RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) (Geri Getirim Destekli İnce Ayar)

RAFT, dagitik sistemlerde tutarlilik (consensus) saglamak icin tasarlanmis bir algoritmadır. Paxos'un karmasikligini azaltmak amacıyla Diego Ongaro ve John Ousterhout tarafindan 2014'te gelistirilen RAFT, dagitik gunluk (distributed log) replikasyonunu anlasılır bir sekilde modeller. Temel hedef, hataya dayanikli dagitik sistemlerde tum dugumler arasinda tutarli bir veri kopyasini surdurmektir. RAFT'ta uc dugum rolu vardir: lider (leader), aday (candidate) ve izleyici (follower). Normal calismada yalnizca bir lider vardir; tum istemci istekleri lidere iletilir. Lider gunluk girislerini izleyicilere replike eder ve cogunluktan onay alinca (commit) yanitlar. Eger lider bir sure yanit vermezse izleyiciler adaya donuserek yeni bir secim (election) baslatir. Rastgele sec suresi (randomized election timeout), ayni anda birden fazla adayin ortaya cikmasini onler. Gunluk replikasyon mekanizmasinda lider, her AppendEntries RPC cagrisiyla hem yeni girdileri replike eder hem de kalp atis (heartbeat) gonderir. Izleyici, onceki gunluk girisiyle tutarliligi dogruladiktan sonra girisi kabul eder; cogunluk onayina ulasinca girisi commit eder ve durum makinesini gunceller. RAFT, etcd, CockroachDB, TiKV ve Consul gibi uretim sistemlerinde yogun bicimde kullanilmaktadir. etcd, Kubernetes'in control plane veri deposudur ve RAFT araciligiyla tum cluster durum bilgisini tutarli tutar. TiKV ise TiDB dagitik veritabaninin depolama katmaninda RAFT kullanan bir sistemdir. Algoritmayı duzgun anlamak icin RAFT Visualization (raft.github.io) gibi gorsel araclar vardir. Bu site, lider secimi ve gunluk replikasyonunu adim adim animasyon ile gosterir; RAFT'i ogrenmenin en etkili yollarindan biridir.