Что такое распределенные вычисления

Распределенные вычисления — тип системы, в которой несколько компьютеров соединены и работают вместе для решения проблемы или выполнения трудоемкой задачи. Каждый компьютер или узел в системе отвечает за часть задачи, а узлы общаются и координируются друг с другом для большей эффективности. Рассказываем о принципах работы, видах и преимуществах распределенных вычислений.

Как работают распределенные вычисления

Распределенные вычисления работают путем разбиения большой вычислительной задачи на подзадачи, которые могут обрабатываться независимо друг от друга отдельными узлами в сети. Подзадачи назначаются отдельным узлам в зависимости от их доступности и вычислительной мощности.

Узлы могут находиться в разных географических точках и иметь разные аппаратные конфигурации. Узлы взаимодействуют друг с другом для обмена данными и обеспечения правильности выполнения подзадач. Происходит постоянный мониторинг — ход выполнения подзадач отслеживается для выявления ошибок. Результаты вычислений попадают обратно в центральный узел, где происходит компиляция.

Примеры использования распределенных вычислений

Распределенные вычисления работают как средство для решения различных задач: от простой обработки данных до сложного моделирования и машинного обучения.

Распределенные вычислительные системы используют для анализа и обработки Big Data в режиме реального времени. Например, Apache Hadoop и Spark — популярные платформы распределенных вычислений с открытым исходным кодом, используемые для обработки больших данных.

Распределенные вычисления широко используются в научных симуляциях, таких как моделирование климата, молекулярная динамика и астрофизика. Один из примеров — проект Folding@home, в котором ученые моделируют сворачивания белков с целью лучшего понимания болезней Альцгеймера, Паркинсона и COVID-19.

В сфере финансовых услуг распределенные вычисления используют для анализа рисков, выявления мошенничества и разработки торговых алгоритмов. Например, банк Goldman Sachs использует распределенные системы для выполнения сложных финансовых симуляций.

IoT-устройства генерируют огромное количество данных, которые можно обрабатывать с помощью распределенных вычислений. Например, система Fog Computing компании Cisco обрабатывает данные на границе сети, уменьшая их объем, который необходимо передавать на центральный сервер для обработки.

Распределенные вычисления используются в приложениях машинного обучения, например, для обучения глубоких нейронных сетей. Примеры: TensorFlow от Google и CNTK от Microsoft.

Преимущества распределенных вычислений

Распределенная архитектура имеет ряд преимуществ перед традиционными вычислительными системами, в том числе:

• повышенная производительность — более сложные вычисления, ускорение и повышение объема обработки Big Data;
• высокая масштабируемость — возможность легко добавлять или удалять узлы;
• отказоустойчивость — выполнение задач, даже если один узел в системе выходит из строя в случае аппаратного или программного сбоя;
• экономичность — масштабируемость для оптимизации расходов и эффективное использование электроэнергии;
• гибкость — распределенная система может адаптироваться к потребностям различных организаций и отраслей.

Типы распределенной вычислительной архитектуры

Существует несколько подходов к построению распределенной вычислительной архитектуры.

Клиент-сервер. В данной архитектуре клиенты запрашивают услуги или ресурсы у центрального сервера, который отвечает за предоставление услуг и управление ресурсами. Подобную архитектуру обычно используют для веб-приложений, где сервер размещает приложение, а клиенты получают доступ к нему через веб-браузер.

Кластерные вычисления. В данной архитектуре несколько компьютеров соединяются вместе, образуя единую систему. Каждый компьютер в кластере отвечает за часть задач по обработке или хранению данных. Такой подход чаще всего используют для научных вычислений и высокопроизводительных приложений.

Peer-to-Peer. В одноранговой архитектуре узлы сети обмениваются ресурсами и услугами друг с другом без необходимости в центральном сервере. Эту архитектуру обычно используют файлообменники и приложения распределенного хранения, такие как BitTorrent и IPFS.

Облачные распределенные вычисления. В данном случае вычислительные ресурсы предоставляются клиентам через интернет. Управление ресурсами осуществляет поставщик облачных услуг, который отвечает за доступность и безопасность ресурсов. Эту архитектуру чаще всего используют для размещения веб-приложений и хранения данных. Облачные вычисления опираются на удаленные серверы, пользователи получают доступ к ресурсам облачных вычислений через веб-интерфейс или API.

Обеспечение клиента всей необходимой инфраструктурой — задача облачного провайдера. Заказчик облачных вычислений получает хранилища данных, серверы, сети, ПО и средства мониторинга. Облачная инфраструктура может быстро масштабироваться практически без ограничения аппаратных мощностей. ITGLOBAL.COM предоставляет облачные вычисления в аренду.

Облачные распределенные вычисления позволяют оптимизировать расходы, ведь заказчик платит только за фактически использованный объем арендованных ресурсов. Услуга избавляет от необходимости поддержки собственной ИТ-инфраструктуры. 

Разница между распределенными и облачными вычислениями

Распределенные и облачные вычисления — это родственные, но разные понятия. Облачные вычисления — конкретная модель предоставления вычислительных ресурсов через интернет, а распределенные — это общий термин, охватывающий широкий спектр распределенных архитектур и приложений. 

Облачные платформы, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, используют распределенные вычисления для предоставления масштабируемых и экономически эффективных ресурсов клиентам по всему миру. Распределенные вычисления используют сеть компьютеров для решения задач, облачные — это предоставление ресурсов провайдером через интернет и удаленные серверы.

Что такое параллельные вычисления

Параллельные вычисления — это использование нескольких процессоров или вычислительных ядер для параллельного выполнения одной задачи. Благодаря этому сокращается общее время обработки. Параллельные вычисления используют для научного моделирования, обработки изображений и видео, задач ML и финансового моделирования.

Параллельные вычисления могут быть реализованы в архитектурах с общей или распределенной памятью. В системе с общей памятью все процессоры имеют доступ к одной памяти, обращаться к ней может любой из них. В системе с распределенной памятью каждый процессор имеет свою собственную локальную память, а связь между процессорами происходит посредством передачи сообщений.

Существует два основных типа параллельных вычислений: параллелизм задач или данных. При параллелизме задач процессоры получают разные задачи для одновременного выполнения. При параллелизме данных одна и та же задача выполняется одновременно на разных наборах данных. Оба подхода служат цели сократить время обработки данных.

Что такое сетевые распределенные вычисления

Система, при которой отдельные узлы в сети взаимодействуют друг с другом для выполнения задачи, называется сетевыми распределенными вычислениями. При данном подходе узлы могут быть расположены в разных географических точках и иметь различные аппаратные конфигурации. Например, сетевые распределенные вычисления используют в проекте SETI@home, главная цель которого — поиски внеземной жизни.

Сетевые распределенные вычисления могут быть реализованы с использованием различных архитектур, включая клиент-сервер, одноранговую и сетевую. Также подобные системы могут использовать специализированное или промежуточное ПО для управления распределением вычислительных задач и обмена данными между узлами.

Заключение

Используя ресурсы нескольких компьютеров, распределенные вычисления позволяют решать масштабные вычислительные задачи, которые не под силу одному компьютеру. Поскольку вычислительные задачи становятся все более сложными и требовательными к объему данных, распределенные вычисления, вероятно, будут продолжать играть большую роль в поддержке высокотехнологичного бизнеса, обеспечении новых научных открытий и технологических инноваций.