फैशनेबल चीजें

आज मैं उन तकनीकों के बारे में बात करने के लिए दृढ़ हूं जो बहुत फैशनेबल थीं और प्रकाशनों के एक शाफ्ट को जन्म दिया, लेकिन वर्षों से कोई महत्वपूर्ण व्यावहारिक परिणाम नहीं आया है, या उनका स्थान इतना संकीर्ण हो गया है कि प्रारंभिक अपेक्षाओं के साथ इसकी तुलना एक व्यंग्यात्मक प्रभाव पैदा करती है। एक नियम के रूप में, ऐसी प्रौद्योगिकियां पहले परिचित पर "जादू" का प्रभाव पैदा करती हैं, ऐसा कुछ जो अविश्वसनीय रूप से चालाक तरीके से सभी समस्याओं को हल करता है, लेकिन बिग ओ , वास्तविक संख्या और परिस्थितियों में एक शांत पेशेवर मूल्यांकन एक निदान के साथ समाप्त होता है: "डमी"।

जैसा कि अनुभव से पता चलता है, इस तरह की फैशनेबल छोटी चीजों में चार गुण कम या ज्यादा चमकीले रूप से मौजूद होते हैं: "जादुई" (जटिलता की प्रशंसा करता है), अप्राकृतिकता (ऊन, चीजों के प्राकृतिक क्रम के खिलाफ जाता है), जटिलता (यह हमेशा खराब होती है) और अनुपयुक्तता (केवल विशिष्ट परिस्थितियों में, लेकिन जो भी परिस्थितियां आप लेते हैं - यह लागू नहीं होती है)।

तो, चलो शव परीक्षा शुरू करते हैं।



जादू के संदर्भ में, निर्विवाद नेता ब्लूम फिल्टर है । आपको याद दिला दूं कि ब्लूम फ़िल्टर एक संभाव्य डेटा संरचना है जो आपको कुछ निश्चित मानों को एनकोड करने की अनुमति देती है ताकि झूठे नकारात्मक को बाहर कर सकें (यदि मूल्य सेट से संबंधित है, तो फ़िल्टर सकारात्मक रूप से प्रतिक्रिया देगा) और झूठी सकारात्मकता की संभावना कम कर देता है (कभी-कभी फ़िल्टर बाहरी मानों को छोड़ देगा, अफसोस)। व्यावहारिक दृष्टिकोण से, फ़िल्टर आपको सेट को दस बार स्टोर करने की मेमोरी लागत को कम करने की अनुमति देता है, इस लागत के साथ कि नियतत्ववाद खो जाता है, एक संभावना है। इस प्रकार लाभ एक गुणांक है, और बड़े-ओ शब्दों में यह बिल्कुल नहीं है। फिर भी, ब्लूम फिल्टर को अक्सर एक विशिष्ट स्नातक छात्र द्वारा "सिल्वर बुलेट" के रूप में माना जाता है, खासकर जब वह जटिलता के क्रम के साथ समायोजित होता है और गुणांक का अनुकूलन करके समस्या को ठीक करने की कोशिश करता है। व्यवहार में, ब्लूम फ़िल्टर का उपयोग किया जाता है, लेकिन शायद ही कभी और विशेष परिस्थितियों में, अतिरिक्त अनुकूलन के रूप में।



जादुई और अप्राकृतिक - डिजिटल फव्वारे का एक अनूठा संलयन। सरल शब्दों में, यह RAID-5 जैसा कुछ है, लेकिन नेटवर्क पर। डेटा को पी टुकड़ों की श्रृंखला में विभाजित किया गया है, लेकिन पी + क्यू पुनर्संयोजित टुकड़े नेटवर्क में भेजे जाते हैं - ताकि किसी भी पी पुनर्संयोजित प्राप्त करने के बाद, आप मूल को पुनर्स्थापित कर सकें। एकमात्र कठिनाई यह है कि अच्छी संपत्तियों के साथ पुनर्संयोजन एल्गोरिदम एल्गोरिदम को लागू करना बहुत मुश्किल है। सामान्य कंप्यूटर नेटवर्क में, यदि एक पैकेट खो जाता है, तो पुनर्संयोजन के साथ हलचल करने की तुलना में इसे (यह शायद ही कभी 0.1 सेकंड से अधिक समय लगता है) फिर से अनुरोध करना आसान है। लेकिन विशेष निचे हैं जहां डिजिटल फव्वारे को एक नियम के रूप में, एकतरफा संचार प्रणालियों के अनुकूल बनाने की कोशिश की गई थी। मिसाल के तौर पर मित्सेंसेमर ने मल्टीकास्ट को बचाने की कोशिश की। मैंने व्यक्तिगत रूप से एक रूसी जर्मन के साथ बात की जो डिजिटल फव्वारे पर आधारित डिजिटल रेडियो मानक को आगे बढ़ा रहा है। शायद जब अंतरिक्ष यान खुले स्थानों को हल करना शुरू करते हैं, तो डिजिटल फव्वारे उत्पादन एन मस्से में जाएंगे, लेकिन अभी तक यह एक विदेशी खिलौना है।



अन्य तकनीक अनुकूल रूप से सभी चार मुख्य गुणों को जोड़ती है - DHT , वितरित हैश टेबल। ऐसा लगता है कि वितरित नेटवर्क में, आप उनके बीच कई नोड्स और रूट अनुरोधों के बीच मुख्य स्थान को विभाजित कर सकते हैं - ताकि प्रत्येक नोड केवल हैश तालिका के एक निश्चित खंड के लिए जिम्मेदार होगा, और इसकी कुल क्षमता खगोलीय मूल्यों तक पहुंच जाएगी। काश, कई सवाल उठते। उदाहरण के लिए, अलग-अलग खंडों में अलग-अलग लोकप्रियता हो सकती है, और जबकि कुछ नोड्स गड़बड़ कर रहे हैं, दूसरों को अनुरोध के एक शाफ्ट के नीचे दफन किया जाएगा। इसके अलावा, नोड्स में ईमानदारी से काम करने की कोई प्रेरणा नहीं है - आप अन्य लोगों के अनुरोधों को संसाधित करने में मूर्ख बना सकते हैं। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण और लाइलाज बात यह है कि तालिका के वांछित खंड के लिए ज़िम्मेदार नोड को खोजने के लिए DHT को एक लघुगणक संख्याओं की आवश्यकता होती है। RTT (राउंड ट्रिप टाइम) मूलभूत रूप से अकल्पनीय है क्योंकि यह प्रकाश की गति से निर्धारित होता है। जबकि मेमोरी और डिस्क की क्षमता तेजी से बढ़ रही है, जिससे आप डेटा सेंटरों में अधिक से अधिक डेटा स्टोर कर सकते हैं, आरटीटी जगह पर बना रहता है। काश, यद्यपि "लॉगरिदमिक" पर्याप्त नहीं है, लेकिन फिर भी यह डेटा सेंटर के अनुरोध के लिए आवश्यक एक से अधिक राउंड ट्रिप का एक बहु है। यह पता चला कि प्रौद्योगिकी संसाधन का अनुकूलन करती है, जो पहले से ही तेजी से (मेमोरी) बढ़ रही है, लेकिन संसाधन पर हार जाती है, जिसे सिद्धांत (गोल यात्राओं) में सुधार नहीं किया जा सकता है। DHT अब, आधे में, बिट-टोरेंट सिस्टम में साथियों को ट्रैक करने के लिए उपयोग किया जाता है, लेकिन, DHT पॉल फ्रांसिस के संस्थापक पिता में से एक ने लिखा है,

यह पेपर एक ही समय में (कॉर्ड और पेस्ट्री के साथ) मूल "बड़े तीन" DHT पत्रों में से एक है। हालांकि, इन कागजात ने DHT शोध में कुटीर उद्योग को जन्म दिया, लेकिन मुझे विश्वास है कि DHT प्रौद्योगिकी के लिए उपयोगी आला भयानक रूप से छोटा है (वे अनुप्रयोग जहाँ आर्थिक मॉडल डेटा-सेंटर दृष्टिकोण का समर्थन नहीं करते हैं, और हैश शब्दार्थ हैं) उपयुक्त, और पैमाना इतना बड़ा है कि एक गपशप-शैली दृष्टिकोण काम नहीं करता है ...)।

अनुपयुक्तता को छोड़कर सभी मामलों में नेताओं को पीछे छोड़ते हुए, एक और फैशनेबल तकनीक पीयर-टू-पीयर (बिटटोरेंट के अर्थ में, और स्काइप के अर्थ में नहीं) है। उपयोगकर्ता मशीनों से यातायात बढ़ाने के विचार ने ठोस लाभांश का वादा किया - क्योंकि, एक सहकर्मी से सहकर्मी प्रणाली में केंद्रीकृत प्रणालियों के विपरीत, उपलब्ध संसाधन प्रतिभागियों की संख्या के अनुपात में बढ़ते हैं, जिसका अर्थ है कि फ्लैश भीड़ और स्लैशडॉट प्रभाव सिस्टम को नहीं मारेंगे, लेकिन केवल इसे मजबूत बनाते हैं। ऐसा लगता है कि बिग ओ के साथ सब कुछ क्रम में है। एंड, उपयोगकर्ताओं के कंप्यूटर और इंटरनेट कनेक्शन ऑपरेशन के लिए ऐसी सुविधाजनक वस्तुएं नहीं हैं। अंतिम उपयोगकर्ता के लिए कनेक्शन अग्रेषित करना एक क्षेत्र कार्य है जो नेटवर्क का निर्माण करते समय 90% बजट का उपभोग करता है। कॉम्पैक्ट, बाँझ परिस्थितियों में, डेटा सेंटर को अपग्रेड करना बहुत सरल और अधिक लाभदायक है। एक्शन में पैमाने की अर्थव्यवस्थाएं - ट्रंक चैनल और डेटा सेंटर उपयोगकर्ता कनेक्शन की तुलना में बहुत तेजी से विकसित हुए और सर्वर ट्रैफिक पिछले मील की तुलना में बेहद सस्ता और अधिक विश्वसनीय हो गया। आज, पीयर-टू-पीयर केवल तकनीक-प्रेमी छात्रों द्वारा पायरेटेड सामग्री के वितरण के लिए एक कानूनी खामियों के रूप में दिलचस्प है। आर्थिक रूप से, विषय बिल्कुल दिलचस्प नहीं है, वैज्ञानिक रुचि कम हो रही है।



यहां आप अभी भी एक मल्टीकास्ट जोड़ सकते हैं, लेकिन यह फैशनेबल था, तब भी जब मैंने आइसक्रीम के लिए पंद्रह सेंट के लिए अपनी माँ से पूछा।



इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है? यह सरल है। आपको तकनीक की सुंदरता और फैशन से दूर नहीं होना चाहिए, आपको बस इसकी क्षमताओं और लागतों का व्यावहारिक रूप से मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। सामान्य ज्ञान काफी है।