結果的一貫性
結果的一貫性とは、分散システムやAIのデータ基盤において、直ちにはデータが一致しないものの、一定時間が経過すればすべてのレプリカで一貫性が保たれるようになる特性のことです。可用性と耐障害性を高めるために採用されます。
分散システムのAI用語一覧
7件分散システムに関するAI用語を7件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
分散型AI
分散型AIとは、単一の中央サーバーにデータを集約せず、複数の端末やノードが協調してモデルの学習や推論を行うAI技術の総称です。データプライバシーの保護や通信負荷の軽減、システムの耐障害性向上を実現する手法として注目されています。
BASE特性
BASE特性とは、分散データベースやNoSQLにおいて、高可用性とスケーラビリティを確保するための設計指針です。強固な一貫性を保証するACID特性とは対照的に、データの一時的な不整合を許容し、最終的にすべてのレプリカでデータが一致する「結果的一貫性」を目指します。AIや大規模データの分散処理インフラを支える重要概念です。
CAP定理
分散システムにおいて「一貫性」「可用性」「分断耐性」の3つの要素のうち、同時に完全に満たせるのは最大2つまでであるという情報工学の基本定理です。大規模なAI基盤や分散データベースを構築・選定する際の指針となります。
消去コーディング
消去コーディングとは、データを複数の断片に分割し、パリティと呼ばれる冗長データを付加して分散保存するデータ保護技術です。ストレージの利用効率を維持しながら、一部のデータ断片が破損・紛失しても元のデータを復元できます。AI学習の巨大なデータセットを扱う分散ストレージやクラウドで幅広く利用されています。
分断耐性
分断耐性とは、ネットワークの一部が遮断されるなどの障害が発生しても、システム全体が停止せず動作し続ける能力のことです。分散型AI基盤や大規模言語モデルの学習・推論インフラにおいて、高い可用性を維持するために不可欠な性質とされています。
結果整合性
結果整合性とは、分散システムやAIのデータ処理において、更新直後はデータが一致しないものの、一定時間が経過すれば最終的にすべてのノードで整合性が保たれる特性を指します。リアルタイムの厳密な同期よりもシステムの可用性や処理性能を優先したい場合に広く採用されています。