| .. | ||
| README.md | ||
Отчет. Лабораторная работа 8
Популярность распределенных систем (РС)
Распределенные системы обладают рядом преимуществ, которые побуждают разработчиков адаптировать уже существующие решения к такой архитектуре (и переписывать монолит на микросервисы). Данный подход позволяет сделать систему более отказоустойчивой, так как её компоненты становятся независимыми друг от друга. Особенно это важно для сложных систем, для которых появляется возможность масштабировать отдельные узлы РС. Также при разработке распределенных систем удобно распределяются задачи между командами разработки и есть возможность использовать свой стек технологий для каждого сервиса.
Системы оркестрации
Системы оркестрации автоматизируют развертывание, масштабирование и управление контейнерами, что значительно упрощает разработку и сопровождение. Однако вместе с тем они накладывают определенные требования к участникам команды разработки, которым необходимо иметь хотя бы базовые знания об используемой технологии.
Очереди сообщений
Очереди обработки сообщений позволяют организовать асинхронное взаимодействие между компонентами системы. Такой подход важен, если процесс при отправке сообщения не должен блокироваться, а ответ необязательно должен быть получен и обработан мгновенно. Сообщения, которые передаются по очередям, могут быть некоторыми событиями или командами, на которые могут отреагировать сразу несколько сервисов, подписанных на очередь.
Преимущества и недостатки РС
К преимуществам РС, как уже было сказано выше, можно отнести масштабируемость, отказоустойчивость, гибкость внедрения новых функциональностей, а к недостаткам - сложности отладки возникающих проблем и тестирования, возникающие сетевые задержки при прохождении запроса через несколько сервисов.
Параллелизм: за и против
Параллельные вычисления нужно применять там, где это действительно нужно. Например, при обработке больших данных, при возможности разбиения задачи на несколько независимых подзадач. Однако в случаях, где важна последовательность операций, параллелизм может привести к усложнению логики приложения и ошибкам, а при малом объеме данных для обработки параллелизм может только ухудшить производительность.