ファッショナブルなもの
今日、私は非常にファッショナブルで出版物の軸を生み出した技術について話すことを決意していますが、長年にわたって重要な実用的な結果をもたらしていないか、それらのニッチが非常に狭いことが判明したため、初期の期待との比較は風刺的な効果を生み出します。 原則として、このようなテクノロジーは、最初の知り合いに「魔法」の印象を与えます。これは、すべての問題を信じられないほどunningな方法で解決しますが、 Big Oの真面目で専門的な評価では、実数と状況は「ダミー」で終わります。
経験が示すように、このようなファッショナブルな小さなものには、「魔法の」（複雑さを賞賛する）、不自然さ（羊毛、物事の自然な秩序に反する）、複雑さ（これは常に悪い）、適用不可能（特定の状況でのみ）あなたが取るどんな状況-それは適用されません）。
それでは、剖検を始めましょう。
魔法の面では、議論の余地のないリーダーはブルームフィルターです。 ブルームフィルターは確率的なデータ構造であるため、特定の値のセットをエンコードして、偽陰性を除外し（値がセットに属する場合、フィルターは正に応答します）、偽陽性を起こりにくくします（フィルターが外部の値をスキップすることもあります）。 実用的な観点から、このフィルターを使用すると、セットを格納するメモリコストを10倍削減できます。決定論が失われるコストが発生する可能性があります。 T.O. ゲインは係数であり、ビッグOの用語ではまったくありません。 それにもかかわらず、ブルームフィルターは、特に複雑な順序で調整し、係数を最適化することで問題を修復しようとする場合、典型的な大学院生によって「銀の弾丸」として非常に頻繁に認識されます。 実際には、ブルームフィルターが使用されますが、まれに、特別な状況では追加の最適化として使用されます。
魔法と不自然なデジタル噴水のユニークな融合。 簡単に言えば、これはRAID-5のようなものですが、ネットワーク経由です。 データは一連のp個の部分に分割されますが、p + q個の再結合された部分はネットワークに送信されます。したがって、再結合されたpを受信した後、元のデータを復元できます。 唯一の難点は、優れた特性を備えた組換えアルゴリズムをアルゴリズム的に実装することが非常に難しいことです。 通常のコンピューターネットワークでは、パケットが失われた場合、再結合を開始するよりも、再要求するほうが簡単です（これには0.1秒以上かかることはめったにありません）。 しかし、デジタル噴水が-原則として、一方向の通信システムに適応しようとした特別なニッチがあります。 Mitsensmacherは、たとえば噴水によるマルチキャストを保存しようとしました。 私は個人的に、デジタル噴水に基づいてデジタル無線規格を動かしているロシアのドイツ人と話をしました。 おそらく、宇宙船がオープンスペースを耕し始めると、デジタル噴水が大量に生産されますが、これまでのところ、これはエキゾチックなおもちゃです。
他のテクノロジーは、 DHT 、分散ハッシュテーブルという4つの主要な特性すべてをうまく組み合わせています。 分散ネットワークでは、複数のノード間でキースペースを分割し、それらの間でリクエストをルーティングできるように思われます-各ノードがハッシュテーブルの特定のセグメントのみを担当し、その総容量が天文学的な値に達するように。 悲しいかな、多くの質問が起こりました。 たとえば、異なるセグメントは異なる人気を持っている可能性があり、いくつかのノードが混乱している間、他のノードはリクエストのシャフトの下に埋もれます。 また、ノードには正直に動作する動機がありません。他の人のリクエストを処理するのにだますことができます。 しかし、最も重要で不治なのは、テーブルの目的のセクションを担当するノードを見つけるために、DHTが対数のラウンドトリップを必要とすることです。 RTT（往復時間）は、光の速度によって決定されるため、根本的に改善できません。 メモリとディスクの容量が指数関数的に増加しているため、データセンターに格納できるデータが増えていますが、RTTはそのままです。 残念ながら、「対数」だけでは十分ではありませんが、それでもデータセンターへのリクエストに必要な複数のラウンドトリップの倍数です。 テクノロジーはリソースを最適化します。リソースは既に指数関数的に成長しています（メモリ）が、リソースを失い、原則的に改善することはできません（往復）。 現在、DHTは半分で、ビットトレントシステムのピアの追跡に使用されていますが、DHTの創設者の1人であるPaul Francisが書いたように、
適用できないことを除いて、あらゆる点でリーダーに遅れをとっている別の流行のテクノロジーは、 ピアツーピアです （Skypeの意味ではなく、BitTorrentの意味で）。 ユーザーマシンからのトラフィックを増やすというアイデアは、確実な利益を約束しました。集中型システムとは異なり、ピアツーピアシステムでは、利用可能なリソースが参加者の数に比例して増加するため、 フラッシュクラウドとSlashdot効果はシステムを殺すことはなく、システムを強化するだけです。 Big Oではすべてが正常に動作しているように見えます。 残念ながら、エンドユーザーのコンピューターとインターネット接続は、操作に便利なオブジェクトではありません。 エンドユーザーへの接続の転送は、ネットワークの構築時に予算の90％を消費するフィールドワークです。 コンパクトで、無菌状態では、データセンターのアップグレードははるかに簡単で、収益性が高くなります。 アクションの経済性-トランクチャネルとデータセンターは、ユーザー接続よりもはるかに高速に開発され、サーバートラフィックはラストマイルよりもはるかに安価で信頼性が高くなりました。 今日、ピアツーピアは、技術に精通した学生による海賊版コンテンツの配布の合法的な抜け穴としてのみ興味深いものです。 経済的には、このトピックは絶対に興味深いものではなく、科学的な関心は衰えています。
ここでもマルチキャストを追加できますが、アイスクリームを15セントと母に頼んだときでも、それは流行でした。
これからどのような結論を導き出すことができますか？ 簡単です。 テクノロジーの美しさとファッション性に夢中になるべきではなく、その機能とコストを実用的に評価する必要があります。 常識で十分です。
経験が示すように、このようなファッショナブルな小さなものには、「魔法の」（複雑さを賞賛する）、不自然さ（羊毛、物事の自然な秩序に反する）、複雑さ（これは常に悪い）、適用不可能（特定の状況でのみ）あなたが取るどんな状況-それは適用されません）。
それでは、剖検を始めましょう。
魔法の面では、議論の余地のないリーダーはブルームフィルターです。 ブルームフィルターは確率的なデータ構造であるため、特定の値のセットをエンコードして、偽陰性を除外し（値がセットに属する場合、フィルターは正に応答します）、偽陽性を起こりにくくします（フィルターが外部の値をスキップすることもあります）。 実用的な観点から、このフィルターを使用すると、セットを格納するメモリコストを10倍削減できます。決定論が失われるコストが発生する可能性があります。 T.O. ゲインは係数であり、ビッグOの用語ではまったくありません。 それにもかかわらず、ブルームフィルターは、特に複雑な順序で調整し、係数を最適化することで問題を修復しようとする場合、典型的な大学院生によって「銀の弾丸」として非常に頻繁に認識されます。 実際には、ブルームフィルターが使用されますが、まれに、特別な状況では追加の最適化として使用されます。
魔法と不自然なデジタル噴水のユニークな融合。 簡単に言えば、これはRAID-5のようなものですが、ネットワーク経由です。 データは一連のp個の部分に分割されますが、p + q個の再結合された部分はネットワークに送信されます。したがって、再結合されたpを受信した後、元のデータを復元できます。 唯一の難点は、優れた特性を備えた組換えアルゴリズムをアルゴリズム的に実装することが非常に難しいことです。 通常のコンピューターネットワークでは、パケットが失われた場合、再結合を開始するよりも、再要求するほうが簡単です（これには0.1秒以上かかることはめったにありません）。 しかし、デジタル噴水が-原則として、一方向の通信システムに適応しようとした特別なニッチがあります。 Mitsensmacherは、たとえば噴水によるマルチキャストを保存しようとしました。 私は個人的に、デジタル噴水に基づいてデジタル無線規格を動かしているロシアのドイツ人と話をしました。 おそらく、宇宙船がオープンスペースを耕し始めると、デジタル噴水が大量に生産されますが、これまでのところ、これはエキゾチックなおもちゃです。
他のテクノロジーは、 DHT 、分散ハッシュテーブルという4つの主要な特性すべてをうまく組み合わせています。 分散ネットワークでは、複数のノード間でキースペースを分割し、それらの間でリクエストをルーティングできるように思われます-各ノードがハッシュテーブルの特定のセグメントのみを担当し、その総容量が天文学的な値に達するように。 悲しいかな、多くの質問が起こりました。 たとえば、異なるセグメントは異なる人気を持っている可能性があり、いくつかのノードが混乱している間、他のノードはリクエストのシャフトの下に埋もれます。 また、ノードには正直に動作する動機がありません。他の人のリクエストを処理するのにだますことができます。 しかし、最も重要で不治なのは、テーブルの目的のセクションを担当するノードを見つけるために、DHTが対数のラウンドトリップを必要とすることです。 RTT（往復時間）は、光の速度によって決定されるため、根本的に改善できません。 メモリとディスクの容量が指数関数的に増加しているため、データセンターに格納できるデータが増えていますが、RTTはそのままです。 残念ながら、「対数」だけでは十分ではありませんが、それでもデータセンターへのリクエストに必要な複数のラウンドトリップの倍数です。 テクノロジーはリソースを最適化します。リソースは既に指数関数的に成長しています（メモリ）が、リソースを失い、原則的に改善することはできません（往復）。 現在、DHTは半分で、ビットトレントシステムのピアの追跡に使用されていますが、DHTの創設者の1人であるPaul Francisが書いたように、
この論文は、（コードとペストリーとともに）ほぼ同時期に公開されたオリジナルの「ビッグ3」DHT論文の1つです。 これらの論文はDHT研究で家内工業を生み出しましたが、DHT技術の有用なニッチは非常に小さいと考えています（経済モデルがデータセンターのアプローチをサポートせず、ハッシュセマンティクスが適切であり、規模が非常に大きいため、ゴシップスタイルのアプローチではうまくいきません...）。
適用できないことを除いて、あらゆる点でリーダーに遅れをとっている別の流行のテクノロジーは、 ピアツーピアです （Skypeの意味ではなく、BitTorrentの意味で）。 ユーザーマシンからのトラフィックを増やすというアイデアは、確実な利益を約束しました。集中型システムとは異なり、ピアツーピアシステムでは、利用可能なリソースが参加者の数に比例して増加するため、 フラッシュクラウドとSlashdot効果はシステムを殺すことはなく、システムを強化するだけです。 Big Oではすべてが正常に動作しているように見えます。 残念ながら、エンドユーザーのコンピューターとインターネット接続は、操作に便利なオブジェクトではありません。 エンドユーザーへの接続の転送は、ネットワークの構築時に予算の90％を消費するフィールドワークです。 コンパクトで、無菌状態では、データセンターのアップグレードははるかに簡単で、収益性が高くなります。 アクションの経済性-トランクチャネルとデータセンターは、ユーザー接続よりもはるかに高速に開発され、サーバートラフィックはラストマイルよりもはるかに安価で信頼性が高くなりました。 今日、ピアツーピアは、技術に精通した学生による海賊版コンテンツの配布の合法的な抜け穴としてのみ興味深いものです。 経済的には、このトピックは絶対に興味深いものではなく、科学的な関心は衰えています。
ここでもマルチキャストを追加できますが、アイスクリームを15セントと母に頼んだときでも、それは流行でした。
これからどのような結論を導き出すことができますか？ 簡単です。 テクノロジーの美しさとファッション性に夢中になるべきではなく、その機能とコストを実用的に評価する必要があります。 常識で十分です。
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