Consistencia y Replicación Catedrático: Ing. García Eliseo Luis Armando. Integrantes: Argot Ángeles Julián Alberto. Ávila García William Alberto. Fecha de entrega: 25 de Abril de 2016.

Modelos de Consistencia. Contrato entre los procesos y el almacenamiento de datos: Si los procesos acuerdan obedecer ciertas reglas, el almacenamiento promete trabajar correctamente. Normalmente una operación de lectura debiese retornar la última actualización del dato. Los modelos pueden ser: Centrados en los datos. Organización general de un almacenamiento lógico de datos, físicamente distribuidos y replicados a través de múltiples procesos. Centrados en el cliente. En esencia la consistencia centrada en el cliente provee garantías para un único cliente concerniente a la consistencia de accesos a los datos de ese cliente. Los almacenamiento de datos referidos están caracterizados por una falta de actualizaciones simultáneas, o cuando dichas actualizaciones ocurren, pueden ser fácilmente resueltas. La mayoría de las operaciones son de lectura. Modelos de Consistencia.

Modelos de Consistencia centrados en los datos. Consistencia Estricta. El más restrictivo de todos. Cualquier lectura sobre un ítem de dato x retorna un valor correspondiente con la más reciente escritura sobre x (en términos de un hipotético reloj de tiempo global). Consistencia Secuencial. El resultado de una ejecución es el mismo si todas las operaciones (lectura y escritura) de todos los procesos sobre el dato fueran ejecutadas en algún orden secuencial y las operaciones de cada proceso individual aparecen en esta secuencia en el orden especificado por su programa. Consistencia Casual. Se diferencian eventos que están potencialmente relacionados en forma causal y otros que no, los no relacionados se dicen concurrentes. Todas las escrituras que están parcialmente relacionadas en forma causal son vistas por todos los procesos en el mismo orden. Las concurrentes pueden ser vistas en distinto orden sobre diferentes máquinas. Modelos de Consistencia centrados en los datos.

MODELOS DE CONSISTENCIA CENTRADA EN EL CLIENTE. Consistencia Momentánea. Sistema de bases de datos, difícilmente realizan actualización. DNS, está dividido en dominios, cada dominio es asignado a una autoridad de asignación, que actúa como propietario del dominio, y sólo se le permite actualizar a esta autoridad. World Wide Web, las páginas web son actualizadas por una sola autoridad. Se tolera cierto grado de inconsistencia. Todas las réplicas convergen en copias idénticas. Solo requiere la garantía de que todas las actualizaciones se propaguen a todas las réplicas. La implementación es barata. Existen problemas cuando en tiempo corto se accede a réplicas diferentes MODELOS DE CONSISTENCIA CENTRADA EN EL CLIENTE.

Replicación. ¿Por qué replicar? Confiabilidad Continuidad de trabajo ante fallas Mayor cantidad de copias  mejor protección contra corrupción de datos Rendimiento Escalabilidad en número Escalabilidad en área geográfica (menor tiempo de acceso a copias cercanas) Consulta simultánea de datos Mayor escala  mayor rendimiento. Por lo tanto se usa replicación (caching) para reducir el tiempo de acceso en alta escala. Problemas: Actualizar las réplicas consume ancho de banda Mantener la consistencia en las copias es un problema de escalabilidad Sincronizar las réplicas Replicación. ¿Por qué replicar?

Administración de las Replicas. Un punto clave para un sistema distribuido que soporta replicación es decidir donde, cuando y por quien ubicar las réplicas. Se divide en 2: Ubicación de servidores de réplicas (encontrar los mejores lugares para colocar un servidor). Ubicación del contenido (encontrar los mejores servidores para colocar el contenido). Ubicación del servidor de replicas. La distancia puede medirse por la latencia o el ancho de banda Seleccionan a un servidor cuyo distancia promedio entre el servidor y sus clientes sea mínimo. También se toma en cuenta la distancia entre clientes y un punto de partida. Administración de las Replicas.

Replicas permanentes. Es el primer conjunto de réplicas. Comúnmente son un número pequeño de réplicas. Ejemplos: Página web. Múltiples copias cercanas y los requerimientos son dirigidos a cada una a la vez mediante algún esquema (por ejemplo round-robin). Múltiples copias lejanas a las cuales se elige entrar (mirror). Replicas permanentes.

Replicas iniciadas por servidores. Copias del almacén de datos para mejorar la performance. Réplicas creadas y actualizadas bajo la iniciativa del dueño del almacén de datos (servidor) Problema principal: ¿Dónde poner las réplicas? (cerca/lejos) ¿Cuándo actualizarlas? Cada servidor cuenta el número de accesos. Cada cliente accede al servidor más cercano. Si C1 y C2 comparten el servidor más cercano (P), y éste no tiene réplica, se toma como si P fuese quien realiza la consulta. Replicas iniciadas por servidores.

Replicas iniciadas por el cliente. Más conocidas como caché de cliente. Copia temporal de datos para el uso del cliente. Mejora el tiempo de acceso a datos. Útil si la mayoría de las operaciones son de lectura. Caché puede ser compartido entre un grupo de clientes cercanos. Tiempo limitado. Uso de servidores caché. Se está volviendo más efectivo la replicación iniciada por el servidor debido a las mejoras en la red y al desempeño de los servidores. Replicas iniciadas por el cliente.

GRACIAS POR SU ATENCION.