Flujo de datos distribuido

El flujo de datos distribuido (también abreviado como flujo distribuido ) se refiere a un conjunto de eventos en una aplicación o protocolo distribuido .

Los flujos de datos distribuidos cumplen una función análoga a la de las variables o los parámetros de método en lenguajes de programación como Java , ya que pueden representar un estado almacenado o comunicado por una capa de software. A diferencia de las variables o los parámetros, que representan una unidad de estado que reside en una única ubicación, los flujos distribuidos son dinámicos y distribuidos: aparecen simultáneamente en múltiples ubicaciones dentro de la red. Por ello, los flujos distribuidos constituyen una forma más natural de modelar la semántica y el funcionamiento interno de ciertas clases de sistemas distribuidos. En particular, la abstracción de flujo de datos distribuido se ha utilizado como una manera práctica de expresar las relaciones lógicas de alto nivel entre las partes de los protocolos distribuidos. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}

Un flujo de datos distribuido satisface las siguientes propiedades informales.

• Asíncrono , no bloqueante y unidireccional . Cada evento representa una única instancia de una invocación de método asíncrono , unidireccional y no bloqueante , u otra forma de paso de mensajes explícito o implícito entre dos capas o componentes de software. Por ejemplo, cada evento podría representar una única solicitud para enviar un paquete mediante multidifusión , emitida por una capa de aplicación a un protocolo de multidifusión subyacente . El requisito de que los eventos sean unidireccionales y asíncronos es importante. Las invocaciones de métodos que pueden devolver resultados normalmente se representan como dos flujos separados: un flujo que representa las solicitudes y otro flujo que representa las respuestas. ^{[ 4 ] [ 5 ]}
• Homogéneo , unidireccional y uniforme . Todos los eventos en el flujo distribuido cumplen el mismo propósito funcional y lógico, y están relacionados entre sí; generalmente, requerimos que representen llamadas a métodos o intercambios de mensajes entre instancias de las mismas capas funcionales , o instancias de los mismos componentes , pero quizás en diferentes nodos dentro de una red informática . Además, todos los eventos deben fluir en la misma dirección (es decir, un tipo de capa o componente siempre produce y el otro siempre consume los eventos), y transportar el mismo tipo de carga útil . Por ejemplo, un conjunto de eventos que incluye todas las solicitudes de multidifusión emitidas por la misma capa de aplicación al mismo protocolo de multidifusión es un flujo distribuido. Por otro lado, un conjunto de eventos que incluye solicitudes de multidifusión realizadas por diferentes aplicaciones a diferentes protocolos de multidifusión no se consideraría un flujo distribuido, ni tampoco lo sería un conjunto de eventos que representen solicitudes de multidifusión, así como acuses de recibo y notificaciones de error. ^{[ 4 ] [ 6 ]}
• Concurrente , continuo y distribuido . El flujo generalmente incluye todos los eventos que fluyen entre las dos capas de software, simultáneamente en diferentes ubicaciones y durante un período de tiempo finito o infinito. Por lo tanto, en general, los eventos en un flujo distribuido están distribuidos tanto en el espacio (ocurren en diferentes nodos) como en el tiempo (ocurren en diferentes momentos). Por ejemplo, el flujo de solicitudes de multidifusión incluiría todas las solicitudes de este tipo realizadas por instancias de la aplicación dada en diferentes nodos; normalmente, dicho flujo incluiría eventos que ocurren en todos los nodos que participan en el protocolo de multidifusión dado. Un flujo en el que todos los eventos ocurren en el mismo nodo se consideraría degenerado. ^{[ 3 ] [ 5 ]}

Formalmente, representamos cada evento en un flujo distribuido como una cuádrupla de la forma (x,t,k,v), donde x es la ubicación (por ejemplo, la dirección de red de un nodo físico) en la que ocurre el evento, t es el tiempo en el que esto sucede, k es una versión o un número de secuencia que identifica el evento particular, y v es un valor que representa la carga útil del evento (por ejemplo, todos los argumentos pasados ​​en una llamada a un método). ^{[ 1 ] [ 5 ]} Cada flujo distribuido es un conjunto (posiblemente infinito) de tales cuádruplas que satisface las siguientes tres propiedades formales.

• Para cualquier instante de tiempo finito t , solo puede haber un número finito de eventos en el flujo que ocurran en el instante t o antes. Esto implica que, en cualquier flujo, siempre se puede identificar el punto en el tiempo en el que se originó. El flujo en sí puede ser infinito; en tal caso, en cualquier instante de tiempo, eventualmente aparecerá un nuevo evento en el flujo.
• Para cualquier par de eventos e_1 y e_2 que ocurran en la misma ubicación, si e_1 ocurre en un momento anterior a e_2, entonces el número de versión en e_1 también debe ser menor que el de e_2.
• Para cualquier par de eventos e_1 y e_2 que ocurran en la misma ubicación, si los dos eventos tienen los mismos números de versión, también deben tener los mismos valores.

Además de lo anterior, los flujos pueden tener una serie de propiedades adicionales.

• Consistencia . Se dice que un flujo distribuido es consistente si los eventos con la misma versión siempre tienen el mismo valor, incluso si ocurren en ubicaciones diferentes. Los flujos consistentes suelen representar diversos tipos de decisiones globales tomadas por el protocolo o la aplicación.
• Monotonicidad . Se dice que un flujo distribuido es débilmente monótono si, para cualquier par de eventos e_1 y e_2 que ocurren en la misma ubicación, si e_1 tiene una versión menor que e_2, entonces e_1 debe tener un valor menor que e_2. Se dice que un flujo distribuido es fuertemente monótono (o simplemente monótono ) si esto se cumple incluso para pares de eventos e_1 y e_2 que ocurren en ubicaciones diferentes. Los flujos fuertemente monótonos son siempre consistentes. Generalmente representan diversos tipos de decisiones irreversibles. Los flujos débilmente monótonos pueden ser consistentes o no. ^{[ 3 ] [ 4 ]}