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cs350-cours-08-systemes-distribues.mp3
76 min · Français · 1 locuteur
Terminé
02:14Quand on parle de consensus dans un système distribué, la vraie question c'est : comment un groupe de machines arrive-t-il à s'accorder sur une valeur unique, même si certaines sont lentes, peu fiables, ou mentent activement ?
04:38L'exemple classique est le Problème des Généraux Byzantins. L'article de Lamport en 1982 — et ça va être à l'examen — a prouvé qu'il faut au moins 3f+1 nœuds pour tolérer f défaillances byzantines.
12:05Raft, qu'on verra en détail la semaine prochaine, contourne délibérément les hypothèses byzantines. Il suppose seulement des pannes crash-stop. C'est pour ça que Raft est beaucoup plus simple que PBFT.
22:30Pour le rendu de vendredi : implémentez l'élection du leader dans Raft. Pas besoin de réplication de log encore — c'est pour la semaine prochaine.
Résumé IA
Concept central : Consensus en systèmes distribués — s'accorder sur une valeur unique malgré nœuds lents, peu fiables ou adverses.
Point d'examen : 3f+1 nœuds requis pour tolérer f défaillances byzantines (Lamport, 1982).
Algorithmes couverts : Problème des Généraux Byzantins (introduit), Raft (simplifié, crash-stop seulement), PBFT (mentionné par contraste).
Rendu : Implémenter l'élection du leader dans Raft, dû vendredi. Réplication de log reportée à la semaine suivante.

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