Merge pull request 'lazarev_andrey_lab_8' (#162) from lazarev_andrey_lab_8 into main

Reviewed-on: #162

lazarev_andrey_lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,70 @@
+# Лабораторная работа №8
+
+## Задание
+
+Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами (пожалуйста не пользуйтесь гуглом :) ) на тему "Устройство распределенных систем". А помогут Вам в этом вопросы из списка:
+
+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.
+
+## Результат
+
+### Зачем сложные системы пишутся в "распределенном" стиле.
+
+Причина для этого очень проста и заключается в том, что **распределенный стиль** используется для повышения гибкости, масштабируемости и отказоустройчивости системы. 
+Каждая функциональная часть системы выносится в отдельный сервис, что позволяет:
+
+- Масштабировать именно те компоненты, которые наиболее нагружены, без необходимости увеличивать ресурсы для всей системы;
+- Разделять ответственность между командами разработки: каждая команда работает над своим сервисом, что ускоряет процесс разработки и внедрения изменений;
+- Повышать отказоустойчивость: если один сервис выходит из строя, это не нарушает работу всей системы, другие сервисы продолжают работать.
+
+Например, тотже ВКонтакте может разделять сервисы для хранения фотографий, обработку сообщений и прочее.
+
+### Для чего были созданы системы оркестрации сообщений.
+
+**Системы оркестрации** (например, **Kubernetes**) автоматизируют развертывание, масштабирование и управление контейнерами. 
+Это особенно полезно в распределенных системах, где необходимо управлять множеством взаимодействующих сервисов. 
+Оркестраторы помогают:
+
+- Автоматически перезапускать или перемещать сервисы при сбоях;
+- Упрощать масштабирование сервисов при увеличении нагрузки;
+- Упрощать обновление и откат изменений;
+- Мониторить состояние всех контейнеров и сервисов.
+
+Системы оркестрации позволяют быстрее и проще развертывать и поддерживать сложные системы, но также требуют опыта для настройки и сопровождения.
+
+### Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями.
+
+**Сообщения** — это данные или события, которые передаются между сервисами для выполнения задач.
+
+Очереди сообщений (например, **RabbitMQ**, **Kafka**) используются для асинхронного взаимодействия между сервисами. 
+Тем самым очереди позволяют: 
+
+- Обеспечить надёжность передачи данных между сервисами даже при временных сбоях;
+- Разделить большие задачи на более мелкие и обрабатывать их параллельно;
+- Оптимизировать производительность, разгружая основные сервисы от частых операций ввода-вывода.
+
+Например, сообщение может представлять собой запрос на отправку уведомления, сохранение данных или запуск какой-либо задачи.
+
+### Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют.
+
+Распределённые приложения обладают преимуществами, такими как **масштабируемость**, **отказоустойчивость** и **гибкость**. 
+
+Каждый сервис можно развивать независимо, подбирая для него оптимальные технологии. 
+Это ускоряет разработку и внедрение изменений.
+
+Однако такие системы **сложнее разрабатывать и поддерживать**, требуя точного управления взаимодействием между сервисами и сложной отладки. 
+Дополнительно **возрастают расходы** на инфраструктуру и оркестрацию, так как нужны системы мониторинга и очереди сообщений.
+
+### Целесообразно ли внедрять параллельные вычисления в сложную распределенную систему.
+
+Параллельные вычисления могут быть полезны, когда задачи могут выполняться независимо и параллельно, например: 
+- Анализ данных и машинное обучение;
+- Потоковая обработка данных, в которых система работает с частыми событиями (обработка транзакций и прочее).
+
+Однако параллельные вычисления могут быть излишними для задач, которые:
+- Содержат много зависимостей и требуют синхронизации;
+- Тяжелы для разделения на независимые части, то есть все идет последовательно и следующая часть зависит от результатов предыдущей.