Arquitectura distribuida

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De este modo, el sistema distribuido aparecerá como si fuera una sola interfaz u ordenador para el usuario final. La esperanza es que, en conjunto, el sistema pueda maximizar los recursos y la información al tiempo que se evitan los fallos, ya que si un sistema falla, no afectará a la disponibilidad del servicio.Cómo funcionan los sistemas distribuidosLas funciones más importantes de la informática distribuida son:

Los sistemas distribuidos modernos han evolucionado hasta incluir procesos autónomos que pueden ejecutarse en la misma máquina física, pero que interactúan intercambiando mensajes entre sí.Ejemplos de sistemas distribuidosRedes

El primer ejemplo de sistema distribuido se produjo en la década de 1970, cuando se inventó ethernet y se crearon las LAN (redes de área local). Por primera vez, los ordenadores podían enviar mensajes a otros sistemas con una dirección IP local. Las redes peer-to-peer evolucionaron y el correo electrónico y luego Internet, tal y como lo conocemos, siguen siendo el mayor ejemplo de sistemas distribuidos, en constante crecimiento. A medida que Internet cambió de IPv4 a IPv6, los sistemas distribuidos han evolucionado de los basados en “LAN” a los basados en “Internet”.

¿Qué es la arquitectura de aplicaciones distribuidas?

La Arquitectura de Aplicaciones Distribuidas (DAA) está diseñada para permitir a los usuarios de una red informática. acceder a información, aplicaciones y servicios, así como intercambiar información con otros, a través de un. entorno de usuario único y consistente.

  Diferencia entre cio y cto

¿Cuál es un ejemplo de sistema distribuido?

Las redes telefónicas y celulares también son ejemplos de redes distribuidas. Las redes telefónicas existen desde hace más de un siglo y comenzaron como un ejemplo temprano de red entre iguales. Las redes celulares son redes distribuidas con estaciones base distribuidas físicamente en áreas llamadas células.

Modelo cliente-servidor

Si los servidores no consiguen una mayoría, no podrán proporcionar los servicios requeridos, y algún grupo de los clientes podría no recibir el servicio, pero los servidores del clúster siempre estarán en un estado consistente.

El quórum asegura que tenemos suficientes copias de datos para sobrevivir a algunos fallos de los servidores. Pero no es suficiente para dar fuertes garantías de consistencia a los clientes. Digamos que un cliente inicia una operación de escritura en el quórum, pero la operación de escritura sólo tiene éxito en un servidor. Los demás servidores del quórum siguen teniendo valores antiguos. Cuando un cliente lee los valores del quórum, puede obtener el último valor, si el servidor que tiene el último valor está disponible. Pero puede obtener un valor antiguo si, justo cuando el cliente empieza a leer el valor, el servidor con el último valor no está disponible. Para evitar este tipo de situaciones, es necesario que alguien haga un seguimiento de si el quórum se pone de acuerdo en una operación concreta y sólo envíe valores a los clientes que se garantice que están disponibles en todos los servidores.

  Retrospectiva que es

Recurso compartido

El equipo de ingenieros de eBay ha explicado recientemente cómo han creado un sistema de liberación escalable. La solución de liberación aprovecha la arquitectura distribuida para liberar más de 3.000 bibliotecas dependientes en unas dos horas. El equipo utiliza Jenkins para realizar la liberación en combinación con scripts Groovy.

Como hemos aprendido de Randy Shoup (vicepresidente de ingeniería y arquitecto jefe de eBay) y de Mark Weinberg (vicepresidente de ingeniería de productos básicos de eBay), la liberación de las principales dependencias planteaba problemas sistémicos, lo que daba lugar al equivalente de los monolitos distribuidos. A finales del año pasado, eBay comenzó a migrar sus bibliotecas heredadas a un código fuente Mavenizado. El equipo de ingeniería necesitaba considerar las complicadas relaciones de dependencia entre las bibliotecas antes de la liberación.

El prerrequisito de la liberación de una biblioteca es que todas las dependencias de la misma deben haber sido liberadas ya, pero teniendo en cuenta el gran número de bibliotecas candidatas y las complicadas relaciones de dependencia entre ellas, causará un impacto considerable en el rendimiento de la liberación si la secuencia de liberación de las bibliotecas no se puede orquestar bien.

Transparencia

Los recopiladores de datos se organizan en grupos de recopiladores con fines de escala y resiliencia. Un grupo de recopiladores puede configurarse de forma que, si un recopilador individual falla, otros miembros del grupo lo recogerán y compartirán la carga (N+1).

  Diferencia entre gratis y gratuito

Si un recopilador de datos pierde la conectividad con el servidor de la base de datos, el recopilador continuará recopilando datos utilizando su última política y almacenará en caché los resultados localmente hasta que se restablezca la recopilación.

La capacidad de un recopilador individual varía entre 300 y 6.000 dispositivos finales, dependiendo de una serie de factores como la profundidad de la monitorización y la latencia del dispositivo de destino. Los dispositivos finales de vídeo complejos son poco frecuentes en el extremo inferior de la gama, mientras que la supervisión de la disponibilidad básica se encuentra en el extremo superior de la gama de escalabilidad. Un recopilador con una carga mixta típica podrá supervisar alrededor de 1.000 dispositivos.

Cuando se utiliza un recopilador de mensajes, éste puede procesar aproximadamente de 100 a 300 mensajes syslog o trap por segundo. El número de mensajes syslog y trap que se pueden procesar depende de la presencia y configuración de las políticas de eventos syslog y trap.

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