Распределенный стиль разработки сложных систем, таких как ВКонтакте, имеет несколько преимуществ. Один из основных - повышение масштабируемости. В распределенной системе каждый модуль или сервис выполняет только ограниченный спектр задач, что позволяет легко добавлять новые модули или увеличивать количество экземпляров существующих модулей для обработки большого количества запросов. Это дает возможность системе работать эффективно даже в условиях высокой нагрузки.

Оркестрация приложений - это специальные системы, которые помогают управлять распределенными приложениями. Они упрощают разработку и сопровождение распределенных систем, предоставляя средства для автоматизации деплоя и распределения приложений. Оркестраторы также следят за состоянием приложений и автоматически масштабируют их, если это необходимо. Это позволяет разработчикам сконцентрироваться на разработке функциональности, а не на управлении инфраструктурой.

Очереди обработки сообщений - это механизм, который позволяет различным компонентам системы обмениваться данными и коммуницировать друг с другом. Сообщение может быть представлено как пакет данных, который отправляется от одного компонента к другому для асинхронной обработки. Очереди обработки сообщений позволяют разделить функциональность системы на независимые компоненты, обрабатывающие только свою часть работы, и обеспечивают гибкость и отказоустойчивость системы.

Распределенные приложения имеют свои преимущества и недостатки. Среди преимуществ можно отметить возможность масштабирования, отказоустойчивость и гибкость разработки. Распределенные приложения могут быть развернуты на нескольких серверах, что увеличивает надежность системы и позволяет обрабатывать большое количество запросов. Однако, они также имеют свои недостатки, такие как сложность разработки и обслуживания, увеличенная нагрузка на сеть и возможность появления проблем с синхронизацией данных.

Параллельные вычисления внедряются в сложные распределенные системы, чтобы повысить их производительность. Например, в системе обработки больших данных параллельные вычисления позволяют эффективно обрабатывать огромные объемы данных, разбивая их на части и обрабатывая каждую часть независимо. Однако, в некоторых случаях параллельные вычисления нецелесообразны. Например, если задача небольшая и может быть решена одним компьютером без дополнительных затрат на параллелизацию, то внедрение параллельных вычислений может быть излишним.