Огляд алгоритмів спільного редагування тексту Conflict-free Replicated Data Types (CRDT)
Анотація
Аналіз та вибір алгоритмів для спільного редагування тексту, особливо впровадження безконфліктних реплікованих типів даних, має вирішальне значення для розуміння того, як сучасні системи можуть досягти співпраці в режимі реального часу, забезпечуючи при цьому цілісність даних. Метою дослідження був огляд різних алгоритмів спільного редагування, а також проведення порівняльного аналізу для розуміння їхніх переваг, недоліків та сфер застосування. Серед використаних методів можна зазначити статистичні методи, методи аналізу алгоритмів та їх використання у реальних сценаріях. Результати дослідження показали, що використання алгоритмів спільного редагування тексту сприяє вирішенню важливих завдань і викликів у сучасному світі інформаційних технологій. Виявлено, що алгоритми спільного редагування сприяють полегшенню комунікації та обміну інформацією в реальному часі. Це особливо важливо в умовах віддаленої роботи та спілкування, які стали стандартом для багатьох організацій. Спільне редагування текстів широко використовується в різних сферах і галузях, де командна робота, співпраця в режимі реального часу та обмін документами є важливими, наприклад: дослідницька діяльність, наукові роботи, освіта, розробка програмного забезпечення, редагування книг та рукописів, юридична співпраця, складання контрактів, медичні звіти, тощо. Крім того, використання оптимізованих алгоритмів спільного редагування допомагає зменшити час, необхідний для обробки даних та створення текстових матеріалів. Алгоритми спільного редагування мають широкий спектр застосувань у наукових дослідженнях, бізнесі та освіті. Вони дозволяють командам та індивідуальним користувачам більше ефективно вирішувати завдання, та спільно працювати над проектами. Можливість використання отриманих результатів в практичній діяльності дозволить використовувати алгоритми спільного редагування тексту для подальших інновацій та розвитку інформаційних технологій, що дасть можливість спільно працювати та обмінюватися інформацією з усім світом в реальному часі
Ключові слова
розподілені системи; ключові операції; Logoot, Astrong; Logarithmic Sequence; Replicated Growable Array
Використані джерела
[1] Alsulami, N., Cherif, A., & Imine, A. (2022). Collaborative editing over opportunistic networks. International Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, 39(3), 141-156. doi: 10.1504/IJAHUC.2022.121121.
[2] Attiya, H., Burckhardt, S., Gotsman, A., Morrison, A., Yang, H., & Zawirski, M. (2016). Specification and complexity of collaborative text editing. In Proceedings of the 2016 ACM symposium on principles of distributed computing (pp. 259-268). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/2933057.2933090.
[3] Brahneborg, D., Afzal, W., & Mubeen, S. (2022). Resilient conflict-free replicated data types without atomic broadcast. In Proceedings of the 17th international conference on software technologies (pp. 516-523). Lisbon: SciTePress. doi: 10.5220/0011314500003266.
[4] Cai, W., He, F., & Lv, X. (2022). Multi-core accelerated CRDT for large-scale and dynamic collaboration. The Journal of Supercomputing, 78, 10799-10828. doi: 10.1007/s11227-022-04308-7.
[5] David, I., & Syriani, E. (2022). Real-time collaborative multi-level modeling by conflict-free replicated data types. Software and Systems Modeling, 22, 1131-1150. doi: 10.1007/s10270-022-01054-5.
[6] GitHub. (2016). Retrieved from https://github.com/hugooliveirad/elm-logoot.
[7] GitHub. (2021). Retrieved from https://github.com/josephg/simple-crdt-text.
[8] Gomes, V.B., Kleppmann, M., Mulligan, D.P., & Beresford, A.R. (2017). Verifying strong eventual consistency in distributed systems. Proceedings of the ACM on Programming Languages, 1, article number 109. doi: 10.1145/3133933.
[9] Hu, F., & Trivedi, R.H. (2020). Mapping hotel brand positioning and competitive landscapes by text-mining usergenerated content. International Journal of Hospitality Management, 84, article number 102317. doi: 10.1016/j. ijhm.2019.102317.
[10] Jacob, F., Bayreuther, S., & Hartenstein, H. (2021). On conflict-free replicated data types and equivocation in byzantine setups. arXiv - CS - Distributed, Parallel, and Cluster Computing, 1. doi: 10.48550/arXiv.2109.10554.
[11] Kyrychek, H.H., & Chubich, A.I. (2020). Kanban-method use for software development organization. Scientific notes of Taurida National V.I. Vernadsky University. Series: Technical Sciences, 31(6), 78-82. doi: 10.32838/TNU2663-5941/2020.6-1/13.
[12] Kleppmann, M., Mulligan, D.P., Gomes, V.B.F., & Beresford, A.R. (2021). A highly-available move operation for replicated trees. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 33(7), 1711-1724. doi: 10.1109/ TPDS.2021.3118603.
[13] Kleppmann, M., Wiggins, A., van Hardenberg, P., & McGranaghan, M. (2019). Local-first software: You own your data, in spite of the cloud. In Proceedings of the 2019 ACM sigplan international symposium on new ideas, new paradigms, and reflections on programming and software (pp. 154-178). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3359591.3359737.
[14] Medvedovska, O., & Yatsenko, V. (2021). Cloud services for organization of joint work on documents in real time mode. Bulletin of the Cherkasy Bohdan Khmelnytsky National University. Series “Pedagogical Sciences”, 1, 112-121. doi: 10.31651/2524-2660-2021-1-112-121.
[15] Nédelec, B., Molli, P., Mostefaoui, A., & Desmontils, E. (2013). LSEQ: An adaptive structure for sequences in distributed collaborative editing. In Proceedings of the 2013 ACM symposium on document engineering (pp. 37-46). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/2494266.2494278.
[16] Nicolas, M., Oster, G., & Perrin, O. (2020). Efficient renaming in sequence CRDTs. In proceedings of the 7th workshop on principles and practice of consistency for distributed data (pp. 1-8). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3380787.3393682.
[17] Karayel, E., & Gonzàlez, E. (2022). Strong eventual consistency of the collaborative editing framework WOOT. Distributed Computing, 35, 145-164. doi: 10.1007/s00446-021-00414-6.
[18] Roh, H.G., Jeon, M., Kim, J.S., & Lee, J. (2011). Replicated abstract data types: Building blocks for collaborative applications. Journal of Parallel and Distributed Computing, 71(3), 354-368. doi: 10.1016/j.jpdc.2010.12.006.
[19] Saquib, N., Krintz, C., & Wolski, R. (2022). Ordering operations for generic replicated data types using version trees. In Proceedings of the 9th workshop on principles and practice of consistency for distributed data (pp. 39-46). New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3517209.3524038.
[20] Shchetynina, O., Kravchenko, N., Horbatiuk, L., Alieksieieva, H., & Mezhuyev, V. (2022). Trello as a tool for the development of lifelong learning skills of senior students. Postmodern Openings, 13(2), 143-167. doi: 10.18662/ po/13.2/447.
[21] Weiss, S., Urso, P., & Molli, P. (2009). Logoot: A scalable optimistic replication algorithm for collaborative editing on P2P networks. In 29th IEEE international conference on distributed computing systems (pp. 404-412). Montreal: IEEE. doi: 10.1109/ICDCS.2009.75.