Executive Summary Resumo Executivo Nothing we create exists outside the patterns nature has already explored. Este artigo argumenta que, em nossa busca por dominar e controlar sistemas complexos, ignoramos os projetos naturais que oferecem verdadeiro poder: adaptabilidade, ordem emergente e auto-organização. Examinamos como as abordagens centradas no controle restringem os sistemas distribuídos e propõem uma mudança para padrões descentralizados e auto-organizados inspirados na natureza. Exploramos como os mecanismos de controle limitam os sistemas distribuídos de hoje, e como adotar uma filosofia menos centralizada pode desbloquear seu pleno potencial. À medida que os sistemas crescem em complexidade e escala, os controles que incorporamos neles são cada vez mais resistentes, criando atrito e lutas de poder.Vemos isso em sistemas distribuídos e no surgimento de grandes modelos de linguagem, que muitas vezes funcionam como caixas pretas.Esta resistência torna nosso caminho atual insustentável e aponta para a necessidade de uma mudança de paradigma. Este artigo examina os projetos e protocolos, muitos já em uso, que podem inaugurar uma nova era de sistemas menos restritos e mais poderosos. Nós abordamos a evolução dos sistemas distribuídos, a busca persistente de controle, o conceito de auto-organização e como podemos aproveitá-lo. Para abraçar este poder emergente, devemos renunciar ao controle e mudar nosso pensamento. Introduction Introdução Os dias em que o software foi executado em uma única máquina desapareceram.Não muito tempo atrás, era normal imaginar computação sem a nuvem, data centers, ou mesmo a internet. Considere o livro de telefone: as Páginas Amarelas, um diretório de tamanho de porta para porta de milhares de endereços e números para empresas locais. Para entrar em contato com um negócio, nós simplesmente consultamos o livro de telefone e chamamos o serviço que estávamos procurando. Isto não está longe do que a internet se tornou, e o que o Google ainda é hoje: um vasto índice de páginas web para que possamos pesquisar e navegar. Ambos são formas de sistemas distribuídos, nem totalmente centralizados nem verdadeiramente descentralizados. Em um modelo centralizado, todas as tarefas importantes, processamento, armazenamento e tomada de decisão, são gerenciadas por um único computador ou servidor. Voltando à nossa analogia do livro de telefone: imagine que há apenas uma cópia, alojada na biblioteca. Qualquer pessoa que precise de informações deve ficar na fila, e em um dia ocupado, a espera cresce por muito tempo. Este é um sistema centralizado. Pode funcionar se apenas uma rua compartilha o livro, mas escala-o para uma cidade ou país inteiro, e a lacuna na garrafa se torna óbvia. 1o 1o Da mesma forma, os primeiros softwares poderiam ser executados em um único servidor ou escalar verticalmente adicionando mais computação, mas à medida que os pedidos e usuários aumentam, a centralização se torna a restrição. A solução para esse problema é a distribuição. Na distribuição, distribuímos os livros telefônicos.Mas não damos a cada pessoa o seu próprio, assim como o Google não aloca a cada lar o seu próprio servidor para gerenciar.Em vez disso, cada código postal recebe uma cópia, reduzindo o número de usuários que competem por acesso. Hoje, é frequentemente associado a criptomoedas como o Bitcoin, e enquanto blockchain e contratos inteligentes dependem de protocolos descentralizados, o conceito os precede há muito tempo. 2o 2o Para estender a analogia, imagine que o livro de telefone não existe mais na impressão, mas no conhecimento compartilhado dos moradores da cidade. Cada código postal teria uma versão diferente. Ao longo do tempo, as versões podem convergir, mas através de diferentes canais de comunicação. Para encontrar um endereço, você perguntaria a um vizinho, que poderia direcioná-lo para outro que detém a informação. Os nós descentralizados dentro de um cluster criam mapas locais de informações, como registros de serviços, que eles compartilham uns com os outros. Este artigo argumenta que, através da necessidade e da evolução, nossos sistemas agora se sentam firmemente no campo distribuído, mas ainda nos apegamos ao pensamento centralizado.Para progredir mais e aproveitar o poder emergente de auto-organização, devemos deixar de lado o controle centralizado e abraçar as capacidades de sistemas auto-organizantes. Para ilustrar esta mudança, voltamos para as arquiteturas que dominam os sistemas de hoje. Disclaimer: Este livro branco é intencionalmente opinado. tópicos complexos são resumidos e simplificados para fornecer uma narrativa mais ampla para discussão. design do sistema é inerentemente nuanceado; este artigo adota uma abordagem temática em vez de uma abordagem de engenharia profunda, reconhecendo que os detalhes e a mecânica dos sistemas não podem ser completamente capturados ou reduzidos à soma de suas partes. Disclaimer: Este livro branco é intencionalmente opinado. tópicos complexos são resumidos e simplificados para fornecer uma narrativa mais ampla para discussão. design do sistema é inerentemente nuanceado; este artigo adota uma abordagem temática em vez de uma abordagem de engenharia profunda, reconhecendo que os detalhes e a mecânica dos sistemas não podem ser completamente capturados ou reduzidos à soma de suas partes. Busca pelo controle Estes sistemas altamente complexos dependem de muitas partes móveis e algoritmos para permanecerem disponíveis, tolerantes a falhas e escaláveis.No entanto, essas idéias não são novas; muitos dos protocolos e técnicas em uso hoje datam de décadas, das redes elétricas à teoria formal da concorrência. [3] O [3] O O motor central por trás desses sistemas é a escalabilidade. Na prática, a escalabilidade assume duas formas: vertical e horizontal. A escalabilidade vertical significa adicionar mais computação, núcleos de CPU, RAM e armazenamento a uma única máquina, aumentando sua capacidade sob carga. A escalabilidade horizontal, por outro lado, introduz uma complexidade diferente: como coordenar muitas máquinas individuais (servidores) para que funcionem como um único serviço, formando um aglomerado. Um dos princípios fundamentais dos sistemas distribuídos é o Teorema CAP. CAP é a sigla para Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Partição. O teorema afirma que um sistema pode garantir no máximo dois dos três, forçando os arquitetos a fazer compromissos de design. Ação [4] Ação [4] Por exemplo, um sistema pode escolher uma forte consistência e tolerância de partição, priorizando dados precisos, cuidadosamente particionados entre nós à custa da disponibilidade. Algoritmos de consenso abordam o desafio da consistência, permitindo a coordenação entre nós escalados horizontalmente em um cluster. A maioria dos algoritmos adota uma dinâmica de “líder/seguidor” (historicamente “mestre/escravo”): um nó atua como líder, coordenando e replicando informações para os outros. 5o 5o Por exemplo, em um banco de dados distribuído, todos os escritos passam através do líder, que depois os propaga aos seguidores. Se o líder falhar, outro nó pode assumir, preservando a consistência. Martin Kleppmann explica estes conceitos em detalhes em . o Desenvolvimento de aplicações intensivas em dados [6] Ação [6] Essas abordagens funcionam bem para seus propósitos pretendidos, permitindo capacidades muito além da simples escala horizontal. No entanto, elas estão enraizadas em um instinto humano para manter o controle. Mesmo a linguagem que usamos, “Mestre / Escravo”, “Líder / Seguidor”, “Primário / Replica”, “Pai / Filho”, “Trabalhador”, reflete o pensamento hierárquico. Enquanto a hierarquia tem seu lugar, este artigo argumenta que nossa persistente busca de controle está cada vez mais desalinhada com a trajetória da tecnologia e os sistemas que estamos construindo. O controle é tecido em todos os nossos sistemas.Em consenso, vemos isso na descoberta de serviços: como os nós em um cluster se encontram? , fornecer configuração centralizada e sincronização, permitindo que os nós para descobrir uns aos outros, mas apenas com base em uma autoridade central. [7 ] [7 ] A partir de uma visão mais ampla, vemos elementos de controle através da orquestração. plataformas como o Kubernetes, um framework para executar sistemas distribuídos de forma resiliente, lidando com tarefas como escalação, falha e padrões de implantação , fornecer uma maneira centralizada de gerenciar e implantar microsserviços distribuídos complexos. [8] O que [8] O que Muitas organizações adotam modelos híbridos para equilibrar a flexibilidade local com a supervisão central Ao mesmo tempo, o uso de tais serviços muitas vezes cria uma forma mais sutil de centralização: lock-in de fornecedores. [9] [9 ] À medida que os sistemas se tornam maiores e mais complexos, muitos desafios técnicos ainda são resolvidos com princípios centralizados. Se a escalabilidade e o teorema da PAC não fossem restrições, os sistemas centralizados provavelmente permaneceriam a escolha ideal, fornecendo disponibilidade, consistência e tolerância sem compromisso. [10] O que [10] O que À medida que a tecnologia evolui e surgem novos casos de uso, nossos sistemas e infraestruturas também devem evoluir. redes telefônicas e a Internet são exemplos de redes de comunicação de grande escala e de alto desempenho, a espinha dorsal da distribuição. Mas nos últimos anos, surgiram novas classes de redes onde a comunicação não é o único propósito: redes de sensores, sistemas peer-to-peer (P2P), redes móveis ad-hoc e redes sociais. As redes P2P são particularmente notáveis como sistemas auto-organizados, permitindo casos de uso como drones e AI multi-agente. [11 ] [11 ] Para desbloqueá-los, devemos deixar de controlar e permitir que os sistemas se auto-organizem.Então, o que isso significa?Para isso, olhamos para a natureza. Segredos da Natureza Não é por acaso que quando falamos de sistemas descentralizados, especialmente de auto-organização, grande parte da linguagem é extraída da natureza.Por outro lado, os termos para sistemas centralizados muitas vezes refletem as hierarquias humanas. Muitos sistemas naturais e biológicos exibem descentralização complexa. Mais importante, eles se auto-organizam e trabalham coletivamente em direção a objetivos compartilhados. Considere o swarm, um exemplo simples mas poderoso de como o comportamento natural se traduz em design de sistemas. A inteligência do swarm é uma forma de inteligência artificial inspirada no comportamento coletivo de organismos como abelhas, formigas, pássaros e peixes. . [ ] 12 [ ] 12 Imagine um rebanho de pássaros: milhares voando em proximidade, formando formas de fluido que mudam a cada segundo. Nenhum pássaro conhece a forma coletiva ou a direção final. Cada um se concentra apenas em seus vizinhos mais próximos, mantendo a distância, movimentos espelhados. Cada pássaro faz isso, e juntos, o enxame se move como água no céu em perfeita harmonia. Para nós, parece deliberado e coreografado; para as aves, eles simplesmente estão se comunicando com seus vizinhos mais próximos. O rebanho simplesmente se comunica e reage. Para as aves, o objetivo compartilhado é sobreviver de predadores; para formigas, é encontrar o caminho mais curto para comida; para as abelhas, localizar o local de alimentação ideal. O Swarm Intelligence tem amplas aplicações, em cadeia de suprimentos e logística, roteamento de rede, finanças e comércio, e inteligência artificial. Um exemplo é Ant Colony Optimization (ACO), inspirado em como as formigas procuram comida. Quando uma colônia é nova, as formigas se movem aleatoriamente porque não existem feromônios guiadores e todos os caminhos são igualmente prováveis. Cada formiga deixa feromônios ao longo de sua rota, guiando gradualmente outras para caminhos ideais. [ ] 13 [ ] 13 Por exemplo, as empresas de logística podem usar a inteligência de swarm para simular frotas de veículos e descobrir rotas ideais. Uma simulação pode combinar dados de tráfego ao vivo com depósitos ou armazéns conhecidos. Ao longo do tempo, as interações baseadas em swarm podem produzir estratégias de roteamento eficientes. Algoritmos tradicionais como os de Dijkstra pode alcançar resultados semelhantes de forma mais direta e eficiente, então o que torna a inteligência de swarm diferente? [13] Apresentação [13] Apresentação A diferença reside na auto-organização e na ordem emergente. Com um algoritmo convencional, a execução de vários veículos simplesmente distribui a carga de trabalho: cada um segue a mesma lógica, produzindo resultados semelhantes. Qualquer variância é finalmente resolvida por nós, o tomador de decisão central. Em contraste, a inteligência swarm permite que os veículos atuem como nós em uma rede, comunicando com os vizinhos, construindo conhecimento local e contribuindo para a compreensão coletiva do cluster. Não há autoridade central; a frota reage e se adapta através da interação. A ordem emergente surge dessa comunicação. Um tópico a que voltaremos mais tarde. Sistema Multi-Agente As redes de comunicação e os protocolos estão profundamente enraizados nos sistemas naturais. Uma forma de networking na qual as árvores usam sinalização química e relações simbióticas com microorganismos para compartilhar informações vitais. Cada árvore atua como um nó no aglomerado maior, a floresta.Através de vastos sistemas de raízes e redes fúngicas (fungos micorrhizal), os sinais viajam entre as árvores, permitindo-lhes avisar de doenças, enviar sinais de angústia, ou mesmo trocar nutrientes. . Comunicação Árvore [Resenha] 15 [16 ] [Resenha] 15 [16 ] A natureza mostra que os sistemas descentralizados com ordem emergente dependem de redes complexas e protocolos de comunicação complexos. Algumas das aplicações mais promissoras desses projetos estão na inteligência artificial.A IA já replica certos comportamentos naturais: pode reconhecer padrões, reagir a eventos e se adaptar.No entanto, a maioria da IA permanece enraizada na centralização.Os modelos devem ser treinados com parâmetros pré-definidos, ajustados pela supervisão humana e alimentados a partir de repositórios de dados centralizados. Esta dependência contrasta acentuadamente com os sistemas descentralizados e auto-reguladores da natureza.A questão então se torna: como a IA pode operar de forma descentralizada? [17] O que é [17] O que é Sistemas multi-agentes Os sistemas multi-agentes (MAS) são altamente complexos, e seus detalhes completos estão além do escopo deste artigo.No entanto, os conceitos fundamentais valem a pena examinar: as implementações MAS dependem diretamente dos princípios aqui discutidos, e seus casos de uso ilustram os argumentos deste artigo. Dado o rápido crescimento da inteligência artificial e sua profunda integração na tecnologia moderna, para melhor ou para pior, é impossível discutir o futuro dos sistemas sem mencionar a IA. A maioria das implementações empresariais, no entanto, permanecem ancoradas em arquiteturas de agente único, sistemas onde um agente generalizado deve lidar com cada solicitação, invocação de ferramentas e política.Mesmo quando a carga de trabalho é distribuída, uma camada de orquestração centralizada ainda governa o processo através de registros, repositórios, armazenamento e classificadores. [18 ] [18 ] Por definição, tais arquiteturas podem qualificar-se como sistemas multi-agentes. Mas, como mostrado no exemplo logístico, a distribuição não equivale à auto-organização. MAS destaca a tensão entre o controle central e o comportamento emergente: aderir a princípios centralizados limita seu potencial para evoluir para sistemas verdadeiramente poderosos. Esta tensão também explica por que os MAS são definidos de muitas maneiras diferentes e muitas vezes conflitantes. Para este artigo, definimos um verdadeiro MAS como uma rede descentralizada, autônoma de agentes inteligentes que trabalham dentro de uma estrutura auto-organizadora, desenvolvendo papéis emergentes e ordem para cumprir tarefas em evolução ou objetivos contínuos. Em uma forma ideal, o sistema não exigiria que especificássemos a tarefa. Em vez disso, o ambiente, as ferramentas e o comportamento do agente permitiriam que os objetivos emergissem naturalmente. Imagine uma frota de drones projetados para combater incêndios. Suas capacidades poderiam incluir imagens térmicas, mecanismos de extinção e resistência ao calor. Em um MAS, os drones poderiam decidir coletivamente suprimir um carro queimando, auto-organizando-se em torno de suas capacidades e instintos, assim como as aves instin A chave para tais sistemas é a capacidade dos agentes de processar informações locais e reagir uns aos outros. A natureza novamente fornece um exemplo: moldes de muco. Cada célula segue regras simples: avançar, evitar danos, comunicar com os vizinhos. Através dessas interações locais, as células geram inteligência emergente para todo o organismo, exibindo comportamentos sofisticados de resolução de problemas. . [19] O Senhor [19] O Senhor Para o MAS, isso significa que um conjunto de agentes autônomos pode interagir dentro de um ambiente para resolver problemas que nenhum agente único poderia lidar sozinho. Hoje, o MAS permanece em sua infância, em sua maioria personalizados, sistemas altamente direcionados construídos para domínios estreitos. Como com a Inteligência Geral Artificial, há debate sobre se conseguiremos alguma vez alcançar um MAS geral capaz de se adaptar a qualquer tarefa. O desafio reside na complexidade inerente de sistemas descentralizados, auto-organizados: questões de memória, armazenamento, contexto, auto-aprendizagem e raciocínio. Superar essas barreiras permitiria que os agentes agissem de forma autônoma, compartilhassem conhecimento e aprendessem coletivamente. Imagine uma equipe de agentes abordando uma tarefa que um agente já resolveu. Se esse conhecimento fosse compartilhado, o grupo inteiro poderia se beneficiar, evitando esforços duplicados e otimizando o desempenho. [ 20 ] [ 20 ] O raciocínio avançado ilustra ainda mais como os sistemas de auto-organização podem funcionar.Quando os agentes raciocinam uns com os outros, surgem novas dinâmicas: novos papéis podem ser formados, sub-redes podem ser criadas e estratégias ideais podem ser descobertas.Um exemplo é o protocolo Contract Net, no qual um grupo de agentes forma uma coalizão e se envolve em um processo de licitação para uma tarefa ou sub-tarefa. Através de repetidas rodadas, a coalizão refinou sua abordagem, contribuindo coletivamente para o objetivo e alcançando uma ordem descentralizada. [21] O Senhor [21] O Senhor O MAS ilustra o maior potencial da descentralização. Suas complexidades e interações de agentes são moldadas e tornadas possíveis imitando os desenhos que vemos na natureza. Protocolos como a Rede de Contratos e os boatos peer-to-peer, imitam as sofisticadas redes da natureza e fornecem os mecanismos para a autêntica auto-organização em sistemas descentralizados. Redes complexas sem autoridade central oferecem maior flexibilidade e podem elevar a arquitetura do sistema. Eles desbloqueiam novos casos de uso, expandem a paisagem tecnológica e podem inaugurar uma nova era de IA. Olhando para sistemas naturais e computacionais, surge um padrão claro: em redes descentralizadas, a comunicação é a base. As entidades singulares, sejam células, animais, agentes ou nós, devem se comunicar sem supervisão central.Não é suficiente reagir a eventos locais; eles também devem compartilhá-los.Os protocolos fornecem as “regras da estrada” para esses canais de comunicação. Protocolo do GOSP Gossip desempenha um papel vital na sociedade humana. Para melhor ou para pior, ele espalha informações a uma velocidade notável. Mesmo sem tecnologia moderna, boatos entre amigos, escândalos em uma cidade, ou notícias em uma cidade sempre se espalharam rapidamente, impulsionado por palavra a boca entre indivíduos. Esta rápida disseminação de informações é análoga à forma como os vírus, ou historicamente, pragas, se espalham por populações.Por esta razão, os protocolos de fofocas são às vezes chamados de “rumor mongering” ou “protocolos epidêmicos”, descrevendo variações do mesmo princípio. [22] Ação [22] Ação Os protocolos Gossip emulam esse padrão em sistemas distribuídos, permitindo que os nós em um cluster atuem de forma descentralizada, compartilhando conhecimento local com seus vizinhos. Na prática, um nodo seleciona aleatoriamente outro para trocar informações com. Eles comparam a recenteidade de seus dados e reconciliam com a versão mais recente. Cada um seleciona novos pares e o ciclo se repete, permitindo que a informação se propague exponencialmente através do cluster. Este processo permite que o cluster construa consenso sobre o estado em todos os nós. Isto contrasta com uma consistência forte, que impõe um acordo imediato através de princípios centralizados, como estruturas de líder / seguidor. Consistência possível Em última análise, sistemas consistentes oferecem maior disponibilidade, maior tolerância de partição e menor latência, lembram o Teorema CAP. Sistemas fortemente consistentes, em contraste, garantem consistência imediata para escritos e garantem que todas as leituras retornem ao estado mais recente. Em sistemas críticos, forte consistência pode ser necessária. Mas para sistemas distribuídos altamente escaláveis, ele introduz lacunas de controle centralizado. Para escalar efetivamente, devemos abraçar protocolos peer-to-peer, e para realizar seu benefício total, abraçá-los plenamente. [23] O que [23] O que Considere um banco de dados distribuído. Quando uma tabela cresce muito grande para uma única máquina, ela é dividida em pedaços menores e armazenada em nós em um aglomerado. Se um pedaço se torna muito grande, outro nó é adicionado. Esta configuração é distribuída, mas não descentralizada ou auto-organizada. Para consistência, tal sistema pode empregar um modelo de consenso como o Raft , usando uma estrutura de líder / seguidor para replicar dados. [ 24 ] [ 24 ] Dois problemas principais surgem: o que acontece se um nó cai ou se desconecta, e como os nós descobrem as localizações das partições? Em um modelo centrado no controle, resolvemos isso com um registro de serviços como o Apache Zookeeper. Os nós consultam o registro para encontrar detentores de partições, e o registro verifica periodicamente a saúde do nó com pings, informando os outros se um nó não está disponível. Enquanto eficaz, esta abordagem acrescenta tensão de rede, cria dependência, reduz autonomia e aumenta o risco de bloqueio de garrafas ou falhas de cascata. É aqui que o protocolo de fofocas brilha, especialmente em sistemas nativos da nuvem. Com o gossip, cada nó pode compartilhar seu estado diretamente com os outros. Cada nó mantém assim seu próprio registro de serviço local, atualizado continuamente através do gossip. Se um quarto nó se junta a um aglomerado e é atribuída uma nova partição, ele se anuncia a um colega. Que o conhecimento se propaga, e logo todos os nós sabem onde cada partição reside. Da mesma forma, se um nó não consegue entrar em contato com um colega, espalha suspeita de falha, permitindo que o aglomerado se adapte. Assim como as árvores sinalizam angústia nas florestas, os nós se organizam em uma topologia de auto-cura. [ 25 ] [ 25 ] Este exemplo destaca uma escolha crítica: se abraçar a descentralização ao custo do controle.Em alguns casos, no entanto, não há escolha; protocolos de fofocas podem ser a única opção viável, particularmente em ambientes de borda ou redes sem um hub central. [26] [ 26 ] Muitas plataformas amplamente utilizadas dependem de fofocas, tanto embutidas como nativas da nuvem. O DynamoDB da Amazon usa fofocas para rastrear o estado da partição. O Eureka da Netflix fornece descoberta de serviço alimentada por fofocas. A Redis, a popular loja de chave-valor na memória, usa fofocas para propagar informações do cluster. Além disso, existem muitas implementações de código aberto. , um protocolo de fofocas de alto desempenho projetado para incorporar estado descentralizado e eventualmente consistente em aplicações. Goiânia [ 27 ] [ 27 ] Crucialmente, o protocolo de fofocas representa uma mudança em nossos projetos de sistema, um que tira o controle longe da mentalidade centralizada ainda incorporada em grande parte de nossa infraestrutura. CONCLUSÃO No final, a escolha diante de nós é simples, mas profunda: continuar a reforçar o controle e a hierarquia em sistemas que lhes resistam, ou abraçar os padrões naturais de descentralização, comunicação e auto-organização que sempre apoiaram as redes mais resilientes, sejam elas biológicas, sociais ou digitais. O futuro pertence a sistemas que evoluem, se adaptam e coordenam sem estarem ligados por um único ponto de autoridade. Ao deixar de lado o nosso instinto de centralizar, abrimos a porta para arquiteturas que não são meramente escaláveis, mas vivas. Para a computação distribuída, isso significa protocolos como fofocas que favorecem o surgimento sobre a orquestração, a cooperação sobre o comando. Para a inteligência artificial, aponta para sistemas multi-agentes capazes de auto-organização e partilha de conhecimento.E para nós, como designers de sistemas, requer uma mudança de mentalidade: da construção de máquinas que obedecem, ao cultivo de ecossistemas que se adaptam. Se somos ousados o suficiente para libertar nosso apego ao controle centralizado, podemos nos encontrar não nos limites da tecnologia, mas no início de uma nova era, uma em que nossos sistemas, como a própria natureza, são auto-sustentáveis, auto-organizados e infinitamente capazes de crescer. 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