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私はPaxos製の簡単な用紙を勉強しています.Paxosは、2人の提案者がより高い提案番号で互いに競争している場合に進歩を保証しないという事実に苦労しています。進歩を保証するために、彼をリーダーにする著名な提案者を選出しなければならない。しかし、人々はPaxosを使用して優秀な提案者を選ぶことを提案しているので、ここで問題が発生します。このシナリオは実装固有のものであることを理解しています。例

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メッセージキューを使用したプロジェクトアーキテクチャ

私は、メッセージの受け渡しにRabbitMQを使用するプロジェクトを作成しています。スケジュールされた時間にタスクを生成し、RabbitMQキューに入れるプロデューサを持っています。また、私はそこから仕事を得て、それを処理し、別の待ち行列（交換）に入れる労働者のプールを持っています。結果をデータベースに保存する必要があります。ですから、問題は、タスクを生成する同じアプリ（スケジューラ）を使用するか

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分散システムにおけるパッシブレプリケーション - プライマリサーバーの置換

パッシブレプリケーションベースの分散システムでは、プライマリサーバーに障害が発生すると、バックアップの1つがプライマリとして昇格されます。しかし、元のプライマリサーバが復旧したと仮定して、プライマリサーバを現在のバックアップから元のサーバに戻すにはどうすればよいでしょうか？私は、障害が発生したプライマリサーバが回復した場合、それはセカンダリとしてシステムに組み込まれ、ある時点での最も正確な情報を

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実質的に大きい配列（複数のマシンにまたがる）で連続する整数の最大数を得る方法

インタビューでこの質問がありました。最初の部分はかなりシンプルで、配列内の連続する整数の最大数を得るためのコードを書く必要がありました。どのようにこのロジックを変更します複数のマシンに保存されている配列のために働くために： int count = 0, max = 0; for(int i = 1; i < array.length; i++) { if((array[i - 1]

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分散キューとは何ですか？

私の理解： -分散送り先は、物理的な送り先（キューまたはトピック）のセットを内部的に含むクライアントに対する単一の論理的（物理的ではない）送り先です。高可用性（HA）と負荷分散（LB）の観点からスケーラブルアプリケーションに役立ちます。私はdistributedQueue.put(someObject)を行う際に、分散キューはphyicalQueueの一つ上のオブジェクトを配置しますし、また今

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ナショナルインスツルメンツのPublish Subscribeプロトコルを理解するには？

ナショナルインスツルメンツでcompactRioデバイスと話そうとしています。私の目標は、compactRioデバイスにデータを読み書きすることです。私は、それが独自のものであるナショナルインスツルメンツのPublish Subscribe Protocolと呼ばれるものを実行していることを理解しました。 WiresharkはそれがTCPの上で走っていることを知ることしかできません。ここで誰かがプ

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分散システム：クライアント側でサーバー側で発生するエラーを発生させよう

今や、単一のサーバーと多数のクライアントを持つ分散システムを作成し始めました。使用される言語はPythonで、通信はソケットとJSONを使用して行われます。 except Exception as e: jsonResult = {"error": { "name":e.__class__.__name

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分散Tensorflow実行を終了した後にメモリが不足する

Tensorflowを使用してMNISTで機械学習を適用します。私はすべてのノードがTensorflowの分散実行を実行するクラスタでこれを行います。私はマスターノード上のbashスクリプトを使って個々の実行を実行します。このマスターノードは、sshを使用してクラスタからノードのセットに接続し、次にTensorflowを実行しているPythonスクリプトを実行します。 Tensorflowがクラッ

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ユースケースはWebサーバーの分散キューですか？

私はちょうど分散システムについて読んだ初心者です。私は、各マシンのキューとは対照的に、分散キューのユースケースをいくつか考えています。たとえば、RabbitMQをさまざまなWebサーバーで使用する方法。ロードバランシングなどでどのように使用されていますか？