EVENTUAL CONSISTENCY 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

• eventual consistency
• 結果整合性は
• 最終的な一貫性を

英語 での Eventual consistency の使用例とその 日本語 への翻訳

That's the eventual consistency.
そう、EventualConsistencyである。

Eventual consistency is valid in read operations only.
Eventualconsistencyは読み取り操作でのみ有効です。

This is called“eventual consistency.”.
このことを「EventualConsistency」と呼びます。

While eventual consistency is easy to achieve, the current definition is not precise[11].
結果整合は実現が簡単であるが、現在の定義が正確ではない[11]。

The result of this approach is called eventual consistency.
こうしたゆるやかな一貫性のことを結果整合性（EventualConsistency）と呼ぶ。

Thus, CB implements"eventual consistency" regarding this.
したがって、CBはこれに関して"最終的な整合性"を実装します。

This sort of consistency model is called“eventual consistency”.
こうしたゆるやかな一貫性のことを結果整合性（EventualConsistency）と呼ぶ。

Eventual consistency is easy to achieve and provides some consistency for the clients[11].
結果整合性は、クライアントに一定の一貫性を提供するには容易である[11]。

We also have a lot of experience with eventual consistency systems at Google.
Googleでは結果整合性のシステムでも、たくさんの経験がある。

Eventual consistency: The system will eventually become consistent once it stops receiving input.
EventualConsistency：システムは、入力の受信を止めればいつかは一貫性を持つ。

Clearly, there are several very mature and popular database systems using eventual consistency.
明らかに、結果整合性を使ったとても成熟して一般的なデータベースシステムがいくつか存在する。

And this says it has support for eventual consistency and strong consistency..
ここでは，StrongConsistencyとEventualConsistencyについてかんたんに述べておきます。

Based on the authors' research, MongoDB is clearly the most mature database system using eventual consistency.
筆者の研究によると、MongoDBは最も成熟した結果整合性を利用したデータベースシステムである。

Stability- In any distributed system, issues related to eventual consistency often arise and must be dealt with.
安定性-どのような配信システムでも、結果整合性に関連する問題は頻繁に発生し、必ず対処する必要があります。

Eventual consistency[1] is a consistency model, which is used in many large distributed databases.
結果整合性(eventuallyconsistent)[1]は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。

There are 2 types of transaction consistency levels, immediate consistency and eventual consistency.
トランザクションの一貫性レベルにはimmediateconsistencyとeventualconsistencyの2種類があります。

Eventual Consistency is a hallmark of distributed systems designed by principles derived from the CAP Theorem.
結果整合性(EventualConsistency)は，CAP定理から導き出される原則に沿って設計された分散システムを特徴付けるものだ。

According to this ranking, MongoDB is clearly the most popular and widely known database system supporting the eventual consistency.
このランキングによると、MongoDBは明らかに一番ポピュラーで、広く知られている結果整合性をサポートするデータベースシステムである。

We found Cassandra's eventual consistency model to be a difficult pattern to reconcile for our new Messages infrastructure.".
また、CassandraのEventualConsistency（結果整合性）モデルは、新しいメッセージインフラにうまく適合させるのが困難だった。

By using Azure queues, you can implement a solution that delivers eventual consistency across two or more partitions or storage systems.
Azureキューを使用すると、2つ以上のパーティションまたはストレージシステム間で最終的に一貫性を確保するソリューションを実装できます。

Therefore, the CAP theorem is used to justify giving up consistent replicas, replacing this goal with“eventual consistency.”.
それ故にCAPtheoremは、コンシステント･レプリカの断念を正当化するために用いられ、そのゴールは“eventualconsistency”に置き換えられた。

Eventual consistency represents a clear weakening of the guarantees that traditional databases provide, and places a requirement for software developers.
結果整合性は、従来のデータベースが提供する保証という点で、明らかな弱点があり、要件をソフトウェア開発者にゆだねている。

For applications which do not require the latest results to be read all the time, the reading performance improves when eventual consistency is specified.
常に最新の結果を読み取る必要のないアプリケーションではeventualconsistencyを指定すると読み取り性能が向上します。

Eventual consistency: Container update results from other clients may not be reflected immediately at the end of the transaction concerned.
Eventualconsistency:コンテナに対する他のクライアントからの更新結果は、該当トランザクションが完了した後でも反映されていない場合があります。

Of course they would all like to have complete consistency all the time, but as Dan Pritchett discusses in his article“BASE: An Acid Alternative,” there has to be tradeoffs, and eventual consistency allowed for the effective development of systems that could deal with the exponential increase of data due to social networking, cloud computing and other Big Data projects.
もちろんいつでも完全な一貫性あると良いが、DanPritchettが"BASE:AnAcidAlternative"で述べているように、トレードオフが存在し、EventualConsistencyはソーシャルネットワーク、クラウドコンピューティング、その他ビッグデータといったデータが急増するシステムを効率的に開発することを可能にしている。

Eventual Consistency was accepted, meaning reads from data sources will eventually be consistent, and moderate delays in all data sources reaching a consistent state is tolerated.
つまり、データソースからの読み出しは、結果的に整合性がとれていればよく、すべてのデータソースが一貫性のある状態になるまでの適度な遅延は許容される。

Eventual Consistency: Maintaining strong consistency is extremely difficult for a distributed system, which means everyone has to manage eventual consistency.
最終的な整合性：分散システムでは、強い一貫性を維持するのは非常に難しいこともあり、全ての人が最終的な整合性を管理しなければなりません。

To maintain eventual consistency between the entity in the Table service and the data in the Blob service, use the Eventually consistent transactions pattern to maintain your entities.
Tablestorage内のエンティティと、BLOBストレージ内のデータの間の最終的な一貫性を保つには、最終的に一貫性のあるトランザクションパターンを使用してエンティティを維持します。

To maintain eventual consistency between the entity in the Table service and the data in the Blob service, use the Eventually consistent transactions pattern to maintain your entities.
Tableservice内のエンティティと、Blobservice内のデータの間の最終的な一貫性を保つには、最終的に一貫性のあるトランザクションパターンを使用してエンティティを維持します。

Eventual consistency is a specific form of weak consistency: the storage system guarantees that if no new updates are made to the object, eventually all accesses will return the last updated value[1].
結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値を返すことを保証するものである[1]。