ক্যাপ থিওরেম বোঝা: কন্সিস্টেন্সি, অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্স

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের জগতে, নির্ভরযোগ্য এবং স্কেলেবল অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করার ক্ষেত্রে ক্যাপ থিওরেম একটি মৌলিক নীতি হিসেবে কাজ করে। এটি বলে যে একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম নিম্নলিখিত তিনটি বৈশিষ্ট্যের মধ্যে কেবল দুটি নিশ্চিত করতে পারে:

• কন্সিস্টেন্সি (C): প্রতিটি রিড (read) সবচেয়ে সাম্প্রতিক রাইট (write) অথবা একটি এরর (error) পায়। সমস্ত নোড একই সময়ে একই ডেটা দেখে।
• অ্যাভেইলেবিলিটি (A): প্রতিটি অনুরোধ একটি (নন-এরর) প্রতিক্রিয়া পায় – তবে এটি সবচেয়ে সাম্প্রতিক রাইট ধারণ করার কোনো গ্যারান্টি দেয় না। কিছু নোড ডাউন থাকলেও সিস্টেমটি চালু থাকে।
• পার্টিশন টলারেন্স (P): নেটওয়ার্ক ব্যর্থতার কারণে নির্বিচারে পার্টিশন হওয়া সত্ত্বেও সিস্টেমটি কাজ চালিয়ে যায়। সিস্টেমটি নোডগুলির মধ্যে যোগাযোগ বিচ্ছিন্নতা সহ্য করতে পারে।

ক্যাপ থিওরেম, যা ২০০০ সালে এরিক ব্রুয়ার দ্বারা প্রথম প্রস্তাবিত হয়েছিল এবং ২০০২ সালে সেথ গিলবার্ট ও ন্যান্সি লিঞ্চ দ্বারা প্রমাণিত হয়েছিল, এটি কোনো তাত্ত্বিক সীমাবদ্ধতা নয় বরং একটি বাস্তব সত্য যা আর্কিটেক্ট এবং ডেভেলপারদের ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম তৈরির সময় অবশ্যই বিবেচনা করতে হয়। সিস্টেম ডিজাইন সম্পর্কে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে এবং সঠিক প্রযুক্তি বেছে নেওয়ার জন্য ক্যাপ-এর প্রভাব বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

গভীরভাবে অনুসন্ধান: কন্সিস্টেন্সি, অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্সের সংজ্ঞা

কন্সিস্টেন্সি (C)

ক্যাপ থিওরেমের প্রেক্ষাপটে কন্সিস্টেন্সি বলতে লিনিয়ারাইজিবিলিটি বা অ্যাটমিক কন্সিস্টেন্সি বোঝায়। এর মানে হল যে সমস্ত ক্লায়েন্ট একই সময়ে একই ডেটা দেখতে পায়, যেন ডেটার কেবল একটি অনুলিপি রয়েছে। সিস্টেমে যেকোনো রাইট পরবর্তী সমস্ত রিডের জন্য অবিলম্বে দৃশ্যমান হয়। এটি কন্সিস্টেন্সির সবচেয়ে শক্তিশালী রূপ এবং এর জন্য প্রায়শই নোডগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য সমন্বয়ের প্রয়োজন হয়।

উদাহরণ: একটি ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মের কথা ভাবুন যেখানে একাধিক ব্যবহারকারী একটি আইটেমের জন্য বিড করছে। যদি সিস্টেমটি শক্তিশালীভাবে কন্সিস্টেন্ট হয়, তবে সবাই রিয়েল-টাইমে বর্তমান সর্বোচ্চ বিড দেখতে পাবে। যদি একজন ব্যবহারকারী উচ্চতর বিড করে, তবে অন্য সব ব্যবহারকারী অবিলম্বে আপডেট হওয়া বিড দেখতে পাবে। এটি দ্বন্দ্ব প্রতিরোধ করে এবং ন্যায্য বিডিং নিশ্চিত করে।

তবে, একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি অর্জন করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, বিশেষ করে নেটওয়ার্ক পার্টিশনের উপস্থিতিতে। এর জন্য প্রায়শই অ্যাভেইলেবিলিটি ত্যাগ করতে হয়, কারণ সমস্ত নোড সিঙ্ক্রোনাইজ না হওয়া পর্যন্ত সিস্টেমকে রাইট বা রিড ব্লক করতে হতে পারে।

অ্যাভেইলেবিলিটি (A)

অ্যাভেইলেবিলিটির অর্থ হল প্রতিটি অনুরোধ একটি প্রতিক্রিয়া পায়, কোনো গ্যারান্টি ছাড়াই যে প্রতিক্রিয়াটিতে সবচেয়ে সাম্প্রতিক রাইট রয়েছে। সিস্টেমটি তার কিছু নোড ডাউন বা পৌঁছানো না গেলেও চালু থাকা উচিত। উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি সেইসব সিস্টেমের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যেগুলিকে বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারীকে পরিষেবা দিতে হয় এবং ডাউনটাইম সহ্য করতে পারে না।

উদাহরণ: একটি সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম বিবেচনা করুন। যদি প্ল্যাটফর্মটি অ্যাভেইলেবিলিটিকে অগ্রাধিকার দেয়, ব্যবহারকারীরা সর্বদা প্ল্যাটফর্মটি অ্যাক্সেস করতে এবং পোস্ট দেখতে পারে, এমনকি যদি কিছু সার্ভারে সমস্যা থাকে বা অস্থায়ী নেটওয়ার্ক বিঘ্ন ঘটে। যদিও তারা সবসময় সর্বশেষ আপডেটগুলি দেখতে নাও পারে, পরিষেবাটি অ্যাক্সেসযোগ্য থাকে।

উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি অর্জনের জন্য প্রায়শই কন্সিস্টেন্সি প্রয়োজনীয়তা শিথিল করতে হয়। কিছু নোড অনুপলব্ধ থাকলেও অনুরোধ পরিবেশন চালিয়ে যেতে সিস্টেমকে পুরানো ডেটা গ্রহণ করতে বা আপডেট বিলম্বিত করতে হতে পারে।

পার্টিশন টলারেন্স (P)

পার্টিশন টলারেন্স বলতে বোঝায় নোডগুলির মধ্যে যোগাযোগ ব্যাহত হলেও সিস্টেমের কাজ চালিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা। ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে নেটওয়ার্ক পার্টিশন অনিবার্য। এটি বিভিন্ন কারণে হতে পারে, যেমন নেটওয়ার্ক বিভ্রাট, হার্ডওয়্যার ব্যর্থতা বা সফ্টওয়্যার বাগ।

উদাহরণ: একটি বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত ব্যাংকিং সিস্টেমের কথা ভাবুন। যদি ইউরোপ এবং উত্তর আমেরিকার মধ্যে একটি নেটওয়ার্ক পার্টিশন ঘটে, তবে সিস্টেমটি উভয় অঞ্চলে স্বাধীনভাবে কাজ চালিয়ে যাওয়া উচিত। ইউরোপের ব্যবহারকারীদের তাদের অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস করতে এবং লেনদেন করতে সক্ষম হওয়া উচিত, এমনকি যদি তারা উত্তর আমেরিকার সার্ভারগুলির সাথে যোগাযোগ করতে না পারে, এবং এর বিপরীতও সত্য।

পার্টিশন টলারেন্স বেশিরভাগ আধুনিক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের জন্য একটি প্রয়োজনীয়তা হিসাবে বিবেচিত হয়। সিস্টেমগুলি পার্টিশনের উপস্থিতিতেও কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়। যেহেতু বাস্তব জগতে পার্টিশন ঘটে, তাই আপনাকে কন্সিস্টেন্সি এবং অ্যাভেইলেবিলিটির মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে।

বাস্তবে ক্যাপ থিওরেম: আপনার ট্রেড-অফ বেছে নেওয়া

ক্যাপ থিওরেম আপনাকে নেটওয়ার্ক পার্টিশন ঘটলে কন্সিস্টেন্সি এবং অ্যাভেইলেবিলিটির মধ্যে একটি ট্রেড-অফ করতে বাধ্য করে। আপনি উভয়ই পেতে পারেন না। পছন্দটি আপনার অ্যাপ্লিকেশনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে।

সিপি সিস্টেম: কন্সিস্টেন্সি এবং পার্টিশন টলারেন্স

সিপি সিস্টেমগুলি কন্সিস্টেন্সি এবং পার্টিশন টলারেন্সকে অগ্রাধিকার দেয়। যখন একটি পার্টিশন ঘটে, তখন এই সিস্টেমগুলি সমস্ত নোড জুড়ে ডেটা কন্সিস্টেন্ট রাখতে রাইট বা রিড ব্লক করতে পারে। এর মানে হল যে কন্সিস্টেন্সির জন্য অ্যাভেইলেবিলিটি ত্যাগ করা হয়।

সিপি সিস্টেমের উদাহরণ:

• ZooKeeper: কনফিগারেশন তথ্য বজায় রাখা, নামকরণ, ডিস্ট্রিবিউটেড সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং গ্রুপ পরিষেবা প্রদানের জন্য একটি কেন্দ্রীভূত পরিষেবা। ZooKeeper কন্সিস্টেন্সি অগ্রাধিকার দেয় যাতে সমস্ত ক্লায়েন্টের সিস্টেম স্টেট সম্পর্কে একই ভিউ থাকে।
• Raft: একটি কনসেনসাস অ্যালগরিদম যা Paxos-এর চেয়ে সহজে বোঝার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি এবং ফল্ট টলারেন্সের উপর মনোযোগ দেয়, যা ডেটা অখণ্ডতা সর্বোচ্চ গুরুত্বপূর্ণ এমন ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
• MongoDB (শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি সহ): যদিও MongoDB বিভিন্ন কন্সিস্টেন্সি স্তরের জন্য কনফিগার করা যেতে পারে, শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি ব্যবহার করলে নিশ্চিত হয় যে রিডগুলি সর্বদা সবচেয়ে সাম্প্রতিক রাইট ফেরত দেয়।

সিপি সিস্টেমের ব্যবহারের ক্ষেত্র:

• আর্থিক লেনদেন: সমস্ত অ্যাকাউন্টে সমস্ত লেনদেন সঠিকভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে রেকর্ড করা নিশ্চিত করা।
• ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট: অতিরিক্ত বিক্রি বা স্টক শেষ হওয়া রোধ করতে সঠিক ইনভেন্টরি স্তর বজায় রাখা।
• কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট: একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের সমস্ত নোড একই কনফিগারেশন সেটিংস ব্যবহার করে তা নিশ্চিত করা।

এপি সিস্টেম: অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্স

এপি সিস্টেমগুলি অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্সকে অগ্রাধিকার দেয়। যখন একটি পার্টিশন ঘটে, তখন এই সিস্টেমগুলি পার্টিশনের উভয় দিকে রাইট চালিয়ে যাওয়ার অনুমতি দিতে পারে, এমনকি যদি এর অর্থ হয় যে ডেটা সাময়িকভাবে অসঙ্গত হয়ে যায়। এর মানে হল যে অ্যাভেইলেবিলিটির জন্য কন্সিস্টেন্সি ত্যাগ করা হয়।

এপি সিস্টেমের উদাহরণ:

Cassandra: একটি NoSQL ডেটাবেস যা উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি এবং স্কেলেবিলিটির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Cassandra আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে কন্সিস্টেন্সি স্তর টিউন করার অনুমতি দেয়।

Couchbase: আরেকটি NoSQL ডেটাবেস যা অ্যাভেইলেবিলিটিকে অগ্রাধিকার দেয়। Couchbase ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি ব্যবহার করে যাতে সমস্ত নোড অবশেষে একই অবস্থায় পৌঁছায়।

Amazon DynamoDB: একটি সম্পূর্ণ পরিচালিত NoSQL ডেটাবেস পরিষেবা যা অনুমানযোগ্য কর্মক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে। DynamoDB উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি এবং ফল্ট টলারেন্সের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

এপি সিস্টেমের ব্যবহারের ক্ষেত্র:

• সোশ্যাল মিডিয়া ফিড: ব্যবহারকারীরা যাতে সর্বদা তাদের ফিড অ্যাক্সেস করতে পারে তা নিশ্চিত করা, এমনকি যদি কিছু আপডেট সাময়িকভাবে বিলম্বিত হয়।
• ই-কমার্স পণ্য ক্যাটালগ: ব্যবহারকারীদের পণ্য ব্রাউজ করতে এবং কেনাকাটা করার অনুমতি দেওয়া, এমনকি যদি কিছু পণ্যের তথ্য সম্পূর্ণ আপ-টু-ডেট না থাকে।
• রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স: রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করা, এমনকি যদি কিছু ডেটা সাময়িকভাবে অনুপস্থিত বা ভুল থাকে।

সিএ সিস্টেম: কন্সিস্টেন্সি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি (পার্টিশন টলারেন্স ছাড়া)

যদিও তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব, সিএ সিস্টেম বাস্তবে বিরল কারণ তারা নেটওয়ার্ক পার্টিশন সহ্য করতে পারে না। এর মানে হল যে তারা এমন ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশের জন্য উপযুক্ত নয় যেখানে নেটওয়ার্ক ব্যর্থতা সাধারণ। সিএ সিস্টেমগুলি সাধারণত সিঙ্গল-নোড ডেটাবেস বা শক্তভাবে সংযুক্ত ক্লাস্টারে ব্যবহৃত হয় যেখানে নেটওয়ার্ক পার্টিশন হওয়ার সম্ভাবনা কম।

ক্যাপ থিওরেমের বাইরে: ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম চিন্তার বিবর্তন

যদিও ক্যাপ থিওরেম ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ট্রেড-অফ বোঝার জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হিসাবে রয়ে গেছে, এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সম্পূর্ণ চিত্র নয়। আধুনিক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলি প্রায়শই ক্যাপ-এর সীমাবদ্ধতাগুলি কমাতে এবং কন্সিস্টেন্সি, অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্সের মধ্যে আরও ভাল ভারসাম্য অর্জনের জন্য অত্যাধুনিক কৌশল প্রয়োগ করে।

ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি

ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি একটি কন্সিস্টেন্সি মডেল যা গ্যারান্টি দেয় যে যদি একটি নির্দিষ্ট ডেটা আইটেমে নতুন কোনো আপডেট না করা হয়, তবে অবশেষে সেই আইটেমের সমস্ত অ্যাক্সেস সর্বশেষ আপডেট করা মানটি ফেরত দেবে। এটি লিনিয়ারাইজিবিলিটির চেয়ে একটি দুর্বল ধরনের কন্সিস্টেন্সি, তবে এটি উচ্চতর অ্যাভেইলেবিলিটি এবং স্কেলেবিলিটির অনুমতি দেয়।

ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি প্রায়শই এমন সিস্টেমে ব্যবহৃত হয় যেখানে ডেটা আপডেটগুলি বিরল এবং শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সির খরচ অনেক বেশি। উদাহরণস্বরূপ, একটি সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীর প্রোফাইলের জন্য ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি ব্যবহার করতে পারে। একজন ব্যবহারকারীর প্রোফাইলের পরিবর্তনগুলি হয়তো সমস্ত অনুসরণকারীর কাছে অবিলম্বে দৃশ্যমান নাও হতে পারে, তবে সেগুলি অবশেষে সিস্টেমের সমস্ত নোডে প্রচারিত হবে।

BASE (Basically Available, Soft State, Eventually Consistent)

BASE একটি সংক্ষিপ্ত রূপ যা অ্যাভেইলেবিলিটি এবং ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সিকে অগ্রাধিকার দেওয়া ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম ডিজাইনের জন্য কিছু নীতির প্রতিনিধিত্ব করে। এটি প্রায়শই ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)-এর বিপরীতে ব্যবহৃত হয়, যা শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সিকে অগ্রাধিকার দেওয়া লেনদেনমূলক সিস্টেম ডিজাইনের জন্য কিছু নীতির প্রতিনিধিত্ব করে।

BASE প্রায়শই NoSQL ডেটাবেস এবং অন্যান্য ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ব্যবহৃত হয় যেখানে শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সির চেয়ে স্কেলেবিলিটি এবং অ্যাভেইলেবিলিটি বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

PACELC (Partition Tolerance AND Else; Consistency OR Availability)

PACELC হল ক্যাপ থিওরেমের একটি সম্প্রসারণ যা নেটওয়ার্ক পার্টিশন না থাকলেও ট্রেড-অফ বিবেচনা করে। এটি বলে: যদি একটি পার্টিশন (P) থাকে, তবে একজনকে অ্যাভেইলেবিলিটি (A) এবং কন্সিস্টেন্সি (C)-এর মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে (ক্যাপ অনুযায়ী); অন্যথায় (E), যখন সিস্টেমটি স্বাভাবিকভাবে চলছে, তখন একজনকে ল্যাটেন্সি (L) এবং কন্সিস্টেন্সি (C)-এর মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে।

PACELC এই সত্যটি তুলে ধরে যে পার্টিশনের অনুপস্থিতিতেও ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ট্রেড-অফ করতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি সিস্টেম শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি বজায় রাখার জন্য ল্যাটেন্সি ত্যাগ করতে পারে।

বাস্তব বিবেচনা এবং সেরা অনুশীলন

ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম ডিজাইন করার সময়, ক্যাপ থিওরেমের প্রভাবগুলি সাবধানে বিবেচনা করা এবং আপনার নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সঠিক ট্রেড-অফ বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। এখানে কিছু বাস্তব বিবেচনা এবং সেরা অনুশীলন রয়েছে:

• আপনার প্রয়োজনীয়তা বুঝুন: আপনার অ্যাপ্লিকেশনের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী? শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি কি অপরিহার্য, নাকি আপনি ইভেন্টুয়াল কন্সিস্টেন্সি সহ্য করতে পারেন? অ্যাভেইলেবিলিটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ? নেটওয়ার্ক পার্টিশনের প্রত্যাশিত ফ্রিকোয়েন্সি কত?
• সঠিক প্রযুক্তি বেছে নিন: আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার জন্য উপযুক্ত প্রযুক্তি নির্বাচন করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি প্রয়োজন হয়, তবে আপনি PostgreSQL বা শক্তিশালী কন্সিস্টেন্সি সক্ষম করা MongoDB-এর মতো একটি ডেটাবেস বেছে নিতে পারেন। যদি আপনার উচ্চ অ্যাভেইলেবিলিটি প্রয়োজন হয়, তবে আপনি Cassandra বা Couchbase-এর মতো একটি ডেটাবেস বেছে নিতে পারেন।
• ব্যর্থতার জন্য ডিজাইন করুন: ধরে নিন যে নেটওয়ার্ক পার্টিশন ঘটবে এবং আপনার সিস্টেমকে সুন্দরভাবে সেগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করুন। ব্যর্থতার প্রভাব কমাতে রেপ্লিকেশন, ফল্ট টলারেন্স এবং স্বয়ংক্রিয় ফেইলওভারের মতো কৌশল ব্যবহার করুন।
• আপনার সিস্টেম মনিটর করুন: নেটওয়ার্ক পার্টিশন এবং অন্যান্য ব্যর্থতা সনাক্ত করতে ক্রমাগত আপনার সিস্টেম মনিটর করুন। সমস্যা ঘটলে আপনাকে অবহিত করার জন্য অ্যালার্ট ব্যবহার করুন যাতে আপনি সংশোধনমূলক ব্যবস্থা নিতে পারেন।
• আপনার সিস্টেম পরীক্ষা করুন: আপনার সিস্টেমটি নেটওয়ার্ক পার্টিশন এবং অন্যান্য ব্যর্থতা পরিচালনা করতে পারে তা নিশ্চিত করতে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা করুন। বাস্তব-বিশ্বের ব্যর্থতা অনুকরণ করতে এবং আপনার সিস্টেম প্রত্যাশিতভাবে আচরণ করে কিনা তা যাচাই করতে ফল্ট ইনজেকশন কৌশল ব্যবহার করুন।

উপসংহার

ক্যাপ থিওরেম একটি মৌলিক নীতি যা ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ট্রেড-অফ নিয়ন্ত্রণ করে। সিস্টেম ডিজাইন সম্পর্কে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে এবং সঠিক প্রযুক্তি বেছে নেওয়ার জন্য ক্যাপ-এর প্রভাব বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি সাবধানে বিবেচনা করে এবং ব্যর্থতার জন্য ডিজাইন করে, আপনি এমন ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম তৈরি করতে পারেন যা নির্ভরযোগ্য এবং স্কেলেবল উভয়ই।

যদিও ক্যাপ ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম সম্পর্কে চিন্তাভাবনার জন্য একটি মূল্যবান কাঠামো সরবরাহ করে, তবে এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সম্পূর্ণ চিত্র নয়। আধুনিক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমগুলি প্রায়শই ক্যাপ-এর সীমাবদ্ধতাগুলি কমাতে এবং কন্সিস্টেন্সি, অ্যাভেইলেবিলিটি এবং পার্টিশন টলারেন্সের মধ্যে আরও ভাল ভারসাম্য অর্জনের জন্য অত্যাধুনিক কৌশল প্রয়োগ করে। সফল এবং স্থিতিস্থাপক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম চিন্তার সর্বশেষ উন্নয়নের সাথে তাল মিলিয়ে চলা অপরিহার্য।