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SlackのEメール分類
Slackは先頃、Eメールアドレスが社内向けか社外向けかを判別可能なEメールアドレス分類エンジン(classification engine)の開発に関する詳細を公開した。Slackのエンジニアたちは、同社システム内におけるデータの、結果整合的でほぼリアルタイムな表現を利用したドリフト検出メカニズムを実装し、エラーを修正することによって、エンジン処理の正常性の維持を実現した。
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大規模なNeo4jクラスタにおける因果一貫性
Neo4J TechnologyのチーフサイエンティストであるJim Webber氏は、QCon London 2017で、Neo4Jが因果一貫性(causal consistency)をどのように実装しているか詳しく説明した。プレゼンテーションで取り上げられたのは、Neo4Jのクラスタリングアーキテクチャの概要、Raftを使用したコンセンサスの実装、リード・アフター・ライト(read-after-write)一貫性の実現に使用されているブックマーキングというパターンといった話題だ。
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現実世界におけるデータ一貫性を語る: Uwe Friedrichsen氏による学術論文へのご招待
ドイツのベルリンで開催されたmicroXchg 2016 コンファレンスでのUwe Friedrichsen氏のプレゼンテーションは「現実世界におけるデータ一貫性」についての深い見識を示すものであった。Friedrichsen氏はいくつかの学術論文を引合にACID対BASE等の話題に触れ、多くの開発者は典型的なSQLデータベースが保証するデータ一貫性についての正しい知識を持っていないのではないかという見解やデータ一貫性とマイクロサービスの関わりについて語った。
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結果整合性に代わるもの
因果一貫性(Causal Consistency)モデルは分散システムにおいて結果整合性(Eventual Consistency)を代替するものだ。いずれのモデルに重きを置くかは，システムの要件とリスク許容度によって決めなければならない。
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ビットコイン紛失とMongoDBの結果整合性
先日のビットコイン取引所で生した盗難事件を受けて，結果整合性(eventually consistent)データベースは果たして銀行業務に有用なのか，という議論が巻き起こっている。