1. はじめに
ビッグデータの管理・運用で注目を浴びることとなった結果整合性（eventual consistency）ですが，賛否両論あるようです．否定的な意見は，たとえば，クレップマン（Martin Kleppmann）[1]の
著作に見ることができます．この著作，結構多くの方々がお持ちかと思いますが，クレップマンは複
製を行うデータベースのほとんどは，少なくとも結果整合性を提供しているとしながらも，これは非
常に弱い保障であり，複製がいつ（最終値に）収束するのかについては何も語られていなく，収束す
るときまで，読取りの結果が何になるのか，あるいはそもそも何も返さないのかは分からない，とク
レームしています．さらに，CAP 定理の対象範囲は非常に狭く，考慮しているのは 1 つの一貫性モ
デルと 1 種類のフォールト（つまり，ネットワーク分断）だけで，ネットワークの遅延，落ちている
ノード，あるいは他のトレードオフについては何も語っていない．したがって，CAP 定理は歴史的
には大きな影響力があったものの，システムの設計における実際的な価値はほとんどない，と述べて
います（文献[1]の 9 章「一貫性と合意」）．