The Saga of Consistency in Distributed Systems

In einem verteilten System ist es nach dem Brewer'schen CAP-Theorem nicht möglich, sowohl hohe Verfügbarkeit als auch starke Konsistenz zu ermöglichen. Welchen Nachteil würden Sie für Ihr System wählen? Den Benutzern inkonsistente Daten zu geben oder keine Daten aufgrund von Nichtverfügbarkeit des Dienstes?
  • The Saga of Consistency in Distributed Systems
  • 2021-02-24T17:00:00+00:00
  • 2021-02-24T18:30:00+00:00
  • In einem verteilten System ist es nach dem Brewer'schen CAP-Theorem nicht möglich, sowohl hohe Verfügbarkeit als auch starke Konsistenz zu ermöglichen. Welchen Nachteil würden Sie für Ihr System wählen? Den Benutzern inkonsistente Daten zu geben oder keine Daten aufgrund von Nichtverfügbarkeit des Dienstes?
  • Wann 24.02.2021 von 17:00 bis 18:30 (UTC / UTC0)
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In diesem Vortrag werden die Folgen des Verzichts auf starke Konsistenz zugunsten von Hochverfügbarkeit diskutiert, die zu eventueller Konsistenz führt. Eventuelle Konsistenz, die für die meisten Anwendungen ausreichend ist, ist ein schwaches Konsistenzmodell, das definiert, dass in Abwesenheit neuer Datenänderungen alle Daten schließlich konsistent werden.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die eventuelle Konsistenz innerhalb einer Anwendung sicherzustellen. Zwei davon werden in diesem Vortrag behandelt: Event Sourcing und das Saga-Pattern.
Event Sourcing ist eine Möglichkeit, alle Datenänderungen in einem System als eine Folge von Ereignissen zu verwalten, ähnlich wie bei Versionskontrollsystemen wie Git. Das Saga-Pattern beschreibt jede Geschäftstransaktion, die sich über mehrere Services erstreckt, als eine Sequenz von lokalen Transaktionen, eine sogenannte Saga. Es bietet Lösungen für den Umgang mit fehlgeschlagenen Transaktionen, die Sicherstellung der Datenkonsistenz in einem verteilten System.

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