Что такое распределенные системы? Краткое введение

Что такое распределенные системы Изучение

В свете последних технологических изменений и достижений распределенные системы становятся все более популярными. Многие ведущие компании создали сложные распределенные системы для обработки миллиардов запросов и обновления без простоев.

Распределенные проекты могут показаться сложными и сложными для создания, но в 2021 году они становятся все более важными для обеспечения экспоненциального масштабирования. Начиная сборку, важно оставить место для базовой, высокодоступной и масштабируемой распределенной системы.

Когда дело доходит до распределенных систем, есть много чего. Итак, сегодня мы просто познакомим вас с распределенными системами. Мы объясним различные категории, проблемы дизайна и соображения, которые необходимо учесть.

Что такое распределенная система?

На базовом уровне распределенная система — это совокупность компьютеров, которые работают вместе, образуя единый компьютер для конечного пользователя. Все эти распределенные машины имеют одно общее состояние и работают одновременно.

Они могут выходить из строя независимо, не повреждая всю систему, как и микросервисы. Эти взаимозависимые автономные компьютеры связаны сетью, чтобы легко обмениваться информацией, общаться и обмениваться информацией.

Примечание. Распределенные системы должны иметь общую сеть для подключения своих компонентов, которые могут быть подключены с помощью IP-адреса или даже физических кабелей.

В отличие от традиционных баз данных, которые хранятся на одной машине, в распределенной системе пользователь должен иметь возможность связываться с любой машиной, не зная, что это только одна машина. Большинство приложений сегодня используют ту или иную форму распределенной базы данных и должны учитывать их однородный или неоднородный характер.

В однородной распределенной базе данных каждая система использует модель данных, а также систему управления базой данных и модель данных. Как правило, ими легче управлять, добавляя узлы. С другой стороны, гетерогенные базы данных позволяют иметь несколько моделей данных или различные системы управления базами данных, использующие шлюзы для трансляции данных между узлами.

Читайте также:  Что такое уникальное торговое предложение и как его создать?

Как правило, существует три типа распределенных вычислительных систем со следующими целями:

  • Распределенные информационные системы: распределяйте информацию по разным серверам с помощью нескольких моделей связи.
  • Распределенные всеобъемлющие системы: используйте встроенные компьютерные устройства (например, мониторы ЭКГ, датчики, мобильные устройства)
  • А также распределенные вычислительные системы: компьютеры в сети обмениваются данными посредством передачи сообщений.

Примечание. Важной частью распределенных систем является теорема CAP, которая утверждает, что распределенное хранилище данных не может одновременно быть согласованным, доступным и устойчивым к разделам.

Децентрализованные и распределенные

Существует довольно много споров о разнице между децентрализованными и распределенными системами. Децентрализованная система по существу распределена на техническом уровне, но обычно децентрализованная система не принадлежит одному источнику.

Управлять децентрализованной системой сложнее, поскольку вы не можете управлять всеми участниками, в отличие от распределенного единого курса, где все узлы принадлежат одной команде / компании.

Преимущества распределенной системы

Распределенные системы могут быть сложными в развертывании и обслуживании, но такая конструкция дает много преимуществ. Давайте рассмотрим некоторые из этих льгот.

  • Масштабирование: распределенная система позволяет масштабироваться по горизонтали, чтобы вы могли учитывать больший трафик.
  • Модульный рост: практически нет ограничений на масштабирование.
  • Отказоустойчивость: распределенные системы более отказоустойчивы, чем отдельная машина.
  • Рентабельность: начальная стоимость выше, чем у традиционной системы, но благодаря своей масштабируемости они быстро становятся более рентабельными.
  • Низкая задержка: пользователи могут иметь узел в нескольких местах, поэтому трафик попадет в узел в шкафу.
  • Эффективность: распределенные системы разбивают сложные данные на более мелкие части.
  • Параллелизм: распределенные системы могут быть разработаны для параллелизма, когда несколько процессоров разделяют сложную задачу на части.

Масштабируемость — самое большое преимущество распределенных систем

Масштабируемость — самое большое преимущество распределенных систем. Горизонтальное масштабирование означает добавление дополнительных серверов в пул ресурсов. Вертикальное масштабирование означает масштабирование за счет увеличения мощности (ЦП, ОЗУ, хранилища и т. Д.) На ваших существующих серверах.

Горизонтальное масштабирование легче динамически масштабировать, а вертикальное масштабирование ограничено мощностью одного сервера.

Хорошими примерами горизонтального масштабирования являются Cassandra и MongoDB. Они упрощают горизонтальное масштабирование за счет добавления дополнительных машин. Примером вертикального масштабирования является MySQL, когда вы масштабируете, переключаясь с меньших компьютеров на большие.

Проблемы проектирования с распределенными системами

Несмотря на то, что распределенные системы имеют много преимуществ, важно также отметить проблемы проектирования, которые могут возникнуть. Ниже мы кратко изложили основные соображения по поводу дизайна.

  • Обработка сбоев: Обработка сбоев может быть затруднена в распределенных системах, потому что некоторые компоненты выходят из строя, а другие продолжают работать. Это часто может служить преимуществом для предотвращения крупномасштабных сбоев, но также приводит к усложнению устранения неполадок и отладки.
  • Параллелизм: распространенная проблема возникает, когда несколько клиентов одновременно пытаются получить доступ к общему ресурсу. Вы должны убедиться, что все ресурсы безопасны в параллельной среде.
  • Проблемы безопасности: безопасность данных и совместное использование увеличивают риски в распределенных компьютерных системах. Сеть должна быть защищена, и пользователи должны иметь возможность безопасно получать доступ к реплицированным данным в нескольких местах.
  • Более высокие начальные затраты на инфраструктуру: начальные затраты на развертывание распределенной системы могут быть выше, чем для одиночной системы. Эта цена включает основные проблемы настройки сети, такие как передача, высокая нагрузка и потеря информации.

Распределенные системы нелегко установить и запустить, и часто эта мощная технология оказывается слишком «избыточной» для многих систем. Распространение данных, обеспечивающих выполнение различных требований в непредвиденных обстоятельствах, сопряжено с множеством проблем.

Точно так же ошибки труднее обнаружить в системах, которые разбросаны по разным местам.

Облако против распределенных систем

Облачные вычисления и распределенные системы разные, но в них используются похожие концепции. Распределенные вычисления используют распределенные системы, распределяя задачи по множеству машин. С другой стороны, облачные вычисления используют серверы, размещенные в сети, для хранения, обработки и управления данными.

Распределенные вычисления направлены на создание совместного использования ресурсов и обеспечение размера и географической масштабируемости. Облачные вычисления — это предоставление среды по запросу с использованием прозрачности, мониторинга и безопасности.

По сравнению с распределенными системами облачные вычисления имеют следующие преимущества:

  • Экономически эффективным
  • Доступ к мировому рынку
  • Инкапсулированное управление изменениями
  • Доступ к хранилищу, серверам и базам данных в Интернете

Однако облачные вычисления, возможно, менее гибки, чем распределенные вычисления, поскольку для построения системы вы полагаетесь на другие сервисы и технологии. Это дает вам меньше контроля.

Такие приоритеты, как балансировка нагрузки, репликация, автоматическое масштабирование и автоматическое резервное копирование. Могут быть упрощены с помощью облачных вычислений. Инструменты создания облака, такие как Docker, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Services или Azure, позволяют быстро создавать такие системы, и многие команды предпочитают создавать распределенные системы вместе с этими технологиями.

Примеры распределенных систем

Распределенные системы используются во всех сферах, от электронных банковских систем до сенсорных сетей и многопользовательских онлайн-игр. Многие организации используют распределенные системы для поддержки сетевых служб доставки контента.

В сфере здравоохранения распределенные системы используются для хранения и доступа, а также для телемедицины. В сфере финансов и торговли многие сайты онлайн-покупок используют распределенные системы для онлайн-платежей или системы распространения информации в финансовой торговле.

Распределенные системы также используются для транспорта в таких технологиях, как GPS, системы поиска маршрутов и системы управления дорожным движением. Сотовые сети также являются примерами распределенных сетевых систем из-за их базовой станции.

Google использует сложную и изощренную инфраструктуру распределенной системы для своих возможностей поиска. Некоторые говорят, что это самая сложная распределенная система на сегодняшний день.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий