زمان تخمینی مطالعه: 14 دقیقه
پردازش توزیع شده یا Distributed Computing به‌معنی استفاده از شبکه‌ای از کامپیوترها برای حل یک مساله یا انجام یک کار پیچیده است. در این روش، کارهای مختلف به‌صورت همزمان و در کامپیوترهای مختلف انجام می‌شوند و نتیجه نهایی از ترکیب نتایج به‌دست آمده در هر کامپیوتر حاصل می‌شود.
در پردازش توزیع شده، کامپیوترهای مختلفی که به شبکه وصل هستند، می‌توانند برای انجام کار مورد نظر، منابع خودشان را به اشتراک بگذارند. رویکرد فوق به ما اجازه می‌دهد تا به صورت موازی کارهای پردازشی را انجام دهیم و به‌طور کلی زمان اجرای یک کار را کاهش دهیم. امروزه پردازش توزیع شده کاربردهای زیادی در حوزه فناوری دارد که از آن جمله باید به پردازش کلان داده‌ها، شبیه‌سازی‌های علمی، تحلیل تصویر و صدا، مدیریت وب‌سرویس‌ها و غیره اشاره کرد.
تعریف ساده‌ای از رایانش توزیع شده
Distributed Computing به‌معنی استفاده از چند کامپیوتر به‌صورت همزمان برای انجام یک کار است. در دنیای امروزی، اکثر ما از این فناوری در کارهای روزمره خود استفاده می‌کنیم، بدون این‌که آن را به شکل آگاهانه درک کنیم.
برای مثال، وقتی ما فیلمی را در Netflix تماشا می‌کنیم، در حقیقت از رایانش توزیع شده استفاده می‌شود. فیلم به صورت همزمان از سرورهای مختلفی به دستگاه ما ارسال می‌شود و در نهایت ترکیب شده و به صورت یکپارچه برای ما پخش می‌شود. همچنین، وقتی ما جست‌وجویی در گوگل انجام می‌دهیم، سرورهای مختلفی برای پردازش جست‌وجوی ما استفاده می‌شوند و نتیجه نهایی به ما نمایش داده می‌شود.
به‌طور کلی، Distributed Computing به ما اجازه می‌دهد تا به‌صورت موازی کارهای پردازشی را انجام دهیم و در نتیجه زمان و انرژی بیشتری را صرفه‌جویی کنیم. در دنیای امروز، این فناوری در بسیاری از زمینه‌ها از جمله تحقیقات علمی، برنامه‌نویسی، پردازش داده‌های بزرگ و حتی بازی‌های رایانه‌ای استفاده می‌شود.
در کل، Distributed Computing می‌تواند به شما کمک کند تا شبکه‌های بزرگ را به صورت بهینه‌تری پردازش کنید. با استفاده از تقسیم‌بندی کار، الگوریتم‌های توزیع شده، فناوری‌های ابری و بهینه‌سازی شبکه، می‌توانید بهترین نتیجه را برای پردازش شبکه‌های بزرگ به‌دست آورید.
چطور می‌توانیم از رایانش توزیع شده در کارهای خود استفاده کنیم؟
برای استفاده از Distributed Computing در کارهای خود، ابتدا باید بررسی کنید که آیا کاری که قصد دارید انجام دهید، نیاز به پردازش موازی دارد یا خیر. اگر کار شما پردازش موازی نیاز دارد، می‌توانید از یکی از روش‌های زیر برای استفاده از رایانش توزیع شده استفاده کنید:
استفاده از یک سرویس رایانش توزیع شده: در حال‌حاضر، بسیاری از سرویس‌های رایانشی از جمله Amazon Web Services و Google Cloud Platform، ابزارهایی برای پردازش توزیع شده ارائه می‌دهند. با استفاده از این ابزارها، می‌توانید کارهای خود را به صورت موازی بر روی چند کامپیوتر اجرا کنید و به نتایج بهتری برسید.
استفاده از فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده: بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Java و Python، فریم‌ورک‌هایی برای پردازش توزیع شده ارائه می‌دهند. با استفاده از این فریم‌ورک‌ها، می‌توانید کدهای خود را به‌صورت موازی بر روی چندین کامپیوتر اجرا کنید.
نوشتن برنامه‌ها با قابلیت پشتیبانی از پردازش توزیع شده: اگر می‌خواهید برنامه‌های خود را برای پردازش توزیع شده بنویسید، باید با مفاهیمی مانند مدیریت منابع، توزیع کار و هماهنگی بین کامپیوترها آشنا باشید. این روش برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای مناسب است که با مفاهیم پردازش توزیع شده آشنایی دارند.
تقسیم‌بندی کارها: برای پردازش اطلاعات در شبکه‌های بزرگ، بهتر است که کارها را به وظایف مختلف و چندگانه تقسیم کنید. سپس، هر وظیفه را به یک سرور مجزا ارسال کنید تا به‌صورت همزمان پردازش شوند. این روش باعث افزایش سرعت پردازش شبکه و کاهش زمان پاسخ‌گویی می‌شود.
استفاده از الگوریتم‌های توزیع شده: برای پردازش اطلاعات در شبکه‌های بزرگ، می‌توانید از الگوریتم‌های توزیع شده مانند MapReduce استفاده کنید. این الگوریتم‌ها به شما اجازه می‌دهند که پردازش‌های بزرگ را به چند بخش کوچک تقسیم کرده و در سرورهای مختلف اجرا کنید. سپس نتایج را با هم ترکیب کنید.
استفاده از فناوری‌های ابری: می‌توانید از فناوری‌های ابری مانند Amazon Web Services و Google Cloud Platform استفاده کنید. این فناوری‌ها به شما اجازه می‌دهند که سرویس‌های پردازشی مانند سرورهای مجازی و ذخیره‌سازی را روی زیرساخت‌های شبکه‌ای ابری پیاده‌سازی کنید.
بهینه‌سازی شبکه: می‌توانید از شبکه‌های ارتباطی با پهنای باند بالا استفاده کنید و پروتکل‌های ارتباطی مناسبی مانند TCP و UDP را استفاده کنید.
در هر صورت، برای استفاده از رایانش توزیع شده، باید دانش کافی در زمینه شبکه‌ها، سیستم‌عامل‌ها و برنامه‌نویسی داشته باشید.
پردازش توزیع شده چه نقشی در مراکزداده دارد؟
پردازش توزیع شده از مفاهیمی است که در Data Center بسیار مهم بوده و برای بهبود عملکرد و کارایی سیستم‌های موجود، استفاده می‌شود. در مراکز داده، پردازش توزیع شده به‌صورت گسترده در موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرد:
پردازش کلان داده‌ها: مراکزداده حجم زیادی از داده‌ها را میزبانی و مدیریت می‌کنند که برای پردازش سریع‌تر این حجم از داده‌ها به معماری پردازش توزیع شده نیاز دارند. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم این داده‌ها را به‌صورت موازی بر روی سرورهای مختلف توزیع کنیم تا روند پردازش سریع‌تر شده و در زمان کوتاهی به نتایج موردنظر دست پیدا کنیم.
مدیریت منابع: پردازش توزیع شده به ما این امکان را می‌دهد تا منابع موجود در مراکزداده را به صورت بهینه مدیریت کنیم. با استفاده از این فناوری، می‌توانیم کارهای پردازشی را به صورت موازی بین چند کامپیوتر تقسیم کنیم و منابع را به صورت بهینه مدیریت کنیم.
به‌طور کلی، پردازش توزیع شده در مراکزداده برای بهبود کارایی و عملکرد سیستم‌های موجود بسیار مهم است. استفاده از این فناوری به ما این امکان را می‌دهد تا کارهای پردازشی را به صورت موازی بر روی چند سرور اجرا کنیم و سریع‌تر به نتایج موردنظر برسیم.
چگونه از پردازش توزیع شده در مراکزداده استفاده کنیم؟
برای استفاده از Distributed Computing در مراکزداده، شما می‌توانید از یکی از روش‌های زیر استفاده کنید:
استفاده از فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده: بسیاری از فریم‌ورک‌های روز دنیای فناوری مثل Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Flink برای پردازش کلان داده‌ها در مراکزداده توسعه پیدا کرده‌اند. با استفاده از این فریم‌ورک‌ها، می‌توانید داده‌های خود را به صورت توزیع شده بر روی چند سرور پخش کنید تا سرورها به شکل یکسان فرآیند پردازش را انجام دهند.
استفاده از سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده: سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده مانند Apache Cassandra، Apache HBase و Apache Accumulo برای ذخیره‌سازی و مدیریت کلان داده‌ها استفاده می‌شوند. این سیستم‌ها اجازه می‌دهد داده‌های خود را به صورت توزیع شده در مراکزداده ذخیره کنید و به صورت موازی پردازش کنید.
معماری پردازش توزیع شده به چه صورتی است؟
برای پردازش داده‌ها در مراکزداده، شامل مولفه‌های مختلفی است که به صورت هماهنگ با هم کار می‌کنند. این مولفه‌ها شامل موارد زیر هستند:
۱. کلاینت‌ها: کلاینت‌ها، کاربرانی هستند که از سرویس‌های پردازش توزیع شده برای پردازش داده‌های خود استفاده می‌کنند.
۲. سرورها: سرورها، کامپیوترهایی هستند که به‌عنوان میزبان برنامه‌های پردازش توزیع شده عمل می‌کنند و کارهای پردازشی را انجام می‌دهند.
۳. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده: فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Flink، برای پردازش داده‌ها در مراکزداده استفاده می‌شوند.
۴. سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده: مانند Apache Cassandra، Apache HBase و Apache Accumulo، برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ در مراکزداده استفاده می‌شوند.
۵. شبکه: شبکه‌ها برای برقراری ارتباط بین سرورها و کلاینت‌ها و انتقال داده‌ها بین آن‌ها استفاده می‌شود.
۶. سامانه‌ها مدیریت منابع: به منظور بهینه‌سازی استفاده از منابع موجود در مراکزداده مورد استفاده قرار می‌گیرد.
۷. ابزارهای ارکستراسیون: برای هماهنگی بین کامپیوترها و توزیع کارها استفاده می‌شوند. از جمله این ابزارها باید به MapReduce و MPI اشاره کرد.
در کل، معماری پردازش توزیع شده شامل عناصر مختلفی است که با هم همکاری می‌کنند تا بهینه‌ترین عملکرد پردازش توزیع شده را در مراکزداده ارائه دهند.
برخی از مزایای استفاده از معماری پردازش توزیع شده
برخی از مزایای این معماری به شرح زیر است:
افزایش سرعت پردازش: با استفاده از معماری پردازش توزیع شده، پردازش داده‌ها به صورت موازی بر روی چند سرور انجام می‌شود که باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش زمان پاسخ‌گویی به کاربران می‌شود.
افزایش قابلیت اطمینان: با استفاده از معماری پردازش توزیع شده، در صورتی که یک سرور خراب شود، سایر سرورها می‌توانند کار آن سرور را برعهده بگیرند و از این طریق قابلیت اطمینان سیستم افزایش می‌یابد.
افزایش قابلیت اطمینان داده‌ها: با استفاده از سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده، داده‌ها به صورت توزیع شده در چند سرور ذخیره می‌شوند و در صورت خرابی یکی از سرورها، داده‌ها به صورت خودکار به سرورهای دیگر منتقل می‌شوند.
افزایش قابلیت توسعه: با استفاده از معماری پردازش توزیع شده، به راحتی می‌توان سرورهای جدید را به سیستم اضافه کرد و از این طریق قابلیت توسعه زیرساخت افزایش می‌یابد.
کاهش هزینه: استفاده از معماری پردازش توزیع شده، به دلیل استفاده بهینه از منابع سخت‌افزاری، باعث کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری و نگهداری مراکزداده می‌شود.
آیا استفاده از معماری Distributed Computing باعث افزایش امنیت داده‌ها نیز می‌شود؟
ممکن است به طور مستقیم باعث افزایش امنیت داده‌ها نشود، اما باعث افزایش قابلیت اطمینان و کاهش خطرات امنیتی می‌شود. برای مثال، با استفاده از سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده، داده‌ها به صورت توزیع شده در چند سرور ذخیره می‌شوند. این کار باعث می‌شود در صورت نفوذ یا حمله به یکی از سرورها، داده‌ها در سایر سرورها وجود در امنیت قرار داشته باشند.
به‌علاوه، معماری پردازش توزیع شده از ابزارهایی مانند شبکه‌های امن، رمزنگاری و مدیریت دسترسی استفاده می‌کند که باعث بهبود امنیت سیستم می‌شود. همچنین، با استفاده از فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده مانند Apache Hadoop و Apache Spark، می‌توان از الگوریتم‌های رمزنگاری و تعیین هویت استفاده کرد تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها توسط افراد غیرمجاز قابل دسترسی نیستند.
به‌طور کلی، استفاده از معماری پردازش توزیع شده می‌تواند باعث کاهش خطرات امنیتی شود، اما برای افزایش امنیت داده‌ها، نیاز به استفاده از ابزارها و روش‌های امنیتی مانند رمزنگاری، مدیریت دسترسی و پشتیبان‌گیری ضروری است.
چه کارهایی را نباید با پردازش توزیع شده انجام داد
استفاده از Distributed Computing، یک رویکرد قدرتمند برای پردازش کلان داده‌ها است، اما برخی موارد و کارها مناسب برای این رویکرد نیستند. برخی از کارهایی که نباید با پردازش توزیع شده انجام داد به‌شرح زیر هستند:
کارهایی که نیاز به پردازش سریال دارند: در صورتی که کاری برای پردازش داده‌ها وجود دارد که به پردازش سریال نیاز دارد، این کار با استفاده از پردازش توزیع شده ممکن نیست.
کارهایی که دارای بازدهی پایین هستند: در برخی موارد، پردازش توزیع شده ممکن است باعث افزایش زمان پاسخ‌گویی شود. بهتر است در این موارد از روش‌های دیگری برای پردازش داده‌ها استفاده کنید.
کارهایی که در صورت خطا باعث ایجاد مشکلات جدی می‌شوند: در برخی موارد، اگر یکی از سرورها در سیستم پردازش توزیع شده خراب شود، ممکن است به مشکلات جدی منجر شود. بنابراین، باید از سیستم‌های مدیریت خطا و بازیابی استفاده کرد تا در صورت خرابی یکی از سرورها، داده‌ها و عملکرد سیستم تحت تاثیر قرار نگیرند.
کارهایی که به دلیل محدودیت منابع سخت‌افزاری قابل اجرا نیستند: استفاده از پردازش توزیع شده، به منظور بهره‌برداری بهینه از منابع سخت‌افزاری انجام می‌شود. در صورتی که منابع سخت‌افزاری همراه با محدودیت هستند، اجرای پردازش توزیع شده ناممکن خواهد بود.
به طور کلی، استفاده از پردازش توزیع شده برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده مناسب است، اما در برخی موارد، استفاده از روش‌های دیگر برای پردازش داده‌ها بهتر است.
کاربرد سیستم‌های توزیع شده
این سیستم‌ها به صورت گسترده در بسیاری از صنایع و کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرند که از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری به موارد زیر باید اشاره کرد:
سامانه‌های پردازش کلان داده‌ها: برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده مانند پردازش تصاویر و ویدیوها، تحلیل داده‌های عظیم، پردازش ابری، پایگاه داده‌های بزرگ و موتورهای جست‌وجو مورد استفاده قرار می‌گیرند.
سامانه‌های شبکه‌ای: به منظور ایجاد شبکه‌های بزرگ و پویا که برای انتقال داده‌ها و ارتباط بین سیستم‌ها استفاده می‌شوند، کاربرد دارند. این شبکه‌ها می‌توانند شامل اینترنت، شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های حسگر، شبکه‌های صنعتی و غیره باشند.
سامانه‌های ابری: برای ایجاد سامانه‌های ابری که برای ارائه خدمات به صورت ابری استفاده می‌شوند نیز نقش مهمی دارند. این سامانه‌ها شامل پلت‌فرم‌های ابری، سرویس‌های ابری، ذخیره‌سازی ابری و مدیریت ابری می‌شوند.
سامانه‌های نرم‌افزاری: برای ایجاد سامانه‌های نرم‌افزاری پر کاربردی مثل سیستم‌های مدیریت محتوا، سامانه‌های مدیریت پروژه، سامانه‌های هوشمند و سامانه‌های پرداخت که امروزه به یکی از ارکان زندگی روزمره ما تبدیل شده‌اند، مورد استفاده قرار می‌گیرند.
پردازش توزیع شده چه کاربردهایی دارد؟
پردازش توزیع شده در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد که برخی از آن‌ها به شرح زیر است:
پردازش کلان داده‌ها: هنگامی‌که حجم گسترده‌ای از داده‌ها که معروف به کلان داده‌ها هستند باید پردازش شوند، یک کامپیوتر ممکن است نتواند این کار را به تنهایی انجام دهد. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم داده‌ها را بین چندین کامپیوتر توزیع کنیم و از قدرت پردازشی بیشتری برخوردار شویم.
شبیه‌سازی‌های علمی: در زمینه‌هایی مانند فیزیک، شیمی و بیولوژی، شبیه‌سازی‌های پیچیده‌ای وجود دارد که نیاز به قدرت پردازشی بالا دارند. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم این شبیه‌سازی‌ها را به صورت موازی بر روی چند کامپیوتر اجرا کنیم و به نتایج بهتری برسیم.
تحلیل تصویر و صدا: در زمینه‌هایی مانند پردازش تصویر و صدا، ممکن است نیاز به پردازش همزمان تصاویر و صداهای مختلف داشته باشیم. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم این کار را به صورت موازی بر روی چند کامپیوتر انجام دهیم و به نتایج بهتری برسیم.
کاهش زمان اجرای برنامه‌ها: در برخی موارد، برنامه‌های کامپیوتری ممکن است زمان زیادی برای اجرا نیاز داشته باشند. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم این برنامه‌ها را به‌صورت موازی بر روی چندین کامپیوتر اجرا کنیم و زمان اجرای آن‌ها را به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهیم.
وب‌سرویس‌ها: در وب‌سرویس‌ها، ممکن است پردازش‌های پیچیده‌ای انجام شود که نیاز به قدرت پردازشی بالا دارند. با استفاده از پردازش توزیع شده، می‌توانیم این پردازش‌ها را بر روی چند کامپیوتر توزیع کنیم تا محاسبات به شکل موازی روی کامپیوترهای مختلف انجام شود.
پایگاه داده توزیع شده چیست؟
پایگاه داده توزیع شده (Distributed Database) یک پایگاه داده است که داده‌های آن روی چند دستگاه فیزیکی و یا سرور قرار دارد و دسترسی به داده‌ها از طریق شبکه انجام می‌شود. در این نوع پایگاه داده، داده‌ها به‌صورت افقی بر روی چند سرور متصل به یک شبکه توزیع شده ذخیره‌سازی شده‌اند و کاربران می‌توانند از هر جای شبکه به داده‌ها دسترسی داشته باشند.
به‌عنوان مثال، در یک پایگاه داده توزیع شده، داده‌ها بر روی چند سرور ذخیره می‌شوند و هر سرور مسئول ذخیره‌سازی یک بخش از داده‌ها است. در این حالت، اگر یک سرور خراب شود، داده‌ها هنوز بر روی سرورهای دیگر در دسترس و قابل استفاده هستند.
از مزایای پایگاه داده توزیع شده می‌توان به افزایش قابلیت دسترسی، افزایش قابلیت اطمینان، کاهش زمان پاسخ‌گویی، افزایش قابلیت مقیاس‌پذیری و افزایش مقاومت در برابر خطا و نقص اشاره کرد. با این حال، پایگاه داده توزیع شده نیاز به مدیریت پیچیده‌تری نسبت به پایگاه داده متمرکز دارد و ممکن است در هنگام پیاده‌سازی و مدیریت آن با مشکلات امنیتی و ناهماهنگی بین داده‌ها در برخی از پروژه‌ها برخورد کنید.
بخوانید: فیبر نوری چیست؟
بدون دیدگاه