Executive Summary Verkställande sammanfattning Nothing we create exists outside the patterns nature has already explored. Denna artikel hävdar att i vår strävan att behärska och styra komplexa system, vi förbiser de naturliga mönster som erbjuder sann makt: anpassningsförmåga, framväxande ordning och självorganisation. Vi undersöker hur kontrollcentriska tillvägagångssätt begränsar distribuerade system och föreslår ett skifte mot decentraliserade, självorganiserande mönster inspirerade av naturen. Vi utforskar hur mekanismerna för kontroll begränsar dagens distribuerade system, och hur man antar en mindre centraliserad filosofi kan låsa upp sin fulla potential. När system växer i komplexitet och skala blir de kontroller vi inbäddar i dem alltmer motståndskraftiga, vilket skapar friktion och maktkamp. Vi ser detta i distribuerade system och i uppkomsten av stora språkmodeller, som ofta fungerar som svarta lådor. Denna artikel undersöker de mönster och protokoll, många redan i bruk, som kan inleda en ny era av mindre begränsade, mer kraftfulla system. Vi täcker utvecklingen av distribuerade system, den ihållande strävan efter kontroll, konceptet självorganisation och hur vi kan utnyttja det. För att omfamna denna framväxande kraft måste vi ge upp kontrollen och ändra vårt tänkande. Introduction Introduktion För inte så länge sedan var det normalt att föreställa sig databehandling utan molnet, datacenter eller till och med internet. Tänk på telefonboken: de gula sidorna, en dörrstoppstorkat katalog med tusentals adresser och nummer för lokala företag. För att kontakta ett företag skulle vi helt enkelt konsultera telefonboken och ringa den tjänst vi letade efter. Detta är inte långt från vad internet blev, och vad Google fortfarande är idag: ett stort index av webbsidor för oss att söka och navigera. Båda är former av distribuerade system, varken helt centraliserade eller verkligt decentraliserade. I en centraliserad modell hanteras alla viktiga uppgifter, bearbetning, lagring och beslutsfattande, av en enda dator eller server. Tillbaka till vår telefonbok analogi: föreställ dig att det bara finns en kopia, inrymt i biblioteket. Alla som behöver information måste köra, och på en upptagen dag växer väntan lång. Detta är ett centraliserat system. Det kan fungera om bara en gata delar boken, men skala den till en hel stad eller land, och flaskhalsarna blir uppenbara. [1] är [1] är På samma sätt kunde tidig programvara köras på en enda server eller skala vertikalt genom att lägga till mer beräkning, men när förfrågningar och användare ökar blir centralisering begränsningen. Svaret på problemet är fördelningen. I distributionen sprider vi telefonböckerna. men vi ger inte varje person sin egen, precis som Google inte tilldelar varje hushåll sin egen server för att hantera. Istället får varje postkod en kopia, vilket minskar antalet användare som tävlar om åtkomst. Idag är det ofta förknippat med kryptovalutor som Bitcoin, och medan blockchain och smarta kontrakt faktiskt förlitar sig på decentraliserade protokoll, föregår konceptet dem länge. och [2] och [2] För att utöka analogin, föreställ dig att telefonboken inte längre existerar i tryckt form utan i den gemensamma kunskapen hos stadsborna. Varje postkod skulle ha en annan version. Med tiden kan versionerna konvergeras, men genom olika kommunikationskanaler. För att hitta en adress, skulle du fråga en granne, som kan hänvisa dig till en annan som har informationen. Decentraliserade noder inom en kluster bygger lokala kartor av information, som tjänsteregistren, som de delar med varandra. Denna artikel hävdar att genom nödvändighet och utveckling sitter våra system nu fast i det distribuerade lägret, men vi klamrar oss fortfarande till centraliserat tänkande. För att illustrera detta skifte vänder vi oss till de arkitekturer som dominerar dagens system. Ansvarsfriskrivning: Denna vitbok är avsiktligt yttrande. komplicerade ämnen sammanfattas och förenklas för att ge en bredare berättelse för diskussion. Systemdesign är i sig nyanserad; detta papper antar ett tematiskt snarare än ett djupt teknisk tillvägagångssätt, med erkännande av att systemens detaljer och mekanik inte helt kan fångas eller reduceras till summan av deras delar. Ansvarsfriskrivning: Denna vitbok är avsiktligt yttrande. komplicerade ämnen sammanfattas och förenklas för att ge en bredare berättelse för diskussion. Systemdesign är i sig nyanserad; detta papper antar ett tematiskt snarare än ett djupt teknisk tillvägagångssätt, med erkännande av att systemens detaljer och mekanik inte helt kan fångas eller reduceras till summan av deras delar. Sök efter kontroll Distribuerade system är nu normen.Dessa mycket komplexa system förlitar sig på många rörliga delar och algoritmer för att förbli tillgängliga, feltoleranta och skalbara.Men dessa idéer är inte nya; många av de protokoll och tekniker som används idag går tillbaka årtionden, från elektriska nätverk till formell concurrency teori. [3] är [3] är Den centrala drivkraften bakom dessa system är skalbarhet. I praktiken tar skalning två former: vertikal och horisontell. Vertikal skalning innebär att man lägger till mer beräkning, CPU-kärnor, RAM och lagring till en enda maskin, vilket ökar dess kapacitet under belastning. Horisontell skalning introducerar däremot en annan komplexitet: hur man samordnar många enskilda maskiner (servrar) så att de fungerar som en enda tjänst, vilket bildar en kluster. En grundläggande princip i distribuerade system är CAP-teoremen. CAP står för Consistency, Availability och Partition Tolerance. Teoremen hävdar att ett system kan garantera högst två av de tre, vilket tvingar arkitekter att göra designkompromisser. [4] och [4] Ett system kan till exempel välja stark konsistens och partitionstolerans, prioritera noggranna, noggrant partitionerade data över noder på bekostnad av tillgänglighet. Konsensusalgoritmer tar upp utmaningen med konsistens genom att möjliggöra samordning mellan horisontellt skalade noder i en kluster. De flesta algoritmer antar en "ledare / efterföljare" (historiskt "mästare / slav") dynamik: en nod fungerar som ledare, samordnar och replikerar information till de andra. och [5] och [5] Till exempel, i en distribuerad databas, alla skrifter passerar genom ledaren, som sedan sprider dem till anhängare. Om ledaren misslyckas, kan en annan nod ta över, bevarar konsistens. Martin Kleppmann förklarar dessa begrepp i detalj i och . Utforma dataintensiva applikationer [6] Det är [6] Dessa tillvägagångssätt fungerar bra för sina avsedda ändamål, vilket möjliggör förmågor långt bortom enkel horisontell skalning. Ändå är de rotade i en mänsklig instinkt för att behålla kontroll. Även det språk vi använder, ”Mästare/slave”, ”Leader/Follower”, ”Primär/Replica”, ”Förälder/barn”, ”Arbetare”, återspeglar hierarkiskt tänkande. Medan hierarki har sin plats, hävdar detta papper att vår ihållande strävan efter kontroll är alltmer ojämn med teknikens bana och de system vi bygger. I konsensus ser vi det i serviceupptäckt: hur hittar noder i en kluster varandra? , tillhandahålla centraliserad konfiguration och synkronisering, vilket gör det möjligt för noder att upptäcka varandra, men bara genom att förlita sig på en central myndighet. [ 7 ] [ 7 ] Från en bredare synvinkel ser vi element av kontroll genom orkestrering.Plattformer som Kubernetes, ett ramverk för att köra distribuerade system motståndskraftigt, hantera uppgifter som skalning, misslyckande och utplaceringsmönster , tillhandahålla ett centraliserat sätt att hantera och distribuera komplexa distribuerade mikrotjänster. [8] är [8] är Många organisationer antar hybridmodeller för att balansera lokal flexibilitet med central tillsyn Samtidigt skapar användningen av sådana tjänster ofta en mer subtil form av centralisering: leverantörslåsning. [9 ] [9 ] Eftersom system blir större och mer komplexa löses många tekniska utmaningar fortfarande med centraliserade principer. Om skalbarhet och CAP-teoremen inte var begränsningar, skulle centraliserade system förmodligen förbli det optimala valet, vilket ger tillgänglighet, konsekvens och tolerans utan kompromisser. [ 10 ] [ 10 ] Det finns en varning.När tekniken utvecklas och nya användningsfall dyker upp måste våra system och infrastruktur också utvecklas.Telefonnätverk och Internet är exempel på storskaliga, högpresterande kommunikationsnätverk, ryggraden i distribution.Men under de senaste åren har nya klasser av nätverk uppstått där kommunikation inte är det enda syftet: sensornätverk, peer-to-peer (P2P) system, mobila ad-hoc nätverk och sociala nätverk. P2P-nätverk är särskilt anmärkningsvärda som självorganiserande system, vilket möjliggör användningsfall som drönare och multi-agent AI. och 11 och 11 För att låsa upp dessa måste vi släppa kontrollen och låta systemen organisera sig själva. Så vad betyder det? Naturens hemligheter Det är ingen tillfällighet att när vi diskuterar decentraliserade system, särskilt självorganisation, dras mycket av språket från naturen.I motsats till detta speglar termerna för centraliserade system ofta mänskliga hierarkier. Många naturliga och biologiska system uppvisar komplex decentralisering. Viktigare är att de organiserar sig själva och arbetar kollektivt mot gemensamma mål. Tänk på swarm, ett enkelt men kraftfullt exempel på hur naturligt beteende översätts till systemdesign. Swarmintelligens är en form av artificiell intelligens inspirerad av det kollektiva beteendet hos organismer som bin, myror, fåglar och fiskar. . [12] [ ] 12 Bilda en flock av fåglar: tusentals som flyger i närheten, bildar flytande former som förändras varje sekund. Ingen fågel vet den kollektiva formen eller den ultimata riktningen. Var och en fokuserar bara på sina närmaste grannar, upprätthåller avstånd, speglar rörelser. Varje fågel gör detta, och tillsammans rör sig svampen som vatten i himlen i perfekt enighet. För oss ser det avsiktligt och koreografiskt ut; för fåglarna kommunicerar de helt enkelt med sina närmaste grannar. Flocken kommunicerar och reagerar helt enkelt. För fåglar är det gemensamma målet överlevnad från rovdjur; för myror är det att hitta den kortaste vägen till mat; för bin, att hitta den optimala matningsplatsen. Swarm intelligens har breda tillämpningar, i leveranskedjan och logistik, nätverksrutning, ekonomi och handel, och artificiell intelligens. Ett exempel är Ant Colony Optimization (ACO), inspirerad av hur myror söker efter mat. När en koloni är ny, myror flytta slumpmässigt eftersom inga vägledande feromoner existerar och alla vägar är lika sannolika. Varje myr lämnar feromoner längs sin rutt, gradvis vägleda andra mot optimala vägar. [13] [ 13 ] Logistikföretag kan till exempel använda swarmintelligens för att simulera fordon och upptäcka optimala rutter. En simulering kan kombinera levande trafikdata med kända depåer eller lager. Med tiden kan swarmbaserade interaktioner ge effektiva rutningsstrategier. Traditionella algoritmer som Dijkstras kan uppnå liknande resultat mer direkt och effektivt, så vad gör swarm intelligens annorlunda? [14] [14] är Skillnaden ligger i självorganisation och framväxande ordning. Med en konventionell algoritm fördelar körning av flera fordon helt enkelt arbetsbelastningen: var och en följer samma logik och producerar liknande resultat. Eventuell varians löses i slutändan av oss, den centrala beslutsfattaren. I motsats till detta tillåter swarmintelligens fordon att fungera som noder i ett nätverk, kommunicera med grannar, bygga lokal kunskap och bidra till klusterens kollektiva förståelse. Det finns ingen central myndighet; flottan reagerar och anpassar sig genom interaktion. Emergent ordning uppstår från denna kommunikation. Ett ämne som vi återkommer till senare. Multifunktionssystem Kommunikationsnätverk och protokoll är djupt rotade i naturliga system. En form av nätverkande där träd använder kemisk signalering och symbiotiska relationer med mikroorganismer för att dela vital information. Genom stora rotsystem och svampnätverk (mycorrhizal svampar) reser signaler mellan träd, vilket gör att de kan varna för sjukdomar, skicka nödsignaler eller till och med utbyta näringsämnen. . Träkommunikation [Läs] 15 [ ] 16 [Läs] 15 [ ] 16 Naturen visar att decentraliserade system med framväxande ordning förlitar sig på komplexa nätverk och komplexa kommunikationsprotokoll. Några av de mest lovande tillämpningarna av dessa mönster ligger i artificiell intelligens. AI replikerar redan vissa naturliga beteenden: det kan känna igen mönster, reagera på händelser och anpassa sig. Detta beroende står i skarp kontrast till naturens decentraliserade, självreglerande system. Frågan blir då: hur kan AI fungera på ett decentraliserat sätt? [ 17 ] [ 17 ] Multifunktionssystem Multi-Agent Systems (MAS) är mycket komplexa, och deras fullständiga detaljer är bortom räckvidden av detta papper. Ändå är kärnkonceptet värt att undersöka: MAS-implementeringar beror direkt på de principer som diskuteras här, och deras användningsfall illustrerar argumenten i detta papper. Med tanke på den snabba tillväxten av artificiell intelligens och dess djupa integration i modern teknik, för bättre eller sämre, är det omöjligt att diskutera framtiden för system utan att nämna AI. De flesta företagsutplaceringar förblir dock förankrade i en-agentarkitekturer, system där en generaliserad agent måste hantera varje begäran, verktygsanrop och policy.Även när arbetsbelastningen är fördelad styr ett centraliserat orkestreringsskikt fortfarande processen genom register, lager, lagring och klassificering. [ 18 ] [ 18 ] Genom definition kan sådana arkitekturer kvalificera sig som Multi-Agent Systems. Men som framgår av logistikexemplet är distribution inte lika med självorganisation. MAS belyser spänningen mellan central kontroll och framväxande beteende: att hålla sig till centraliserade principer begränsar deras potential att utvecklas till verkligt kraftfulla system. Denna spänning förklarar också varför MAS definieras på många olika och ofta motstridiga sätt. För detta papper definierar vi en sann MAS som ett decentraliserat, autonomt nätverk av intelligenta agenter som arbetar inom en självorganiserande struktur, utvecklar framväxande roller och ordning för att uppfylla utvecklande uppgifter eller kontinuerliga mål. I en idealisk form skulle systemet inte kräva att vi specificerar uppgiften. Istället skulle miljön, verktygen och agentbeteendet tillåta mål att dyka upp naturligt. Föreställ dig en flotta drönare som är utformade för brandbekämpning. Deras förmågor kan omfatta termisk bildning, släckningsmekanismer och värmebeständighet. I en MAS kunde drönarna kollektivt bestämma sig för att undertrycka en brinnande bil genom att organisera sig runt sina förmågor och instinkter, precis som fåglar instinktivt Nyckeln till sådana system är förmågan hos agenter att bearbeta lokal information och reagera på varandra. Naturen ger återigen ett exempel: slemformar. Varje cell följer enkla inbyggda regler: gå framåt, undvika skada, kommunicera med grannar. Genom dessa lokala interaktioner genererar cellerna framväxande intelligens för hela organismen, som visar sofistikerade problemlösande beteenden. . [19] [Läs] 19 För MAS betyder det att en samling autonoma agenter kan interagera inom en miljö för att lösa problem som ingen enskild agent kan hantera ensam. Idag förblir MAS i sin barndom, mestadels skräddarsydda, högt inriktade system byggda för smala domäner. Precis som med artificiell allmän intelligens finns det en debatt om huruvida vi någonsin kommer att uppnå en allmän MAS som kan anpassa sig till någon uppgift. Utmaningen ligger i den inneboende komplexiteten hos decentraliserade, självorganiserande system: frågor om minne, lagring, sammanhang, självlärande och resonemang. Övervinna dessa hinder skulle göra det möjligt för agenter att agera autonomt, dela kunskap och lära sig kollektivt. Om den kunskapen delades skulle hela gruppen kunna dra nytta, undvika dubbelarbete och optimera prestanda.I det här fallet skulle agenterna känna igen sammanhang, kommunicera och självorganisera för att undvika att "uppfinna hjulet igen". [ 20 ] [ 20 ] Avancerad resonemang illustrerar vidare hur självorganiserande system kan fungera. När agenterna resonerar med varandra uppstår nya dynamik: nya roller kan bildas, undernätverk kan skapas och optimala strategier kan upptäckas. Ett exempel är Contract Net-protokollet, där en grupp agenter bildar en koalition och engagerar sig i en anbudsprocess för en uppgift eller underuppgift. Genom upprepade omgångar förfinar koalitionen sitt tillvägagångssätt, bidrar kollektivt till målet och uppnår en decentraliserad ordning. [21] är [21] är MAS illustrerar den största potentialen för decentralisering. Deras komplexiteter och agentinteraktioner formas och möjliggörs genom att efterlikna de mönster vi ser i naturen.Protokoll som Contract Net, och peer-to-peer gossip, efterliknar naturens sofistikerade nätverk och ger mekanismer för verklig självorganisation i decentraliserade system. Komplicerade nätverk utan central myndighet erbjuder större flexibilitet och kan höja systemarkitekturen.De låser upp nya användningsfall, utökar det tekniska landskapet och kan inleda en ny era av AI. När man tittar på både naturliga och datorsystem framträder ett tydligt mönster: i decentraliserade nätverk är kommunikation grunden. Kommunikation är hörnstenen i självorganiserande system. Enskilda enheter, oavsett om det är celler, djur, agenter eller noder, måste kommunicera utan central övervakning. Det räcker inte med att reagera på lokala händelser; de måste också dela dem. Gossip protokoll Gossip spelar en viktig roll i det mänskliga samhället. För bättre eller sämre, sprider det information med anmärkningsvärd hastighet. Även utan modern teknik, rykten bland vänner, skandaler i en stad, eller nyheter i en stad har alltid spridit sig snabbt, drivs av mun till mun mellan individer. Från denna chatt uppstår en delad berättelse, korrekt eller inte, bildas av ett decentraliserat nätverk av människor. Denna snabba spridning av information är analog med hur virus, eller historiskt, pest, sprids över populationer. [22] är [22] är Gossip-protokoll emulerar detta mönster i distribuerade system, vilket gör det möjligt för noder i en kluster att agera decentraliserat genom att dela lokal kunskap med sina grannar. I praktiken väljer en nod slumpmässigt en annan för att utbyta information med. De jämför den senaste tiden av sina data och försonar med den senaste versionen. Var och en väljer sedan nya kamrater, och cykeln upprepas, vilket gör att information kan spridas exponentiellt genom klustret. Denna process gör det möjligt för klustret att bygga konsensus om tillstånd över noder. Detta kontrasterar med stark konsistens, vilket tvingar omedelbar överenskommelse genom centraliserade principer som ledare / anhängare strukturer. Eventuell konsistens Kompromissen mellan stark och slutgiltig konsistens är väl studerad, särskilt i databasdesign. Slutligen erbjuder konsekventa system högre tillgänglighet, större partitionstolerans och lägre latens, minns CAP-teoremen. I kritiska system kan stark konsistens krävas.Men för mycket skalbara distribuerade system introducerar det flaskhalsar av centraliserad kontroll.För att skala effektivt måste vi omfamna peer-to-peer-protokoll, och för att förverkliga deras fulla fördel, omfamna dem fullt ut. [23] är [23] är Tänk på en distribuerad databas. När en tabell växer för stor för en enda maskin delas den upp i mindre fragment och lagras över noder i en kluster. Om en fragment blir för stor läggs en annan nod till. Den här inställningen är distribuerad, men inte decentraliserad eller självorganiserande. För enhetlighet kan ett sådant system använda en konsensusmodell som Raft , med hjälp av en ledare / följare struktur för att replikera data. [ 24 ] [ 24 ] Två viktiga problem uppstår: Vad händer om en nod kraschar eller kopplar bort, och hur upptäcker noderna platserna för partitioner? I en kontrollcentrerad modell löser vi detta med ett tjänstregister som Apache Zookeeper. noder frågar registret för att hitta partitionshållare, och registret kontrollerar periodiskt nodens hälsa med pings, vilket informerar andra om en nod är otillgänglig. Även om detta tillvägagångssätt är effektivt lägger detta till nätverksspänning, skapar beroende, minskar autonomi och ökar risken för flaskhalsar eller kaskadfel. Det är här gossipprotokollet lyser, särskilt i molnbaserade system Med gossip kan varje nod dela sitt tillstånd direkt med andra. Varje nod upprätthåller därmed sitt eget lokala tjänsteregister, kontinuerligt uppdaterat genom gossip. Om en fjärde nod ansluter sig till en kluster och tilldelas en ny partition, meddelar den sig själv till en peer. Att kunskap sprider sig, och snart vet alla noder var varje partition bor. På samma sätt, om en nod misslyckas med att kontakta en peer, sprider det misstanke om misslyckande, vilket gör att klusteret kan anpassa sig. Precis som träd signalerar nöd i skogar, organiserar noderna sig själva i en självläkande topologi. [ 25 ] [ 25 ] Detta exempel belyser ett kritiskt val: om man ska omfamna decentralisering på bekostnad av kontroll.I vissa fall finns det emellertid inget val; gossipprotokoll kan vara det enda möjliga alternativet, särskilt i kantmiljöer eller nätverk utan en central hubb. [26] [ 26 ] Många allmänt använda plattformar förlitar sig på gossip, både inbäddade och molnbaserade. Amazon DynamoDB använder gossip för att spåra partitionstillstånd. Netflix Eureka ger serviceupptäckt som drivs av gossip. Redis, den populära in-memory key–value-butiken, använder gossip för att sprida klusterinformation. Dessutom finns det många open-source-implementationer. , ett högpresterande gossip-protokoll som är utformat för att bädda in decentraliserade, i slutändan konsekventa tillstånd i applikationer. Goferbroke [ 27 ] [ 27 ] Viktigt är att gossipprotokollet representerar ett skifte i våra systemdesign, en som drar kontrollen bort från det centraliserade tänkandet som fortfarande är inbäddat i mycket av vår infrastruktur. Slutsats I slutändan är valet framför oss enkelt men djupt: fortsätt att stärka kontrollen och hierarkin i system som motstår dem, eller omfamna de naturliga mönster av decentralisering, kommunikation och självorganisation som alltid har grundat de mest motståndskraftiga nätverken, vare sig biologiska, sociala eller digitala. Framtiden tillhör system som utvecklas, anpassas och samordnas utan att vara bundna av en enda punkt av auktoritet. Genom att släppa taget om vår instinkt att centralisera, öppnar vi dörren till arkitekturer som inte bara är skalbara, men levande. För distribuerad databehandling innebär detta protokoll som gossip som gynnar framväxt över orkestrering, samarbete över kommando. För artificiell intelligens pekar det mot multi-agent-system som kan självorganisera och dela kunskap. Och för oss som systemdesigners kräver det ett skifte i tankegång: från att bygga maskiner som lyder, till att odla ekosystem som anpassar sig. Om vi är djärva nog att frigöra vårt grepp om centraliserad kontroll, kan vi finna oss inte vid teknikens gränser, utan i början av en helt ny era, en där våra system, som naturen själv, är självunderhållande, självorganiserande och oändligt kapabla till tillväxt. Referenser [1] är Centralized vs Distributed System - GeeksforGeeks Centraliserat mot distribuerat system - GeeksforGeeks och [2] Blockchain historia: utvecklingen av decentraliserad teknik - LayerK blogg Blockchain historia: utvecklingen av decentraliserad teknik - LayerK blogg [3] är [2502.20468] Bygga en teori om distribuerade system: arbete av Nancy Lynch och medarbetare [2502.20468] Bygga en teori om distribuerade system: arbete av Nancy Lynch och medarbetare och [4] What Is the CAP Theorem? | IBM Vad är CAP Theorem? - IBM och [5] Consensus Algorithms in Distributed Systems | Baeldung on Computer Science Konsensusalgoritmer i distribuerade system, Baeldung på datavetenskap Det är [6] Designing Data-Intensive Applications [Book] Design av dataintensiva applikationer [Bok] [ 7 ] Apache ZooKeeper Om Apache ZooKeeper [8] är https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/ https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/ [9 ] Breaking the chains of big data: How distributed architecture unlocks agility | CIO Bryta kedjorna i big data: Hur distribuerad arkitektur låser upp agility CIO [ 10 ] [1805.01786] Att centralisera eller inte centralisera: En berättelse om svärmkoordination [1805.01786] Att centralisera eller inte centralisera: En berättelse om svärmkoordination och 11 Hemsida Algoritmer.pdf Hemsida Algoritmer.pdf [ ] 12 Swarm Intelligence — FRANKI T Swarm Intelligence – Franki T [ 13 ] Swarm Intelligence: the Intersection of Nature and AI Swarm Intelligence: korsningen av natur och AI [14] är https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm [Läs] 15 The Whispering Forest: How Trees Communicate och framtiden för AI-driven Tree Talk. The Whispering Forest: How Trees Communicate och framtiden för AI-driven Tree Talk. [ ] 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 ] 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 [Läs] 19 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] är Analysis of contract net in multi-agent systems - ScienceDirect Analys av kontraktsnät i multi-agent system - ScienceDirect [22] är Föregående Föregående inläggProtocols.pdf Föregående Föregående inläggProtocols.pdf [23] är Strong vs. Eventual Consistency in System Design - GeeksforGeeks Stark vs. Eventuell konsistens i systemdesign - GeeksforGeeks [ 24 ] Raft Consensus Algorithm Raft Konsensus Algoritm [ 25 ] Cloud-native simulation framework for gossip protocol: Modeling and analyzing network dynamics - PMC Cloud-native simulering ramverk för gossip protokoll: modellering och analys av nätverksdynamik - PMC [ 26 ] och [27] 2110.14609 GitHub - kristianJW54/GoferBroke: GoferBroke is a lightweight, extensible tool designed for building distributed clusters using an anti-entropy gossip protocol over custom binary TCP. 2110.14609 GitHub - kristianJW54/GoferBroke: GoferBroke är ett lätt, utökningsbart verktyg som är utformat för att bygga distribuerade kluster med hjälp av ett anti-entropy gossip-protokoll över anpassad binär TCP.
