因果整合性

因果整合性とは、分散コンピューティングシステムにおけるデータの一貫性モデルの一つです。システム内の各ノードにおいて、因果関係が存在する一連の操作が、すべての観測者に対して同じ順序で認識されることを保証します。具体的には、操作Ａが操作Ｂの原因である場合、どのノードにおいても必ずＡがＢよりも先に実行された状態で認識されなければなりません。一方で、因果関係のない独立した操作については、ノードごとに異なる順序で認識されることが許容されます。これは強整合性のように全ノードで完全に同一の時系列を強制するモデルよりも可用性やパフォーマンスを維持しやすく、結果整合性よりも直感的な順序を保証できるという利点があります。