要旨：分散コンセンサスおよび一貫性プロトコルは、理解が難しいにもかかわらずクラウドの基盤を成すものであり、そのため通常は本番環境への導入前に厳密な証明と形式的検証が行われます。一方で、本番環境では頻繁に発生するプロトコルの変更については、同程度の厳密さがほとんど適用されておらず、安全性を損なうリスクが存在します。本論文では、手動による変更に起因する安全性違反のリスクを排除するため、分散プロトコル向けの自動最適化ツールであるDistOptimizeを提案します。DistOptimizeは、学術的な言語から得られたスループット向上手法を実運用で用いられるフレームワークへと適応し、Rocqにおいて書き換えの正当性を検証するとともに、キャリブレーションとILPベースの探索空間ナビゲーションを組み合わせてその適用を自動化します。基本的な分散プロトコルおよびAWSで使用されるプロトコルの両方に適用した結果、スループットは最大4倍に向上し、レイテンシは最大0.3msの増加に留まりました。
主題分類：| 分散・並列・クラスタコンピューティング（cs.DC）；データベース（cs.DB） 引用方法：| arXiv:2610.39017 [cs.DC] | （または
arXiv:2610.39017v1 [cs.DC] このバージョン） | https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.39017
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