レプリケーションと分散コンピューティング

ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。

レプリケーションと分散コンピューティングの違い

レプリケーション vs. 分散コンピューティング

レプリケーション（）とは、ソフトウェアやハードウェアの冗長なリソース間で一貫性を保ちながら情報を共有する処理を意味し、信頼性やフォールトトレラント性やアクセス容易性を強化する。同じデータを複数の記憶装置に格納することを「データレプリケーション」、同じ計算タスクを何度も実行することを「計算レプリケーション」という。計算タスクの場合、異なる機器上で実行すれば「空間的レプリケーション」となり、同じ機器上で繰り返し実行すれば「時間的レプリケーション」となる。Replication は本来は「複製」の意。 複製された実体へのアクセスは、一般に複製されていない単一の実体へのアクセスと同じである。外部のユーザーから見てレプリケーションは透過的でなければならない。また、障害発生時の複製物へのフェイルオーバーは、可能な限り隠蔽される。 データやサービスのレプリケーションは、一般に動的レプリケーションと静的レプリケーションに分けられる。動的レプリケーションでは、同じ要求を全複製で処理する。静的レプリケーションでは、1つの要求は1つの複製で処理され、それによる状態変化を他の複製に転送する。ある時点で1つのマスター複製が選ばれ、全要求を処理する場合、これを「プライマリ/バックアップ」型（マスタースレーブ型）といい、高可用クラスターでよく使われる。一方、任意の複製が要求を処理して状態を分配する場合、これを「複数プライマリ」型（データベースではマルチマスターレプリケーション）と呼ぶ。複数プライマリ型では、何らかの分散並行性制御が必須であり、分散ロックマネージャなどが使われる。 負荷分散は、異なる計算タスクを複数マシンに分配するのであって、計算レプリケーションとは異なる。ただし、負荷分散ではデータを複数マシンで共有する必要があるため、データレプリケーションを内部で行っている。 バックアップは、長期に渡ってコピーを保持し続けるため、レプリケーションとは異なる。レプリケーションでは、データは頻繁に更新される。. 分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

同期 (計算機科学)

同期（どうき、Synchronization）とは、コンピュータ関係（コンピュータ科学でも重要なテーマであるが、話題の広がりとしてはそれに留まらない）では、プロセスなどといった複数のエージェントの動作について、時系列的にタイミングを合わせる制御のことや、複数個所に格納された同一であるべき情報を同一に保つことである。.

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マスタースレーブ

マスタースレーブ（master-slave）は、複数の機器が協調動作する際に、複数機器の制御・操作を司る「マスター」機と、マスター機の一方的な制御下で動作する「スレーブ」機に役割を分担する方式のこと。.

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ハードウェア

ハードウェア (hardware) とは、システムの物理的な構成要素を指す一般用語である。日本語では機械、装置、設備のことを指す。ソフトウェアとの対比語であり、単に「ハード」とも呼ばれる。.

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レイテンシ

レイテンシ、潜伏時間、潜時、待ち時間、反応時間（latency）とは、デバイスに対してデータ転送などを要求してから、その結果が返送されるまでの不顕性の高い遅延時間のこと。レイテンシー、レーテンシーとも表記される。.

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データベース

データベース（database, DB）とは、検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報の集まり。 通常はコンピュータによって実現されたものを指すが、紙の住所録などをデータベースと呼ぶ場合もある。コンピュータを使用したデータベース・システムでは、データベース管理用のソフトウェアであるデータベース管理システムを使用する場合も多い。.

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ファイルシステム

ファイルシステムは、コンピュータのリソースを操作するための、オペレーティングシステム (OS) が持つ機能の一つ。ファイルとは、主に補助記憶装置に格納されたデータを指すが、デバイスやプロセス、カーネル内の情報といったものもファイルとして提供するファイルシステムもある。 より正確に定義すれば、ファイルシステムは抽象データ型の集まりであり、ストレージ、階層構造、データの操作/アクセス/検索のために実装されたものである。ファイルシステムを特殊用途のデータベース管理システム (DBMS) と見なせるかどうかは議論があるが、ファイルシステムとデータベース管理システムには多くの共通点がある。.

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フォールトトレラント設計

フォールトトレラント設計(障害許容設計)（フォールトトレラントせっけい、Fault tolerant design）は、システム設計の手法であり、システムの一部に問題が生じても全体が機能停止するということなく（たとえ機能を縮小しても）動作し続けるようなシステムを設計するものである。 この用語はハードウェアあるいはソフトウェアの障害があってもほとんど途切れることなく動作し続けるコンピュータシステムの設計を指して使われることが多い。 他の領域の例としては、自動車の設計でタイヤが一本パンクしても走行できるような設計を指す。.

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分散コンピューティング

分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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オペレーティングシステム

ペレーティングシステム（Operating System、OS、オーエス）とは、コンピュータのオペレーション（操作・運用・運転）のために、ソフトウェアの中でも基本的、中核的位置づけのシステムソフトウェアである。通常、OSメーカーが組み上げたコンピュータプログラムの集合として、作成され提供されている。 オペレーティングシステムは通常、ユーザーやアプリケーションプログラムとハードウェアの中間に位置し、ユーザーやアプリケーションプログラムに対して標準的なインターフェースを提供すると同時に、ハードウェアなどの各リソースに対して効率的な管理を行う。現代のオペレーティングシステムの主な機能は、ファイルシステムなどの補助記憶装置管理、仮想記憶などのメモリ管理、マルチタスクなどのプロセス管理、更にはGUIなどのユーザインタフェース、TCP/IPなどのネットワーク、などがある。オペレーティングシステムは、パーソナルコンピュータからスーパーコンピュータまでの各種のコンピュータや、更にはスマートフォンやゲーム機などを含む各種の組み込みシステムで、内部的に使用されている。 製品としてのOSには、デスクトップ環境やウィンドウシステムなど、あるいはデータベース管理システム (DBMS) などのミドルウェア、ファイル管理ソフトウェアやエディタや各種設定ツールなどのユーティリティ、基本的なアプリケーションソフトウェア（ウェブブラウザや時計などのアクセサリ）が、マーケティング上の理由などから一緒に含められていることもある。 OSの中で、タスク管理やメモリ管理など特に中核的な機能の部分をカーネル、カーネル以外の部分（シェルなど）をユーザランドと呼ぶ事もある。 現代の主なOSには、Microsoft Windows、Windows Phone、IBM z/OS、Android、macOS（OS X）、iOS、Linux、FreeBSD などがある。.

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コンピュータネットワーク

ンピュータネットワーク（computer network）は、複数のコンピュータを接続する技術。または、接続されたシステム全体。コンピュータシステムにおける「通信インフラ」自体、あるいは通信インフラによって実現される接続や通信の総体が（コンピュータ）ネットワークである、とも言える。.

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コンピュータ・クラスター

ンピュータ・クラスターとは、複数のコンピュータを結合し、クラスター（葡萄の房）のようにひとまとまりとしたシステムのこと。単に「クラスター」または「クラスタリング」とも呼ばれる。1台のコンピュータでは得られないような、強力な計算性能や可用性を得ることができる。コンピュータ・クラスターは、クラスタリングを実現するためのハードウェアやソフトウェアなどにより構成される。但し、ネットワークを介してデータを入力して処理を開始するため、処理開始までの遅延が大きくなる欠点がある。.

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ソフトウェア

フトウェア（software）は、コンピューター分野でハードウェア（物理的な機械）と対比される用語で、何らかの処理を行うコンピュータ・プログラムや、更には関連する文書などを指す。ソフトウェアは、一般的にはワープロソフトなど特定の作業や業務を目的としたアプリケーションソフトウェア（応用ソフトウェア、アプリ）と、ハードウェアの管理や基本的な処理をアプリケーションソフトウェアやユーザーに提供するオペレーティングシステム (OS) などのシステムソフトウェアに分類される。.

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Common Object Request Broker Architecture

Common Object Request Broker Architecture（コモン オブジェクト リクエスト ブローカー アーキテクチャー、略称CORBA）とは、Object Management Group(OMG)が定義した標準規格であり、様々なコンピュータ上で様々なプログラミング言語で書かれたソフトウェアコンポーネントの相互利用を可能にする（分散オブジェクト技術）ものである。.

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透過性 (情報工学)

以下はヒトとコンピュータとのインタラクションにおける透過性（とうかせい、）の説明である。プログラミングにおける透過性は参照透過性を参照。 ヒューマンマシンインターフェースにおいてユーザーが技術的詳細に悩まずに済む使い易さの側面であり、例えば、プログラムがディスプレイの解像度を自動認識する方がユーザーにいちいち質問するものよりも「透過的」であると言える。 ネットワークにおいては、同一のユーザーインターフェイスやアプリケーションインターフェイスで異なる論理動作をサポートするソフトウェアは「透過的」であると言える。例えば、Network File System は遠隔地にあるファイルをあたかもローカルな記憶装置に置かれているかのようにアクセスできるようにしている。 同様に、一部のファイルシステムは「透過的」にデータの圧縮と解凍を行い、より多くのファイルを記憶媒体上に格納できるようにしており、ユーザーは特別な技術的知識を必要としない。他にも透過的にファイルを暗号化するファイルシステムもある。また、様々なデータベースを利用できるようにアプリケーションにデータベースアクセスのための抽象化層を開発することがある。この抽象化層はデータベースへの「透過的」なアクセスを実現するものである。オブジェクト指向プログラミングでは、実装の異なる同一インターフェイスを使用することによって透過性を実現する。 8ビットクリーンな通信ネットワークは、制御文字がどのように送られるかといった知識なしに任意のファイルを転送できる。電子メール等の8ビットクリーンではない通信ネットワークでは、制御文字や8ビット文字の通過できない文字を送信する前に通過できる文字に変換し、受信した後で元に戻すことによって、該通信ネットワークで転送できる文字の知識なしにファイルを転送できる透過性を実現する。.

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