Teorema CAP (teorema de Brewer) Definición / explicación

El teorema CAP es una teoría en ciencias de la computación que establece que es imposible que un sistema informático distribuido proporcione simultáneamente más de dos de las siguientes tres garantías:

1. Consistencia: Todos los nodos del sistema ven los mismos datos al mismo tiempo.

2. 2. Disponibilidad: Todos los nodos del sistema están siempre disponibles para responder a las solicitudes.

3. Tolerancia a las particiones: El sistema sigue funcionando aunque algunos nodos no estén disponibles.

¿Quién ha desarrollado el teorema CAP?

El teorema CAP, también conocido como teorema de Brewer, es un resultado teórico en informática que afirma que es imposible que un sistema informático distribuido proporcione simultáneamente más de dos de las tres garantías siguientes

- Consistencia: Cada lectura recibe la escritura más reciente o un error
- Disponibilidad: Cada petición recibe una respuesta (sin error) - sin la garantía de que contenga la escritura más reciente
- Tolerancia a la partición: El sistema sigue funcionando a pesar de un número arbitrario de mensajes que se caen (o se retrasan) por la red entre nodos

El teorema CAP fue desarrollado por el informático Eric Brewer en 2000.

¿Cuál es la hipótesis del teorema CAP demostrarlo lógicamente?

El teorema CAP, también conocido como teorema de Brewer, afirma que es imposible que un sistema informático distribuido proporcione simultáneamente más de dos de las tres garantías siguientes:

- Consistencia: Cada lectura recibe la escritura más reciente o un error
- Disponibilidad: Cada petición recibe una respuesta (sin error) - sin la garantía de que contenga la escritura más reciente
- Tolerancia a la partición: El sistema sigue funcionando a pesar de un número arbitrario de mensajes que se pierden (o se retrasan) por la red entre los nodos

Es importante tener en cuenta que el teorema CAP sólo se aplica a los sistemas que están distribuidos, lo que significa que están repartidos entre varios nodos. Los sistemas que no están distribuidos, como los que se ejecutan en un solo nodo, no están sujetos al teorema CAP.
El teorema CAP se utiliza a menudo para ayudar a diseñar sistemas distribuidos, ya que puede ayudar a los desarrolladores a entender las compensaciones que deben hacerse al diseñar un sistema. Por ejemplo, si un sistema necesita estar altamente disponible, entonces puede necesitar sacrificar la consistencia para conseguirlo.
El teorema lleva el nombre del informático Eric Brewer, que lo propuso por primera vez en un artículo del año 2000.

¿Por qué es importante el teorema CAP?

El teorema CAP es importante porque proporciona un marco teórico para entender las compensaciones entre la consistencia, la disponibilidad y la tolerancia a las particiones en los sistemas distribuidos. El teorema afirma que es imposible proporcionar simultáneamente estas tres propiedades en un sistema distribuido. Como resultado, los diseñadores de sistemas distribuidos deben elegir entre la consistencia y la disponibilidad en el caso de una partición de la red.
El teorema CAP es importante porque ayuda a explicar por qué algunos sistemas distribuidos están más disponibles que otros. Por ejemplo, se dice que un sistema que sacrifica la consistencia en favor de la disponibilidad es "eventualmente consistente". Un sistema de este tipo puede devolver resultados inconsistentes durante un periodo de tiempo después de una partición de la red, pero finalmente convergerá en un estado consistente. Por el contrario, un sistema que prioriza la consistencia sobre la disponibilidad se dice que es "fuertemente consistente". Un sistema de este tipo no devolverá ningún resultado hasta que haya convergido en un estado consistente.
El teorema CAP también es importante porque proporciona información sobre el diseño de los sistemas distribuidos. Por ejemplo, muchos sistemas eventualmente consistentes utilizan técnicas como la resolución de conflictos para tratar las inconsistencias. Sin embargo, estas técnicas pueden ser complejas y no siempre tienen éxito. Por ello, algunos diseñadores prefieren utilizar modelos de consistencia fuerte, aunque puedan sacrificar algo de disponibilidad.

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