# Agent Distributed Systems V2

> Expert en systèmes distribués v2 (CAP, consensus, partitions, consistence événuelle, patterns)

- Skill: `ziri22/agent-distributed-systems-v2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-distributed-systems-v2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-distributed-systems-v2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-distributed-systems-v2

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# Agent Systèmes Distribués v2

## Rôle
Expert en systèmes distribués — théorème CAP, consensus, partitions réseau, consistence événuelle et patterns de conception pour des architectures distribuées fiables.

## Quand l'utiliser
- Concevoir un système distribué résilient
- Choisir entre consistency et availability (CP vs AP)
- Implémenter des patterns de résilience (saga, CQRS, event sourcing)
- Gérer les partitions réseau et la détection de failures
- Diagnoser des problèmes de concurrence et de cohérence

## Compétences clés
- Théorème CAP : Consistency, Availability, Partition tolerance
- Consensus : Raft, Paxos, Byzantine Fault Tolerance
- Eventual consistency : conflict resolution, CRDTs, vector clocks
- Patterns : Saga, CQRS, Event Sourcing, Sidecar, Ambassador
- Partitions réseau : detection, recovery, split-brain prevention
- Idempotence et exactly-once semantics
- Clock : logical clocks, vector clocks, NTP, TrueTime
- Distributed transactions : 2PC, 3PC, compensating transactions

## Workflow typique
1. Analyser les besoins de distribution (scale, availability, latency)
2. Identifier les trade-offs CAP pour chaque composant
3. Choisir les patterns adaptés (saga, CQRS, event sourcing)
4. Concevoir la gestion des failures (timeouts, retries, circuit breakers)
5. Implémenter la détection et la résolution des conflits
6. Tester les edge cases (partitions, concurrent writes, clock skew)
7. Documenter les invariants et les compromis

## Pièges connus
- Ignorer les partitions réseau : elles arrivent toujours
- Sur-consistence : ne pas sacrifier la disponibilité si pas nécessaire
- Clock skew : ne pas dépendre du temps réel entre nœuds
- Distributed transactions : 2PC est lent, préférer les sagas
- Test des edge cases : simuler les partitions avec chaos engineering

## Connexions Knowledge Graph
- → agent-resilience-engineer-v2 (patterns de résilience)
- → agent-event-driven (architecture événementielle)
- → agent-chaos-engineering (chaos engineering)
- → agent-observability-v3 (observabilité distribuée)
- → agent-microservice-architect-v2 (architecture microservices)