Merge pull request 'zhimolostnova lab 8 complete' (#97) from zhimolostnova_anna_lab_8 into main

Reviewed-on: #97

zhimolostnova_anna_lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# Отчет по лабораторной работе №8
+
+## Задание:
+
+Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами 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.
+
+## Эссе на тему: "Устройство распределенных систем"
+
+Как было рассмотрено ранее на лекциях, распределённые системы – это архитектура, в которой компоненты 
+приложения работают на разных серверах и взаимодействуют друг с другом через сеть. В такой системе 
+есть разные сервисы отвечают за конкретные задачи. К примеру, один отвечает за обработку сообщений, 
+другой – за управление пользователями, третий – за работу с медиафайлами.
+
+Однако почему используется именно этот подход? Основная причина заключается в масштабируемости и надёжности
+подобных систем. Когда каждая функциональная часть системы – это отдельный сервис, можно 
+легко масштабировать только ту часть, которая испытывает большую нагрузку. К примеру, если в системе 
+возрастает количество запросов на загрузку фото, можно увеличить количество серверов, обрабатывающих 
+изображения, не затрагивая при этом другие сервисы. Еще одно важное преимущество распределённой системы: 
+если один сервис выйдет из строя, остальные продолжат работать.
+
+Управление подобными системами требует от разработчика знание механизма оркестрации. Системы оркестрации, 
+такие, как Kubernetes, были созданы для управления и автоматизации развертывания, масштабирования и 
+поддержки приложений, состоящих из множества микросервисов. Данный механизм упрощает разработку и 
+сопровождение распределённых приложений, позволяя автоматизировать задачи, такие как восстановление при 
+сбоях, обновление сервисов и распределение нагрузки. Несомненно, использование оркестраторов усложнит 
+начальную настройку и обучение, так как потребует глубокого понимания инфраструктуры и сетевой безопасности.
+
+Еще одна технология, которой необходимо владеть прежде чем приступить к работе с распределенными системами,
+это обработка сообщений. Она имеет очереди обработки сообщений – инструмент для асинхронной коммуникации 
+между различными компонентами системы. Под "сообщениями" могут подразумеваться данные или задачи, которые 
+один сервис отправляет другому для обработки. Очереди помогают разгрузить систему, позволяя сервисам не 
+ожидать немедленного ответа. Например, при загрузке фото сервис, принимающий файл, может поместить задачу 
+обработки изображения в очередь, а другой сервис обработает её позже. Это повышает надёжность и упрощает 
+управление пиковыми нагрузками.
+
+Рассмотрев основные аспекты распределенных систем, можно выявить как негативные, так и позитивные черты.
+К преимуществам распределённых систем можно отнести гибкость, масштабируемость, отказоустойчивость и 
+возможность использования разных технологий для каждого сервиса. Однако такие системы сложны в разработке 
+и сопровождении. Появляются проблемы с координацией между сервисами, отладкой, сетевой задержкой и 
+безопасностью данных. Балансировка этих недостатков является ключевым вызовом для распределённых систем.
+
+Что же касается параллельных вычислений, то их целесообразно использовать в системах с большими объёмами 
+данных или задачами, которые могут быть обработаны одновременно. В этом помогли убедиться 5 и 6 
+лабораторные работы, где собиралась временная метрика и по которой были сделаны аналогичные выводы. 
+В системах машинного обучения или анализе больших данных параллельная обработка данных позволяет
+существенно ускорить выполнение задач. Однако в некоторых сценариях это может быть излишним, особенно если
+система работает с небольшими объёмами данных или требует строгой последовательности действий, где 
+параллелизм может только усложнить реализацию.
+
+Таким образом, можно сделать следующий вывод: распределённые системы предоставляют большие возможности для
+масштабирования и надёжности, но требуют тщательного планирования и грамотного управления. Оркестрация, 
+очереди сообщений и параллельные вычисления являются важными инструментами, которые помогают решать задачи
+таких систем, однако их использование должно быть оправдано потребностями проекта.