Descripción: K-Selection es una técnica utilizada en algoritmos de consenso para seleccionar k nodos para participar en el proceso de consenso. Esta técnica es fundamental en sistemas distribuidos, donde la coordinación entre múltiples nodos es crucial para garantizar la integridad y la consistencia de los datos. K-Selection permite que un subconjunto de nodos, en lugar de todos, participe en la toma de decisiones, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir la carga de comunicación. La selección de estos nodos se basa en criterios específicos, como su disponibilidad, capacidad de procesamiento o proximidad a otros nodos. Esta técnica es especialmente relevante en entornos donde la latencia y el ancho de banda son limitados, ya que permite optimizar el uso de recursos. Además, K-Selection puede contribuir a la resiliencia del sistema, ya que al seleccionar nodos de manera estratégica, se puede mitigar el impacto de fallos o desconexiones. En resumen, K-Selection es una herramienta clave en el diseño de algoritmos de consenso, facilitando la colaboración efectiva entre nodos en sistemas distribuidos y mejorando la eficiencia general del proceso de consenso.
