分散データフロー

分散データ フロー(分散フローとも略される) は、分散アプリケーションまたはプロトコル内の一連のイベントを指します。

分散データフローは、 Javaなどのプログラミング言語の変数やメソッドパラメータと同様の目的を果たします。つまり、ソフトウェアの層によって保存または通信される状態を表すことができるのです。単一の場所に存在する状態の単位を表す変数やパラメータとは異なり、分散フローは動的かつ分散的です。つまり、ネットワーク内の複数の場所に同時に現れます。そのため、分散フローは、分散システムの特定のクラスのセマンティクスと内部動作をモデル化するより自然な方法です。特に、分散データフローの抽象化は、分散プロトコルの部分間の高レベルの論理関係を表現する便利な方法として使用されてきました。^{[1] [2] [3]}

分散データフローは、次の非公式なプロパティを満たします。

• 非同期、非ブロッキング、一方向。各イベントは、非ブロッキング、一方向、非同期メソッド呼び出し、または2つのレイヤーまたはソフトウェアコンポーネント間で渡される明示的または暗黙的なメッセージの単一のインスタンスを表します。たとえば、各イベントは、アプリケーション層から基礎となるマルチキャストプロトコルに発行された、パケットをマルチキャストする単一の要求を表す場合があります。イベントが一方向で非同期であるという要件は重要です。結果を返す可能性のあるメソッドの呼び出しは、通常、要求を表すフローと応答を表すフローの2つの別々のフローとして表されます。^{[4] [5]}
• 同質、一方向、均一。分散フロー内のすべてのイベントは、同じ機能的および論理的目的を果たし、互いに関連しています。一般に、イベントは、同じ機能層のインスタンス間、または同じコンポーネントのインスタンス間でのメソッド呼び出しまたはメッセージ交換を表す必要がありますが、コンピュータネットワーク内の異なるノード上にある場合もあります。さらに、すべてのイベントは同じ方向に流れ (つまり、ある種類の層またはコンポーネントが常にイベントを生成し、他の種類が常にイベントを消費する)、同じ種類のペイロードを運ぶ必要があります。たとえば、同じアプリケーション層から同じマルチキャストプロトコルに発行されたすべてのマルチキャスト要求を含むイベントセットは、分散フローです。一方、異なるアプリケーションから異なるマルチキャストプロトコルに行われたマルチキャスト要求を含むイベントセットは、分散フローとは見なされず、マルチキャスト要求だけでなく確認応答やエラー通知も表すイベントセットも分散フローではありません。^{[4] [6]}
• 同時、連続、分散。フローには通常、2 つのソフトウェア レイヤー間を流れるすべてのイベントが含まれ、異なる場所で同時に、有限または無限の期間にわたって流れます。したがって、一般に、分散フローのイベントは、空間的に分散されます (異なるノードで発生)。また、時間的に分散されます (異なる時間に発生)。たとえば、マルチキャスト要求のフローには、異なるノード上の特定のアプリケーションのインスタンスによって行われたすべての要求が含まれます。通常、このようなフローには、特定のマルチキャスト プロトコルに参加しているすべてのノードで発生するイベントが含まれます。すべてのイベントが同じノードで発生するフローは、縮退していると見なされます。^{[3] [5]}

正式には、分散フロー内の各イベントを (x,t,k,v) の形式の 4 つ組として表します。ここで、xはイベントが発生する場所 (物理ノードのネットワーク アドレスなど)、tはイベントが発生した時刻、kはバージョンまたは特定のイベントを識別するシーケンス番号、v はイベント ペイロードを表す値 (メソッド呼び出しで渡されるすべての引数など) です。^{[1] [5]}各分散フローは、次の 3 つの形式的なプロパティを満たすこのような 4 つ組の (おそらく無限の) セットです。

• 任意の有限の時点tでは、フロー内で時点tまたはそれ以前に発生するイベントは有限個しか存在しません。これは、フロー内で、フローが発生した時点を常に指すことができることを意味します。フロー自体は無限である可能性があり、その場合、どの時点でも、最終的には新しいイベントがフロー内に出現します。
• 同じ場所で発生するイベントe_1とe_2 のペアのうち、e_1 が e_2 よりも早い時間に発生する場合、e_1 のバージョン番号も e_2 のバージョン番号よりも小さくなければなりません。
• 同じ場所で発生するイベントe_1とe_2のペアの場合、2 つのイベントのバージョン番号が同じであれば、値も同じである必要があります。

上記に加えて、フローにはいくつかの追加プロパティを設定できます。

• 一貫性。分散フローは、同じバージョンのイベントが異なる場所で発生しても常に同じ値を持つ場合、一貫性があると言われます。一貫性のあるフローは、通常、プロトコルまたはアプリケーションによって行われたさまざまな種類のグローバルな決定を表します。
• 単調性。分散フローは、同じ場所で発生するイベント e_1 と e_2 の任意のペアについて、e_1 のバージョンが e_2 より小さい場合、e_1 は e_2 より小さい値を持つ必要がある場合、弱単調であると言われます。分散フローは、異なる場所で発生するイベント e_1 と e_2 のペアについてもこれが当てはまる場合、強単調(または単に単調) であると言われます。強単調フローは常に一貫しています。これらは通常、さまざまな種類の不可逆的な決定を表します。弱単調フローは、一貫している場合とそうでない場合があります。^{[3] [4]}