Что такое распределенные системы? Краткое введение

В свете последних технологических изменений и достижений распределенные системы становятся все более популярными. Многие ведущие компании создали сложные распределенные системы для обработки миллиардов запросов и обновления без простоев.

Распределенные проекты могут показаться сложными и сложными для построения, но они становятся все более популярными. более важно в 2021 году для обеспечения экспоненциального масштабирования . Начиная сборку, важно оставить место для базовой, высокодоступной и масштабируемой распределенной системы.

Когда дело доходит до распределенных систем, нужно многое сделать. Итак, сегодня мы просто познакомим вас с распределенными системами. Мы объясним различные категории, проблемы дизайна и рекомендации.

Сегодня мы узнаем:

  • Что такое распределенная система?
  • Преимущества распределенной системы
  • Проблемы проектирования распределенных систем
  • Облако и распределенные системы
  • Примеры распределенных систем
  • Что изучать дальше

Узнайте, как создавать масштабируемые системы

На этом пути обучения вы охватите все, что вам нужно знать для разработки масштабируемых систем для программного обеспечения корпоративного уровня.

Масштабируемость и проектирование системы для разработчиков б>

Что такое распределенная система?

На базовом уровне распределенная система — это совокупность компьютеров , которые работают вместе, образуя единый компьютер для конечного пользователя. Все эти распределенные машины имеют одно общее состояние и работают одновременно.

Они могут выходить из строя независимо , не повреждая всю систему, как и микросервисы. Эти взаимозависимые автономные компьютеры связаны сетью, чтобы легко обмениваться информацией, общаться и обмениваться информацией.

Примечание. Распределенные системы должны иметь общая сеть для подключения ее компонентов, которые могут быть подключены с помощью IP-адреса или даже физических кабелей.

В отличие от традиционных баз данных, которые хранятся на одной машине, в распределенной системе , пользователь должен иметь возможность общаться с любой машиной, не зная, что это только одна машина. Большинство приложений сегодня используют ту или иную форму распределенной базы данных и должны учитывать их однородную или гетерогенную природу.

В однородной распределенная база данных, каждая система использует модель данных , а также систему управления базами данных и модель данных. Как правило, ими легче управлять, добавляя узлы.. С другой стороны, гетерогенные базы данных позволяют иметь несколько моделей данных или различные системы управления базами данных, использующие шлюзы для трансляции данных между узлами.

Как правило, существуют три типа распределенных вычислительных систем со следующими целями:

  • Распределенные информационные системы: распределять информацию по разным серверам с помощью нескольких моделей связи
  • Распределенные всеобъемлющие системы: используйте встроенные компьютерные устройства (например, мониторы ЭКГ, датчики, мобильные устройства).
  • Распределенные вычислительные системы : компьютеры в сети обмениваются данными посредством передачи сообщений

Примечание. Важной частью распределенных систем является Теорема CAP, которая утверждает, что распределенное хранилище данных не может одновременно быть согласованным, доступным и устойчивым к разделам.

Децентрализованное и распределенное

Есть qui То есть немного споров о разнице между децентрализованными и распределенными системами. Децентрализованная система по существу распределена на техническом уровне, но обычно децентрализованная система не принадлежит одному источнику .

Децентрализованной системой управлять сложнее, так как вы не можете управлять всеми участниками, в отличие от распределенного единого курса, где все узлы принадлежат одной команде/компании.

Преимущества распределенной системы

Распределенные системы могут быть сложными для развертывания и поддерживать, но у этой конструкции есть много преимуществ. Давайте рассмотрим некоторые из этих преимуществ.

  • Масштабирование: Распределенная система позволяет масштабироваться по горизонтали, чтобы вы могли учитывать больший трафик.
  • Модульный рост: почти нет ограничений на масштабирование.
  • Отказоустойчивость: Распределенные системы более отказоустойчивы, чем отдельная машина.
  • Рентабельность: начальная стоимость выше, чем у традиционной системы, но из-за их масштабируемость, они быстро становятся более рентабельными.
  • Низкая задержка: пользователи могут иметь узел в нескольких местах, поэтому трафик попадет в узел-шкаф
  • Эффективность: Распределенные системы разбивают сложные данные на более мелкие части.
  • Параллелизм: Распределенные системы могут быть спроектированы для параллелизма , где несколько процессоров разделяют сложную проблему на части

Масштабируемость — самое большое преимущество распределенных систем. Горизонтальное масштабирование означает добавление дополнительных серверов в ваш пул ресурсов. Вертикальное масштабирование означает масштабирование за счет увеличения мощности (ЦП, ОЗУ, хранилища и т. д.) вашим существующим серверам.

Горизонтальное масштабирование легче динамически масштабировать, а вертикальное масштабирование ограничено мощностью одного сервера.

Хорошими примерами горизонтального масштабирования являются Cassandra и MongoDB. Они упрощают горизонтальное масштабирование за счет добавления дополнительных машин. Примером вертикального масштабирования является MySQL, когда вы масштабируете, переключаясь с меньших на более крупные машины.

Продолжайте обучение.

Узнайте, как построить сложную масштабируемую систему мс, не просматривая видео или документацию. Текстовые курсы Educative просты в использовании и включают среду программирования в реальном времени, что делает обучение быстрым и эффективным.

Масштабируемость и дизайн системы для разработчиков

Проблемы проектирования с распределенными системами

Несмотря на то, что распределенные системы имеют много преимуществ, также важно отметить проблемы проектирования, которые могут возникнуть. Ниже мы обобщили основные соображения по проектированию.

  • Обработка сбоев: Обработка сбоев может быть затруднена в распределенных системах, потому что некоторые компоненты выходят из строя, а другие продолжать функционировать. Это часто может служить преимуществом для предотвращения крупномасштабных сбоев, но также усложняет устранение неполадок и отладку.
  • Параллелизм: A Общая проблема возникает, когда несколько клиентов пытаются получить доступ к общему ресурсу одновременно. Вы должны убедиться, что все ресурсы находятся в безопасности в параллельной среде.
  • Проблемы безопасности: Безопасность данных и совместное использование увеличивают риски в распределенных компьютерных системах. Сеть должна быть защищена, и пользователи должны иметь возможность безопасно получать доступ к реплицированным данным в нескольких местах.
  • Более высокие начальные затраты на инфраструктуру: начальная стоимость развертывания распределенная система может быть выше одиночной системы. Эта цена включает основные проблемы настройки сети, такие как передача, высокая нагрузка и потеря информации.

Распределенные системы нелегко установить и запустить, и часто эта мощная технология слишком «излишне» для многих систем. Распространение данных, обеспечивающих выполнение различных требований в непредвиденных обстоятельствах, сопряжено с множеством проблем..

Аналогичным образом, ошибки труднее обнаружить в системах, расположенных в нескольких местах.

Облако и распределенные системы

Облачные вычисления и распределенные системы разные, но они используют похожие концепции. Распределенные вычисления используют распределенные системы, распределяя задачи по множеству машин. С другой стороны, облачные вычисления используют серверы, размещенные в сети, для хранения, обработки и управления данными.

Распределенные вычисления нацелены на создание совместного совместного использования ресурсов и обеспечение размера и географической масштабируемости. Облачные вычисления — это предоставление среды по запросу с использованием прозрачности, мониторинга и безопасности.

По сравнению с распределенными системами облачные вычисления предлагают следующее преимущества:

  • Рентабельность
  • Доступ к глобальному рынку
  • Инкапсулированное управление изменениями
  • Доступ к хранилищу, серверам и базам данных в Интернете

Однако облачные вычисления, возможно, менее гибки, чем распределенные вычисления, поскольку вы полагаетесь на другие сервисы и технологии. построить систему. Это дает вам меньше контроля.

Такие приоритеты, как балансировка нагрузки, репликация, автоматическое масштабирование и автоматическое резервное копирование, можно упростить с помощью облачных вычислений. Инструменты создания облака, такие как Docker, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Services или Azure, позволяют быстро создавать такие системы, и многие команды предпочитают создавать распределенные системы вместе с этими технологиями.

Примеры распределенных систем

Распределенные системы используются во всех сферах, от электронных банковских систем до сенсорных сетей и многопользовательских онлайн-игр. Многие организации используют распределенные системы для поддержки сетевых служб доставки контента.

В индустрии здравоохранения распределенные системы используются для хранения и доступа, а также для телемедицины. В финансах и торговле многие сайты интернет-магазинов используют распределенные системы для онлайн-платежей или системы распространения информации в финансовой торговле.

Распределенные системы также используются для transport в таких технологиях, как GPS, системы определения маршрута и системы управления дорожным движением. Сотовые сети также являются примерами распределенных сетевых систем из-за их базовой станции.

Google использует сложную, изощренную инфраструктуру распределенных систем для своих возможностей поиска. Некоторые говорят, что это самая сложная распределенная система на данный момент..

Что изучать дальше

Теперь вы должны иметь хорошее представление о том, как работают распределенные системы и почему вам следует подумать о создании для этой архитектуры. Эти системы важны для масштабирования в будущем. Еще есть чему поучиться. Затем вам следует изучить следующие темы:

  • Микросервисы и приложения
  • Балансировка нагрузки и кеширование
  • Проектирование баз данных для ваших систем

Чтобы получить практические навыки построения систем, ознакомьтесь с планом обучения Educative Масштабируемость и дизайн системы для разработчиков . На этом пути обучения вы охватите все, что вам нужно знать для разработки масштабируемых систем для программного обеспечения корпоративного уровня.

К концу вы поймете концепции, компоненты и торговлю технологиями. сотрудники, занимающиеся архитектурой веб-приложений и микросервисов. Вы научитесь уверенно подходить и решать проблемы проектирования системы в настройках собеседования.

Удачного обучения!

Продолжить изучение системного дизайна

  • 10 самых популярных вопросов на собеседовании по дизайну системы
  • 7 наиболее важных шаблонов проектирования программного обеспечения
  • Учебное пособие по проектированию баз данных
Оцените статью
nanomode.ru
Добавить комментарий