WikiDer > Синхронизация данных

Data synchronization

Синхронизация данных это процесс установления согласованности между данные от источника к целевому хранилищу данных и наоборот, а также к непрерывной гармонизации данных во времени. Это фундаментально для самых разных приложений, в том числе синхронизация файлов и синхронизация мобильных устройств, например, для КПК.[1][2]Синхронизация также может быть полезна в шифрование для синхронизации Открытый ключ Серверы.[3]

Файловые решения

Есть инструменты для синхронизация файлов, управление версиями (CVS, Subversion, так далее.), распределенные файловые системы (Codaи т. д.), и зеркальное отображение (rsyncи т. д.), поскольку все они пытаются синхронизировать наборы файлов. Однако только инструменты контроля версий и синхронизации файлов могут вносить изменения в несколько копий файлов.

  • Синхронизация файлов обычно используется для резервного копирования дома на внешние жесткие диски или обновление для транспорта на USB-накопители. Автоматический процесс предотвращает копирование уже идентичных файлов, что позволяет значительно сэкономить время по сравнению с копированием вручную, а также является более быстрым и менее подверженным ошибкам.[4]
  • Управление версиями Инструменты предназначены для ситуаций, когда несколько пользователей пытаются одновременно изменить один и тот же файл, а синхронизаторы файлов оптимизированы для ситуаций, когда одновременно редактируется только одна копия файла. По этой причине, хотя инструменты управления версиями могут использоваться для синхронизации файлов, специальные программы требуют меньше накладные расходы.
  • Распределенные файловые системы также может рассматриваться как обеспечение синхронизации нескольких версий файла. Обычно для этого требуется, чтобы устройства, хранящие файлы, были всегда подключены, но некоторые распределенные файловые системы, такие как Coda разрешить отключенную операцию с последующим согласованием. Возможности слияния распределенной файловой системы обычно более ограничены, чем возможности системы контроля версий, поскольку большинство файловых систем не хранят граф версий.
  • Зеркало (компьютерное): Зеркало - это точная копия набора данных. В Интернете зеркальный сайт - это точная копия другого Интернет-сайта. Сайты-зеркала чаще всего используются для предоставления нескольких источников одной и той же информации и имеют особую ценность как способ обеспечения надежного доступа к большим загрузкам.

Теоретические модели

В исследовательской литературе существует несколько теоретических моделей синхронизации данных, и эта проблема также связана с проблемой Кодирование Слепяна – Вольфа в теория информации. Модели классифицируются на основе того, как они считают данные синхронизированными.

Неупорядоченные данные

Проблема синхронизации неупорядоченных данных (также известная как установить проблему примирения) моделируется как попытка вычислить симметричная разница между двумя удаленными наборами и b-битных чисел.[5] Вот некоторые решения этой проблемы:

Оптовый перевод
В этом случае все данные передаются на один хост для локального сравнения.
Синхронизация отметок времени
В этом случае все изменения данных помечаются метками времени. Синхронизация происходит путем передачи всех данных с отметкой времени позже, чем при предыдущей синхронизации.[6]
Математическая синхронизация
В этом случае данные рассматриваются как математические объекты, а синхронизация соответствует математическому процессу.[5][7][8]

Заказанные данные

В этом случае две удаленные строки и нужно примириться. Обычно предполагается, что эти строки различаются на фиксированное количество правки (т.е. вставки, удаления или модификации символов). Тогда синхронизация данных - это процесс уменьшения редактировать расстояние между и , до идеального нулевого расстояния. Это применяется во всех синхронизациях на основе файловой системы (где данные упорядочены). Много практическое применение из них обсуждаются или упоминаются выше.

Иногда можно преобразовать проблему в один из неупорядоченных данных с помощью процесса, известного как черепица (разбивая струны на опоясывающий лишай[требуется разъяснение]).[9]

Обработка ошибок

В отказоустойчивых системах распределенные базы данных должны иметь возможность справляться с потерей или повреждением (части) своих данных. Первый шаг обычно репликация, что предполагает создание нескольких копий данных и их обновление по мере внесения изменений. Однако затем необходимо решить, на какую копию следует полагаться в случае потери или повреждения экземпляра.

Самый простой подход - иметь один главный экземпляр, который является единственным источником истины. Изменения в нем реплицируются на другие экземпляры, и один из этих экземпляров становится новым мастером, когда старый мастер выходит из строя.

Паксос и Плот представляют собой более сложные протоколы, которые существуют для решения проблем с переходными эффектами во время переключения при отказе, например, когда два экземпляра одновременно считают себя ведущими.

Обмен секретами полезно, если отказы целых узлов очень распространены. Это переводит синхронизацию из явного процесса восстановления в часть каждого чтения, когда чтение некоторых данных требует извлечения закодированных данных из нескольких разных узлов. Если на некоторых узлах могут присутствовать поврежденные или устаревшие данные, этот подход также может выиграть от использования код исправления ошибок.

DHTs и Блокчейны попробуйте решить проблему синхронизации между множеством узлов (от сотен до миллиардов).

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Agarwal, S .; Старобинский, Д .; Ари Трахтенберг (2002). «О масштабируемости протоколов синхронизации данных для КПК и мобильных устройств». Сеть IEEE. 16 (4): 22–28. CiteSeerX 10.1.1.12.5572. Дои:10.1109 / MNET.2002.1020232.
  2. ^ С. Браун; Р. Карбон; М. Нааб (2016). «Пилотирование экосистемы мобильных приложений для умного сельского хозяйства». Программное обеспечение IEEE. 33 (4): 9–14. Дои:10.1109 / MS.2016.98.
  3. ^ "sks.dnsalias.net". Архивировано из оригинал на 2007-03-05. Получено 2019-07-17.
  4. ^ А. Триджелл (Февраль 1999 г.). «Эффективные алгоритмы сортировки и синхронизации» (PDF). Кандидатская диссертация. Австралийский национальный университет. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  5. ^ а б Минский, Ю .; Ари Трахтенберг; Зиппель, Р. (2003). «Установите согласование с почти оптимальной коммуникационной сложностью». IEEE Transactions по теории информации. 49 (9): 2213–2218. CiteSeerX 10.1.1.73.5806. Дои:10.1109 / TIT.2003.815784.
  6. ^ «Руководства по базе знаний для разработчиков Palm». Архивировано из оригинал на 2002-03-11. Получено 2007-01-09.
  7. ^ Ари Трахтенберг; Д. Старобинский; С. Агарвал. «Быстрая синхронизация КПК с использованием характеристической полиномиальной интерполяции» (PDF). IEEE INFOCOM 2002. Дои:10.1109 / INFCOM.2002.1019402.
  8. ^ Ю. Мински и А. Трахтенберг, Согласование масштабируемых множеств, Конференция Allerton по коммуникациям, управлению и вычислениям, октябрь 2002 г.
  9. ^ С. Агарвал; В. Чаухан; Ари Трахтенберг (Ноябрь 2006 г.). «Эффективное согласование строк с использованием головоломок» (PDF). Транзакции IEEE в параллельных и распределенных системах. 17 (11): 1217–1225. Дои:10.1109 / TPDS.2006.148. Получено 2007-05-23.