分散システム設計におけるコンセンサスアルゴリズムの役割の探索

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私の最初のエンジニアリングの仕事はソフトウェアコールセンターカンパニーで、既存のソリューションに耐障害性を追加したかった。合意アルゴリズムを考え出す試みはうまくいかず、ClusterLabs’ Pacemakerに切り替えました。

数年後、ヤンデックスで、私は発明の段階をスキップし、Zookeeperを最初に会社に導入し、クラスタ構成管理システムを構築するために使用しました。その後、Kubernetesの基盤であるetcdを使用し、オープンソースに貢献してetcdのアップデート性能を向上させました。

この経験は、テック界全体で起こっているより大きな物語を表しています。分散システムは、相互接続によって定義された時代において、技術の英雄となっています。分散システムの普及は否定できず、毎日何百万人もの顧客をサポートする巨大な電子商取引会社から、複雑な暗号通貨の構造をサポートするまで、広範な領域で利用されています。しかし、このデジタルのベールの下には、さまざまな場所に分散され、しばしば障害や中断が起こりうる数多くのコンポーネントの間で合意に達する必要があるという基本的な課題があります。

この問題を解決する核心的な分野は合意アルゴリズムの発明です。分散システムにおける合意と一貫性を保証するための基盤となるのは、これらの複雑なプロトコルです。信頼性は重要であり、これらのプロトコルは信頼性の設計者、データの一貫性の守護者、耐障害性の保証者としての役割を果たしています。この記事では、分散システム設計における役割について詳しく見ていきたいと思います。

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分散システムの台頭

コンピューティングは常に驚異的な速さで進化しており、過去の単一化されたメインフレームから現在のマイクロサービスまで、データ処理のアプローチは大きく変わってきました。過去の集中型モデルが必然的に不十分になっていく中、デジタルの領域ではより柔軟性のある、スケーラブルで耐性のあるシステムが求められました。

それが分散システムの時代です。これらのシステムはタスクとワークロードを複数のマシンやノードに分散して、協調して動作します。この設計は、例えば電子商取引の巨大企業が何百万もの同時ユーザーを処理するために分散システムを利用する必要性を生み出しました。同様に、仮想通貨は分散ネットワークの原則によって存在し、そのセキュリティを確保しています。

これらの進展の核心には自律性の必要性があります。私たちの世界はますます相互接続してデジタル化し、規模、パフォーマンス、信頼性の課題は、拡散、適応、応答が可能なシステムを求めています。

分散システムにおける合意の定義

分散システムの文脈での合意は、ノードのグループが単一の値や結果に合意することを指します。障害やネットワークの遅延が発生しても、この合意を確保することは、分散システムの正常な動作に不可欠です。この合意により、地理的に分散されたすべてのノードが一貫して協力して動作することが保証されます。

合意を得るための最初の課題の1つは、Two Generals’ Problemによって示されています。この問題は、分散システムにおいて絶対的な確実性を達成することの難しさを浮き彫りにしています。完璧なコミュニケーションであっても、ノードが故障する可能性があり、またはメッセージが失われる可能性があるため、合意を保証するアルゴリズムは存在しません。

さらに、コンピュータ科学者エリック・ブリューワーによって提唱されたCAP定理は、分散システムが一貫性、可用性、パーティション耐性の3つの特性のうち、最大で2つを同時に保証できるというトレードオフを形式化しています。この定理は、分散システムにおける合意の課題を理解するための基本的な枠組みを提供しています。

合意アルゴリズムの詳細

既にお話ししましたが、分散システムにおける合意とは、ノード間でデータの状態について一致しない場合、データの不整合を引き起こし、システムの誤動作やデータの損失を引き起こす可能性があるということです。

合意アルゴリズムの核心にあるのは、リーダー選出という概念です。リーダー選出は、グループの代表となり、グループ全体で一貫した値や決定に合意する責任を担う単一のノードを確立します。言い換えれば、このリーダーは、分散環境においてすべてのノードが共通の値や決定に合意することを保証し、秩序を促進し、競合を防ぎます。

フォールトトレランスは、共有アルゴリズムにおいても重要な側面であり、ノードの障害、ネットワークの分断、その他の予想外の問題が存在してもシステムが継続して機能することを可能にします。

一貫性、信頼性、フォールトトレランスは、主要な保証の一部です。これらは、合意が達成されたアクションが変更不可能であり、システム全体で一貫して認識されることを保証し、データベース、ブロックチェーン、クラウドサービスなど多くの分散システムの基盤となります。

コンセンサスアルゴリズム：古典から新しいものへ

Paxos

Paxosはギリシャの島にちなんで名付けられ、最も顕著な共有アルゴリズムの一つです。レスリー・ランポートによって1980年代後半に導入され、Paxosの主な目的は、ノードの障害に対してシステムの一貫性を確保することでした。

このプロトコルは、ラウンドのシリーズで動作し、提案者、受け入れ者、学習者などの役割が関与します。主なフェーズには、値の提案、応答の収集、最終的な合意の達成が含まれます。Paxosの形式主義的な性質は、実装の課題を引き起こすことがありますが、その持続力はその基盤的な性格を宣言しています。

Raft

Raftは、OngaroとOusterhoutによって2013年に導入されました。Paxosとは異なり、Raftは理解可能性を損なうことなく効率と保証を重視して設計されました。

Raftは、リーダー選出、ログの複製、および安全性といった共有プロセスをいくつかの主要なステップに分割します。そのモジュール性と役割とフェーズの明確な区別により、多くの現代の分散システムでは好まれる選択肢となっています。

ZAB：ZooKeeper’s Atomic Broadcast

ZooKeeper’s Atomic Broadcast（ZAB）は、分散同期を提供するサービスであるApache Zookeeperの操作には不可欠です。ZABは、システムの状態へのすべての変更（書き込み）が順次にすべてのノードに確実に伝播することを保証し、システム全体の一貫性を確保します。

ZABは、リカバリモードとブロードキャストモードの2つの主要なモードで動作します。リカバリモードでは、リーダーの選出とレプリカの同期に関わりますが、ブロードキャストモードでは状態の更新を処理します。

ただし、より古典的なアルゴリズムの他にも、潜在的な悪意のあるノードやブロックチェーン技術の独特な要求など、進化するシステムの課題から生じる新たな問題とジレンマを解決するための次世代が存在します。

Practical Byzantine Fault Tolerance（PBFT）

善意の失敗の仮定を超えて、PBFTは1990年代後半に導入され、ノードが悪意を持って行動する可能性があるビザンチン故障に対処するために開発されました。このプロトコルは、いくつかのビューで動作し、各ビューにはプライマリ（リーダー）とバックアップ（レプリカ）があります。プロトコルには、3つの主要なフェーズ（pre-prepare、prepare、commit）が含まれており、前に進む前に少なくとも2/3のノードが同意することを保証します。

HoneyBadgerBFT

暗号通貨やブロックチェーンは、共有に新たな課題をもたらしました。ハチドリの耐久性に触発されたHoneyBadgerBFTは、そのようなシステムの非同期性を扱うために導入されました。他のアルゴリズムがいくらかの同期性を仮定するのとは異なり、HoneyBadgerBFTはネットワークの遅延が予測不可能であるという前提で動作します。

このアルゴリズムでは、しきい値暗号などの暗号技術を使用してトランザクションをバッチ処理し、ネットワークの状態に関係なくシステムの進行を保証します。

Tendermint

TendermintはPBFTスタイルの共有と現代のブロックチェーンの要求を組み合わせたものです。コンセンサスとアプリケーションのレイヤーが独立しているモジュールアプローチを提供し、さまざまなアプリケーションに適応できます。

Tendermintのプロトコルはラウンドと高さで構成され、決定を確定する前に2/3以上の多数決を必要とすることで、システムの生存性と安全性を確保します。

したがって、Paxos、Raft、およびZABは、主に良性の障害がある分散システムでシステムの整合性を確保するために設計された古典的なコンセンサスアルゴリズムです。一方、PBFT、HoneyBadgerBFT、およびTendermintはビザンチン障害許容に対応しています。

実世界の応用

コンセンサスアルゴリズムの基本原則は、多岐にわたる実世界の応用があります。その中でも、ブロックチェーン技術はコンセンサスを駆使して仮想通貨の中核を推進しています。Proof-of-WorkやProof-of-Stakeなどのプロトコルを通じて、ブロックチェーンは取引を安全にかつ取り消し不可能に記録し、分散型の信頼を構築します。

同様に、Google SpannerやCockroachDBなどの分散データベースは、複数のノード間でデータの整合性を保証するためにコンセンサスを利用しています。データが地理的に分散されてアクセシビリティと耐障害性が向上するにつれて、統一された真理のバージョンを維持することが重要となります。前述のPaxosやRaftなどのアルゴリズムは、すべてのデータ操作がネットワーク全体で一貫して反映されることを確保するために重要な役割を果たします。

最後に、信頼性のあるサービスを何百万人に提供するという広範なクラウドコンピューティングの領域もコンセンサスに依存しています。分散ストレージの管理からコンテナ化されたアプリケーションのオーケストレーションまで、コンセンサスは障害許容性を確保し、クラウドインフラの一部が障害を受けても全体のサービスが影響を受けないようにします。 

しかしながら、コンセンサスアルゴリズムが今日のデジタルインフラの多くを確立する一方で、進化する課題にも直面し、将来への興味深い展望を提供しています。

結論：課題と将来の方向性

コンセンサスに関しては、スケーラビリティがアキレス腱として特筆されます。分散システムにおけるノード数やトランザクション数が増えるにつれて、効率的にコンセンサスを達成することは困難な課題となります。

このような状況において、GoogleのChubbyなどのツールが重要な役割を果たします。Chubbyは、疎結合分散システムのために使用されるロックサービスであり、近代的なシステムがスケーラブルな環境でのコンセンサスの課題に取り組む方法を示しています。Chubbyにより、Googleは巨大なインフラ全体での調整と信頼性を確保でき、分散環境での効率的なコンセンサス手法を求める広い文脈と関連します。スケーラブルな環境でコンセンサスを適用する際には、ディスクの破損やマスターステータスの喪失、データベースのトランザクションの問題など、さまざまな課題が発生することが論文で示されています。

一方、ブロックチェーンの領域ではエネルギー効率に関する懸念が浮上しています。特にBitcoinに欠かせないProof-of-Workなどのプロトコルは、持続可能でないエネルギー消費を引き起こすため、環境への影響をもたらします。この環境への影響から、研究者や産業界は持続可能なコンセンサスメカニズムを求めています。

また、量子コンピューティングも登場し、脅威と機会を示しています。その非比類なる計算能力は、暗号方式を含む多くの現行のコンセンサスアルゴリズムに影響を及ぼし、脆弱にする可能性があります。

最後に、これらの課題に取り組む中で、新たなコンセンサスアルゴリズムの道は広がっています。改善されたスケーラビリティのためにネットワークを分割するシャーディングの技術から、既存のアルゴリズムの優れた部分を組み合わせたハイブリッドコンセンサス手法まで、コンセンサスの将来は多くの派生をもたらします。

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