DAS_2023_1/belyaeva_ekaterina_lab_8/README.md
2024-01-11 20:29:50 +04:00

3.9 KiB
Raw Blame History

Лабораторная работа №8

Задание

Эссе по вопросам:

  • Зачем сложные системы пишутся в распределенном стиле, где каждое отдельное приложение функционально выполняет только ограниченный спектр задач?
  • Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают/усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
  • Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями?
  • Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
  • Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это нужно, а когда нет.

Ответ

Сложные системы пишутся в распределенном стиле для того, чтобы обеспечить масштабируемость и отказоустойчивость, а также каждый отдельный сервис оптимизируется для конкретных задач. Это упрощает разработку системы и распределяет нагрузку между ее компонентами.

Системы оркестрации приложений были созданы для того, чтобы управлять распределенными системами (обсепечивать контроль и координацию между сервисами систем). Они упрощают разработку и сопровождение тем, что предоставляют дополнительные инструменты для работы с распределенными системами, но могут и усложнить разработку и сопровождение тем, что требуют дополнительного управления, персонала, и усложняют внедрение новых компонентов.

Очереди обработки сообщений нужны для обмена информацией и координации между компонентами системы. Под сообщениями могут подразумеваться инструкции, запросы или просто данные.

Одно из главных преимуществ распределенных систем - масштабируемость и распределение нагрузки на систему. Недостатки - сложность разработки, тестирования и синхронизации данных.

Внедрять в сложную распределенную систему параллельные вычисления нужно тогда, когда вычисления являются специализацией системы и являются большими по объему (например, при перемножении матриц 100х100 это было нецелесообразно, но в примере с матрицей 500х500 параллельное умножение сыграло большую роль в уменьшении времени выполнения данного действия). Следовательно, это нужно тогда, когда вычисления большие, и не нужно, если операции относительно простые.