Merge pull request '[Л/Р 8] Островская Софья' (#98) from ostrovsofa/distributed-computing:ostrovskaya-sf-lab-8 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/v.moiseev/distributed-computing/pulls/98

tasks/ostrovskaya-sf/lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Отчет по лабораторной работе №8
+
+Выполнила студентка гр. ИСЭбд-41 Островская С. Ф.
+
+## Зачем сложные системы (например, социальная сеть ВКонтакте) пишутся в "распределенном" стиле, где каждое отдельное приложение (или сервис) функционально выполняет только ограниченный спектр задач?
+
+Существует несколько причин, по которым сложные системы, такие как социальные сети, часто разрабатываются в распределенном стиле с отдельными приложениями или сервисами, выполняющими ограниченный спектр задач:
+
+1. Масштабируемость. Каждый сервис может быть масштабирован независимо от других, что позволяет обрабатывать большой объем трафика без значительного снижения производительности.
+
+2. Устойчивость к сбоям. Отказ в работе одного приложения или сервиса не приводит к полному отказу системы.
+
+3. Гибкость. Разделение функциональности на отдельные приложения или сервисы позволяет командам разработчиков работать над разными частями системы независимо друг от друга.
+   
+## Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают / усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
+
+Системы оркестрации приложений были созданы для управления и координации распределенными системами, состоящими из множества приложений или сервисов. Они позволяют упростить и автоматизировать множество задач, таких как развертывание, масштабирование, мониторинг, сбор журналов, управление конфигурацией и т. д.
+
+Сложности:
+1. требуется дополнительное время и усилия на освоение и настройку инструментов оркестрации;
+2. системы оркестрации могут иметь свои ограничения и требования к структуре и формату приложений.
+
+## Для чего нужны очереди обработки сообщений и что может подразумеваться под сообщениями?
+
+Очереди обработки сообщений используются для организации и управления потоком информации между разными компонентами или сервисами в распределенной системе. Они обеспечивают асинхронную коммуникацию, где отправитель размещает сообщение в очереди, а получатель обрабатывает его в своем темпе.
+
+Под сообщениями может подразумеваться различная информация, которая должна передаваться и обрабатываться между компонентами. 
+
+Это могут быть:
+1. запросы на выполнение определенных операций;
+2. данные для обработки;
+3. уведомления о событиях.
+
+Использование очередей обработки сообщений позволяет более гибко управлять потоком информации и улучшить отзывчивость системы, а также обеспечить отказоустойчивость, если один из компонентов временно недоступен. Это также может упростить масштабирование и обеспечить более эффективное использование ресурсов.
+
+## Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
+
+Преимущетва:
+1. Масштабируемость. Распределенные приложения могут легко масштабироваться, чтобы справиться с большим трафиком или нагрузкой;
+2. Отказоустойчивость. Если один узел выходит из строя, остальные узлы продолжают работать, что обеспечивает высокую доступность системы;
+3. Балансировка нагрузки. Распределенная архитектура позволяет равномерно распределять нагрузку между узлами, что повышает производительность системы;
+4. Улучшенная производительность. Распределённая архитектура может обеспечить лучшую производительность, так как данные и вычислительные операции могут быть распределены между несколькими узлами.
+
+Недостатки:
+1. Сложность разработки. Требуется учитывать множество аспектов, таких как координация между узлами, балансировка нагрузки и обработка отказов;
+2. Задержки. Из-за необходимости коммуникации между узлами могут возникать задержки, особенно если система распределена по географически удаленным местоположениям;
+
+## Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это действительно нужно, а когда нет.
+
+Внедрение параллельных вычислений в сложную распределенную систему может быть целесообразным во многих случаях. Однако, это требует внимательного анализа и оценки конкретных требований и характеристик системы. 
+
+Примеры, когда внедрение параллельных вычислений действительно нужно:
+
+1. Когда требуется обработка больших объемов данных.
+2. Когда требуется повысить производительность и отзывчивость.
+3.  Когда задачи могут быть распараллелены. Если задачи в системе независимы и могут быть разделены на отдельные подзадачи, то внедрение параллельных вычислений будет эффективным. Например, в системе обработки изображений, каждое изображение может быть обработано параллельно, что значительно увеличит скорость обработки.
+
+Примеры, когда внедрение параллельных вычислений не обязательно:
+
+1. Когда система имеет низкую нагрузку и обрабатывает небольшой объем данных;
+2. Когда задачи зависимы и не могут быть распараллелены. Если задачи в системе зависимы и требуют последовательного выполнения, то использование параллельных вычислений может привести к ошибкам или неправильным результатам;
+3.  Когда стоимость внедрения параллельных вычислений превышает выигрыш в производительности.