CAP Theorem, หรือที่รู้จักในชื่อ Brewer's Theorem จากชื่อของ Eric Brewer นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่เสนอมันขึ้นมาเป็นครั้งแรก, เป็นหลักการพื้นฐานที่วางรากฐานสำคัญในวงการฐานข้อมูลและระบบการกระจายข้อมูล (distributed systems).
ทฤษฎีบทของ CAP สรุปได้ว่า ในระบบการกระจายข้อมูล ไม่สามารถให้คุณลักษณะทั้งสามประการต่อไปนี้ได้อย่างเต็มที่ในเวลาเดียวกัน:
- Consistency (C): ความสอดคล้องของข้อมูลทุกๆ ตำแหน่งในระบบ ทุกคำขอจะได้เห็นข้อมูลเวอร์ชันล่าสุดหรือข้อผิดพลาด หมายความว่ามันต้องอัปเดตและเป็นหนึ่งเดียวกันทั่วทั้งระบบ - Availability (A): ความพร้อมใช้งานของระบบในการตอบสนองต่อคำขอ ไม่ว่าจะสถานการณ์ใดๆ ระบบควรให้บริการตอบสนองกับทุกคำขอได้ตลอดเวลา - Partition Tolerance (P): ความสามารถในการทนต่อ 'การแบ่งกลุ่มข้อมูล' หรือ 'partition' ซึ่งคือการการสูญหายของแพ็กเกจเครือข่ายในระหว่างเซิร์ฟเวอร์ ระบบควรสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าจะมีการสูญหายของข้อมูลบางส่วนในระหว่างสื่อสารCAP Theorem ประกาศว่าในแง่ของการออกแบบและการบริหารจัดการระบบการกระจายข้อมูล คุณสามารถเลือกการประตูน้ำใดสองข้อจากสามข้อที่กล่าวมาได้เท่านั้น แต่ไม่ได้สามารถเลือกทั้งสามอย่างพร้อมกันเมื่อเกิดข้อผิดพลาดในส่วนของเครือข่าย (network partition).
ในส่วนของผู้พัฒนาโปรแกรม การเข้าใจถึง CAP Theorem มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะมันช่วยให้ผู้พัฒนามองเห็นข้อจำกัดต่างๆ ที่พวกเขาจะต้องเผชิญหน้าเมื่อออกแบบระบบการจัดเก็บข้อมูลและการตัดสินใจว่าพวกเขาจะวางหนักด้านไหนเป็นพิเศษ เพื่อให้ตอบโจทย์วัตถุประสงค์ของธุรกิจหรือแอปพลิเคชันที่กำลังพัฒนาอยู่
ตัวอย่างการใช้งาน CAP Theorem ในพื้นที่โปรแกรมมิ่ง สามารถสังเกตได้ในการเลือกระบบฐานข้อมูล เช่น NoSQL หรือ SQL ที่มีความคิดในเรื่องของ CAP Theorem อยู่ในบางส่วน ฐานข้อมูลที่เน้นที่ความสอดคล้อง (C) และความพร้อมใช้งาน (A), เช่น Google's BigTable, มักจะได้รับผลกระทบเมื่อมีปัญหาการแบ่งข้อมูล (P) ในทางกลับกัน ระบบอย่าง Apache Cassandra ออกแบบมาเพื่อรักษาความสามารถให้ทนต่อการแบ่งกลุ่มข้อมูล (P) และสอดคล้องข้อมูล (C), แต่อาจส่งผลกระทบต่อความพร้อมใช้งาน (A) ในบางแง่ที่ระดับความตอบสนองไม่พร้อมเสมอไป.
นอกจากนี้ CAP Theorem ยังมีผลต่อการออกแบบระบบการกระจายข้อมูลในองค์กรใหญ่ๆ ที่ต้องการความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลแบบ global write/read ซึ่งต้องพิจารณาถึงแนวทางที่จะสามารถให้บริการในลักษณะนี้ได้โดยการจัดการกับ network partitions และ latency ที่เกิดขึ้นได้.
สำหรับผู้ที่สนใจทางด้านการเขียนโปรแกรมและต้องการมีความเข้าใจในการออกแบบระบบที่มีความทนทานและสอดคล้องกับความต้องการของปัจจบัน การเรียนรู้เกี่ยวกับ CAP Theorem และแนวคิดที่เกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้ง จะช่วยเตรียมพร้อมให้กับพวกเขาในการเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างแท้จริง. ณ EPT (Expert-Programming-Tutor) เราเน้นการเรียนการสอนที่ผสานทฤษฎีไปจนถึงการปฏิบัติจริง เพื่อพัฒนานักเรียนของเราให้มีทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการเป็นนักพัฒนาที่มีคุณภาพในอนาคต.
การทำความเข้าใจในหลักการเหล่านี้จะพาคุณเดินไปในทิศทางที่ถูกต้อง เมื่อต้องเลือกระหว่างความสอดคล้อง, ความพร้อมใช้งาน และความทนทานต่อการแบ่งกลุ่มข้อมูลในโปรเจ็กต์ของคุณ ขอให้การเดินทางนี้เต็มไปด้วยความท้าทายและผลการเรียนรู้ที่มีค่า.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM