artamonova_tatyana_lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+## Лабораторная работа №8 ПИбд-42 Артамоновой Татьяны
+
+### Эссе на тему "Устройство распределенных систем"
+
+Сложные системы строятся по принципу распределенных приложений, 
+где каждый сервис отвечает за свою узкую специализацию. Это повышает масштабируемость, 
+надежность и удобство разработки. Разделение на отдельные сервисы позволяет независимо 
+масштабировать отдельные компоненты системы. Это упростит их обновление, замену и
+повышает отказоустойчивость: выход из строя одного сервиса не обязательно 
+парализует всю систему.
+
+Системы оркестрации, такие, как Kubernetes, были созданы для упрощения управления и 
+масштабирования распределенных систем. Они автоматизируют развертывание, масштабирование и 
+мониторинг приложений, работающих в контейнерах. С одной стороны, оркестраторы значительно 
+упрощают разработку, предоставляя готовые инструменты для управления инфраструктурой. 
+С другой стороны, они добавляют сложность – требуется освоение новых инструментов и концепций, 
+а сама система оркестрации может стать узким местом.
+
+Очереди сообщений (RabbitMQ, Kafka) используются для асинхронной передачи данных 
+между сервисами. Сообщения могут представлять собой любые данные: запросы на выполнение 
+действия, уведомления о событиях, результаты обработки. Асинхронная обработка позволяет 
+повысить производительность и отказоустойчивость, так как сервисы не зависят от мгновенного 
+ответа друг друга. Если один сервис временно недоступен, сообщения накапливаются в очереди и 
+обрабатываются позже.
+
+Преимущества распределенных приложений очевидны: масштабируемость, отказоустойчивость, 
+гибкость разработки. Но есть и недостатки. Распределенная система гораздо сложнее в разработке, 
+тестировании и отладке, чем монолитная. Возникают проблемы с согласованностью данных, 
+распределёнными транзакциями и мониторингом.
+
+Внедрение параллельных вычислений в сложную распределенную систему имеет смысл, 
+если есть задачи, которые можно разбить на независимые подзадачи, решаемые параллельно. 
+Например, обработка больших объемов данных или выполнение ресурсоемких 
+вычислений. Однако, если система ограничена I/O операциями, 
+параллельные вычисления могут не дать значительного выигрыша 
+в производительности из-за "узких мест" в других частях системы. В таких случаях, 
+оптимизация I/O операций может быть эффективнее, чем добавление параллелизма.