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.
+