Понятие «распределенных систем» стало известным всем в технологической сфере, и оно становится все более популярным. Распределенные системы являются системами, в которых компьютерные задачи распределяются между множеством узлов. Этот подход позволяет переработать большие объемы данных и справиться с более сложными аналитическими задачами.
В цифровой обработке существует множество сценариев использования распределенных систем. Например, многие считают, что такие системы помогают в области больших данных (Big Data). Поскольку данные, которыми мы располагаем, неуклонно растут, нам нужно больше мощности, чтобы обрабатывать их. Распределенная система позволяет легко масштабировать и перерабатывать большое количество данных в кратчайшие сроки. Это может помочь с большими задачами по анализу данных, такими как обработка реального времени, предиктивная аналитика, машинное обучение и другие.
Распределенные системы также могут быть использованы для повышения отказоустойчивости системы. Если компания зависит от определенной системы и на это может повлиять на ее работу (например, если узел отключается, это может привести к сбою), тогда нам нужно иметь резервную систему, которая будет работать в таких ситуациях. Распределенная система может быть использована для создания резервной системы и настройки автоматического переключения на нее в случае сбоя узла.
В дополнении к вышеперечисленным примерам, распределенная система может использоваться для распределения нагрузки. Если один сервер не в состоянии справиться с загрузкой сайта в пиковые часы, тогда распределение нагрузки между несколькими серверами способно повысить производительность.
Некоторые явные преимущества распределенных систем в цифровой обработке включают:
— Увеличения масштабируемости вычислительных задач.
— Повышения отказоустойчивости системы.
— Распределения нагрузки.
Использование распределенной системы может быть сложно, если это не сопровождается грамотным использованием всех ее возможностей. Но, в конце концов, распределенные системы могут помочь компании автоматически управлять большими объемами данных и справляться с любыми вызовами, которые могут выпасть на их пути.
