Merge pull request 'romanova_adelina_lab_8' (#133) from romanova_adelina_lab_8 into main

Reviewed-on: #133

romanova_adelina_lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# Лабораторная работа 8. Как Вы поняли, что называется распределенной системой и как она устроена?
+
+### Задание
+Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами.
+
+  1. Зачем сложные системы (например, социальная сеть ВКонтакте) пишутся в "распределенном" стиле, где каждое отдельное приложение (или сервис) функционально выполняет только ограниченный спектр задач?
+
+  2. Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают / усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
+
+  3. Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями?
+
+  4. Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
+
+  5. Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это действительно нужно, а когда нет.
+
+### Эссе
+Распределенные системы являются важной частью современных IT-технологий, предоставляя масштабируемость и надежность. Однако, их создание и поддержка требуют дополнительных усилий.
+
+Основная причина использования распределенного подхода - это масштабируемость и надежность. Распределение задач между компонентами позволяет эффективнее использовать ресурсы и обеспечивает отказоустойчивость. При сбое одного компонента, другие продолжают работу.
+
+Системы оркестрации приложений упрощают управление распределенными системами, сосредотачивая внимание разработчиков на коде, а не на сложности взаимодействия компонентов. Однако, они могут усложнить разработку, требуя дополнительной конфигурации.
+
+Очереди обработки сообщений играют важную роль, обеспечивая передачу данных между компонентами. Они позволяют асинхронно обрабатывать сообщения, улучшая производительность и отзывчивость.
+
+Распределенные приложения могут масштабироваться и обеспечивать отказоустойчивость, но их разработка требует дополнительных усилий. Внедрение параллельных вычислений целесообразно при обработке больших данных, но может быть избыточным в других случаях, добавляя лишнюю сложность.