Teorema PASELC Muito bem, concluímos então que falar que o nosso banco de dados é CP, ou seja, prioriza consistência, ou AP, prioriza disponibilidade, pode ser equivocado, ou pelo menos raso ou precipitado. Então, aqui existe um ponto interessante de reflexão. Se a gente não consegue com tanta clareza fazer esta classificação entre AP ou CP, entre AP ou CP, provavelmente talvez esses não sejam os rótulos mais adequados para esses tipos de banco de dados. Então, em uma crítica ao teorema CAP, o Kleffman propõe uma alternativa, que é um framework de sensibilidade ao atraso, de sensibilidade ao atraso, para justamente ter essas nuances entre as compensações entre consistência e tolerância em cenários em que não é uma partição completa de rede que acontece, uma falha completa e sim uma degradação para que a gente consiga trabalhar neste espectro. conseguir trabalhar neste espectro. E com isso, nós vamos chegar no teorema PASELC, que foi proposto pelo Daniel Abadie em 2010. A leitura de PASELC é a interrupção de rede, o particionamento de rede, então a decisão é entre disponibilidade e consistência. E nós já vimos na revisão do Teorema CAP que pode ter um espectro entre consistência e disponibilidade. entre consistência e disponibilidade. Se não há a partição de rede, se não temos P, então, esta decisão vai variar entre latência e consistência. Alta latência, menor consistência. Baixa latência, menor consistência. Baixa latência, alta consistência. Então, o PASELC é uma construção em cima do teorema CAP que faz com que haja essa evolução do conceito. Então, um requisito de alta disponibilidade significa que o sistema obrigatoriamente tem que replicar dados e que este é um sistema distribuído. Então, no processo de replicação de dados, vai acontecer uma decisão ou uma compensação entre consistência e latência. Se nós fizermos um depósito global e colocarmos no Brasil, nos Estados Unidos, na Europa e na Ásia, certamente entre os continentes nós teremos latências mais elevadas. Portanto, a consistência vai estar reduzida entre continentes. Aqueles nós que trabalham localmente numa mesma região de um provedor de nuvem ou no mesmo data center, trabalharão com uma latência que geralmente nós chamamos de latência local, que é sub-milissegundo. Então, localmente nós teremos uma consistência maior. Então, isso que nós temos de conceito novo aqui no Parcel, latência. E com certeza tenho convicção de que você tem a expectativa de entender quais são os bancos que atendem, ou como é que os bancos ficam posicionados em relação ao Parcel. Como é que os bancos ficam posicionados em relação ao PASELC? Então, por essa razão, eu trouxe também este quadro que posiciona os principais bancos que nós temos aqui de NoSQL, principalmente, em relação ao PASELC. Então, nós vamos ver, por exemplo, o Castandra, que a gente tradicionalmente vê como AP, Vamos ver, por exemplo, Castandra, que a gente tradicionalmente vê como AP, ele permanece como AP, porém no Teorema PASELC ele está como EL. Então, caso eu não tenha partição de rede, então vou ter prioridade de latência, ou seja, abro mão ou diminuo a consistência. MongoDB, que geralmente a gente associa ao CP, aqui no PASELC, está como AP, então prioriza a disponibilidade no caso de um particionamento de rede, e no EC, ou seja, else nós não temos o particionamento de rede, vai priorizar a consistência. E este mesmo raciocínio se aplica aos demais. Então, convido você a olhar detalhadamente essa tabela e tirar suas próprias conclusões sobre o posicionamento de cada banco de dados, sobre os temas de consistência, disponibilidade e agora latência.