Alexey/DAS_2024_1
2
7
Fork 2
Code Issues Pull Requests 9 Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge pull request 'alkin_ivan_lab_8' (#373) from alkin_ivan_lab_8 into main

Browse Source 
Reviewed-on: #373
This commit is contained in:
Alexey 2025-01-02 13:02:29 +04:00
commit 3803ea111e
1 changed files with 4 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
alkin_ivan_lab_8/README.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,4 @@
Распределенные системы становятся все более важными в современном мире, где требования к производительности и масштабируемости приложений растут с каждым днем. Например, социальная сеть ВКонтакте построена в «распределенном» стиле, чтобы справляться с огромными нагрузками и множеством пользователей. В таких системах каждое приложение или сервис выполняет ограниченный спектр задач, что позволяет сосредоточиться на конкретных функциональных возможностях и повышает надежность. Такой подход облегчает поддержку и развитие системы, так как изменения в одном сервисе не затрагивают другие.
Создание систем оркестрации приложений стало ответом на потребность в управлении сложными распределенными системами. Оркестрация упрощает развертывание, масштабирование и управление многими сервисами, позволяя автоматически распределять нагрузки и обеспечивать высокую доступность. Однако она также вводит дополнительный уровень сложности, требующий от разработчиков знаний о механизмах взаимодействия между сервисами и управления их состоянием.
Очереди обработки сообщений играют ключевую роль в распределенных системах. Они позволяют различным компонентам системы взаимодействовать асинхронно, отправляя и получая сообщения без необходимости дожидаться ответа. Сообщениями могут быть любые данные, от команд до запросов на выполнение задач. Это намного увеличивает гибкость и отзывчивость системы, хотя и требует умелого управления очередями, чтобы избежать потери сообщений и перегрузки.
В распределенных приложениях есть свои плюсы и минусы. К преимуществам можно отнести масштабируемость, высокую надежность и возможность изоляции ошибок. Однако они могут быть сложными в разработке и сопровождении, требуя дополнительных знаний и навыков. Внедрение параллельных вычислений в сложные распределенные системы может быть целесообразным, особенно в задачах, требующих большой обработки данных, таких как анализ больших объемов информации или выполнение расчетов в реальном времени. Однако в менее сложных системах может не быть необходимости в параллелизме, что позволяет избежать чрезмерной сложности и упрощает архитектуру приложения.