ความสอดคล้องของข้อมูล: เปรียบเทียบ Eventual และ Strong Consistency สำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

ในโลกของระบบแบบกระจาย (distributed systems) โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันระดับโลก การรักษาความสอดคล้องของข้อมูล (data consistency) ระหว่างโหนดหรือภูมิภาคต่างๆ ถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง เมื่อข้อมูลถูกจำลองข้ามเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ การทำให้แน่ใจว่าสำเนาทั้งหมดเป็นปัจจุบันและตรงกันกลายเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน นี่คือจุดที่แนวคิดของ Eventual Consistency และ Strong Consistency เข้ามามีบทบาท การทำความเข้าใจความแตกต่างของแต่ละโมเดลเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสร้างสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันระดับโลกที่ยืดหยุ่น มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้

ความสอดคล้องของข้อมูล (Data Consistency) คืออะไร?

ความสอดคล้องของข้อมูลหมายถึงการที่ค่าของข้อมูลตรงกันในสำเนาหรืออินสแตนซ์ต่างๆ ของฐานข้อมูลหรือระบบจัดเก็บข้อมูล ในระบบที่มีโหนดเดียว (single-node) การจัดการความสอดคล้องนั้นค่อนข้างตรงไปตรงมา อย่างไรก็ตาม ในระบบแบบกระจายที่ข้อมูลถูกกระจายไปยังเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก ซึ่งมักจะอยู่ห่างไกลกันทางภูมิศาสตร์ การรักษาความสอดคล้องจะมีความท้าทายมากขึ้นอย่างมาก เนื่องจากความหน่วงของเครือข่าย (network latency) ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น และความจำเป็นในการมีความพร้อมใช้งานสูง (high availability)

Strong Consistency: มาตรฐานสูงสุด

Strong Consistency หรือที่เรียกว่า Immediate Consistency หรือ Linearizability เป็นรูปแบบความสอดคล้องที่เข้มงวดที่สุด รับประกันว่าการอ่านข้อมูลใดๆ จะได้ค่าที่มาจากการเขียนล่าสุดเสมอ ไม่ว่าคำขออ่านจะถูกส่งไปยังโหนดใดก็ตาม โดยพื้นฐานแล้ว มันให้ภาพลวงตาเสมือนว่ามีแหล่งข้อมูลที่เป็นจริงเพียงแห่งเดียว

ลักษณะของ Strong Consistency:

• การมองเห็นทันที (Immediate Visibility): การเขียนจะปรากฏให้เห็นทันทีในการอ่านครั้งต่อๆ ไปในทุกโหนด
• การเรียงลำดับตามลำดับ (Sequential Ordering): การดำเนินการจะถูกประมวลผลตามลำดับที่กำหนดไว้ ทำให้มั่นใจได้ว่าประวัติการแก้ไขข้อมูลจะสอดคล้องกัน
• การทำงานแบบอะตอม (Atomicity): ธุรกรรม (Transactions) จะทำงานแบบอะตอม หมายความว่ามันจะสำเร็จทั้งหมดหรือล้มเหลวทั้งหมด เพื่อป้องกันการอัปเดตข้อมูลเพียงบางส่วน

คุณสมบัติ ACID และ Strong Consistency:

Strong Consistency มักเกี่ยวข้องกับธุรกรรมฐานข้อมูลแบบ ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) คุณสมบัติ ACID ช่วยให้มั่นใจในความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลเมื่อต้องเผชิญกับการดำเนินการพร้อมกันและความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น

ตัวอย่างของระบบ Strong Consistency:

• ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (เช่น PostgreSQL, MySQL): โดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จะให้ความสำคัญกับ Strong Consistency ผ่านการใช้ธุรกรรม กลไกการล็อก และกลยุทธ์การจำลองข้อมูล
• อัลกอริธึมฉันทามติแบบกระจาย (เช่น Raft, Paxos): อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่าระบบแบบกระจายจะเห็นพ้องต้องกันในสถานะเดียวที่สอดคล้องกัน แม้ว่าจะเกิดความล้มเหลวขึ้นก็ตาม มักใช้เป็นรากฐานสำหรับฐานข้อมูลแบบกระจายที่ต้องการ Strong Consistency

ข้อดีของ Strong Consistency:

• ความถูกต้องของข้อมูล (Data Integrity): ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะถูกต้องและเชื่อถือได้เสมอ
• การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ง่ายขึ้น: นักพัฒนาสามารถพึ่งพาระบบในการบังคับใช้ความถูกต้องของข้อมูล ทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้น
• การทำความเข้าใจที่ง่ายกว่า: พฤติกรรมที่คาดเดาได้ของ Strong Consistency ทำให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจสถานะของระบบและแก้ไขจุดบกพร่อง

ข้อเสียของ Strong Consistency:

• ความหน่วงสูง (Higher Latency): การทำให้ได้มาซึ่ง Strong Consistency มักเกี่ยวข้องกับการประสานงานการเขียนข้อมูลข้ามหลายโหนด ซึ่งอาจทำให้เกิดความหน่วงสูง โดยเฉพาะในระบบที่กระจายตัวตามภูมิศาสตร์ ความจำเป็นในการซิงโครไนซ์การดำเนินการอาจเพิ่มภาระงาน (overhead)
• ความพร้อมใช้งานลดลง (Reduced Availability): หากโหนดใดโหนดหนึ่งไม่พร้อมใช้งาน ระบบอาจต้องบล็อกการเขียนหรือการอ่านจนกว่าโหนดจะกู้คืนกลับมา ซึ่งลดความพร้อมใช้งานลง จุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวอาจทำให้ทั้งระบบล่มได้
• ความท้าทายด้านการขยายระบบ (Scalability Challenges): การรักษา Strong Consistency ในโหนดจำนวนมากอาจเป็นเรื่องท้าทายและอาจจำกัดความสามารถในการขยายระบบ

Eventual Consistency: การยอมรับในข้อจำกัดและข้อดีข้อเสีย

Eventual Consistency เป็นรูปแบบความสอดคล้องที่อ่อนกว่า ซึ่งรับประกันว่าหากไม่มีการอัปเดตใหม่ๆ เกิดขึ้นกับข้อมูลรายการใดรายการหนึ่ง ในที่สุดการเข้าถึงรายการนั้นทั้งหมดจะได้รับค่าที่อัปเดตล่าสุดกลับไป คำว่า "ในที่สุด" (eventually) นี้อาจใช้เวลาสั้นมาก (วินาที) หรือนานกว่านั้น (นาทีหรือแม้แต่ชั่วโมง) ขึ้นอยู่กับระบบและปริมาณงาน แนวคิดหลักคือการให้ความสำคัญกับความพร้อมใช้งาน (availability) และประสิทธิภาพ (performance) มากกว่าความสอดคล้องในทันที

ลักษณะของ Eventual Consistency:

• การมองเห็นที่ล่าช้า (Delayed Visibility): การเขียนอาจไม่ปรากฏให้เห็นทันทีในการอ่านครั้งต่อๆ ไป จะมีช่วงเวลาหนึ่งที่โหนดต่างๆ อาจมีข้อมูลเวอร์ชันที่แตกต่างกัน
• การจำลองข้อมูลแบบอะซิงโครนัส (Asynchronous Replication): โดยทั่วไปข้อมูลจะถูกจำลองแบบอะซิงโครนัส ทำให้การเขียนได้รับการยืนยันอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องรอให้สำเนา (replicas) ทั้งหมดอัปเดตเสร็จสิ้น
• การแก้ไขข้อขัดแย้ง (Conflict Resolution): จำเป็นต้องมีกลไกในการจัดการกับการอัปเดตที่ขัดแย้งกันซึ่งอาจเกิดขึ้นก่อนที่จะบรรลุความสอดคล้อง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้การประทับเวลา (timestamps), เวกเตอร์เวอร์ชัน (version vectors) หรือตรรกะเฉพาะของแอปพลิเคชัน

คุณสมบัติ BASE และ Eventual Consistency:

Eventual Consistency มักเกี่ยวข้องกับระบบ BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent) ซึ่ง BASE ให้ความสำคัญกับความพร้อมใช้งานและความทนทานต่อความผิดพลาด (fault tolerance) มากกว่าความสอดคล้องที่เข้มงวด

ตัวอย่างของระบบ Eventual Consistency:

• ฐานข้อมูล NoSQL (เช่น Cassandra, DynamoDB): ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากถูกออกแบบโดยคำนึงถึง Eventual Consistency เพื่อให้มีความพร้อมใช้งานสูงและขยายระบบได้ง่าย
• DNS (Domain Name System): โดยทั่วไประเบียน DNS จะถูกเผยแพร่แบบอะซิงโครนัส ซึ่งหมายความว่าการอัปเดตอาจใช้เวลาสักครู่จึงจะปรากฏในเซิร์ฟเวอร์ DNS ทั้งหมด
• เครือข่ายการส่งเนื้อหา (CDNs): CDN จะแคชเนื้อหาไว้ใกล้ผู้ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ โดยทั่วไปการอัปเดตเนื้อหาจะถูกเผยแพร่ไปยัง Edge ของ CDN แบบอะซิงโครนัส

ข้อดีของ Eventual Consistency:

• ความพร้อมใช้งานสูง (High Availability): ระบบสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าบางโหนดจะไม่พร้อมใช้งาน สามารถรับการเขียนได้แม้ว่าจะไม่สามารถเข้าถึงสำเนาทั้งหมดได้
• ความหน่วงต่ำ (Low Latency): การเขียนสามารถได้รับการยืนยันอย่างรวดเร็ว เนื่องจากไม่ต้องรอให้สำเนาทั้งหมดอัปเดตเสร็จสิ้น
• ความสามารถในการขยายระบบ (Scalability): Eventual Consistency ช่วยให้การขยายระบบทำได้ง่ายขึ้น เนื่องจากสามารถเพิ่มหรือลบโหนดได้โดยไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความสอดคล้อง

ข้อเสียของ Eventual Consistency:

• ข้อมูลไม่สอดคล้อง (Data Inconsistency): การอ่านอาจได้ข้อมูลที่ล้าสมัย (stale data) ซึ่งนำไปสู่ความไม่สอดคล้องและความสับสนของผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้นได้
• ตรรกะของแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน: นักพัฒนาต้องจัดการกับข้อขัดแย้งและความไม่สอดคล้องที่อาจเกิดขึ้นในตรรกะของแอปพลิเคชัน ซึ่งต้องใช้กลยุทธ์การแก้ไขข้อขัดแย้งที่ซับซ้อนมากขึ้น
• การดีบักที่ยากลำบาก: การแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ Eventual Consistency อาจเป็นเรื่องท้าทาย เนื่องจากสถานะของระบบอาจคาดเดาไม่ได้

ทฤษฎี CAP: ข้อแลกเปลี่ยนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ทฤษฎี CAP (CAP theorem) ระบุว่าเป็นไปไม่ได้ที่ระบบแบบกระจายจะรับประกันคุณสมบัติทั้งสามข้อต่อไปนี้ได้พร้อมกัน:

• Consistency (C): การอ่านทั้งหมดจะได้รับข้อมูลที่มาจากการเขียนล่าสุดหรือข้อผิดพลาด
• Availability (A): ทุกคำขอจะได้รับการตอบสนอง (ที่ไม่ใช่ข้อผิดพลาด) โดยไม่รับประกันว่าจะมีข้อมูลที่มาจากการเขียนล่าสุด
• Partition Tolerance (P): ระบบยังคงทำงานต่อไปได้แม้ว่าจะมีการแบ่งส่วน (partitioning) โดยพลการเนื่องจากความล้มเหลวของเครือข่าย

ในทางปฏิบัติ ระบบแบบกระจายต้องเลือกระหว่างความสอดคล้อง (consistency) และความพร้อมใช้งาน (availability) เมื่อเกิดการแบ่งส่วนของเครือข่าย (network partitions) ซึ่งหมายความว่าโดยทั่วไประบบสามารถแบ่งออกเป็นประเภท CA (Consistency และ Availability โดยยอมสละ Partition Tolerance), AP (Availability และ Partition Tolerance โดยยอมสละ Consistency) หรือ CP (Consistency และ Partition Tolerance โดยยอมสละ Availability) เนื่องจากโดยทั่วไปแล้ว Partition Tolerance เป็นข้อกำหนดสำหรับระบบแบบกระจาย ทางเลือกที่แท้จริงจึงอยู่ที่การให้ความสำคัญกับ consistency หรือ availability ระบบสมัยใหม่ส่วนใหญ่เลือกใช้ AP ซึ่งเป็นแนวทางของ 'eventual consistency'

การเลือกโมเดลความสอดคล้องที่เหมาะสม

การเลือกระหว่าง Eventual และ Strong Consistency ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน ไม่มีคำตอบเดียวที่เหมาะกับทุกสถานการณ์

ปัจจัยที่ต้องพิจารณา:

• ความละเอียดอ่อนของข้อมูล: หากแอปพลิเคชันจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ธุรกรรมทางการเงินหรือเวชระเบียน อาจจำเป็นต้องใช้ Strong Consistency เพื่อรับประกันความถูกต้องของข้อมูล พิจารณาผลกระทบของข้อมูลที่เสียหายหรือสูญหาย
• อัตราส่วนการอ่าน/การเขียน: หากแอปพลิเคชันมีการอ่านข้อมูลเป็นหลัก (read-heavy) Eventual Consistency อาจเป็นทางเลือกที่ดี เนื่องจากช่วยให้ประสิทธิภาพการอ่านสูงขึ้น แอปพลิเคชันที่มีการเขียนเป็นหลัก (write-heavy) อาจได้ประโยชน์จาก Strong Consistency เพื่อหลีกเลี่ยงข้อขัดแย้ง
• การกระจายตามภูมิศาสตร์: สำหรับแอปพลิเคชันที่กระจายตามภูมิศาสตร์ Eventual Consistency อาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสมกว่า เนื่องจากหลีกเลี่ยงความหน่วงสูงที่เกี่ยวข้องกับการประสานงานการเขียนข้ามระยะทางไกล
• ความซับซ้อนของแอปพลิเคชัน: Eventual Consistency ต้องการตรรกะของแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อจัดการกับข้อขัดแย้งและความไม่สอดคล้องที่อาจเกิดขึ้น
• ประสบการณ์ผู้ใช้: พิจารณาผลกระทบของความไม่สอดคล้องของข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถทนต่อการเห็นข้อมูลที่ล้าสมัยเป็นครั้งคราวได้หรือไม่?

ตัวอย่างกรณีการใช้งาน:

• แคตตาล็อกสินค้าอีคอมเมิร์ซ: Eventual Consistency มักเป็นที่ยอมรับได้สำหรับแคตตาล็อกสินค้า เนื่องจากความไม่สอดคล้องเป็นครั้งคราวไม่น่าจะก่อให้เกิดปัญหาร้ายแรง ความพร้อมใช้งานสูงและการตอบสนองที่รวดเร็วมีความสำคัญมากกว่า
• ธุรกรรมธนาคาร: Strong Consistency เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกรรมธนาคาร เพื่อให้แน่ใจว่าการโอนเงินถูกต้องและยอดคงเหลือในบัญชีถูกต้อง
• ฟีดโซเชียลมีเดีย: โดยทั่วไปจะใช้ Eventual Consistency สำหรับฟีดโซเชียลมีเดีย เนื่องจากการเห็นโพสต์ใหม่ล่าช้าเป็นครั้งคราวเป็นสิ่งที่ยอมรับได้ ระบบจำเป็นต้องจัดการการอัปเดตจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว
• การจัดการสินค้าคงคลัง: การเลือกขึ้นอยู่กับลักษณะของสินค้าคงคลัง สำหรับสินค้าที่มีมูลค่าสูงและมีจำนวนจำกัด อาจต้องการ Strong Consistency สำหรับสินค้าที่มีความสำคัญน้อยกว่า Eventual Consistency ก็อาจเพียงพอ

แนวทางแบบผสมผสาน: การหาจุดสมดุล

ในบางกรณี แนวทางแบบผสมผสานที่รวมองค์ประกอบของทั้ง Eventual และ Strong Consistency อาจเป็นทางออกที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันอาจใช้ Strong Consistency สำหรับการดำเนินการที่สำคัญ เช่น ธุรกรรมทางการเงิน และใช้ Eventual Consistency สำหรับการดำเนินการที่มีความสำคัญน้อยกว่า เช่น การอัปเดตโปรไฟล์ผู้ใช้

เทคนิคสำหรับความสอดคล้องแบบผสมผสาน:

• Causal Consistency: เป็นรูปแบบความสอดคล้องที่อ่อนกว่า Strong Consistency แต่แข็งแกร่งกว่า Eventual Consistency รับประกันว่าหากการดำเนินการ A เกิดขึ้นก่อนการดำเนินการ B ทุกคนจะเห็น A ก่อน B
• Read-Your-Writes Consistency: รับประกันว่าผู้ใช้จะเห็นข้อมูลที่ตนเองเขียนเสมอ ซึ่งสามารถทำได้โดยการส่งคำขออ่านไปยังโหนดเดียวกับที่ประมวลผลการเขียนของผู้ใช้
• Session Consistency: รับประกันว่าผู้ใช้จะเห็นมุมมองของข้อมูลที่สอดคล้องกันภายในเซสชันเดียว
• Tunable Consistency: อนุญาตให้นักพัฒนากำหนดระดับความสอดคล้องที่ต้องการสำหรับแต่ละการดำเนินการได้ ตัวอย่างเช่น การเขียนอาจถูกกำหนดให้ต้องการการยืนยันจากจำนวนสำเนาที่แน่นอนก่อนที่จะถือว่าสำเร็จ

การนำความสอดคล้องไปใช้ในแอปพลิเคชันระดับโลก

เมื่อออกแบบแอปพลิเคชันระดับโลก การกระจายตัวทางภูมิศาสตร์ของข้อมูลและผู้ใช้จะเพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่งให้กับความท้าทายด้านความสอดคล้อง ความหน่วงของเครือข่ายและการแบ่งส่วนเครือข่ายที่อาจเกิดขึ้นอาจทำให้การบรรลุ Strong Consistency ในทุกภูมิภาคเป็นเรื่องยาก

กลยุทธ์สำหรับความสอดคล้องระดับโลก:

• การจัดเก็บข้อมูลใกล้ผู้ใช้ (Data Locality): จัดเก็บข้อมูลไว้ใกล้กับผู้ใช้ที่ต้องการเพื่อลดความหน่วงและปรับปรุงประสิทธิภาพ
• การจำลองข้อมูลข้ามหลายภูมิภาค (Multi-Region Replication): จำลองข้อมูลข้ามหลายภูมิภาคเพื่อปรับปรุงความพร้อมใช้งานและการกู้คืนจากความเสียหาย
• กลไกการแก้ไขข้อขัดแย้ง: ใช้กลไกการแก้ไขข้อขัดแย้งที่แข็งแกร่งเพื่อจัดการกับการอัปเดตที่ขัดแย้งกันซึ่งอาจเกิดขึ้นในภูมิภาคต่างๆ
• การแบ่งพาร์ติชันตามภูมิศาสตร์ (Geo-Partitioning): แบ่งพาร์ติชันข้อมูลตามภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ ทำให้แต่ละภูมิภาคสามารถทำงานได้อย่างอิสระ
• เครือข่ายการส่งเนื้อหา (CDNs): ใช้ CDN เพื่อแคชเนื้อหาไว้ใกล้ผู้ใช้และลดภาระบนเซิร์ฟเวอร์ต้นทาง

ข้อควรพิจารณาสำหรับฐานข้อมูลที่กระจายตามภูมิศาสตร์:

• ความหน่วง (Latency): ความเร็วของแสงเป็นข้อจำกัดพื้นฐานของความหน่วงในการสื่อสารระหว่างโหนดที่อยู่ห่างไกลกันทางภูมิศาสตร์
• ความไม่เสถียรของเครือข่าย: การแบ่งส่วนเครือข่ายมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นบ่อยกว่าในระบบที่กระจายตามภูมิศาสตร์
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ข้อกำหนดด้านถิ่นที่อยู่ของข้อมูล (Data residency) อาจกำหนดว่าข้อมูลสามารถจัดเก็บและประมวลผลได้ที่ใด

สรุป: การสร้างสมดุลระหว่างความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพ

ความสอดคล้องของข้อมูลเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในการออกแบบระบบแบบกระจาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก แม้ว่า Strong Consistency จะให้ความสมบูรณ์ของข้อมูลในระดับสูงสุด แต่ก็อาจมาพร้อมกับต้นทุนของความหน่วงที่สูงขึ้น ความพร้อมใช้งานที่ลดลง และความท้าทายด้านการขยายระบบ ในทางกลับกัน Eventual Consistency ให้ความสำคัญกับความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพ แต่ต้องการตรรกะของแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อจัดการกับความไม่สอดคล้องที่อาจเกิดขึ้น

การเลือกโมเดลความสอดคล้องที่เหมาะสมนั้นเกี่ยวข้องกับการประเมินข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันอย่างรอบคอบ โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความละเอียดอ่อนของข้อมูล อัตราส่วนการอ่าน/การเขียน การกระจายตามภูมิศาสตร์ และประสบการณ์ผู้ใช้ ในหลายกรณี แนวทางแบบผสมผสานที่รวมองค์ประกอบของทั้ง Eventual และ Strong Consistency อาจเป็นทางออกที่ดีที่สุด ด้วยการทำความเข้าใจข้อแลกเปลี่ยนที่เกี่ยวข้องและการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสม นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันระดับโลกที่ยืดหยุ่น มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้ ซึ่งตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ทั่วโลก

ท้ายที่สุดแล้ว เป้าหมายคือการสร้างความสมดุลระหว่างความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจและมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้ การทดสอบและการตรวจสอบอย่างละเอียดเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลความสอดคล้องที่เลือกทำงานตามที่คาดไว้และระบบเป็นไปตามเป้าหมายด้านประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งาน

ประเด็นสำคัญ:

• Strong Consistency รับประกันข้อมูลที่เป็นปัจจุบันที่สุดสำหรับการอ่านทั้งหมด
• Eventual Consistency ให้ความสำคัญกับความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพมากกว่าความสอดคล้องของข้อมูลในทันที
• ทฤษฎี CAP เน้นย้ำถึงข้อแลกเปลี่ยนระหว่าง Consistency, Availability และ Partition Tolerance
• แนวทางแบบผสมผสานสามารถให้สิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลกโดยการรวมแง่มุมของ Strong และ Eventual Consistency เข้าด้วยกัน
• การเลือกโมเดลความสอดคล้องขึ้นอยู่กับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน