CAP定理を見直す。“CAPの3つから2つを選ぶ”という説明はミスリーディングだった
分散システムにおいては以下の3つの要素のうち2つしか同時に満たすことができない、というCAP定理を提唱したのは、Eric Brewer氏でした。 C：Consistency（一貫性） A：Availability（可用性） P：Tolerance to network Paritions（ネットワーク分断への耐性） 一般にリレーショナルデータベースでは、一貫性（C）と可用性（A）をできるだけ保証する代わりに、ネットワーク分断への耐性（P）を犠牲にしています。ネットワークが途中で切れたり大きく遅延した場合、動作が保証されなくなってしまうわけです。 一方でNoSQLでは一貫性（C）よりも可用性（A）とネットワーク分断への耐性（P）を優先させるものが多く、分散システムでの動作に向いていると説明されます。このようにNoSQLの説明にこのCAP定理がしばしば引用されることになり、NoSQLの普及とと
結果整合性 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "結果整合性" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2015年8月） 結果整合性（英: Eventual Consistency）とは、分散コンピューティングにおいて高可用性を実現するために用いられる整合性モデル（一貫性モデル）であり、あるデータ項目に新たな更新が行われなかった場合、最終的に（結果的に）その項目へのすべてのアクセスが最後に更新された値を返すことを非公式に保証するものである[1]。結果整合性は楽観的レプリケーション[2]とも呼ばれ、分散システムに広く導入されており、その起源は初期のモバイルコンピューティングプロジェク
CAP定理 - Wikipedia
CAP定理はブリュワーの定理とも呼ばれ、分散コンピュータシステムのマシン間の情報複製に関する定理。ウェブサービスを想定して作られた定理。 定義[編集] ノード間のデータ複製において、同時に次の3つの保証を提供することはできない[1][2]。 一貫性 (Consistency) すべてのデータ読み込みにおいて、最新の書き込みデータもしくはエラーのどちらかを受け取る。 可用性 (Availability) ノード障害により生存ノードの機能性は損なわれない。つまり、ダウンしていないノードが常に応答を返す。単一障害点が存在しないことが必要。 分断耐性 (Partition-tolerance) システムは任意の通信障害などによるメッセージ損失に対し、継続して動作を行う。通信可能なサーバーが複数のグループに分断されるケース（ネットワーク分断）を指し、1つのハブに全てのサーバーがつながっている場合は、
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大規模分散システム ”Amazon Web Services” の使い方
