Merge pull request '[Л/Р 8] Зиновьева Анна' (#161) from Sentimental_anna/distributed-computing:zinoveva-ad-lab-8 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/v.moiseev/distributed-computing/pulls/161

tasks/zinoveva-ad/lab_8/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Отчет по лабораторной работе №8
+
+Выполнила студентка гр. ИСЭбд-41 Зиновьева А. Д.
+
+## 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, почему сложные системы, такие как социальные сети, пишутся в распределенном стиле с разделением функциональности:
+
+1. Распределение нагрузки: Распределенный подход позволяет равномерно распределять нагрузку между разными серверами или сервисами. Это позволяет обеспечить масштабируемость системы и обрабатывать большое количество запросов от пользователей.
+
+2. Изоляция сбоев: Когда функциональность разделена на отдельные сервисы, сбой в одном сервисе не влияет на работу других. Это повышает отказоустойчивость системы в случае возникновения проблем.
+
+4. Гибкость и масштабируемость: Распределенный стиль позволяет добавлять или изменять сервисы независимо друг от друга. Это делает систему гибкой и позволяет ей масштабироваться в соответствии с развитием бизнеса и потребностями пользователей.
+   
+## Для чего были созданы системы оркестрации приложений? Каким образом они упрощают / усложняют разработку и сопровождение распределенных систем?
+
+Системы оркестрации приложений - это инструменты, которые упрощают разработку, развертывание и управление распределенными приложениями и сервисами. Они помогают автоматизировать масштабирование, управление конфигурацией, мониторинг, масштабирование и отказоустойчивость системы. Однако, они также могут быть сложными и требовать дополнительных знаний и усилий для изучения и понимания их работы.
+
+Сложности:
+1. Понимание и использование систем оркестрации требует времени и усилий для изучения и освоения.
+2. Системы оркестрации могут иметь свои ограничения и требования к структуре и формату приложений. Она требует совместимости и настройки между различными компонентами системы.
+
+## 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 позволяют организовать эффективную обработку сообщений, упорядочивая их и обеспечивая их последовательную обработку.
+
+"Сообщение" может иметь различные значения.
+
+Это могут быть:
+1. Запросы на выполнение определенных операций;
+2. Данные для обработки;
+3. Уведомления о событиях.
+
+Очереди обработки сообщений позволяют приложениям эффективно обрабатывать и передавать сообщения, гарантируя их сохранность, упорядоченность и последовательную обработку.
+
+## Какие преимущества и недостатки распределенных приложений существуют на Ваш взгляд?
+
+Преимущества:
+1. Масштабируемость: Распределенные приложения могут легко масштабироваться горизонтально путем добавления новых узлов.
+2. Отказоустойчивость: Если один узел выходит из строя, остальные узлы продолжают работать, что обеспечивает высокую доступность системы.
+2. Надежность: Распределенные приложения могут быть устойчивыми к отказу одного или нескольких узлов. 
+4. Улучшенная производительность: Распределенные приложения могут распределять нагрузку между узлами системы, что позволяет эффективно использовать ресурсы и достигать более высокой производительности.
+
+Недостатки:
+1. Сложность разработки: из-за необходимости управления, синхронизации и т.д.
+2. Задержки: могут быть адержки связи из-за необходимости передачи данных по сети.
+
+## Целесообразно ли в сложную распределенную систему внедрять параллельные вычисления? Приведите примеры, когда это действительно нужно, а когда нет.
+
+Внедрение параллельных вычислений в распределенную систему может быть целесообразно в определенных случаях.
+
+Примеры, когда внедрение параллельных вычислений действительно нужно:
+
+1. Когда нужна обработка больших объемов данных, сложные вычисления.
+2. Когда требуется повысить производительность и отзывчивость.
+3. Когда требуется обслуживать большое количество одновременных запросов пользователей
+
+Примеры, когда внедрение параллельных вычислений не обязательно:
+
+1. Когда не требуется вычислительная мощность;
+2. Когда задачи сильно зависят друг от друга и не могут быть эффективно разделены на подзадачи;
+3. Когда внедрение может добавить сложности в разработке.