nikolaeva_yana_lab_7/README.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+## Эссе: Балансировка нагрузки в распределённых системах
+
+### Алгоритмы и методы для балансировки нагрузки
+Балансировка нагрузки — это процесс распределения входящего трафика или задач между несколькими серверами 
+для оптимизации использования ресурсов, повышения производительности и обеспечения отказоустойчивости. 
+
+Наиболее популярные алгоритмы включают:
+
+1. **Round Robin** (Циклический алгоритм): запросы распределяются равномерно по кругу между серверами.
+2. **Least Connections** (Минимум подключений): запросы направляются на сервер с наименьшим числом активных соединений.
+3. **Weighted Round Robin** (Взвешенный цикл): учитывает производительность серверов, направляя больше трафика на более мощные машины.
+4. **Hash-Based Methods**: трафик распределяется на основе хэша данных, например, IP-адреса клиента.
+
+### Открытые технологии для балансировки нагрузки
+
+Среди открытых решений популярны:
+
+- **NGINX**: мощный реверс-прокси, поддерживающий балансировку на основе различных алгоритмов.
+- **HAProxy**: высокопроизводительный прокси-сервер, предназначенный для распределения трафика и работы с высокими нагрузками.
+- **Traefik**: современный инструмент для балансировки в микросервисах, интегрирующийся с оркестраторами, такими как Kubernetes.
+
+### Балансировка нагрузки на базах данных
+
+Для распределения нагрузки на базах данных часто применяются репликация и шардирование:
+
+- **Репликация**: данные копируются между несколькими серверами. Запросы на чтение направляются на реплики, а записи — на основной сервер.
+- **Шардирование**: данные делятся на части (шарды), каждая из которых обрабатывается отдельным сервером, что снижает нагрузку на каждый из них.
+
+### Реверс-прокси как элемент балансировки нагрузки
+
+Реверс-прокси играет ключевую роль в балансировке нагрузки, так как он находится между клиентами и серверами. 
+Он не только распределяет запросы, но и может кэшировать ответы, сжимать данные и обеспечивать безопасность. 
+NGINX и HAProxy являются классическими примерами реверс-прокси.
+

nikolaeva_yana_lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Лабораторная работа №8: Устройство распределенных систем
+
+## Что такое распределенная система?
+
+Распределенная система — это комплекс взаимодействующих компонентов, которые расположены на разных узлах сети
+и работают вместе для достижения общей цели. 
+Узлы могут быть как физически раздельными серверами, так и виртуальными средами, выполняющими определенные задачи.
+
+### Зачем использовать "распределенный" стиль?
+
+Сложные системы, такие как социальные сети, требуют высокой производительности, 
+масштабируемости и отказоустойчивости. Разделяя функционал на отдельные сервисы 
+(например, один отвечает за обработку сообщений, другой за рекомендации), мы можем:
+
+1. Уменьшить нагрузку на отдельные компоненты.
+2. Легче масштабировать узкие места.
+3. Быстрее внедрять изменения, не затрагивая всю систему.
+
+Кроме того, такая структура облегчает разработку, 
+так как каждая команда может сосредоточиться на своем микросервисе.
+
+### Для чего нужны системы оркестрации?
+
+Системы оркестрации, такие как Kubernetes, управляют распределенными приложениями, упрощая развертывание, масштабирование и мониторинг. Они:
+- Автоматизируют процессы, такие как распределение ресурсов и перезапуск упавших узлов.
+- Обеспечивают гибкость управления сложными системами.
+- 
+Однако, такие системы добавляют сложность на этапе настройки и требуют новых навыков от разработчиков.
+
+### Роль очередей сообщений
+
+Очереди сообщений (например, RabbitMQ, Kafka) используются для асинхронной передачи данных между сервисами. 
+
+Сообщения могут быть запросами, данными для обработки или событиями. Это позволяет:
+
+- Разгрузить сервисы, обеспечив буферизацию данных.
+- Повысить отказоустойчивость, так как потерянные сообщения можно повторно отправить.
+
+### Преимущества и недостатки
+
+**Преимущества:**
+
+- Масштабируемость: можно добавлять новые сервисы без значительных изменений.
+- Отказоустойчивость: сбой одного узла не приводит к полной остановке системы.
+- Гибкость: легче экспериментировать с новыми технологиями в отдельных сервисах.
+
+**Недостатки:**
+
+- Сложность разработки и поддержки: требуется настройка взаимодействия между сервисами.
+- Задержки: из-за сетевых вызовов возрастает время ответа.
+
+### Параллельные вычисления в распределенных системах
+
+Параллельные вычисления позволяют обрабатывать задачи быстрее, разделяя их между несколькими узлами.
+Это полезно в задачах с большими объемами данных (анализ логов, построение рекомендаций). 
+Однако, если задача не требует значительных вычислительных ресурсов (например, обработка простых запросов), их внедрение может быть избыточным.
+
+Примеры:
+
+- Нужны: распределенные базы данных, машинное обучение.
+- Не нужны: системы авторизации, где важнее скорость отклика, чем объем данных.
+