DAS_2024_1/fadeeva_nastya_lab_8/README.md

Лабораторная работа 8. Как Вы поняли, что называется распределенной системой и как она устроена?

Задание:

Написать небольшое эссе (буквально несколько абзацев) своими словами на тему "Устройство распределенных систем". Вопросы:

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

В современном мире, где информация и взаимодействие становятся все более сложными и многообразными, распределенные системы играют ключевую роль в обеспечении эффективной работы приложений. Рассмотрим, почему сложные системы, такие как социальные сети, проектируются в "распределенном" стиле, а также обсудим важность систем оркестрации, очередей обработки сообщений и преимущества и недостатки распределенных приложений.

Сложные приложения, такие как социальные сети ВКонтакте, требуют высокой масштабируемости и надежности. Когда каждое отдельное приложение или сервис выполняет ограниченный спектр задач, это позволяет разработчикам сосредоточиться на конкретных функциональных областях, улучшая качество и эффективность. Например, один сервис может обрабатывать пользовательские данные, другой — отвечать за ленту новостей, а третий — за уведомления. Такой подход облегчает поддержку и обновление системы: изменения в одном сервисе не влияют на работу остальных. Кроме того, распределенные системы позволяют обрабатывать большие объемы данных и запросов одновременно. Это достигается за счет горизонтального масштабирования: добавления новых серверов или сервисов по мере роста нагрузки. Таким образом, пользователи получают более быстрые и стабильные отклики на свои действия.

Системы оркестрации приложений, такие как Kubernetes, были созданы для управления жизненным циклом контейнеризованных приложений. Они упрощают развертывание, масштабирование и управление распределенными системами. Оркестраторы автоматизируют множество задач, таких как мониторинг состояния приложений, автоматическое восстановление после сбоев и балансировка нагрузки. Однако внедрение систем оркестрации может также усложнить разработку. Разработчикам необходимо изучать новые инструменты и концепции, что требует времени и усилий. Кроме того, сложность конфигурации и управления может увеличиваться с ростом количества сервисов и компонентов.

Очереди обработки сообщений играют важную роль в распределенных системах. Они позволяют асинхронно обмениваться данными между различными сервисами. Сообщения могут представлять собой любые данные, которые необходимо передать: от уведомлений о событиях до запросов на выполнение определенных действий. Использование очередей помогает разгрузить систему и повысить ее надежность. Например, если один из сервисов временно недоступен, сообщения могут быть помещены в очередь и обработаны позже. Это обеспечивает устойчивость к сбоям и позволяет избежать потери данных.

Распределенные приложения имеют множество преимуществ. Во-первых, они обеспечивают высокую доступность и отказоустойчивость: если один компонент выходит из строя, остальные продолжают функционировать. Во-вторых, они масштабируемы: можно легко добавлять новые ресурсы по мере необходимости. В-третьих, распределенные системы могут обрабатывать большие объемы данных и запросов одновременно. Однако у них есть и недостатки. Сложность архитектуры может привести к трудностям в отладке и мониторинге. Также возможны проблемы с согласованностью данных между различными сервисами. Наконец, распределенные системы требуют более тщательного управления безопасностью, так как большее количество взаимодействий увеличивает вероятность уязвимостей.

Внедрение параллельных вычислений в распределенные системы целесообразно в тех случаях, когда необходимо обрабатывать большие объемы данных или выполнять сложные вычисления. Например, в задачах машинного обучения или анализа больших данных параллельные вычисления позволяют значительно сократить время обработки. Однако не всегда параллельные вычисления оправданы. Если задача не требует значительных ресурсов или имеет низкую степень параллелизма, то их внедрение может усложнить архитектуру без ощутимой выгоды. Например, простые CRUD-операции (создание, чтение, обновление и удаление) могут быть более эффективно реализованы без использования параллельных вычислений.