公开(公告)号：US07386715B2

公开(公告)日：2008-06-10

申请号：US11049018

申请日：2005-02-01

申请人： Neil David Lawrence ,  Christopher Michael Bishop ,  Antony Ian Taylor Rowstron ,  Michael James Taylor

发明人： Neil David Lawrence ,  Christopher Michael Bishop ,  Antony Ian Taylor Rowstron ,  Michael James Taylor

IPC分类号： G06F15/16 ,  G06F13/00

CPC分类号： G06F17/30578 ,  Y10S707/99952 ,  Y10S707/99953

摘要： It is common in distributed systems to replicate data. In many cases, this data evolves in a consistent fashion, and this evolution can be modeled. A probabilistic model of the evolution allows us to estimate the divergence of the replicas and can be used by the application to alter its behavior, for example, to control synchronization times, to determine the propagation of writes, and to convey to the user information about how much the data may have evolved. In this paper, we describe how the evolution of the data may be modeled and outline how the probabilistic model may be utilized in various applications, concentrating on a news database example.

摘要翻译： 在分布式系统中通常会复制数据。 在许多情况下，这种数据以一致的方式发展，这种演变可以被建模。 演化的概率模型允许我们估计副本的差异，并且可以被应用程序用来改变其行为，例如，控制同步时间，确定写入的传播，并向用户传达关于 数据可能有多大的进步。 在本文中，我们描述了如何对数据的演化进行建模，并概述了概率模型如何在各种应用中使用，集中在新闻数据库示例上。

公开(公告)号：US06889333B2

公开(公告)日：2005-05-03

申请号：US09999566

申请日：2001-11-01

申请人： Neil David Lawrence ,  Christopher Michael Bishop ,  Antony Ian Taylor Rowstron ,  Michael James Taylor

发明人： Neil David Lawrence ,  Christopher Michael Bishop ,  Antony Ian Taylor Rowstron ,  Michael James Taylor

IPC分类号： G06F17/30 ,  G06F15/16

CPC分类号： G06F17/30578 ,  Y10S707/99952 ,  Y10S707/99953

摘要： It is common in distributed systems to replicate data. In many cases, this data evolves in a consistent fashion, and this evolution can be modeled. A probabilistic model of the evolution allows us to estimate the divergence of the replicas and can be used by the application to alter its behavior, for example, to control synchronization times, to determine the propagation of writes, and to convey to the user information about how much the data may have evolved. In this paper, we describe how the evolution of the data may be modeled and outline how the probabilistic model may be utilized in various applications, concentrating on a news database example.

摘要翻译： 在分布式系统中通常会复制数据。 在许多情况下，这种数据以一致的方式发展，这种演变可以被建模。 演化的概率模型允许我们估计副本的差异，并且可以被应用程序用来改变其行为，例如，控制同步时间，确定写入的传播，并向用户传达关于 数据可能有多大的进步。 在本文中，我们描述了如何对数据的演化进行建模，并概述了概率模型如何在各种应用中使用，集中在新闻数据库示例上。