan oleh satu agen. Sekiranya pengetahuan itu dikongsi, seluruh kumpulan boleh mendapat manfaat, mengelakkan usaha duplikat dan mengoptimumkan prestasi. [ 20 ] [ 20 ] Pertimbangan lanjutan juga menggambarkan bagaimana sistem-sistem yang menganjurkan diri boleh berfungsi. Apabila agensi bercakap dengan satu sama lain, dinamika baru muncul: peranan baru boleh dibentuk, rangkaian bahagian boleh dicipta, dan strategi yang optimum boleh didedahkan. Salah satu contoh ialah protokol Contract Net, di mana sekumpulan agensi membentuk koalisi dan terlibat dalam proses tender untuk tugas atau sub-tugas. Melalui pusingan berulang, koalisi menyempurnakan pendekatan mereka, berkongsi sumbangan kepada matlamat dan mencapai perintah terdesentralisasi. [21] [21] daripada MAS menggambarkan potensi terbesar decentralisation. kerumitan dan interaksi agen mereka dibentuk dan dimungkinkan dengan meniru reka bentuk yang kita lihat di alam semula jadi. protokol seperti Contract Net, dan gosip peer-to-peer, meniru rangkaian canggih alam dan menyediakan mekanisme untuk pengorganisasian diri sejati dalam sistem terdesentralisasi. Rangkaian kompleks tanpa pihak berkuasa pusat menawarkan fleksibiliti yang lebih besar dan boleh menaikkan seni bina sistem.Mereka membuka kes penggunaan baru, memperluaskan lanskap teknologi, dan boleh memulakan era baru AI.Melihat kedua-dua sistem semula jadi dan komputer, corak yang jelas muncul: dalam rangkaian terdesentralisasi, komunikasi adalah asas. Komunikasi adalah asas sistem yang menganjurkan diri. entiti-entiti tunggal, sama ada sel, haiwan, agen, atau nodus, mesti berkomunikasi tanpa pengawasan pusat.Ia tidak cukup untuk bertindak balas kepada peristiwa tempatan; mereka juga mesti berkongsi mereka.Protokol menyediakan "aturan jalan" untuk saluran komunikasi ini.Protokol peer-to-peer seperti gosip adalah utama di antara mereka. Rujukan Protokol Gossip memainkan peranan penting dalam masyarakat manusia. Untuk lebih baik atau lebih buruk, ia menyebarkan maklumat dengan kelajuan yang luar biasa.Walaupun tanpa teknologi moden, gosip di kalangan rakan-rakan, skandal di sebuah bandar, atau berita di sebuah bandar sentiasa menyebarkan dengan cepat, dipandu oleh kata-kata di antara individu. Penyebaran pesat maklumat ini serupa dengan bagaimana virus, atau secara bersejarah, penyakit, merebak di seluruh populasi.Untuk alasan ini, protokol gosip kadang-kadang dipanggil "rumor mongering" atau "protokol epidemik", menggambarkan variasi prinsip yang sama. [24] yang [24] yang Protokol gossip meniru corak ini dalam sistem terdistribusi, membolehkan nod dalam cluster untuk bertindak secara terdesentralisasi dengan berkongsi pengetahuan tempatan dengan jiran-jiran mereka. Dalam amalan, satu node secara rawak memilih yang lain untuk bertukar maklumat dengan.Mereka membandingkan kebelakangan data mereka dan bersetuju dengan versi terkini.Setiap kemudian memilih rakan sebaya baru, dan kitaran berulang, membolehkan maklumat untuk menyebarkan secara eksponensial melalui cluster. Proses ini membolehkan cluster untuk membina konsensus pada keadaan di antara nod. : diberikan cukup pusingan, semua nodus menyatukan pada keadaan yang konsisten.Ini bertentangan dengan konsistensi yang kuat, yang menguatkuasakan persetujuan segera melalui prinsip-prinsip bersentralisasi seperti struktur pemimpin / pengikut. Kesesuaian yang mungkin Kompromi antara konsistensi yang kuat dan akhirnya telah dipelajari dengan baik, terutamanya dalam reka bentuk pangkalan data. Akhirnya, sistem konsisten menawarkan ketersediaan yang lebih tinggi, toleransi partisi yang lebih besar, dan latensi yang lebih rendah, mengingatkan teori CAP. Sistem konsisten yang kuat, sebaliknya, menjamin konsistensi segera untuk tulisan dan memastikan semua bacaan kembali kepada keadaan terkini. Dalam sistem kritikal, konsistensi yang kuat mungkin diperlukan.Tetapi untuk sistem terdistribusi yang sangat boleh diperluas, ia memperkenalkan kes-kes kawalan bersentralisasi.Untuk skala secara berkesan, kita mesti merangkul protokol peer-to-peer, dan untuk menyedari manfaat penuh mereka, merangkulnya sepenuhnya. [23] yang [23] yang Pertimbangkan pangkalan data yang didistribusikan. Apabila jadual menjadi terlalu besar untuk satu mesin, ia dibahagikan kepada bahagian-bahagian yang lebih kecil dan disimpan di antara bahagian-bahagian dalam kumpulan. Sekiranya bahagian-bahagian menjadi terlalu besar, nod lain ditambah. Setup ini didistribusikan, tetapi tidak terdesentralisasi atau menganjurkan diri. Untuk kesesuaian, sistem sedemikian mungkin menggunakan model persetujuan seperti Raft , menggunakan struktur pemimpin / pengikut untuk mereplikasi data. [ 24 ] [ 24 ] Dua masalah utama timbul: apa yang berlaku jika satu nod pecah atau pecah, dan bagaimana nodes mendapati lokasi partisi? Dalam model yang berpusat pada kawalan, kami menyelesaikan ini dengan registri perkhidmatan seperti Apache Zookeeper. Node menginterogasi registri untuk mencari pemegang partisi, dan registri secara berkala memeriksa kesihatan nod dengan pings, memberitahu orang lain jika satu nod tidak tersedia. Walaupun berkesan, pendekatan ini menambah ketegangan rangkaian, mewujudkan ketergantungan, mengurangkan autonomi, dan meningkatkan risiko kebocoran botol atau kegagalan cascading. Inilah di mana protokol gosip bersinar, terutamanya dalam sistem asli awan Dengan gossip, setiap node boleh berkongsi keadaan secara langsung dengan yang lain. Setiap node dengan demikian mengekalkan rekod perkhidmatan tempatan sendiri, dikemas kini secara berterusan melalui gossip. Jika node keempat menyertai sebuah cluster dan ditugaskan partisi baru, ia mengumumkan dirinya kepada rakan sebaya. Pengetahuan itu merebak, dan segera semua node tahu di mana setiap partisi terletak. Begitu juga, jika node gagal menghubungi rakan sebaya, ia menyebarkan kecurigaan kegagalan, membolehkan cluster untuk menyesuaikan diri. Sama seperti pokok-pokok menandakan kesukaran di hutan, node-node menganjurkan diri ke dalam topologi penyembuhan diri. [ 25 ] [ 25 ] Contoh ini menyoroti pilihan kritikal: sama ada untuk merangkul decentralisasi dengan kos kawalan.Tetapi dalam sesetengah kes, tidak ada pilihan; protokol gossip mungkin satu-satunya pilihan yang layak, terutamanya dalam persekitaran tepi atau rangkaian tanpa hub pusat. [ 26 ] [ 26 ] Banyak platform yang digunakan secara meluas bergantung kepada gossip, kedua-dua embedded dan awan-native. Amazon DynamoDB menggunakan gossip untuk menjejaki keadaan partisi. Netflix Eureka menyediakan penemuan perkhidmatan yang didorong oleh gossip. Redis, kedai kunci-nilai dalam ingatan yang popular, menggunakan gossip untuk menyebarkan maklumat cluster. Selain itu, banyak pelaksanaan sumber terbuka wujud. , protokol gosip prestasi tinggi yang direka untuk membenamkan keadaan terdesentralisasi, akhirnya konsisten ke dalam aplikasi. Kegagalan [ 27 ] [ 27 ] Yang penting, protokol gossip mewakili perubahan dalam reka bentuk sistem kami, yang menarik kawalan jauh daripada pemikiran bersentralisasi yang masih tertanam dalam sebahagian besar infrastruktur kami. Kesimpulan Pada akhirnya, pilihan di hadapan kita adalah mudah tetapi mendalam: terus memperkuat kawalan dan hierarki ke dalam sistem yang menentang mereka, atau merangkul corak semulajadi decentralisasi, komunikasi, dan pengorganisasian diri yang sentiasa mendasarkan rangkaian yang paling tahan lama, sama ada biologi, sosial, atau digital. Masa depan milik kepada sistem yang berevolusi, menyesuaikan, dan mengkoordinasikan tanpa dikaitkan dengan satu titik kuasa sahaja.Dengan melepaskan naluri kita untuk bersentralisasi, kita membuka pintu kepada seni bina yang tidak hanya boleh diperluas, tetapi hidup.Sistem yang mencerminkan kecerdasan alam itu sendiri, seperti kawanan, rusa, dan hutan, menunjukkan ketahanan melalui tingkah laku kolektif daripada kawalan yang dipaksakan. Untuk pengkomputeran terdistribusi, ini bermakna protokol seperti gosip yang menggalakkan kemunculan melebihi orkestrasi, kerjasama melebihi perintah. untuk kecerdasan buatan, ia menunjukkan kepada sistem multi-agen yang mampu mengatur diri dan berkongsi pengetahuan. Dan bagi kami sebagai pereka sistem, ia memerlukan perubahan dalam pemikiran: dari membina mesin yang taat, kepada menumbuhkan ekosistem yang beradaptasi. Jika kita cukup berani untuk melepaskan pegangan kita pada kawalan bersentralisasi, kita mungkin mendapati diri kita bukan pada batas-batas teknologi, tetapi pada permulaan era yang sama sekali baru, di mana sistem kita, seperti alam semulajadi, adalah mengekalkan diri, mengatur diri, dan tanpa henti mampu untuk pertumbuhan. Referensi [ 1 ] Centralized vs Distributed System - GeeksforGeeks Sistem terpusat berbanding sistem terdistribusi - GeeksforGeeks [ 2 ] Blockchain History: The Evolution of Decentralized Technology - LayerK Blog Sejarah Blockchain: Evolusi teknologi terdesentralisasi - Blog LayerK [3] Perkhidmatan [2502.20468] Building a Theory of Distributed Systems: Work by Nancy Lynch and Collaborators [2502.20468] Membina Teori Sistem Distribusi: Kerja oleh Nancy Lynch dan Kolaborator Melayu [4] What Is the CAP Theorem? | IBM Apakah Teorema CAP? - IBM [ 5 ] Consensus Algorithms in Distributed Systems | Baeldung on Computer Science Algoritma Konsensus dalam Sistem Distribusi, Baeldung pada Sains Komputer [7] yang Designing Data-Intensive Applications [Book] Reka bentuk aplikasi data-intensif [Buku] [7] yang Apache ZooKeeper Perkhidmatan Apache ZooKeeper [8] ialah https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/ https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/ [9] daripada Memecahkan rantaian data besar: Bagaimana arsitektur didistribusi membebaskan kelincahan Memecahkan rantaian data besar: Bagaimana arsitektur didistribusi membebaskan kelincahan [10] daripada [1805.01786] Untuk Sentralisasi atau Tidak untuk Sentralisasi: Kisah Koordinasi Swarm [1805.01786] Untuk Sentralisasi atau Tidak untuk Sentralisasi: Kisah Koordinasi Swarm [ ] 11 Gossip-Algorithms.pdf Pengenalan Algorithms.pdf [Bahasa Melayu] Swarm Kecerdasan - Franki T Swarm Kecerdasan - Franki T [ ] 13 Swarm Intelligence: the Intersection of Nature and AI Kecerdasan Swarm: Persimpangan Alam dan AI [44] yang https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm [15] » The Whispering Forest: How Trees Communicate and the Future of AI-Driven Tree Talk | Earth Endeavours The Whispering Forest: Bagaimana Pokok Berkomunikasi dan Masa Depan Pokok Bergerak AI [16] » https://scientificorigin.com/do-trees-talk-to-each-other-the-hidden-language-of-forests https://scientificorigin.com/do-trees-talk-to-each-other-the-hidden-language-of-forests [17] daripada https://medium.com/@kamil.sedzimir/how-ai-and-holochain-can-transform-decentralized-human-systems-based-on-nature-cbd59bea2177 https://medium.com/@kamil.sedzimir/how-ai-and-holochain-can-transform-decentralized-human-systems-based-on-nature-cbd59bea2177 [ 18 ] https://devblogs.microsoft.com/blog/designing-multi-agent-intelligence https://devblogs.microsoft.com/blog/designing-multi-agent-intelligence [19] ialah https://www.researchgate.net/publication/383294907_Biological_Inspiration_for_AI_Analogies_Between_Slime_Mold_Behavior_and_Decentralized_Artificial_Intelligence_Systems https://www.researchgate.net/publication/383294907_Biological_Inspiration_for_AI_Analogies_Between_Slime_Mold_Behavior_and_Decentralized_Artificial_Intelligence_Systems [ 20 ] https://arxiv.org/pdf/2402.03578 https://arxiv.org/pdf/2402.03578 [21] daripada Analysis of contract net in multi-agent systems - ScienceDirect Analisis rangkaian kontrak dalam sistem pelbagai agen - ScienceDirect [24] yang GossipandEpidemicProtocols.pdf Pihak berkuasaPerkhPerkh.pdf [23] yang Strong vs. Eventual Consistency in System Design - GeeksforGeeks Kuasa vs. Kesesuaian Kemungkinan dalam Reka Bentuk Sistem - GeeksforGeeks [ 24 ] Raft Consensus Algorithm Algoritma Konsensus [ 25 ] Cloud-native simulation framework for gossip protocol: Modeling and analyzing network dynamics - PMC Rangka kerja simulasi berasaskan awan untuk protokol gossip: pemodelan dan analisis dinamik rangkaian - PMC [ 26 ] » [27] 2110.14609 GitHub - kristianJW54/GoferBroke: GoferBroke adalah alat ringan dan boleh diperluas yang direka untuk membina cluster yang didistribusikan menggunakan protokol gosip anti-entropy melalui TCP binari tersuai. 2110.14609 GitHub - kristianJW54/GoferBroke: GoferBroke adalah alat ringan dan boleh diperluas yang direka untuk membina cluster yang didistribusikan menggunakan protokol gosip anti-entropy melalui TCP binari tersuai.
