Alexey/DAS_2023_1
2
1
Fork 1
Code Issues Pull Requests 52 Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge pull request 'antonov_dmitry_lab_7_ready' (#62) from antonov_dmitry_lab_7 into main

Browse Source 
Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/DAS_2023_1/pulls/62
This commit is contained in:
Alexey 2023-12-28 11:11:48 +04:00
commit d36865cc2b
1 changed files with 31 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

31
antonov_dmitry_lab_7/READMI.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,31 @@
# Лабораторная работа №7. Балансировка нагрузки в распределённых системах при помощи открытых технологий на примерах.
Задачи: Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами
(пожалуйста не пользуйтесь гуглом :). А помогут Вам в этом вопросы из списка:
- Какие алгоритмы и методы используются для балансировки нагрузки?
- Какие открытые технологии существуют для балансировки нагрузки?
- Как осуществляется балансировка нагрузки на базах данных?
- Реверс-прокси как один из элементов балансировки нагрузки.
# Эссе
Балансировка нагрузки в информационных системах обеспечивает равномерное распределение пользовательских запросов
между несколькими серверами, что повышает производительность и стабильность.
Основные алгоритмы и методы включают различный учет приоритетов (очень похоже на то, что используется для процессов в операционной
системе, мы проходили много методов управления очередностью планирования исполнения процессов),
round-robin, весовые коэффициенты, адаптивность и предсказание.
Есть много открытых технологий для балансировки нагрузки, включая Apache Server и Nginx.
Эти платформы предлагают широкий спектр функций, включая балансировку запросов, кэширование, оптимизацию и шифрование.
Одним из ключевых компонентов балансировки нагрузки являются реверс-прокси, которые действуют как посредники
между пользователями и серверами приложения. Они кэшируют данные, оптимизируют производительность, аутентифицируют
пользователей и защищают трафик.
В случае баз данных, важно принимать во внимание особенности SQL и NoSQL баз данных. SQL-базы данных поддерживают
разделение и репликацию данных, что помогает распределить нагрузку. NoSQL предлагает различные модели данных для
оптимизации производительности и балансировки, такие как шардирование на основе хешей.
В целом, балансировка нагрузки необходима для производительности и стабильности систем, и использование алгоритмов,
методов и технологий помогает этому.