Data Consistency in Distributed Systems: Algorithms, Programs, and Databases (Dagstuhl Seminar 18091)
Notice bibliographique
Résumé
For decades distributed computing has been mainly an academic subject. Today, it has become mainstream: our connected world demands applications that are inherently distributed, and the usage of shared, distributed, peer-to-peer or cloud-computing infrastructures are increasingly common. However, writing distributed applications that are both correct and well distributed (e.g., highly available) is extremely challenging. In fact, there exists a fundamental trade-off between data consistency, availability, and the ability to tolerate failures. This trade-off has implications on the design of the entire distributed computing infrastructure, including storage systems, compilers and runtimes, application development frameworks and programming languages. Unfortunately, this also has significant implications on the programming model exposed to the designers and developers of applications. We need to enable programmers who are not experts in these subtle aspects to build distributed applications that remain correct in the presence of concurrency, failures, churn, replication, dynamically-changing and partial information, high load, absence of a single line of time, etc. This Dagstuhl Seminar proposes to bring together researchers and practitioners in the areas of distributed systems, programming languages, verifications, and databases. We would like to understand the lessons learnt in building scalable and correct distributed systems, the design patterns that have emerged, and explore opportunities for distilling these into programming methodologies, programming tools, and languages to make distributed computing easier and more accessible. Main issues in discussion: Application writers are constantly making trade-offs between consistency and availability. What kinds of tools and methodologies can we provide to simplify this decision making? How does one understand the implications of a design choice? Available systems are hard to design, test and debug. Do existing testing and debugging tools suffice for identifying and isolating bugs due to weak consistency? How can these problems be identified in production using live monitoring? Can we formalize commonly desired (generic) correctness (or performance) properties? How can we teach programmers about these formalisms and make them accessible to a wide audience? Can we build verification or testing tools to check that systems have these desired correctness properties? How do applications achieve the required properties, while ensuring adequate performance, in practice? What design patterns and idioms work well? To what degree can these properties be guaranteed by the platform (programming language, libraries, and runtime system)? What are the responsibilities of the application developer, and what tools and information does she have?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».