Explorando a arquitetura de sistema distribuído: do básico ao avançado

À medida que o mundo tecnológico se torna cada vez mais dependente da análise de big data, a eficácia das arquiteturas distribuídas facilita o processamento de uma grande quantidade de dados – sem depender de demasiados recursos computacionais.

Estruturas de big data como Hadoop, servidores web e blockchain aproveitam ao máximo os sistemas distribuídos. A transição dos sistemas monolíticos ajudou as empresas de tecnologia modernas a desbloquear o enorme potencial semeado na modularidade, na dissociação de serviços e nos sistemas distribuídos.

Aqui discutiremos o conceito fundamental e avançado de sistemas distribuídos.

Noções básicas de sistemas distribuídos

Vamos começar explorando os fundamentos dos sistemas distribuídos. incluindo as definições, vantagens e desafios.

O que é um sistema distribuído?

Um sistema distribuído é essencialmente uma rede de sistemas computacionais autônomos que, embora fisicamente distantes, estão conectados a uma rede centralizada de computadores dirigida por software de sistema distribuído. Os computadores autônomos são responsáveis ​​por compartilhar os recursos e arquivos solicitados em uma rede de comunicação e executar as tarefas atribuídas pela rede centralizada de computadores.

Os principais componentes de um sistema distribuído são:

• Controlador primário do sistema: Este é o controlador que rastreia tudo em um sistema distribuído e facilita o envio e o gerenciamento de solicitações do servidor em todo o sistema.
• Controlador secundário: O controlador secundário atua como um controlador de processo ou comunicação que regula e gerencia o fluxo de solicitações do servidor e a carga de tradução do sistema.
• Cliente de interface do usuário: Gerenciando o usuário final do sistema distribuído, um cliente de interface de usuário fornece informações importantes do sistema relacionadas ao controle e manutenção.
• Armazenamento de dados do sistema: Cada sistema distribuído vem com um armazenamento de dados que é usado para compartilhar dados em todo o sistema. Os dados podem ser armazenados em uma máquina ou distribuídos entre dispositivos.
• Banco de dados relacional: Um banco de dados relacional armazena todos os dados e permite que vários usuários do sistema utilizem as mesmas informações simultaneamente.

Por que usar sistemas de computação distribuída?

Os sistemas de computação distribuída encontram suas aplicações nos seguintes setores em todo o mundo.

Existem várias vantagens em usar sistemas de computação distribuídos. Aqui estão alguns dos profissionais mais importantes que você deve conhecer:

Escalabilidade

Os sistemas de computação distribuída são altamente escaláveis, permitindo escalabilidade horizontal. Você pode adicionar mais computadores à rede e operar o sistema por meio de vários nós. Em outras palavras, a escalabilidade torna mais fácil atender às crescentes cargas de trabalho computacionais, às demandas e às expectativas dos consumidores.

Redundância

Em sistemas distribuídos, deparamo-nos frequentemente com o conceito de redundância, que permite ao sistema duplicar componentes críticos, resultando num aumento significativo de fiabilidade e resiliência. Com redundância, os sistemas distribuídos podem fazer backups e operar quando alguns nós computacionais deixam de funcionar.

Tolerância ao erro

Os sistemas distribuídos são tolerantes a falhas por design. Isso ocorre porque esses sistemas ampliados normalmente ainda funcionam mesmo se um dos nós ficar inativo. A carga de trabalho computacional é distribuída igualmente entre os nós funcionais restantes.

Balanceamento de carga

Adicionar um dispositivo balanceador de carga ou algoritmo de balanceamento de carga ao sistema distribuído facilita a prevenção da sobrecarga do sistema. O algoritmo de balanceamento de carga procura a máquina menos ocupada e distribui a carga de trabalho de acordo.

Desafios dos Sistemas Distribuídos

Quais são alguns dos principais desafios dos sistemas distribuídos? Aqui estão os problemas que você pode encontrar ao trabalhar com esses sistemas.

• Latência da rede: Pode haver latência significativa na comunicação. Isso ocorre porque o sistema é distribuído e envolve vários componentes trabalhando juntos para gerenciar diferentes solicitações. Isso pode causar problemas de desempenho em todo o sistema.

• Coordenação distribuída: Um sistema distribuído precisa coordenar entre os nós. Uma coordenação tão extensa pode ser bastante desafiadora, dada a distribuição de todo o sistema.

• Segurança: A natureza distribuída do sistema torna-o vulnerável a violações de dados e ameaças externas à segurança. Esta é uma das razões pelas quais os sistemas centralizados são por vezes preferidos aos sistemas distribuídos.

• Abertura: Como um sistema distribuído usa componentes com vários modelos de dados, padrões, protocolos e formatos, é bastante desafiador conseguir uma comunicação e troca de dados eficaz e contínua entre os componentes sem intervenção manual. Isto é especialmente verdadeiro se considerarmos a enorme quantidade de dados processados ​​através do sistema.

Outros desafios que você pode encontrar ao usar um sistema de computação distribuído são heterogeneidade, simultaneidade, transparência, tratamento de falhas e muito mais.

Conceitos-chave em arquitetura distribuída

Aqui estão alguns dos conceitos que são importantes para o funcionamento perfeito de uma arquitetura distribuída:

Nós e clusters

Um nó é uma rede única ou multiprocessada que possui memória e funções de E/S controladas por um sistema operacional. Um cluster, por outro lado, é um grupo de dois ou mais nós ou computadores que funcionam simultaneamente ou em paralelo para completar a tarefa atribuída.

Um cluster de computadores torna possível processar uma grande carga de trabalho distribuindo as tarefas individuais entre os nós do cluster, aproveitando o poder de processamento combinado para aumentar o desempenho. A computação em cluster garante alta disponibilidade, balanceamento de carga, escalabilidade e alto desempenho.

Replicação e fragmentação de dados

A replicação e a fragmentação de dados são duas maneiras pelas quais os dados são distribuídos entre vários nós. A replicação de dados consiste essencialmente em manter uma cópia dos mesmos dados em vários servidores para minimizar significativamente a perda de dados. O sharding, também chamado de particionamento horizontal, distribui grandes sistemas de gerenciamento de banco de dados em componentes menores para facilitar o gerenciamento mais rápido de dados.

Com essas táticas de distribuição de dados, é mais viável resolver problemas de escalabilidade, garantir alta disponibilidade, acelerar o tempo de resposta de consulta, criar mais largura de banda de gravação e realizar escalabilidade horizontal. A replicação de dados permite uma redução na latência, aumenta a disponibilidade e ajuda a aumentar o número de servidores.

Balanceamento de carga

Um sistema distribuído eficaz depende muito do balanceamento de carga. Este conceito-chave de arquitetura distribuída facilita a distribuição ideal do tráfego entre os nós de um cluster, resultando na otimização do desempenho sem causar qualquer sobrecarga do sistema.

Com o balanceamento de carga, o sistema pode simplesmente eliminar a necessidade de atribuir uma quantidade desproporcional de trabalho a um único nó. O balanceamento de carga é habilitado adicionando um balanceador de carga e um algoritmo de balanceamento de carga que verifica periodicamente a integridade de cada nó no cluster.

Se um nó falhar, o balanceador de carga redirecionará imediatamente o tráfego de entrada para os nós funcionais.

Estratégias de tolerância a falhas e failover

Como um sistema distribuído necessita de vários componentes para funcionar adequadamente, ele deve ser altamente tolerante a falhas. Afinal, vários componentes em um sistema podem resultar em diversas falhas, causando degradação significativa do desempenho. Um sistema distribuído tolerante a falhas está prontamente disponível, é confiável, seguro e pode ser mantido.

A tolerância a falhas em sistemas distribuídos é garantida através de fases como detecção de falhas, diagnóstico de falhas, geração de evidências, avaliação e recuperação. A alta disponibilidade do sistema em uma arquitetura de computação distribuída é mantida através de estratégias de failover.

O clustering de failover, por exemplo, garante alta disponibilidade ao criar um cluster de servidores. Isso permite que o sistema funcione mesmo se um servidor falhar.

Tópicos Avançados em Arquitetura Distribuída

Agora, vejamos alguns tópicos mais avançados em arquitetura distribuída.

Teorema CAP

O teorema CAP ou princípio CAP é usado para explicar as competências de um sistema distribuído relacionadas à replicação. Através do CAP, os projetistas de sistemas resolvem as possíveis compensações ao projetar redes distribuídas. CAP significa Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Partição – três propriedades desejáveis ​​de um sistema distribuído.

O teorema CAP afirma que um sistema distribuído não pode ter todas as três propriedades desejáveis ​​ao mesmo tempo. Um sistema de dados compartilhado pode apresentar apenas duas dessas propriedades desejáveis.

Arquitetura Orientada a Serviços (SOA)

A arquitetura orientada a serviços (SOA) é um padrão de design para sistemas distribuídos que permite a extensão de serviços para outras aplicações por meio do protocolo de comunicação de serviço definido. Os serviços em SOA são fracamente acoplados, transparentes em termos de localização e independentes e suportam interoperabilidade,

A arquitetura orientada a serviços contém dois aspectos: aspecto funcional e qualidade de serviço. O aspecto funcional da SOA envolve o transporte da solicitação de serviço, a descrição do serviço, o serviço real, o protocolo de comunicação do serviço, o processo de negócios e o registro do serviço.

O aspecto de qualidade de serviço da SOA contém transação, gerenciamento e uma política ou conjunto de protocolos para identificação, autorização e extensão de serviço. SOA é fácil de integrar, independente de plataforma, fracamente acoplado, altamente disponível e confiável e permite o desenvolvimento paralelo em uma arquitetura baseada em camadas.

Bancos de dados distribuídos

Usados ​​principalmente para expansão, os sistemas de banco de dados distribuídos são projetados para realizar as tarefas atribuídas e atender aos requisitos computacionais sem a necessidade de interromper ou alterar o aplicativo de banco de dados.

Um sistema de banco de dados distribuído bem projetado pode efetivamente tornar o sistema mais disponível e tolerante a falhas, ao mesmo tempo que resolve problemas relacionados a taxa de transferência, latência, escalabilidade e muito mais. Ele facilita a independência de localização, o processamento distribuído de consultas, a integração perfeita, a vinculação de rede, o processamento de transações e o gerenciamento distribuído de transações.

Estudos de caso

Agora, vamos dar uma olhada em alguns estudos de caso relacionados à implementação de sistemas distribuídos de alto nível.

Netflix: um exemplo do mundo real

Netflix é um caso de uso clássico de arquitetura de sistema distribuído de alto nível que funciona em nuvens AWS e Open Connect. O back-end da Netflix permite integração de novos conteúdos, processamento de vídeo e distribuição eficaz de dados para servidores localizados em todo o mundo. Esses processos são apoiados pela Amazon Web Services.

A Netflix usa um balanceador de carga elástico (esquema de balanceamento de carga de duas camadas) para rotear o tráfego para serviços front-end. A arquitetura de microsserviços da Netflix mostra como o aplicativo é executado em uma coleção de serviços que alimentam as APIs de aplicativos e páginas da web. Esses microsserviços atendem às solicitações de dados que chegam ao endpoint e podem se comunicar com outros microsserviços para solicitar os dados.

Sistemas Distribuídos do Google

O mecanismo de busca do Google funciona em um sistema distribuído porque precisa suportar dezenas de milhares de solicitações a cada segundo. As solicitações acionam bancos de dados que precisam ler e fornecer centenas de megabytes enquanto usam bilhões de ciclos de processamento.

O Google inicia o balanceamento de carga no momento em que um usuário da Internet digita uma consulta, procurando o cluster ativo mais próximo da localização do usuário. O balanceador de carga transfere as solicitações para o servidor Web do Google enquanto o GWS cria uma resposta em formato HTML.

Todo o sistema distribuído é conduzido por três componentes: um Googlebot ou rastreador da web, um indexador e um servidor de documentos.

Conclusão

Um sistema distribuído, independentemente de suas complexidades, é bastante popular porque amplia alta disponibilidade, tolerância a falhas e escalabilidade. Embora existam vários desafios significativos associados a eles, o futuro dos sistemas distribuídos e sua aplicação é bastante promissor à medida que a tecnologia avança.

Tecnologias emergentes, como computação em cluster, arquiteturas cliente-servidor e computação em grade, estão revolucionando os sistemas distribuídos neste momento. Além disso, o surgimento da tecnologia difundida, da computação ubíqua, da computação móvel e do uso de sistemas distribuídos como utilitários certamente mudará a arquitetura de sistemas distribuídos existente.

Perguntas frequentes

Como os sistemas distribuídos lidam com falhas?

Os sistemas distribuídos lidam com falhas por meio de replicação de dados, substituição de nós usando scripts automatizados ou intervenção manual, política de repetição para reduzir o tempo de recuperação de falhas intermitentes, uso de caches como substituto para armazenar dados para solicitações repetidas, balanceamento de carga eficaz e muito mais.

Por que a consistência dos dados é um desafio em sistemas distribuídos?

A consistência dos dados é um grande desafio em sistemas distribuídos porque problemas como atrasos de rede, falhas e outros podem interromper a sincronização e atualizações de dados. A consistência dos dados é prejudicada em sistemas distribuídos devido à simultaneidade e aos conflitos que aumentam quando vários nós solicitam acesso de modificação aos mesmos dados. Além disso, a tolerância a falhas, a replicação de dados e o particionamento de dados também podem inibir a consistência dos dados.

A manutenção dos sistemas distribuídos é mais cara?

Um sistema distribuído aproveita ao máximo uma arquitetura escalável que compreende vários componentes, como servidores, armazenamento, redes e muito mais. Quanto mais peças um sistema tiver, maior será a probabilidade de ele quebrar. Os sistemas distribuídos são de natureza complexa, e construí-los e mantê-los pode ser bastante trabalhoso e caro.

Como o balanceamento de carga melhora o desempenho de sistemas distribuídos?

O balanceamento de carga desempenha um papel crucial para garantir o funcionamento contínuo de arquiteturas de sistemas distribuídos e é particularmente vital no domínio da computação paralela. Em um ambiente de computação paralela, vários processadores ou nós trabalham simultaneamente para resolver um problema, o que requer um mecanismo eficaz para distribuir uniformemente a carga computacional.

O balanceamento de carga, em conjunto com um algoritmo robusto de balanceamento de carga, atende a esse requisito, garantindo que o tráfego e as tarefas computacionais sejam distribuídos igualmente entre os nós disponíveis. Isto não só ajuda a evitar que qualquer nó único se torne um gargalo devido à sobrecarga do sistema, mas também otimiza o desempenho geral, levando a uma execução mais eficiente e rápida de processos paralelos.