distributed-computing/tasks/voronkova-es/lab_8/ЭССе 8 ЛР.txt
2023-12-19 01:58:09 +04:00

5 lines
3.5 KiB
Plaintext
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

Распределенные системы - это системы, состоящие из нескольких компонентов, которые распределены по разным устройствам или серверам. Эти компоненты могут быть расположены в разных местах, например, в разных городах или странах.
Самое первое для чего сложные системы пользуются распределенной системой - это масштабируемость. Большие системы зачастую приходят к тому, чтобы добавлять больше серверов для обработки запросов. Это позволяет системе справится с большим количеством юзеров. Второе, это надежность. Если один из компонентов выйдет из строя, то другие продолжают работать, т.к. они не зависят друг от друга. Ну и третье, это удобство обслуживания системы. Отдельные компоненты обновляются, заменяются без затрагивания всей системы.
Системы оркестрации были созданы для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнерами некоторого приложения. Они упрощают разработку и сопровождение систем т.к. предоставляют инструменты для управления ЖЦ и мониторинга состояния. Но также есть аспекты, которые усложняют работу с системами оркестрации. Например, сложность настройки и управления. Системы оркестрации, такие, как Kubernetes, имеют множество конфигурационных параметров, которые могут быть сложными для понимания и настройки. Также, если использовать систему неправильно, есть риск увеличения сложности системы.
Очередь обработки сообщений - это механизм, который позволяет асинхронно обрабатывать данные. Она позволяет отправлять задания в очередь, которая будет выполнена позже. Сообщениями считаются запросы к API, обновление данных в базе и сигналы для микросервисов.
Параллельные вычисления нужно внедрять на основе множества факторов. Например, какие требования к производительности, характер нагрузки и так далее. Их целесообразно использовать в обработке большого количества данных или в оптимизации производительности, но не стоит использовать если добавление вычислений усложнит систему или при органичности ресурсов.