Esplorazione del ruolo degli algoritmi di consenso nella progettazione di sistemi distribuiti.

Esplorazione del ruolo delle istanze di consenso nell'architettura dei sistemi distribuiti.

Nel mio primo ruolo di ingegnere in un’azienda di assistenza software, volevamo aggiungere la tolleranza ai guasti alla soluzione esistente. Dopo tentativi infruttuosi di inventare un algoritmo di consenso, siamo passati a ClusterLabs’ Pacemaker.

Diversi anni dopo, da Yandex, ho saltato la fase dell’invenzione e sono stato il primo nell’azienda a introdurre Zookeeper e a utilizzarlo per costruire un sistema di gestione della configurazione di un cluster. In seguito, ho utilizzato etcd (la base di Kubernetes) e ho contribuito all’open source, migliorando le prestazioni di aggiornamento di etcd.

Questo viaggio sottolinea una narrazione più ampia nel mondo della tecnologia. I sistemi distribuiti sono diventati gli eroi sconosciuti della nostra età tecnologica nel tempo definito dall’interconnessione. La diffusione dei sistemi distribuiti è indiscutibile, dalle grandi compagnie di e-commerce che servono milioni di clienti ogni giorno, al supporto della complessa struttura delle criptovalute. Tuttavia, sotto questo velo digitale, c’è una sfida fondamentale: la necessità di raggiungere un consenso tra numerosi componenti dispersi in varie posizioni, spesso vulnerabili a guasti o interruzioni.

Il campo inventivo degli algoritmi di consenso è al centro della risoluzione di questo problema. La base per garantire accordo e coerenza nei sistemi distribuiti sono questi complessi protocolli. La affidabilità è cruciale e ricoprono il ruolo di progettatori dell’affidabilità, custodi della coerenza dei dati e assicuratori della tolleranza ai guasti. In questo articolo, vi invito a esaminare più da vicino il loro ruolo nella progettazione di sistemi distribuiti.

L’ascesa dei sistemi distribuiti

Il calcolo, in continua evoluzione ad una velocità incredibile, è stato testimone di significativi cambiamenti di paradigma: dagli mainframe monolitici degli anni precedenti agli microservizi di oggi – gli approcci al trattamento dei dati si sono trasformati profondamente. Poiché i modelli centralizzati del passato sono diventati inevitabilmente sempre più inadeguati, il regno digitale ha richiesto qualcosa di più flessibile, scalabile e resiliente.

Entrate nell’era dei sistemi distribuiti. Questi sistemi diffondono compiti e carichi di lavoro su più macchine o nodi, lavorando in una cooperazione ben coordinata. Questo design è diventato indispensabile in vari settori: ad esempio, i giganti dell’e-commerce hanno utilizzato sistemi distribuiti per gestire milioni di utenti contemporaneamente. Allo stesso modo, le criptovalute devono la loro esistenza e sicurezza ai principi delle reti distribuite.

Alla base di questi progressi c’è la necessità di autonomia. Il nostro mondo sta diventando sempre più interconnesso e digitale, e le sfide di scala, prestazioni e affidabilità richiedono un sistema che possa espandersi, adattarsi e rispondere.

Definire il consenso nei sistemi distribuiti

Il consenso, nel contesto dei sistemi distribuiti, è l’atto di far sì che un gruppo di nodi si metta d’accordo su un unico valore o esito, anche se si verificano guasti e ritardi di rete. Questo accordo è fondamentale per il corretto funzionamento dei sistemi distribuiti, perché garantisce che tutti i nodi operino in modo coeso e coerente, anche quando sono geograficamente dispersi.

Una delle prime sfide nella ricerca del consenso è illustrata dal Problema dei Due Generali. Questo problema mette in evidenza la difficoltà di raggiungere una certezza assoluta in un sistema distribuito. Anche con una comunicazione perfetta, non esiste un algoritmo che possa garantire il consenso quando i nodi possono fallire o i messaggi possono essere persi.

Inoltre, il teorema CAP, proposto dallo scienziato informatico Eric Brewer, formalizza i compromessi che i sistemi distribuiti devono fare tra Consistenza, Disponibilità e Tolleranza ai Partizioni. Secondo il teorema CAP, un sistema distribuito può garantire al massimo due di queste tre proprietà contemporaneamente. Questo teorema fornisce un quadro fondamentale per comprendere le sfide del consenso nei sistemi distribuiti.

Uno sguardo più attento agli algoritmi di consenso: i concetti chiave

Abbiamo già discusso di cosa sia un consenso in termini di sistemi distribuiti e sappiamo che se i nodi non sono d’accordo sullo stato dei dati, ciò può portare a inconsistenze dei dati, causando malfunzionamenti del sistema o addirittura perdita di dati.

Alla base di molti algoritmi di consenso c’è il concetto di elezione del Leader, poiché stabilisce un singolo nodo responsabile di coordinare e prendere decisioni per conto del gruppo. In altre parole, questo leader garantisce che tutti i nodi nel sistema siano d’accordo su un valore o una decisione comune, promuovendo l’ordine e prevenendo i conflitti in ambienti distribuiti.

La tolleranza ai guasti è un aspetto critico degli algoritmi di consenso, poiché consente ai sistemi di continuare a funzionare anche in presenza di guasti ai nodi, partizioni di rete o altri problemi imprevisti.

La coerenza, l’affidabilità e la tolleranza ai guasti sono tra le principali garanzie offerte. Assicurano che le azioni concordate siano irrevocabili e uniformemente riconosciute in tutto il sistema, fornendo la base per molti sistemi distribuiti, inclusi database, blockchain e servizi cloud.

Algoritmi di consenso: dai classici ai nuovi

Paxos

Paxos prende il nome dall’isola greca ed è uno degli algoritmi di consenso più noti. Introdotto da Leslie Lamport alla fine degli anni ’80, l’obiettivo principale di Paxos era garantire la coerenza del sistema di fronte ai guasti dei nodi.

Il protocollo funziona attraverso una serie di fasi e coinvolge ruoli come propositori, accettatori e apprendisti. Le fasi chiave includono la proposta di un valore, la raccolta di risposte e infine il raggiungimento di un accordo. La formalità di Paxos spesso porta a sfide nella sua implementazione, ma la sua resistenza ne attesta la natura fondamentale.

Raft

Raft è stato introdotto nel 2013 da Ongaro e Ousterhout. A differenza di Paxos, Raft è stato progettato per essere comprensibile senza compromettere l’efficienza e le garanzie.

Raft suddivide il processo di consenso in pochi passaggi chiave: elezione del leader, replica del registro e sicurezza. La sua modularità e chiara delineazione dei ruoli e delle fasi lo rendono una scelta preferita per molti moderni sistemi distribuiti.

ZAB: Atomic Broadcast di ZooKeeper

Atomic Broadcast di ZooKeeper (ZAB) è fondamentale per il funzionamento di Apache ZooKeeper, un servizio che offre sincronizzazione distribuita. ZAB si assicura che tutte le modifiche (scritture) allo stato del sistema vengano diffusi in modo affidabile a tutti i nodi nell’ordine in cui sono stati ricevuti, garantendo la coerenza su tutto il sistema.

ZAB opera in due modalità principali: ripristino e diffusione. La modalità di ripristino si occupa dell’elezione del leader e della sincronizzazione delle repliche, mentre la modalità di diffusione gestisce gli aggiornamenti dello stato.

Tuttavia, oltre agli algoritmi più classici, c’è la nuova generazione chiamata a risolvere i nuovi problemi e dilemmi derivanti dall’evoluzione delle sfide di sistema come i potenziali nodi malintenzionati e le esigenze uniche delle tecnologie delle blockchain.

Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT)

Oltre l’assunzione di guasti benigni, PBFT è stato introdotto alla fine degli anni ’90 per gestire i guasti bizantini, in cui i nodi possono agire in modo malizioso. Si concentra sul consenso di sistema anche quando alcuni nodi manifestano comportamenti arbitrari.

PBFT funziona in una sequenza di viste, in ognuna delle quali è presente un primario (leader) e dei backup (repliche). Il protocollo prevede tre fasi principali: pre-prepare, prepare e commit, che assicurano che almeno i 2/3 dei nodi concordino prima di procedere.

HoneyBadgerBFT

Le criptovalute e le blockchain hanno portato nuove sfide per il consenso. HoneyBadgerBFT, ispirato alla resilienza dei tassi del miele, è stato introdotto per gestire la natura asincrona di tali sistemi. A differenza di altri algoritmi che presuppongono una certa sincronia, HoneyBadgerBFT opera nell’ipotesi che i ritardi di rete siano imprevedibili.

Utilizza tecniche criptografiche come la crittografia con soglia per raggruppare le transazioni, garantendo il progresso del sistema indipendentemente dalle condizioni di rete.

Tendermint

Tendermint combina i punti di forza del consenso in stile PBFT con le esigenze delle moderne blockchain. Offre un approccio modulare in cui i livelli di consenso e di applicazione sono distinti, rendendolo adattabile a diverse applicazioni.

Il protocollo di Tendermint comprende round e altezze, assicurando la vivacità e la sicurezza del sistema richiedendo voti di maggioranza di 2/3 prima di prendere decisioni finali.

Quindi, Paxos, Raft e ZAB sono algoritmi di consenso classici progettati principalmente per garantire la coerenza del sistema in sistemi distribuiti con guasti benigni. Al contrario, PBFT, HoneyBadgerBFT e Tendermint sono orientati alla tolleranza di guasti bizantini.

Applicazioni nel mondo reale

I principi fondamentali degli algoritmi di consenso trovano ampie e varie applicazioni nel mondo reale. In primo piano, la tecnologia blockchain sfrutta il consenso per guidare il nucleo delle criptovalute. Attraverso protocolli come Proof-of-Work e Proof-of-Stake, le blockchain garantiscono che le transazioni siano registrate in modo sicuro e irreversibile, costruendo fiducia in modo decentralizzato.

Parallelamente, i database distribuiti (come Google Spanner e CockroachDB) impiegano il consenso per garantire la coerenza dei dati su più nodi. Poiché i dati vengono dispersi geograficamente per migliorarne l’accessibilità e la resilienza, diventa cruciale mantenere una versione unificata della verità. Algoritmi come i suddetti Paxos e Raft diventano strumentali nel garantire che ogni operazione sui dati si rifletta in modo coerente su tutta la rete.

Infine, l’ampio mondo del cloud computing, che promette servizi affidabili a milioni di persone, si basa sul consenso. Dalla gestione dello storage distribuito all’orchestrazione di applicazioni containerizzate, il consenso garantisce la tolleranza ai guasti, assicurando che anche se una parte dell’infrastruttura cloud si interrompe, il servizio complessivo rimane inalterato.

Tuttavia, poiché gli algoritmi di consenso costituiscono gran parte delle infrastrutture digitali di oggi, si trovano anche di fronte a sfide in continua evoluzione e offrono prospettive affascinanti per il futuro.

Conclusione: Sfide e Direzioni Future

Per quanto riguarda il consenso, la scalabilità spicca come il tallone di Achille. Con un numero crescente di nodi e transazioni nei sistemi distribuiti, raggiungere il consenso in modo efficiente diventa un compito monumentale.

In questo contesto, strumenti come Google’s Chubby svolgono un ruolo cruciale. Google Chubby, un servizio di blocco utilizzato per sistemi distribuiti a basso accoppiamento, esemplifica come alcuni sistemi moderni affrontano il problema del consenso in ambienti scalabili. Con Chubby, Google può garantire coordinazione e affidabilità in tutta la sua massiccia infrastruttura, in correlazione diretta con il contesto più ampio di ricerca di metodi di consenso efficienti in ambienti distribuiti. Nel documento retrospettivo sull’applicazione del consenso in ambienti scalabili, si affrontano ulteriori sfide incontrate durante l’implementazione, come la gestione delle corruzioni del disco, la perdita dello stato principale, problemi di transazione del database e altri.

Nel frattempo, le preoccupazioni sull’efficienza energetica emergono in primo piano, specialmente nei domini delle blockchain. Protocolli come Proof-of-Work, fondamentali per Bitcoin, richiedono una potenza di calcolo significativa, che porta a un consumo insostenibile di energia. Questa impronta ambientale spinge ricercatori e industrie a cercare meccanismi di consenso più sostenibili.

Emergono anche i calcoli quantistici, presentando sia minacce che opportunità. Le loro capacità di calcolo senza precedenti potrebbero interrompere molti degli attuali algoritmi di consenso, in particolare i metodi crittografici, rendendoli vulnerabili.

Infine, mentre affrontiamo queste sfide, il futuro del consenso si apre a molte ramificazioni con l’emergere di nuovi algoritmi di consenso. Le innovazioni mirano a superare le limitazioni attuali conciliando efficienza e sicurezza. Dalle tecniche di sharding che dividono le reti per una migliore scalabilità ai metodi di consenso ibrido che combinano il meglio degli algoritmi esistenti, il futuro del consenso offre molte prospettive.