# Лабораторная работа №8: Устройство распределенных систем

Распределенные системы — это архитектура, где вычислительные задачи выполняются несколькими взаимодействующими
между собой узлами (сервисами, приложениями). Каждый узел отвечает за свою область задач, 
что упрощает масштабирование, обеспечивает отказоустойчивость и улучшает производительность.

### Зачем использовать распределенный стиль разработки?

Сложные системы, такие как социальные сети, требуют обработки огромного объема данных и высокой доступности. 
Разделение функционала на узкие сервисы упрощает разработку, тестирование и сопровождение. 
Например, один сервис может обрабатывать загрузку изображений, а другой — публикацию постов. 
Это позволяет масштабировать каждый компонент независимо, снижая нагрузку на всю систему.

### Роль систем оркестрации

Системы оркестрации (например, Kubernetes) автоматизируют развертывание, управление и масштабирование приложений.
Они упрощают сопровождение за счет централизованного управления, но добавляют сложность
в настройке и требуют опыта для эффективного использования. Оркестрация помогает сохранять консистентность 
в сложной инфраструктуре и улучшает мониторинг.

### Очереди обработки сообщений

Очереди сообщений (например, RabbitMQ или Kafka) обеспечивают асинхронное взаимодействие между сервисами.
Сообщения — это данные, такие как запросы, события или команды. 
Очереди упрощают обработку высоких нагрузок и
позволяют сервисам работать независимо друг от друга.

### Преимущества и недостатки

Преимущества распределенных систем:

- Масштабируемость: легко увеличивать ресурсы для отдельных компонентов.
- Отказоустойчивость: сбой одного узла не влияет на всю систему.
- Производительность: задачи распределяются между сервисами.

Недостатки:
- Сложность разработки и отладки.
- Увеличение задержек из-за сетевого взаимодействия.
- Требования к инструментам управления и мониторинга.

### Параллельные вычисления в распределенных системах

Параллельные вычисления целесообразны, если задачи можно разбить на независимые блоки. 
Например, обработка больших объемов данных в аналитике или видеокодировании. 
Однако их использование не нужно для последовательных задач, 
таких как запись транзакций в базу данных, где важна консистентность.