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分散システムは、ネットワーク越しに複数のコンピュータが協調して動く世界の話だ。ところが、この領域は「作るのが難しい」だけでなく、「何が本質的な難しさなのか」をつかむのも難しい。今回の元記事は、そうした分散システム研究を理解するための入口として、古典的で影響力の大きい論文を選んで並べた短いリストだ。新しい技術を追う記事ではないが、むしろ今読まれる意味がある。分散システムの流行は変わっても、土台にある問題はあまり変わらないからだ。 元記事「Distributed Systems Classics」は、Nicolae Vartolomei がまとめた選書で、分散システム分野を形作った「時代を超える」「影響力の大きい」論文を集めている。目的は、研究の問題空間をよりよく理解するための良い出発点にすることだと説明している。つまり、これは網羅的な文献一覧ではなく、最初に何を読むべきかを絞ったガイドに近い。 並んでいる論文は、分散システムの基本的な悩みを順番にたどれる構成になっている。最初に置かれているのは Leslie Lamport の 1978 年の「Time, clocks, and the

AzureのReplication基盤であるRSLを、Rustで“現代版”として作り直した話 100K行超のRustコードを、AI coding agentsを使って短期間で実装 正しさの担保には「code contracts」がかなり効いた Spec-Driven Developmentは、重すぎる運用より“軽量版”がちょうどよい 性能改善では、23K ops/sec → 300K ops/secまで伸ばした 今後のAI開発には、テスト・契約・性能改善の自動化がもっと進んでほしい、という本音が語られている この記事は、Cheng Huang氏が「AI coding agentsを使って、実際の本番級分散システムをどこまで作れるのか」をかなり本気で試した記録です。 作ったのは、Rustベースのmulti-Paxos consensus engine。 Paxosは、複数のサーバーが“このデータの順番や内容で決めよう”と合意するための仕組みで、分散システムの心臓部みたいなものです。 要するに、データを複数台で安全に一致させるための超重要技術です。 しかもこのプロジェクト、