Algoritmos de consenso em sistemas distribuídos (teoria e prática) – Edward Ribeiro

Algoritmos de consenso em sistemas distribuídos (teoria e prática) - Edward Ribeiro

Algoritmos de consenso são a base de vários sistemas distribuídos modernos, tanto privados quanto open source. Nesta palestra iremos revisar os principais algoritmos e protocolos de consenso distribuído (Paxos, Raft, ZAB, etc), suas implementações de código fonte aberto (ZooKeeper, etcd) e seus usos em alguns sistemas distribuídos privados e open source (Solr, Kafka, HBase), além de abordar arcabouços teóricos como o teorema CAP e a Impossibilidade de Fischer, Lynch e Patterson (FLP).

Desta forma, será possível entender as características de desempenho, corretude, dificuldades e limitações que tais algoritmos proporcionam no dia a dia.

Edward Ribeiro é um engenheiro de software com mais de 18 anos de experiência em softwares livre e comercial. Como entusiasta do software livre, contribui e participa de vários projetos de código aberto (Cassandra, ZooKeeper, Solr, Kafka, etc). Possui bacharelado em Ciência da Computação e mestrado em Informática, ambos pela Universidade de Brasília (Brasil). Desde 2004 tem publicado artigos nacionais e internacionais na área de sistemas distribuídos aplicados à bioinformática. Durante a última década, foi professor universitário em disciplinas de ciências da computação e, nos últimos dez anos, atuou como orientador ou co-orientador de estudantes de graduação e pós-graduação, além de ministrar palestras e cursos sobre NoSQL / NewSQL / Big Data em congressos e universidades nos últimos 10 anos. Em 2014 e 2015 atuou como engenheiro de software na DataStax, e nos últimos 3 anos desenvolve sistemas open source para o projeto Interlegis do Senado Federal e ministra uma disciplina de big data para a pós-graduação da UnB.

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