distributed-computing/tasks/ostrovskaya-sf/lab_8

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.