Dizionario AI › Fondamenti AI
Replication
La replicazione è il mantenimento di copie identiche degli stessi dati su più macchine. Serve a due scopi intrecciati: la resilienza (se un nodo muore, i dati sopravvivono altrove) e le prestazioni (più copie servono più lettori, anche vicini geograficamente). Insieme allo sharding, che divide i dati, la replicazione che li moltiplica è il fondamento dei database distribuiti.
Nel modello più comune, primario-replica, le scritture vanno al nodo primario e si propagano alle repliche, che servono le letture. La propagazione può essere sincrona (la scrittura è confermata quando tutte le copie l'hanno ricevuta: più sicura, più lenta) o asincrona (conferma immediata, con il rischio di leggere dati leggermente vecchi: la cosiddetta eventual consistency). Il teorema CAP, formulato da Eric Brewer, inquadra il compromesso inevitabile tra coerenza e disponibilità quando la rete si divide.
Nell'AI la replicazione opera su più piani: gli indici vettoriali sono replicati per reggere il traffico di ricerca, i pesi dei modelli sono copiati su decine di nodi di inferenza e i checkpoint di training sono replicati su storage ridondato. Fuori dall'AI protegge conti bancari, cartelle cliniche e qualunque dato che deve superare la morte di un disco.
Il termine viene dal latino replicare, ripiegare e quindi ripetere. Nei database la replicazione si diffuse tra anni '80 e '90 con i sistemi commerciali distribuiti; un riferimento teorico chiave è il lavoro sul consenso distribuito di Leslie Lamport, il cui algoritmo Paxos (pubblicato nel 1998) e il successore Raft (2014) sono i meccanismi con cui le repliche si accordano su un'unica verità condivisa.
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