Distribuirani sustavi: što su, kako rade i za što se koriste

Informatec Digital » Resursi » Distribuirani sustavi: što su, kako rade i za što se koriste

Distribuirani sustavi su posvuda , iako često prolaze nezapaženo: svaki put kada nešto tražite na Googleu, plaćate karticom, streamate seriju ili igrate online igru, oslanjate se na ovu vrstu arhitekture, a da toga niste ni svjesni. Oni su tihi temelj modernog digitalnog gospodarstva i omogućuju milijunima korisnika istovremeni pristup usluzi bez pada cijelog sustava.

U posljednjim desetljećima računarstvo se razvilo od pojedinačnih poslužitelja do golemih, koordiniranih mreža strojeva raspoređenih diljem svijeta. Ovaj članak detaljno će se osvrnuti na to što je distribuirani sustav, kako se razlikuje od centraliziranog sustava, koje su njegove prednosti i nedostaci, kako se razvijao, različite vrste arhitektura koje postoje, gdje se koristi u stvarnim primjenama i izazove koje predstavlja u smislu komunikacije, sigurnosti, upravljanja i pohrane podataka.

Što je distribuirani sustav?

Distribuirani sustav je u biti skup računala ili čvorova koji surađuju kako bi pružili jednu uslugu na koordiniran način, kao da su jedan logički stroj. Svaki čvor ima vlastiti procesor, memoriju i pohranu, ali svi komuniciraju putem mreže (obično interneta ili korporativne mreže) kako bi dijelili resurse i podijelili radno opterećenje.

Umjesto oslanjanja na jedan, gigantski središnji poslužitelj, opterećenje se raspoređuje među mnogo manjih strojeva . Ideja se često uspoređuje s orkestrom: svaki instrument (čvor) ima svoju dionicu, ali ono što publika percipira je jedna, koherentna izvedba (distribuirani sustav).

Ovaj pristup savršeno se uklapa u današnji svijet velikih podataka: pohranjivanje i obrada ogromnih količina informacija održivo je samo raspodjelom radnog opterećenja na više strojeva. Stoga se u okruženjima podataka i analitike te velikih podataka gotovo sve oslanja na distribuirane sustave: platforme poput Hadoop-a, Sparka, Databricksa, Cloudere i tražilica poput Presta temelje na ovoj filozofiji.

Ključna značajka ovih sustava je da skrivaju unutarnju složenost od krajnjeg korisnika . Osoba koja koristi web stranicu za e-trgovinu, online banku ili uslugu u oblaku ne vidi stotine ili tisuće čvorova, već aplikaciju koja "jednostavno radi", iako se ispod nje nalazi vrlo složena distribuirana infrastruktura.

Razlika između centraliziranog i distribuiranog sustava

U centraliziranom sustavu, sva logika, podaci i obrada koncentrirani su na jednom računalu ili glavnom poslužitelju . Ako taj poslužitelj padne, usluga nije dostupna dok se ne obnovi. Skaliranje obično uključuje kupnju skuplje i snažnije opreme, a postoji i jasna "jedinstvena točka kvara".

Nasuprot tome, u distribuiranom sustavu funkcije se dijele između nekoliko međusobno povezanih čvorova . Ne postoji jedan nezamjenjivi dio opreme: ako jedan zakaže, ostatak može nastaviti raditi i nadoknaditi taj gubitak. To povećava toleranciju na greške i omogućuje rast dodavanjem više čvorova umjesto napuhavanja jednog.

Ova razlika također utječe na način skaliranja kapaciteta. Horizontalna skalabilnost , tipična za distribuirane sustave, uključuje dodavanje više čvorova u klaster, njihovo postavljanje "paralelno" radi raspodjele opterećenja i pohrane.

S gledišta troškova, obično je isplativije imati mnogo standardnih poslužitelja koji rade zajedno nego jedan ili dva izuzetno skupa super poslužitelja. Nadalje, kvar malog čvora obično ima marginalni utjecaj na ukupnu uslugu, dok kvar velikog, centraliziranog poslužitelja može sve uništiti.

Jesu li distribuirani sustavi isto što i mikroservisi?

Iako su usko povezani, nisu potpuno isti . Distribuirani sustav je širi pojam: bilo koji skup čvorova koji surađuju putem mreže kako bi ponudili dijeljenu uslugu spada pod ovu definiciju, bez obzira na to kako je softver organiziran unutar njega.

S druge strane, arhitektura mikroservisa specifičan je način dizajniranja distribuiranih aplikacija . Umjesto stvaranja jednog "monolita", aplikacija je podijeljena na male, neovisne servise, svaki sa svojom logikom i često vlastitom bazom podataka. Ovi mikroservisi međusobno komuniciraju pomoću API-ja ili razmjene poruka.

Stoga je platforma temeljena na mikroservisima uvijek distribuirani sustav jer su njezine komponente raširene po mreži i povezane mrežom . Međutim, postoje i distribuirani sustavi koji ne slijede obrazac mikroservisa, kao što su paralelni računalni klaster, klasična distribuirana baza podataka ili peer-to-peer mreža za dijeljenje datoteka.

Kako su se distribuirani sustavi razvijali?

U ranim danima poslovnog računarstva bilo je uobičajeno imati velike, centralizirane sustave ili mainframeove koji su radili gotovo sve: obradu, pohranu, izvještavanje itd. S vremenom su se pojavile klijent-poslužitelj arhitekture i centralizirana skladišta podataka za poslovnu analitiku.

Problem je bio u tome što su, kako su podaci rasli, ta centralizirana skladišta gubila kapacitet i brzinu . Pohranjivanje detaljnijih, povijesnih podataka iz više izvora postajalo je preskupo i sporo. Nove analitičke potrebe zahtijevale su brže vrijeme odziva, veću granularnost i paralelnu obradu.

Tu dolaze do izražaja moderni distribuirani sustavi, posebno s porastom velikih podataka od 2000-ih nadalje . Iako ideja distribuiranog računarstva datira iz 1960-ih, projekti poput Hadoopa, a zatim i Sparka (koji je stvoren 2009. godine upravo radi poboljšanja performansi i fleksibilnosti) učinili su ovu paradigmu standardom u analitici podataka.

Prelazak je bio s pokušaja da se sve radi s jednim alatom opće namjene na rad s tehnološkim paketima : kombinacijama specijaliziranih komponenti (distribuirana pohrana, motori za batch i stream obradu, orkestratori, katalozi podataka itd.) koje su međusobno integrirane kako bi pokrile cijeli životni ciklus podataka.

Kako funkcionira distribuirani sustav?

Bilo koji distribuirani sustav može se promatrati kao skup komponenti koje upravljaju pohranom, obradom i komunikacijom . Svaki čvor prima dio podataka ili rada, izvršava svoj zadatak, a zatim koordinira svoje rezultate s ostatkom sustava kako bi pružio jedinstveni odgovor.

U mnogim scenarijima, podaci su podijeljeni u blokove, a ti blokovi su distribuirani po različitim čvorovima. Svaka datoteka ili zapis mogu se fragmentirati i replicirati tako da postoje redundantne kopije na različitim poslužiteljima. Ako čvor zakaže, sustav može rekonstruirati informacije iz postojećih replika.

Ova strategija particioniranja i replikacije drastično smanjuje vrijeme čitanja i obrade , jer omogućuje paralelnu obradu različitih fragmenata. Istovremeno, pruža visoku toleranciju na pogreške: gubitak jednog čvora rezultira samo malim smanjenjem kapaciteta, a ne globalnom katastrofom.

Međutim, sva ta magija dolazi s cijenom složenosti: upravljanje, konfiguriranje i praćenje distribuiranih klastera nije trivijalno . Zahtijeva koordinaciju ažuriranja, praćenje stanja čvorova, upravljanje preraspodjelom podataka kada se promijeni veličina klastera i rješavanje problema s konzistentnošću između replika.

Arhitekture distribuiranih sustava

Postoji nekoliko arhitektonskih obrazaca za organiziranje distribuiranog sustava, svaki sa svojim prednostima i slučajevima upotrebe. Najčešći kombiniraju različite komunikacijske topologije i raspodjelu odgovornosti među čvorovima.

Jedna od najklasičnijih arhitektura je model klijent-poslužitelj . U ovom modelu jedan ili više poslužitelja pružaju resurse (podatke, usluge, datoteke), a klijenti šalju zahtjeve i koriste te resurse. To je kao knjižnica: knjižničar (poslužitelj) upravlja knjigama, a korisnici (klijenti) ih traže.

Na drugoj krajnosti je peer-to-peer arhitektura , gdje ne postoji središnji čvor koji kontrolira sve. Svaki sudionik djeluje i kao klijent i kao poslužitelj, dijeleći resurse s ostalima. Ovo je tipičan model za mnoge mreže za dijeljenje datoteka i neke kriptovalute.

Također su vrijedne pažnje servisno orijentirane i mikroservisne arhitekture , u kojima se aplikacija sastoji od više distribuiranih servisa koji pružaju dobro definirana sučelja. Svaki servis može se implementirati, skalirati i ažurirati neovisno, što pruža značajnu fleksibilnost za evoluciju sustava.

U svim slučajevima, ključ leži u tome kako su čvorovi koordinirani i sinkronizirani: istodobnost, latencija, djelomični kvarovi i konzistentnost podataka moraju se upravljati , a istovremeno održavati glatko i dosljedno korisničko iskustvo.

Prednosti distribuiranih sustava

Među razlozima zašto su distribuirani sustavi postali standard u toliko mnogo sektora, ističe se nekoliko vrlo jasnih prednosti povezanih s performansama, dostupnošću i rastom.

Jedna od najvidljivijih prednosti su poboljšane performanse . Omogućavanjem paralelnog rada mnogih strojeva na različitim dijelovima zadatka, smanjuje se vrijeme odziva i podržavaju se vrlo velika opterećenja. To je ključno u aplikacijama kritičnim za misiju kao što su online bankarstvo, e-trgovina i usluge u stvarnom vremenu.

Još jedna velika prednost je visoka dostupnost . Distribucijom i radnog opterećenja i podataka na više čvorova, ako jedan zakaže, sustav može nastaviti s radom oslanjajući se na ostale. Ova otpornost je ključna tamo gdje zastoji izravno rezultiraju financijskim gubicima ili lošim korisničkim iskustvom.

Skalabilnost je također ključna snaga: distribuirani sustavi mogu rasti dodavanjem čvorova u mrežu bez prekida usluge. To im omogućuje prilagodbu vršnoj potražnji, održivom rastu poslovanja ili promjenama u količini podataka, izbjegavajući potrebu za gašenjem operacija radi nadogradnje na snažniji poslužitelj.

Nadalje, nude veliku fleksibilnost u upravljanju resursima . Određeni zadaci mogu se prioritizirati, veći kapacitet se može dodijeliti kritičnim procesima ili se nove usluge mogu implementirati na određenim čvorovima. Ova mogućnost finog podešavanja neprocjenjiva je u vrlo dinamičnim okruženjima.

Nedostaci i rizici distribuiranih sustava

Nisu sve prednosti: distribucija uvodi nove probleme koji se ne pojavljuju (ili se pojavljuju rjeđe) u centraliziranim sustavima. Dizajniranje i rad ovih arhitektura uključuje suočavanje s određenim izazovima.

Prvo, tu je složenost komunikacije . Prilikom rada na stvarnim mrežama morate se nositi s promjenjivim latencijama, ograničenom propusnošću, gubitkom paketa i heterogenošću između čvorova. Koordinacija procesa koji dijele podatke preko mreže bez blokiranja sustava ili generiranja nedosljednosti nije trivijalna.

Još jedan kritičan problem su kvarovi i pogreške . U distribuiranom okruženju praktički je neizbježno da će neki čvor, disk ili mrežna veza u nekom trenutku zakazati. Stoga su robusni mehanizmi za otkrivanje kvarova, automatski oporavak, ponovne pokušaje operacija i dinamičku preraspodjelu zadataka i podataka ključni.

Sigurnost također postaje složenija: što je više čvorova, to je veća površina napada. Distribuirani sustavi posebno su ranjivi na napade poput uskraćivanja usluge, ubrizgavanja koda, presretanja komunikacije ili neovlaštenog pristupa slabo zaštićenim čvorovima.

Konačno, upravljanje i administracija su puno zahtjevniji. Konfiguriranje, praćenje i održavanje geografski distribuiranog klastera sastavljenog od heterogenih tehnologija zahtijeva dobre alate, zrele procese i tehničke timove sa specifičnim iskustvom u ovakvim okruženjima.

Primjene distribuiranih sustava u stvarnom svijetu

Prisutnost distribuiranih sustava u svakodnevnom životu toliko je raširena da je teško zamisliti moderne digitalne usluge bez njih. Mnogi kritični sektori oslanjaju se na ovu arhitekturu kako bi pouzdano funkcionirali.

U web svijetu, na primjer, velike globalne aplikacije za e-trgovinu i društvene medije koriste distribuirane sustave za posluživanje milijuna istovremenih korisnika. Platforme poput Amazona i Alibabe distribuiraju zahtjeve po podatkovnim centrima diljem svijeta i podržavaju njihovu skalabilnost distribuiranim bazama podataka i mrežama za isporuku sadržaja (CDN).

Telefonske i internetske telekomunikacijske mreže oslanjaju se na distribuirane infrastrukture koje usmjeravaju pozive, poruke i podatkovne pakete kroz brojne međučvorove. To omogućuje komunikaciji održavanje razumne razine latencije i pouzdanosti čak i kada dio mreže doživi prekide.

Financijski i bankarski sektor još je jedan dobar primjer: platni sustavi, bankomati, trgovanje i online bankarstvo ovise o distribuiranim bazama podataka i uslugama koje repliciraju informacije u različitim regijama, primjenjuju snažne mjere šifriranja i autentifikacije te podržavaju geografski raspršene transakcije, a istovremeno minimiziraju rizik od neuspjeha.

U području velikih podataka i napredne analitike, distribuirani sustavi obrade omogućuju rad s ogromnim količinama zapisa: zapisnicima poslužitelja, podacima senzora, društvenim mrežama, transakcijama itd. Tehnologije poput Hadoop Distributed File System (HDFS) ili Spark distribuiraju pohranu i računalstvo na više čvorova kako bi se osiguralo razumno vrijeme obrade.

Distribuirani sustavi baza podataka

Distribuirane baze podataka poseban su i vrlo važan slučaj unutar distribuiranih sustava. Umjesto pohranjivanja svih podataka na jednom poslužitelju, oni su distribuirani na nekoliko čvorova , često smještenih u različitim geografskim regijama, održavajući jedinstveni logički prikaz za upitnika.

Ova strategija omogućuje skalabilnost i u kapacitetu pohrane i u performansama čitanja/pisanja. Novi čvorovi ili regije mogu se dodavati kako potražnja raste , a mehanizmi particioniranja i replikacije više ili manje automatski rješavaju preraspodjelu informacija.

Jedan od glavnih izazova je održavanje sinkronizacije podataka i konzistentnosti između replika. To se postiže korištenjem konsenzusnih algoritama kao što su Paxos ili Raft, koji osiguravaju da se operacije primjenjuju kompatibilnim redoslijedom na svim čvorovima unutar replikacijske grupe.

Ovisno o vrsti aplikacije, neke baze podataka daju prioritet dostupnosti i toleranciji mrežnih particija u odnosu na strogu konzistentnost, usvajajući modele poput eventualne konzistentnosti . U drugim slučajevima, sinkrona replikacija se koristi za održavanje snažne konzistentnosti, žrtvujući određenu latenciju u zamjenu za veći integritet podataka.

Velike platforme za e-trgovinu i usluge u oblaku kombiniraju distribuirane baze podataka sa sustavima predmemoriranja kako bi posluživale sadržaj s niskom latencijom i podnijele skokove prometa. Klasičan primjer distribuirane pohrane usmjerene na pouzdanost i toleranciju grešaka je Amazon S3, koji replicira podatke na više poslužitelja unutar regije.

Paralelno računanje i visoke performanse u distribuiranim sustavima

Još jedno područje gdje distribuirani sustavi briljiraju je visokoučinkovito paralelno računanje (HPC) . Umjesto sekvencijalne obrade velikih količina podataka na jednom računalu, izračuni se distribuiraju po klasterima od stotina ili tisuća čvorova.

U tim klasterima, svaki čvor izvršava dio problema, a putem fino podešenih tehnika koordinacije, djelomični rezultati se kombiniraju kako bi se dobio konačni rezultat . To omogućuje rješavanje složenih znanstvenih simulacija, klimatskog modeliranja, napredne financijske analize ili obradu velikih medicinskih slika brzinom nezamislivom za jedan stroj.

Kako bi se postigla ta učinkovitost, koriste se paralelni algoritmi posebno dizajnirani za raspodjelu opterećenja i minimiziranje komunikacije između čvorova . Tehnike poput afiniteta CPU-a ili optimizacije za NUMA arhitekture pomažu u poboljšanju performansi prilagođavanjem načina na koji se procesi i podaci dodjeljuju memoriji i procesorima.

U umjetnoj inteligenciji i dubokom učenju, distribuirano računarstvo omogućuje treniranje masivnih neuronskih mreža distribucijom podataka i modela na više GPU-ova i poslužitelja . Sustav koordinira gradijente i ažuriranja parametara tako da treniranje napreduje paralelno bez narušavanja koherentnosti modela.

Oblak je potaknuo ovaj pristup nudeći HPC kao uslugu (HPCaaS) , tako da mala poduzeća i timovi mogu privremeno unajmiti velike klastere za obuku modela ili pokretanje intenzivnih simulacija, bez potrebe za kupnjom i održavanjem sve te infrastrukture.

Distribuirani sustavi u svakodnevnoj tehnologiji

Osim podatkovnih centara, distribuirani sustavi dio su svakodnevnog života gotovo svakoga tko ima posla s tehnologijom. Njihova prisutnost je toliko uobičajena da ih jedva primjećujemo.

Usluge e-pošte, platforme za instant poruke i društvene mreže rade na distribuiranim infrastrukturama koje repliciraju korisničke podatke diljem svijeta . Zahvaljujući tome, možemo pristupiti svojim porukama s bilo kojeg uređaja, s niskom latencijom i, općenito, bez primjetnih prekida.

Peer-to-peer mreže za dijeljenje datoteka su još jedan primjer: umjesto preuzimanja s jednog poslužitelja, datoteka se fragmentira i poslužuje s više peerova , gdje svaka osoba koja sudjeluje istovremeno djeluje kao klijent i poslužitelj, poboljšavajući otpornost i performanse mreže.

U području Interneta stvari (IoT) i pametnih mreža, milijuni senzora i uređaja šalju podatke distribuiranim platformama koje obrađuju informacije u stvarnom vremenu kako bi optimizirale potrošnju energije, automatizirale zgrade ili koordinirale flote povezanih vozila.

I, naravno, velike platforme za računalstvo u oblaku poput AWS-a, Microsoft Azurea ili Google Clouda najočitiji su primjer distribuiranog sustava: grupiraju podatkovne centre u različitim regijama, nude resurse na zahtjev i omogućuju tvrtkama da implementiraju svoje aplikacije na globalnoj razini uz samo nekoliko klikova i kreditnu karticu.

Kako da znam koja mi je vrsta distribuiranog sustava potrebna?

Prilikom odabira specifičnog rješenja ne postoji jedinstveni recept: dizajn distribuiranog sustava mora biti prilagođen kontekstu organizacije , njezinim ciljevima i tehnološkoj zrelosti.

Najbolje je započeti analizom trenutnog i očekivanog volumena podataka . Obrada nekoliko milijuna zapisa dnevno nije isto što i rukovanje kontinuiranim tokovima podataka u stvarnom vremenu s IoT uređaja raspoređenih diljem svijeta.

Također je ključno uzeti u obzir raspoloživi proračun i strategiju skaliranja . Neke tvrtke mogu si priuštiti namjenske timove i specijalizirano osoblje, dok će se druge gotovo u potpunosti oslanjati na upravljane usluge u oblaku kako bi smanjile operativnu složenost.

Također je važno uzeti u obzir vršnu potražnju, razdoblja niske aktivnosti i vremenska ograničenja obrade . Sustav koji treba odgovoriti u milisekundama imat će drugačije zahtjeve od onog dizajniranog za noćnu serijsku obradu.

Definiranje ovih aspekata od samog početka pomaže u dizajniranju koherentne arhitekture koja je lakša za upravljanje i manje sklona iznenađenjima. Danas čak i male organizacije mogu pristupiti distribuiranim računalnim kapacitetima koji su prije bili dostupni samo velikim korporacijama , pod uvjetom da imaju potrebno tehničko znanje i poslovnu oštroumnost da ih iskoriste.

Distribuirani sustavi su se razvili od specijaliziranog rješenja do okosnice većine digitalnih usluga. Njihova sposobnost raspodjele opterećenja, toleriranja kvarova, horizontalnog skaliranja i rukovanja ogromnim količinama podataka čini ih bitnom komponentom za svaku organizaciju koja želi konkurirati u sve povezanijem, zahtjevnijem i tehnološki ovisnijem okruženju.