ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমস: কনসেনসাস অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জটিলতা পরিভ্রমণ

আধুনিক প্রযুক্তির বিশাল, আন্তঃসংযুক্ত বিশ্বে, ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমস আমাদের দৈনন্দিন জীবনে ব্যবহৃত প্রায় প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ পরিষেবার মেরুদণ্ড। বৈশ্বিক আর্থিক নেটওয়ার্ক এবং ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার থেকে শুরু করে রিয়েল-টাইম কমিউনিকেশন প্ল্যাটফর্ম এবং এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত, এই সিস্টেমগুলি একাধিক স্বাধীন কম্পিউটিং নোডের মাধ্যমে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অভূতপূর্ব স্কেলেবিলিটি, রেসিলিয়েন্স এবং অ্যাভেইলেবিলিটি প্রদানের পাশাপাশি, এই ডিস্ট্রিবিউশন একটি গভীর চ্যালেঞ্জ তৈরি করে: সমস্ত অংশগ্রহণকারী নোড জুড়ে একটি সুসংগত এবং সম্মত অবস্থা বজায় রাখা, এমনকি যখন কিছু নোড অনিবার্যভাবে ব্যর্থ হয়। এটিই হলো কনসেনসাস অ্যালগরিদম-এর ক্ষেত্র।

ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশে ডেটা ইন্টিগ্রিটি এবং অপারেশনাল নিরবচ্ছিন্নতার নীরব প্রহরী হলো কনসেনসাস অ্যালগরিদম। নেটওয়ার্ক বিলম্ব, নোড ক্র্যাশ বা এমনকি দূষিত আচরণ সত্ত্বেও, তারা একদল মেশিনকে একটি একক মান, অপারেশন অর্ডার বা স্টেট ট্রানজিশনে সম্মত হতে সক্ষম করে। এগুলি ছাড়া, আমাদের ডিজিটাল বিশ্বের প্রত্যাশিত নির্ভরযোগ্যতা ভেঙে পড়বে। এই বিস্তারিত নির্দেশিকা কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলির জটিল বিশ্বে গভীরভাবে প্রবেশ করে, তাদের মৌলিক নীতিগুলি অন্বেষণ করে, প্রধান বাস্তবায়নগুলি পরীক্ষা করে এবং বাস্তব-বিশ্বের ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে তাদের স্থাপনার জন্য ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

ডিস্ট্রিবিউটেড কনসেনসাসের মৌলিক চ্যালেঞ্জ

একটি শক্তিশালী ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম তৈরি করা intrinsically জটিল। মূল অসুবিধাটি নেটওয়ার্কগুলির অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রকৃতির মধ্যে নিহিত, যেখানে বার্তাগুলি বিলম্বিত হতে পারে, হারিয়ে যেতে পারে বা পুনর্গঠিত হতে পারে এবং নোডগুলি স্বাধীনভাবে ব্যর্থ হতে পারে। এমন একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে একাধিক সার্ভারকে একটি নির্দিষ্ট লেনদেন সম্পন্ন হয়েছে কিনা সে বিষয়ে সম্মত হতে হবে। যদি কিছু সার্ভার সাফল্যের কথা জানায় এবং অন্যগুলি ব্যর্থতার কথা জানায়, তবে সিস্টেমের অবস্থা অস্পষ্ট হয়ে যায়, যা ডেটা অসামঞ্জস্যতা এবং সম্ভাব্য অপারেশনাল বিশৃঙ্খলার দিকে পরিচালিত করে।

সিএপি উপপাদ্য এবং এর প্রাসঙ্গিকতা

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলিতে একটি মৌলিক ধারণা হলো সিএপি উপপাদ্য, যা বলে যে একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্টোর একই সাথে নিম্নলিখিত তিনটি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে শুধুমাত্র দুটি গ্যারান্টি দিতে পারে:

• সামঞ্জস্যতা (Consistency): প্রতিটি রিড সাম্প্রতিকতম রাইট বা একটি ত্রুটি পায়।
• প্রাপ্যতা (Availability): প্রতিটি অনুরোধ একটি প্রতিক্রিয়া পায়, তবে এটি সাম্প্রতিকতম রাইট কিনা তার কোনো গ্যারান্টি থাকে না।
• পার্টিশন টলারেন্স (Partition Tolerance): নির্বিচারে নেটওয়ার্ক ব্যর্থতা (পার্টিশন) নোডগুলির মধ্যে বার্তা ড্রপ করা সত্ত্বেও সিস্টেম কাজ চালিয়ে যায়।

বাস্তবে, যে কোনো পর্যাপ্ত বৃহৎ-স্কেলের ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে নেটওয়ার্ক পার্টিশন অনিবার্য। অতএব, ডিজাইনারদের সর্বদা পার্টিশন টলারেন্স (P) বেছে নিতে হবে। এটি সামঞ্জস্যতা (C) এবং প্রাপ্যতা (A)-এর মধ্যে একটি পছন্দের সুযোগ রাখে। কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি প্রাথমিকভাবে সামঞ্জস্যতা (C) বজায় রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এমনকি পার্টিশনের (P) মুখেও, প্রায়শই নেটওয়ার্ক বিভাজনের সময় প্রাপ্যতা (A)-এর বিনিময়ে। ডেটা ইন্টিগ্রিটি যেখানে সর্বাপেক্ষা গুরুত্বপূর্ণ, যেমন আর্থিক লেজার বা কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট পরিষেবা, সেখানে সিস্টেম ডিজাইন করার সময় এই ট্রেড-অফটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলিতে ফল্ট মডেল

কার্যকর কনসেনসাস মেকানিজম ডিজাইন করার জন্য একটি সিস্টেমের সম্মুখীন হতে পারে এমন ত্রুটিগুলির প্রকারগুলি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:

• ক্র্যাশ ফল্টস (ফেইল-স্টপ): একটি নোড কেবল কাজ করা বন্ধ করে দেয়। এটি ক্র্যাশ হয়ে পুনরায় চালু হতে পারে, তবে এটি ভুল বা বিভ্রান্তিকর বার্তা পাঠায় না। এটি সবচেয়ে সাধারণ এবং পরিচালনা করা সহজ ত্রুটি।
• ক্র্যাশ-রিকভারি ফল্টস: ক্র্যাশ ফল্টসের অনুরূপ, তবে নোডগুলি ক্র্যাশ থেকে পুনরুদ্ধার করতে পারে এবং সিস্টেমে পুনরায় যোগ দিতে পারে, যদি সঠিকভাবে পরিচালনা করা না হয় তবে সম্ভবত পুরোনো অবস্থা নিয়ে।
• অমিশন ফল্টস: একটি নোড বার্তা পাঠাতে বা গ্রহণ করতে ব্যর্থ হয়, অথবা বার্তা ড্রপ করে। এটি নেটওয়ার্ক সমস্যা বা সফটওয়্যার বাগের কারণে হতে পারে।
• বাইজান্টাইন ফল্টস: সবচেয়ে গুরুতর এবং জটিল। নোডগুলি নির্বিচারে আচরণ করতে পারে, দূষিত বা বিভ্রান্তিকর বার্তা পাঠাতে পারে, অন্যান্য ত্রুটিপূর্ণ নোডগুলির সাথে ষড়যন্ত্র করতে পারে বা এমনকি সক্রিয়ভাবে সিস্টেমকে নাশকতা করার চেষ্টা করতে পারে। এই ত্রুটিগুলি সাধারণত ব্লকচেইন বা সামরিক অ্যাপ্লিকেশনের মতো অত্যন্ত সংবেদনশীল পরিবেশে বিবেচনা করা হয়।

এফএলপি ইম্পসিবিলিটি ফলাফল

একটি কঠিন তাত্ত্বিক ফলাফল, এফএলপি ইম্পসিবিলিটি থিওরেম (ফিশার, লিঞ্চ, প্যাটারসন, ১৯৮৫), বলে যে একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে, যদি একটি প্রক্রিয়াও ক্র্যাশ করতে পারে তবে ঐকমত্যের গ্যারান্টি দেওয়া অসম্ভব। এই উপপাদ্যটি ঐকমত্য অর্জনের অন্তর্নিহিত অসুবিধা তুলে ধরে এবং জোর দেয় যে ব্যবহারিক অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই নেটওয়ার্ক সিঙ্ক্রোনির (যেমন, একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে বার্তা বিতরণ) বিষয়ে অনুমান করে বা সমস্ত পরিস্থিতিতে নির্ণায়ক হওয়ার পরিবর্তে সম্ভাবনামূলকভাবে অগ্রগতি অর্জনের জন্য র্যান্ডমাইজেশন এবং টাইমআউটের উপর নির্ভর করে। এর মানে হল যে একটি সিস্টেম অত্যন্ত উচ্চ সম্ভাবনার সাথে ঐকমত্য অর্জনের জন্য ডিজাইন করা যেতে পারে, তবে সম্পূর্ণ অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, ত্রুটি-প্রবণ পরিবেশে চূড়ান্ত নিশ্চয়তা তাত্ত্বিকভাবে অধরা।

কনসেনসাস অ্যালগরিদমের মূল ধারণা

এই চ্যালেঞ্জগুলি সত্ত্বেও, ব্যবহারিক কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি অপরিহার্য। তারা সাধারণত কিছু মূল বৈশিষ্ট্য মেনে চলে:

• ঐকমত্য (Agreement): সমস্ত অ-ত্রুটিপূর্ণ প্রক্রিয়া অবশেষে একই মানের উপর সম্মত হয়।
• বৈধতা (Validity): যদি একটি মান v-তে সম্মত হয়, তবে v অবশ্যই কোনো প্রক্রিয়া দ্বারা প্রস্তাবিত হতে হবে।
• সমাপ্তি (Termination): সমস্ত অ-ত্রুটিপূর্ণ প্রক্রিয়া অবশেষে একটি মানের উপর সিদ্ধান্ত নেয়।
• অখণ্ডতা (Integrity): প্রতিটি অ-ত্রুটিপূর্ণ প্রক্রিয়া সর্বাধিক একটি মানের উপর সিদ্ধান্ত নেয়।

এই মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়াও, বেশ কয়েকটি প্রক্রিয়া সাধারণত ব্যবহৃত হয়:

• লিডার নির্বাচন: অনেক কনসেনসাস অ্যালগরিদম একটি 'লিডার' নিযুক্ত করে, যিনি মান প্রস্তাব করা এবং ঐকমত্য প্রক্রিয়া পরিচালনা করার জন্য দায়ী থাকেন। যদি লিডার ব্যর্থ হয়, তবে একটি নতুন লিডার নির্বাচন করতে হবে। এটি সমন্বয়কে সহজ করে তোলে তবে যদি দৃঢ়ভাবে পরিচালনা করা না হয় তবে একটি সম্ভাব্য একক ব্যর্থতার কারণ (প্রস্তাবের জন্য, সম্মত হওয়ার জন্য নয়) তৈরি করে।
• কোরামস: প্রতিটি নোডকে সম্মত হওয়ার প্রয়োজন না করে, সাধারণত একটি 'কোরাম' (সংখ্যাগরিষ্ঠ বা একটি নির্দিষ্ট উপসেট) নোড যখন একটি প্রস্তাবকে স্বীকার করে তখন ঐকমত্যে পৌঁছানো হয়। এটি সিস্টেমকে অগ্রগতি করতে দেয়, এমনকি যদি কিছু নোড ডাউন বা ধীরগতিতে থাকে। কোরামের আকার সাবধানে নির্বাচন করা হয় যাতে যে কোনো দুটি ছেদকারী কোরামের মধ্যে সর্বদা অন্তত একটি সাধারণ নোড থাকে, যা পরস্পরবিরোধী সিদ্ধান্তগুলিকে প্রতিরোধ করে।
• লগ প্রতিলিপিকরণ: কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই একাধিক মেশিনে কমান্ডের একটি ক্রম (একটি লগ) প্রতিলিপিকরণের মাধ্যমে কাজ করে। প্রতিটি কমান্ড, একবার ঐকমত্য দ্বারা সম্মত হলে, লগে যুক্ত হয়। এই লগটি তখন একটি 'স্টেট মেশিন'-এর জন্য একটি নির্ণায়ক ইনপুট হিসাবে কাজ করে, যা নিশ্চিত করে যে সমস্ত রেপ্লিকা একই ক্রমে কমান্ডগুলি প্রক্রিয়া করে এবং একই অবস্থায় পৌঁছায়।

জনপ্রিয় কনসেনসাস অ্যালগরিদম এবং তাদের বাস্তবায়ন

যদিও কনসেনসাসের তাত্ত্বিক ক্ষেত্র বিশাল, কিছু অ্যালগরিদম ব্যবহারিক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে প্রভাবশালী সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। প্রতিটি জটিলতা, কর্মক্ষমতা এবং ফল্ট টলারেন্স বৈশিষ্ট্যের একটি ভিন্ন ভারসাম্য প্রদান করে।

প্যাক্সোস: ডিস্ট্রিবিউটেড কনসেনসাসের গডফাদার

১৯৯০ সালে লেসলি ল্যাম্পোর্ট দ্বারা প্রথম প্রকাশিত (যদিও পরে ব্যাপকভাবে বোঝা যায়), প্যাক্সোস সম্ভবত সবচেয়ে প্রভাবশালী এবং ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা কনসেনসাস অ্যালগরিদম। এটি ক্র্যাশ-প্রবণ প্রক্রিয়া সহ একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস নেটওয়ার্কে ঐকমত্য অর্জনের ক্ষমতার জন্য বিখ্যাত, যদি বেশিরভাগ প্রক্রিয়া কার্যকর থাকে। তবে, এর আনুষ্ঠানিক বিবরণ বোঝা অত্যন্ত কঠিন, যার ফলে একটি উক্তি প্রচলিত হয়েছে, "প্যাক্সোস সহজ, একবার আপনি এটি বুঝে গেলে।"

প্যাক্সোস কীভাবে কাজ করে (সরলীকৃত)

প্যাক্সোস তিন ধরনের অংশগ্রহণকারীকে সংজ্ঞায়িত করে:

• প্রপোজার: সম্মত হওয়ার জন্য একটি মান প্রস্তাব করে।
• অ্যাক্সেপ্টর: প্রস্তাবিত মানগুলিতে ভোট দেয়। তারা তাদের দেখা সর্বোচ্চ প্রস্তাব সংখ্যা এবং তাদের গৃহীত মান সংরক্ষণ করে।
• লার্নার: কোন মান নির্বাচিত হয়েছে তা আবিষ্কার করে।

অ্যালগরিদম দুটি প্রধান পর্যায়ে অগ্রসর হয়:

1. পর্যায় ১ (প্রস্তুতি):
   • ১এ (প্রস্তুতি): একজন প্রপোজার একটি নতুন, বিশ্বব্যাপী অনন্য প্রস্তাব সংখ্যা n সহ একটি 'প্রস্তুতি' বার্তা বেশিরভাগ অ্যাক্সেপ্টরকে পাঠায়।
   • ১বি (প্রতিশ্রুতি): একজন অ্যাক্সেপ্টর, একটি প্রস্তুতি বার্তা (n) পাওয়ার পর, n-এর চেয়ে কম সংখ্যা সহ ভবিষ্যতের যে কোনো প্রস্তাবকে উপেক্ষা করার 'প্রতিশ্রুতি' দিয়ে প্রতিক্রিয়া জানায়। যদি এটি পূর্ববর্তী কোনো প্রস্তাবের জন্য ইতিমধ্যেই একটি মান গ্রহণ করে থাকে, তবে এটি তার প্রতিক্রিয়াতে সর্বোচ্চ-সংখ্যাযুক্ত গৃহীত মান (v_accepted) এবং তার প্রস্তাব সংখ্যা (n_accepted) অন্তর্ভুক্ত করে।
2. পর্যায় ২ (গ্রহণ):
   • ২এ (গ্রহণ): যদি প্রপোজার বেশিরভাগ অ্যাক্সেপ্টর থেকে প্রতিশ্রুতি পায়, তবে এটি তার প্রস্তাবের জন্য একটি মান v নির্বাচন করে। যদি কোনো অ্যাক্সেপ্টর পূর্বে গৃহীত মান v_accepted রিপোর্ট করে থাকে, তবে প্রপোজারকে সর্বোচ্চ n_accepted-এর সাথে যুক্ত মানটি বেছে নিতে হবে। অন্যথায়, এটি তার নিজস্ব মান প্রস্তাব করতে পারে। এরপর এটি প্রস্তাব সংখ্যা n এবং নির্বাচিত মান v সম্বলিত একটি 'গ্রহণ' বার্তা একই সংখ্যাগরিষ্ঠ অ্যাক্সেপ্টরকে পাঠায়।
   • ২বি (গৃহীত): একজন অ্যাক্সেপ্টর, একটি গ্রহণ বার্তা (n, v) পাওয়ার পর, যদি এটি n-এর চেয়ে কম সংখ্যা সহ প্রস্তাবগুলিকে উপেক্ষা করার প্রতিশ্রুতি না দিয়ে থাকে তবে মান v গ্রহণ করে। এরপর এটি গৃহীত মান সম্পর্কে লার্নারদের অবহিত করে।

প্যাক্সোসের সুবিধা এবং অসুবিধা

• সুবিধা: অত্যন্ত ফল্ট-টলারেণ্ট (2f+1 নোডের মধ্যে f ক্র্যাশ ব্যর্থতা সহ্য করতে পারে)। নেটওয়ার্ক বিভাজনের সময়ও নিরাপত্তা (কখনো ভুল সিদ্ধান্ত নেয় না) নিশ্চিত করে। একটি নির্দিষ্ট লিডার ছাড়াই অগ্রগতি করতে পারে (যদিও লিডার নির্বাচন এটি সহজ করে তোলে)।
• অসুবিধা: বোঝা এবং সঠিকভাবে বাস্তবায়ন করা অত্যন্ত জটিল। নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন (যেমন, মাল্টি-প্যাক্সোসের মতো একটি বিশিষ্ট লিডার ব্যবহার করা) ছাড়া প্রাণবন্ততার সমস্যায় (যেমন, বারবার লিডার নির্বাচন, যা স্টারভেশনের দিকে পরিচালিত করে) ভুগতে পারে।

ব্যবহারিক বাস্তবায়ন এবং প্রকারভেদ

এর জটিলতার কারণে, খাঁটি প্যাক্সোস খুব কমই সরাসরি বাস্তবায়িত হয়। পরিবর্তে, সিস্টেমগুলি প্রায়শই মাল্টি-প্যাক্সোস-এর মতো প্রকারভেদ ব্যবহার করে, যা একটি স্থিতিশীল লিডারকে অনুক্রমে অনেক মান প্রস্তাব করার মাধ্যমে একাধিক রাউন্ড ঐকমত্য জুড়ে লিডার নির্বাচনের ওভারহেডকে হ্রাস করে। প্যাক্সোস (বা এর ডেরিভেটিভস) দ্বারা প্রভাবিত বা সরাসরি ব্যবহার করে এমন সিস্টেমের উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে গুগলের চাবি লক পরিষেবা, অ্যাপাচি জু-কিপার (ZAB ব্যবহার করে, একটি প্যাক্সোস-সদৃশ অ্যালগরিদম), এবং বিভিন্ন ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাবেস সিস্টেম।

রাফট: বোধগম্যতার জন্য কনসেনসাস

স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটিতে দিয়েগো ওংগারো এবং জন ওস্টারহাউট দ্বারা রাফট তৈরি করা হয়েছিল 'বোঝা সহজ' হওয়ার সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য নিয়ে। যদিও প্যাক্সোস কনসেনসাসের জন্য তাত্ত্বিক ন্যূনতমের উপর মনোযোগ দেয়, রাফট একটি আরও কাঠামোগত এবং স্বজ্ঞাত পদ্ধতির অগ্রাধিকার দেয়, যা এটিকে বাস্তবায়ন এবং যুক্তিযুক্ত করা উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ করে তোলে।

রাফট কীভাবে কাজ করে

রাফট তার নোডগুলির জন্য স্পষ্ট ভূমিকা এবং সহজ অবস্থা রূপান্তর সংজ্ঞায়িত করে কাজ করে:

• লিডার: প্রাথমিক নোড যা সমস্ত ক্লায়েন্ট অনুরোধ পরিচালনা, লগ এন্ট্রি প্রস্তাব এবং সেগুলিকে ফলোয়ারদের কাছে প্রতিলিপি করার জন্য দায়ী। একই সময়ে শুধুমাত্র একজন লিডার থাকে।
• ফলোয়ার: প্যাসিভ নোড যা কেবল লিডারের অনুরোধে সাড়া দেয় এবং প্রার্থীদের জন্য ভোট দেয়।
• ক্যান্ডিডেট: একটি অবস্থা যেখানে ফলোয়ার চলে যায় যখন সে বিশ্বাস করে যে লিডার ব্যর্থ হয়েছে, একটি নতুন লিডার নির্বাচন শুরু করে।

রাফট দুটি মূল প্রক্রিয়ার মাধ্যমে ঐকমত্য অর্জন করে:

1. লিডার নির্বাচন: যখন একটি ফলোয়ার একটি নির্দিষ্ট টাইমআউট সময়ের জন্য লিডারের কাছ থেকে শুনতে পায় না, তখন এটি একটি ক্যান্ডিডেট হয়ে যায়। এটি তার বর্তমান টার্ম (একটি লজিক্যাল ঘড়ি) বৃদ্ধি করে এবং নিজের জন্য ভোট দেয়। এরপর এটি অন্যান্য নোডগুলিতে 'RequestVote' RPC পাঠায়। যদি এটি বেশিরভাগের কাছ থেকে ভোট পায়, তবে এটি নতুন লিডার হয়ে যায়। যদি অন্য কোনো নোড লিডার হয় বা ভোট বিভাজন ঘটে, তবে একটি নতুন নির্বাচন টার্ম শুরু হয়।
2. লগ প্রতিলিপিকরণ: একবার একজন লিডার নির্বাচিত হলে, এটি ক্লায়েন্ট কমান্ড গ্রহণ করে এবং সেগুলিকে তার স্থানীয় লগে যুক্ত করে। এরপর এটি সমস্ত ফলোয়ারকে এই এন্ট্রিগুলি প্রতিলিপি করার জন্য 'AppendEntries' RPC পাঠায়। একটি লগ এন্ট্রি তখনই কমিট হয় যখন লিডার সেটিকে তার বেশিরভাগ ফলোয়ারের কাছে প্রতিলিপি করে ফেলে। শুধুমাত্র কমিট করা এন্ট্রিগুলি স্টেট মেশিনে প্রয়োগ করা হয়।

রাফটের সুবিধা এবং অসুবিধা

• সুবিধা: প্যাক্সোসের চেয়ে বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ। শক্তিশালী লিডার মডেল ক্লায়েন্ট ইন্টারঅ্যাকশন এবং লগ ব্যবস্থাপনা সহজ করে। ক্র্যাশ ব্যর্থতার অধীনে নিরাপত্তা এবং প্রাণবন্ততা নিশ্চিত করে।
• অসুবিধা: শক্তিশালী লিডার রাইট-ভারী ওয়ার্কলোডগুলির জন্য একটি বাধা হতে পারে (যদিও এটি অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রায়শই গ্রহণযোগ্য)। অগ্রগতির জন্য একটি স্থিতিশীল লিডারের প্রয়োজন, যা ঘন ঘন নেটওয়ার্ক পার্টিশন বা লিডার ব্যর্থতার দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে।

রাফটের ব্যবহারিক বাস্তবায়ন

রাফটের বোধগম্যতার জন্য ডিজাইন এটিকে ব্যাপকভাবে গ্রহণ করার দিকে পরিচালিত করেছে। বিশিষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে:

• etcd: একটি ডিস্ট্রিবিউটেড কি-ভ্যালু স্টোর যা কিউবারনেটিস ক্লাস্টার সমন্বয় এবং অবস্থা ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Consul: একটি পরিষেবা মেশ সমাধান যা পরিষেবা আবিষ্কার এবং কনফিগারেশনের জন্য তার অত্যন্ত উপলব্ধ এবং ধারাবাহিক ডেটা স্টোরের জন্য রাফট ব্যবহার করে।
• cockroachDB: একটি ডিস্ট্রিবিউটেড SQL ডেটাবেস যা তার অন্তর্নিহিত স্টোরেজ এবং প্রতিলিপিকরণের জন্য রাফট-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে।
• HashiCorp Nomad: একটি ওয়ার্কলোড অর্কেস্ট্রেটর যা তার এজেন্টদের সমন্বয় করার জন্য রাফট ব্যবহার করে।

ZAB (জু-কিপার অ্যাটমিক ব্রডকাস্ট)

ZAB হলো অ্যাপাচি জু-কিপারের কেন্দ্রবিন্দুতে থাকা কনসেনসাস অ্যালগরিদম, যা একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ডিস্ট্রিবিউটেড কোঅর্ডিনেশন পরিষেবা। যদিও প্রায়শই প্যাক্সোসের সাথে তুলনা করা হয়, ZAB বিশেষভাবে জু-কিপারের অবস্থা পরিবর্তনের জন্য একটি অর্ডার করা, নির্ভরযোগ্য ব্রডকাস্ট প্রদান এবং লিডার নির্বাচনের ব্যবস্থাপনার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তৈরি করা হয়েছে।

ZAB কীভাবে কাজ করে

ZAB সমস্ত জু-কিপার রেপ্লিকার অবস্থা সিঙ্ক্রোনাইজ রাখার লক্ষ্য রাখে। এটি বিভিন্ন পর্যায়ের মাধ্যমে এটি অর্জন করে:

1. লিডার নির্বাচন: জু-কিপার একটি অ্যাটমিক ব্রডকাস্ট প্রোটোকলের একটি প্রকারভেদ (যার মধ্যে লিডার নির্বাচনও অন্তর্ভুক্ত) ব্যবহার করে একটি একক লিডার সর্বদা সক্রিয় থাকে তা নিশ্চিত করতে। যখন বর্তমান লিডার ব্যর্থ হয়, তখন একটি নির্বাচন প্রক্রিয়া শুরু হয় যেখানে নোডগুলি একটি নতুন লিডারের জন্য ভোট দেয়, সাধারণত যে নোডের কাছে সবচেয়ে আপ-টু-ডেট লগ থাকে।
2. আবিষ্কার: একবার একটি লিডার নির্বাচিত হলে, এটি তার ফলোয়ারদের থেকে সবচেয়ে সাম্প্রতিক অবস্থা নির্ধারণের জন্য আবিষ্কার পর্যায় শুরু করে। ফলোয়াররা তাদের সর্বোচ্চ লগ আইডি লিডারকে পাঠায়।
3. সিঙ্ক্রোনাইজেশন: এরপর লিডার তার ফলোয়ারদের সাথে তার অবস্থা সিঙ্ক্রোনাইজ করে, তাদের আপ-টু-ডেট করতে কোনো অনুপস্থিত লেনদেন পাঠায়।
4. ব্রডকাস্ট: সিঙ্ক্রোনাইজেশনের পর, সিস্টেম ব্রডকাস্ট পর্যায়ে প্রবেশ করে। লিডার নতুন লেনদেন (ক্লায়েন্ট রাইট) প্রস্তাব করে, এবং এই প্রস্তাবগুলি ফলোয়ারদের কাছে ব্রডকাস্ট করা হয়। একবার বেশিরভাগ ফলোয়ার প্রস্তাবটিকে স্বীকার করলে, লিডার সেটিকে কমিট করে এবং কমিট বার্তা ব্রডকাস্ট করে। ফলোয়াররা তখন তাদের স্থানীয় অবস্থায় কমিট করা লেনদেন প্রয়োগ করে।

ZAB-এর মূল বৈশিষ্ট্য

• মোট অর্ডার ব্রডকাস্টের উপর ফোকাস করে, সমস্ত রেপ্লিকার জুড়ে সমস্ত আপডেট একই ক্রমে প্রক্রিয়া করা হয় তা নিশ্চিত করে।
• উচ্চ থ্রুপুট বজায় রাখতে লিডার স্থিতিশীলতার উপর জোর দেয়।
• লিডার নির্বাচন এবং অবস্থা সিঙ্ক্রোনাইজেশনকে মূল উপাদান হিসাবে সংহত করে।

ZAB-এর ব্যবহারিক প্রয়োগ

অ্যাপাচি জু-কিপার অ্যাপাচি কাফকা, হ্যাডুপ, এইচবেস এবং সোলর সহ অন্যান্য অনেক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের জন্য একটি মৌলিক পরিষেবা প্রদান করে, যা ডিস্ট্রিবিউটেড কনফিগারেশন, লিডার নির্বাচন এবং নামকরনের মতো পরিষেবাগুলি সরবরাহ করে। এর নির্ভরযোগ্যতা সরাসরি শক্তিশালী ZAB প্রোটোকল থেকে আসে।

বাইজান্টাইন ফল্ট টলারেন্স (BFT) অ্যালগরিদম

যদিও প্যাক্সোস, রাফট এবং ZAB প্রাথমিকভাবে ক্র্যাশ ফল্টগুলি পরিচালনা করে, কিছু পরিবেশে বাইজান্টাইন ফল্ট-এর বিরুদ্ধে স্থিতিস্থাপকতা প্রয়োজন, যেখানে নোডগুলি দূষিত বা নির্বিচারে আচরণ করতে পারে। এটি বিশেষত বিশ্বাসহীন পরিবেশে, যেমন পাবলিক ব্লকচেইন বা অত্যন্ত সংবেদনশীল সরকারী/সামরিক সিস্টেমে প্রাসঙ্গিক।

ব্যবহারিক বাইজান্টাইন ফল্ট টলারেন্স (PBFT)

ক্যাস্ট্রো এবং লিসকভ ১৯৯৯ সালে প্রস্তাবিত PBFT, সবচেয়ে সুপরিচিত এবং ব্যবহারিক BFT অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি। এটি একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমকে ঐকমত্যে পৌঁছাতে দেয়, এমনকি যদি এর এক-তৃতীয়াংশ নোড বাইজান্টাইন (দূষিত বা ত্রুটিপূর্ণ) হয়।

PBFT কীভাবে কাজ করে (সরলীকৃত)

PBFT একাধিক ভিউ-এর একটি সিরিজে কাজ করে, প্রতিটিতে একজন মনোনীত প্রাইমারি (লিডার) থাকে। যখন প্রাইমারি ব্যর্থ হয় বা ত্রুটিপূর্ণ বলে সন্দেহ করা হয়, তখন একটি নতুন প্রাইমারি নির্বাচনের জন্য একটি ভিউ পরিবর্তন প্রোটোকল শুরু করা হয়।

একটি ক্লায়েন্ট অনুরোধের জন্য স্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপে কয়েকটি পর্যায় জড়িত থাকে:

1. ক্লায়েন্ট অনুরোধ: একজন ক্লায়েন্ট প্রাইমারি নোডে একটি অনুরোধ পাঠায়।
2. প্রি-প্রিপেয়ার: প্রাইমারি অনুরোধটিতে একটি সিকোয়েন্স নম্বর নিয়োগ করে এবং সমস্ত ব্যাকআপ (ফলোয়ার) নোডগুলিতে একটি 'প্রি-প্রিপেয়ার' বার্তা মাল্টিকাস্ট করে। এটি অনুরোধের জন্য একটি প্রাথমিক ক্রম প্রতিষ্ঠা করে।
3. প্রিপেয়ার: একটি প্রি-প্রিপেয়ার বার্তা পাওয়ার পর, ব্যাকআপগুলি এর সত্যতা যাচাই করে এবং তারপর প্রাথমিক সহ অন্যান্য সমস্ত রেপ্লিকাতে একটি 'প্রিপেয়ার' বার্তা মাল্টিকাস্ট করে। এই পর্যায়টি নিশ্চিত করে যে সমস্ত অ-ত্রুটিপূর্ণ রেপ্লিকা অনুরোধগুলির ক্রমে সম্মত হয়।
4. কমিট: একবার একটি রেপ্লিকা একটি নির্দিষ্ট অনুরোধের জন্য 2f+1 প্রস্তুতি বার্তা (তার নিজের সহ) পাওয়ার পর (যেখানে f হলো ত্রুটিপূর্ণ নোডের সর্বাধিক সংখ্যা), এটি অন্যান্য সমস্ত রেপ্লিকাতে একটি 'কমিট' বার্তা মাল্টিকাস্ট করে। এই পর্যায়টি নিশ্চিত করে যে অনুরোধটি কমিট করা হবে।
5. রিপ্লাই: 2f+1 কমিট বার্তা পাওয়ার পর, একটি রেপ্লিকা ক্লায়েন্ট অনুরোধটি কার্যকর করে এবং ক্লায়েন্টকে একটি 'রিপ্লাই' ফেরত পাঠায়। ক্লায়েন্ট অপারেশন সফল বলে বিবেচনা করার আগে f+1 অভিন্ন রিপ্লাইয়ের জন্য অপেক্ষা করে।

PBFT-এর সুবিধা এবং অসুবিধা

• সুবিধা: বাইজান্টাইন ফল্ট সহ্য করে, এমনকি দূষিত অংশগ্রহণকারীদের সাথেও শক্তিশালী নিরাপত্তা গ্যারান্টি নিশ্চিত করে। নির্ণায়ক ঐকমত্য (কোনো সম্ভাবনামূলক চূড়ান্ততা নেই)।
• অসুবিধা: উল্লেখযোগ্য যোগাযোগ ওভারহেড (প্রতি ঐকমত্য রাউন্ডে O(n^2) বার্তার প্রয়োজন, যেখানে n হলো রেপ্লিকার সংখ্যা), স্কেলেবিলিটি সীমিত করে। উচ্চ লেটেন্সি। জটিল বাস্তবায়ন।

PBFT-এর ব্যবহারিক বাস্তবায়ন

এর ওভারহেডের কারণে মূলধারার অবকাঠামোতে কম সাধারণ হলেও, PBFT এবং এর ডেরিভেটিভগুলি এমন পরিবেশে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেখানে বিশ্বাস অনুমান করা যায় না:

• Hyperledger Fabric: একটি পারমিশনড ব্লকচেইন প্ল্যাটফর্ম যা লেনদেন অর্ডার এবং চূড়ান্ততার জন্য PBFT-এর একটি ফর্ম (বা একটি মডুলার কনসেনসাস পরিষেবা) ব্যবহার করে।
• বিভিন্ন ব্লকচেইন প্রকল্প: অনেক এন্টারপ্রাইজ ব্লকচেইন এবং পারমিশনড ডিস্ট্রিবিউটেড লেজার টেকনোলজি (DLT) BFT অ্যালগরিদম বা এর প্রকারভেদ ব্যবহার করে পরিচিত, তবে সম্ভাব্য অবিশ্বস্ত, অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে ঐকমত্য অর্জনের জন্য।

ঐকমত্য বাস্তবায়ন: ব্যবহারিক বিবেচনা

একটি কনসেনসাস অ্যালগরিদম নির্বাচন এবং বাস্তবায়ন একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ। একটি সফল স্থাপনার জন্য বেশ কয়েকটি ব্যবহারিক বিষয় সাবধানে বিবেচনা করা আবশ্যক।

সঠিক অ্যালগরিদম নির্বাচন

একটি কনসেনসাস অ্যালগরিদম নির্বাচন আপনার সিস্টেমের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে:

• ফল্ট টলারেন্সের প্রয়োজনীয়তা: আপনাকে কি শুধুমাত্র ক্র্যাশ ফল্ট সহ্য করতে হবে, নাকি বাইজান্টাইন ব্যর্থতার হিসাবও করতে হবে? বেশিরভাগ এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, রাফট বা প্যাক্সোসের মতো ক্র্যাশ-ফল্ট টলারেণ্ট অ্যালগরিদমগুলি যথেষ্ট এবং আরও ভাল পারফর্ম করে। অত্যন্ত প্রতিকূল বা বিশ্বাসহীন পরিবেশের জন্য (যেমন, পাবলিক ব্লকচেইন), BFT অ্যালগরিদমগুলি প্রয়োজনীয়।
• পারফরম্যান্স বনাম সামঞ্জস্যতার ট্রেড-অফ: উচ্চতর সামঞ্জস্যতা প্রায়শই উচ্চতর লেটেন্সি এবং কম থ্রুপুটের সাথে আসে। আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য চূড়ান্ত সামঞ্জস্যতা বনাম শক্তিশালী সামঞ্জস্যতার সহনশীলতা বুঝুন। রাফট অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি ভাল ভারসাম্য প্রদান করে।
• বাস্তবায়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণের সহজতা: রাফটের সরলতা এটিকে নতুন বাস্তবায়নের জন্য একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তোলে। প্যাক্সোস, যদিও শক্তিশালী, কুখ্যাতভাবে সঠিকভাবে বাস্তবায়ন করা কঠিন। আপনার ইঞ্জিনিয়ারিং দলের দক্ষতা এবং দীর্ঘমেয়াদী রক্ষণাবেক্ষণ বিবেচনা করুন।
• স্কেলেবিলিটির প্রয়োজনীয়তা: আপনার ক্লাস্টারে কতগুলি নোড থাকবে? তারা ভৌগোলিকভাবে কতটা বিস্তৃত হবে? O(n^2) যোগাযোগ জটিলতা সহ অ্যালগরিদমগুলি (যেমন PBFT) শত শত বা হাজার হাজার নোডে স্কেল হবে না, যেখানে লিডার-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলি আরও কার্যকরভাবে বৃহত্তর ক্লাস্টারগুলি পরিচালনা করতে পারে।

নেটওয়ার্ক নির্ভরযোগ্যতা এবং টাইমআউট

কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি নেটওয়ার্ক অবস্থার প্রতি অত্যন্ত সংবেদনশীল। বাস্তবায়নগুলিকে দৃঢ়ভাবে পরিচালনা করতে হবে:

• নেটওয়ার্ক লেটেন্সি: বিলম্ব ঐকমত্য রাউন্ডগুলিকে ধীর করে দিতে পারে, বিশেষত এমন অ্যালগরিদমগুলির জন্য যেগুলির একাধিক রাউন্ড যোগাযোগের প্রয়োজন হয়।
• প্যাকেট লস: বার্তাগুলি ড্রপ হতে পারে। অ্যালগরিদমগুলিকে নির্ভরযোগ্য বার্তা বিতরণ নিশ্চিত করার জন্য রিট্রি এবং অ্যাকনোলেজমেন্ট ব্যবহার করতে হবে।
• নেটওয়ার্ক পার্টিশন: বিভাজনের সময় সামঞ্জস্যতার জন্য প্রাপ্যতা ত্যাগ করে সিস্টেমকে পার্টিশনগুলি সনাক্ত করতে এবং পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হতে হবে।
• অভিযোজিত টাইমআউট: নির্দিষ্ট টাইমআউটগুলি সমস্যাযুক্ত হতে পারে। ডাইনামিক, অভিযোজিত টাইমআউটগুলি (যেমন, লিডার নির্বাচনের জন্য) বিভিন্ন নেটওয়ার্ক লোড এবং অবস্থার অধীনে সিস্টেমগুলিকে আরও ভালভাবে কাজ করতে সহায়তা করতে পারে।

স্টেট মেশিন প্রতিলিপিকরণ (SMR)

কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই স্টেট মেশিন প্রতিলিপিকরণ (SMR) বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। SMR-এ, একটি পরিষেবার সমস্ত রেপ্লিকা একই প্রাথমিক অবস্থায় শুরু হয় এবং ক্লায়েন্ট কমান্ডগুলির একই ক্রম একই ক্রমে প্রক্রিয়া করে। যদি কমান্ডগুলি নির্ণায়ক হয়, তবে সমস্ত রেপ্লিকা একই ক্রমিক অবস্থার মধ্য দিয়ে যাবে, যা সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করে। কনসেনসাস অ্যালগরিদমের ভূমিকা হলো স্টেট মেশিনে প্রয়োগ করার জন্য কমান্ডগুলির মোট ক্রমে সম্মত হওয়া। এই পদ্ধতিটি প্রতিলিপিকৃত ডেটাবেস, ডিস্ট্রিবিউটেড লক এবং কনফিগারেশন পরিষেবার মতো ফল্ট-টলারেণ্ট পরিষেবা তৈরির জন্য মৌলিক।

মনিটরিং এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতা

কনসেনসাস অ্যালগরিদম সহ একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম পরিচালনা করার জন্য ব্যাপক মনিটরিং প্রয়োজন। ট্র্যাক করার জন্য মূল মেট্রিকগুলি অন্তর্ভুক্ত:

• লিডার অবস্থা: কোন নোডটি বর্তমান লিডার? কতক্ষণ ধরে এটি লিডার ছিল?
• লগ প্রতিলিপিকরণের অগ্রগতি: ফলোয়াররা কি লিডারের লগের পিছনে পড়ছে? প্রতিলিপিকরণ ল্যাগ কত?
• কনসেনসাস রাউন্ড লেটেন্সি: একটি নতুন এন্ট্রি কমিট করতে কতক্ষণ সময় লাগে?
• নেটওয়ার্ক লেটেন্সি এবং প্যাকেট লস: সমস্ত নোডের মধ্যে, বিশেষত লিডার এবং ফলোয়ারদের মধ্যে।
• নোড স্বাস্থ্য: সমস্ত অংশগ্রহণকারীদের জন্য CPU, মেমরি, ডিস্ক I/O।

এই মেট্রিকগুলির উপর ভিত্তি করে কার্যকর সতর্কতা দ্রুত সমস্যা নির্ণয় এবং সমাধান, কনসেনসাস ব্যর্থতার কারণে পরিষেবা বিভ্রাট প্রতিরোধের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

নিরাপত্তার প্রভাব

যদিও কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি ঐকমত্য নিশ্চিত করে, তারা সহজাতভাবে নিরাপত্তা প্রদান করে না। বাস্তবায়নগুলিকে বিবেচনা করতে হবে:

• প্রমাণীকরণ: শুধুমাত্র অনুমোদিত নোডগুলি কনসেনসাস প্রক্রিয়ায় অংশগ্রহণ করতে পারে তা নিশ্চিত করা।
• অনুমোদন: প্রতিটি নোডকে কী কী কাজ (যেমন, মান প্রস্তাব করা, ভোট দেওয়া) করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে তা সংজ্ঞায়িত করা।
• এনক্রিপশন: বার্তা আদান-প্রদান বা টেম্পারিং প্রতিরোধ করতে নোডগুলির মধ্যে যোগাযোগ সুরক্ষিত করা।
• অখণ্ডতা: বিশেষত BFT সিস্টেমগুলির জন্য, বার্তাগুলি ট্রানজিটে পরিবর্তিত হয়নি তা নিশ্চিত করতে ডিজিটাল স্বাক্ষর বা বার্তা প্রমাণীকরণ কোড ব্যবহার করা।

উন্নত বিষয় এবং ভবিষ্যতের প্রবণতা

ডিস্ট্রিবিউটেড কনসেনসাসের ক্ষেত্র ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, চলমান গবেষণা এবং নতুন চ্যালেঞ্জগুলির উত্থানের সাথে।

ডাইনামিক সদস্যপদ

অনেক কনসেনসাস অ্যালগরিদম অংশগ্রহণকারী নোডগুলির একটি স্থির সেট অনুমান করে। তবে, বাস্তব-বিশ্বের সিস্টেমগুলিতে প্রায়শই ডাইনামিক সদস্যপদ পরিবর্তনের (নোড যোগ বা অপসারণ) প্রয়োজন হয় স্কেল আপ বা ডাউন করার জন্য, অথবা ব্যর্থ হার্ডওয়্যার প্রতিস্থাপন করার জন্য। সামঞ্জস্যতা বজায় রেখে ক্লাস্টার সদস্যপদ নিরাপদে পরিবর্তন করা একটি জটিল সমস্যা, এবং রাফটের মতো অ্যালগরিদমগুলির জন্য এর সুসংজ্ঞায়িত, বহু-পর্যায়ের প্রোটোকল রয়েছে।

ভৌগোলিকভাবে ডিস্ট্রিবিউটেড স্থাপন (WAN লেটেন্সি)

ভৌগোলিকভাবে বিস্তৃত ডেটা সেন্টার জুড়ে কনসেনসাস অ্যালগরিদম স্থাপন করা উল্লেখযোগ্য ওয়াইড এরিয়া নেটওয়ার্ক (WAN) লেটেন্সি নিয়ে আসে, যা কর্মক্ষমতাকে গুরুতরভাবে প্রভাবিত করতে পারে। WAN-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা প্যাক্সোস বা রাফট ভেরিয়েন্ট (যেমন, দ্রুত রিডের জন্য স্থানীয় অঞ্চলের মধ্যে ছোট কোরাম ব্যবহার করা, বা সাবধানে লিডার স্থাপন করা) অন্বেষণ করা হচ্ছে। বহু-আঞ্চলিক স্থাপনাগুলি প্রায়শই বৈশ্বিক সামঞ্জস্যতা এবং স্থানীয় কর্মক্ষমতার মধ্যে ট্রেড-অফ জড়িত।

ব্লকচেইন কনসেনসাস মেকানিজম

ব্লকচেইন প্রযুক্তির উত্থান কনসেনসাসে নতুন আগ্রহ এবং উদ্ভাবন সৃষ্টি করেছে। পাবলিক ব্লকচেইনগুলি একটি অনন্য চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন: একটি কেন্দ্রীয় কর্তৃপক্ষ ছাড়াই একটি বৃহৎ, ডাইনামিক এবং সম্ভাব্য প্রতিকূল অজানা অংশগ্রহণকারীদের সেটের মধ্যে ঐকমত্য অর্জন করা। এটি নতুন কনসেনসাস মেকানিজমগুলির বিকাশের দিকে পরিচালিত করেছে:

• প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (PoW): (যেমন, বিটকয়েন, ইথেরিয়াম 'দ্য মার্জ'-এর আগে) খাতা সুরক্ষিত করার জন্য গণনাগত ধাঁধা সমাধান করার উপর নির্ভর করে, যা দূষিত অভিনেতাদের জন্য ইতিহাস পুনরায় লেখা ব্যয়বহুল করে তোলে।
• প্রুফ-অফ-স্টেক (PoS): (যেমন, ইথেরিয়াম 'দ্য মার্জ'-এর পরে, সোলানা, কার্ডানো) যাচাইকারীরা তাদের 'স্টেক' করা ক্রিপ্টোকারেন্সির পরিমাণের উপর ভিত্তি করে নির্বাচিত হয়, যা সৎ আচরণকে উৎসাহিত করে।
• ডেলিগেটেড প্রুফ-অফ-স্টেক (DPoS): (যেমন, ইওএস, ট্রন) স্টেকহোল্ডাররা লেনদেন যাচাই করার জন্য সীমিত সংখ্যক প্রতিনিধি নির্বাচন করে।
• ডিরেক্টেড অ্যাসাইক্লিক গ্রাফস (DAGs): (যেমন, আইওটিএ, ফ্যান্টম) একটি ভিন্ন ডেটা স্ট্রাকচার লেনদেনের সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়, যা ঐতিহ্যবাহী ব্লক-ভিত্তিক কনসেনসাস ছাড়াই উচ্চতর থ্রুপুট প্রদান করতে পারে।

এই অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই ঐতিহ্যবাহী ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম কনসেনসাসের তুলনায় ভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলিকে (যেমন, সেন্সরশিপ প্রতিরোধ, বিকেন্দ্রীকরণ, চূড়ান্ততা) অগ্রাধিকার দেয়, যা সাধারণত বিশ্বস্ত, সীমাবদ্ধ নোড সেটের মধ্যে শক্তিশালী সামঞ্জস্যতা এবং উচ্চ প্রাপ্যতাতে মনোনিবেশ করে।

অপ্টিমাইজেশন এবং প্রকারভেদ

চলমান গবেষণা বিদ্যমান অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জন করতে এবং নতুন প্রস্তাব করতে থাকে। উদাহরণস্বরূপ:

• ফাস্ট প্যাক্সোস: একটি প্রকারভেদ যা স্বাভাবিক পরিস্থিতিতে যোগাযোগের একক রাউন্ডে মান নির্বাচন করার অনুমতি দিয়ে লেটেন্সি হ্রাস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
• ইগালিটারিয়ান প্যাক্সোস: কিছু পরিস্থিতিতে সমন্বয় ছাড়াই একাধিক লিডার বা প্রপোজারকে একই সাথে কাজ করার অনুমতি দিয়ে থ্রুপুট উন্নত করার লক্ষ্য রাখে।
• জেনারেলাইজড প্যাক্সোস: প্যাক্সোসকে মানগুলির ক্রম এবং নির্বিচারে স্টেট মেশিন অপারেশনের উপর ঐকমত্যের অনুমতি দেওয়ার জন্য প্রসারিত করে।

উপসংহার

কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলি হলো সেই ভিত্তি যার উপর নির্ভরযোগ্য ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলি নির্মিত। ধারণাগতভাবে চ্যালেঞ্জিং হলেও, আধুনিক সিস্টেম আর্কিটেকচারের জটিলতাগুলিতে প্রবেশকারী যে কোনো পেশাদারের জন্য তাদের দক্ষতা অপরিহার্য। প্যাক্সোসের কঠোর নিরাপত্তা গ্যারান্টি থেকে রাফটের ব্যবহারকারী-বান্ধব ডিজাইন এবং PBFT-এর শক্তিশালী ফল্ট টলারেন্স পর্যন্ত, প্রতিটি অ্যালগরিদম অনিশ্চয়তার মুখে সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করার জন্য একটি অনন্য ট্রেড-অফ সেট সরবরাহ করে।

এই অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়ন করা কেবল একটি একাডেমিক অনুশীলন নয়; এটি এমন সিস্টেমগুলি তৈরি করা যা নেটওয়ার্ক এবং হার্ডওয়্যারের ব্যর্থতার অপ্রত্যাশিত প্রকৃতি সহ্য করতে পারে, বিশ্বজুড়ে ব্যবহারকারীদের জন্য ডেটা অখণ্ডতা এবং নিরবচ্ছিন্ন অপারেশন নিশ্চিত করে। ক্লাউড কম্পিউটিং, ব্লকচেইন এবং বৈশ্বিক স্কেলের পরিষেবাগুলির ক্রমবর্ধমান চাহিদা দ্বারা চালিত হয়ে ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলি যেমন বিকশিত হতে থাকে, কনসেনসাস অ্যালগরিদমগুলির নীতিগুলি এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ শক্তিশালী এবং স্থিতিস্থাপক সিস্টেম ডিজাইনের অগ্রভাগে থাকবে। এই মৌলিক বিল্ডিং ব্লকগুলি বোঝা ইঞ্জিনিয়ারদেরকে আমাদের আন্তঃসংযুক্ত বিশ্বকে পরিবেশনকারী উচ্চ উপলব্ধ এবং ধারাবাহিক ডিজিটাল অবকাঠামোর পরবর্তী প্রজন্ম তৈরি করার ক্ষমতা দেয়।