Explorando la arquitectura del sistema distribuido: de básico a avanzado

Navegue por el intrincado mundo de la arquitectura de sistemas distribuidos. Comprenda los principios, componentes y mejores prácticas para dominarlo.

Explorando Arquitetura de Sistema Distribuído

A medida que el mundo tecnológico se vuelve cada vez más dependiente del análisis de big data, la eficacia de las arquitecturas distribuidas facilita el procesamiento de grandes cantidades de datos, sin depender de demasiados recursos informáticos.

Los marcos de big data como Hadoop, servidores web y blockchain aprovechan al máximo los sistemas distribuidos. La transición desde los sistemas monolíticos ha ayudado a las empresas de tecnología moderna a desbloquear el enorme potencial sembrado en la modularidad, el desacoplamiento de servicios y los sistemas distribuidos.

Aquí discutiremos el concepto fundamental y avanzado de sistemas distribuidos.

Conceptos básicos de los sistemas distribuidos.

Comencemos explorando los fundamentos de los sistemas distribuidos. incluyendo definiciones, ventajas y desafíos.

¿Qué es un sistema distribuido?

Un sistema distribuido es esencialmente una red de sistemas informáticos autónomos que, aunque físicamente distantes, están conectados a una red centralizada de computadoras impulsadas por software de sistema distribuido. Las computadoras autónomas son responsables de compartir los recursos y archivos solicitados a través de una red de comunicación y realizar tareas asignadas por la red informática centralizada.

Los principales componentes de un sistema distribuido son:

  • Controlador principal del sistema: este es el controlador que realiza un seguimiento de todo en un sistema distribuido y facilita el envío y la administración de solicitudes del servidor en todo el sistema.
  • Controlador secundario: el controlador secundario actúa como un controlador de proceso o comunicación que regula y administra el flujo de solicitudes del servidor y la carga de traducción del sistema.
  • Cliente UI: gestionando al usuario final del sistema distribuido, un cliente UI proporciona información importante del sistema relacionada con el control y el mantenimiento.
  • Almacén de datos del sistema: cada sistema distribuido viene con un almacén de datos que se utiliza para compartir datos en todo el sistema. Los datos pueden almacenarse en una máquina o distribuirse entre dispositivos.
  • Base de datos relacional: una base de datos relacional almacena todos los datos y permite que varios usuarios del sistema utilicen la misma información simultáneamente.

¿Por qué utilizar sistemas informáticos distribuidos?

Los sistemas informáticos distribuidos encuentran sus aplicaciones en los siguientes sectores en todo el mundo.

Industrias Empresas y Aplicaciones
Finanzas y comercio electrónico Amazon, eBay, banca en línea, sitios de comercio electrónico
Tecnologías en la nube AWS, Salesforce, Microsoft Azure, SAP
Asistencia médica Informática sanitaria, mantenimiento de registros de pacientes en línea
Transporte y logística Dispositivos GPS, aplicación Google Maps
Tecnología de la informacion Motores de búsqueda, Wikipedia, sitios de redes sociales, computación en la nube
Entretenimiento Juegos en línea, aplicaciones de música, YouTube
Educación aprendizaje electrónico
Gestión ambiental Tecnologías de sensores

El uso de sistemas informáticos distribuidos tiene varias ventajas. A continuación te presentamos algunos de los profesionales más importantes que debes conocer:

Escalabilidad

Los sistemas informáticos distribuidos son altamente escalables, lo que permite la escalabilidad horizontal. Puede agregar más computadoras a la red y operar el sistema a través de múltiples nodos. En otras palabras, la escalabilidad hace que sea más fácil satisfacer las crecientes cargas de trabajo informáticas, las demandas y expectativas de los consumidores.

Redundancia

En los sistemas distribuidos, a menudo nos encontramos con el concepto de redundancia, que permite que el sistema duplique componentes críticos, lo que resulta en un aumento significativo de la confiabilidad y la resiliencia. Con redundancia, los sistemas distribuidos pueden realizar copias de seguridad y funcionar cuando algunos nodos informáticos dejan de funcionar.

Tolerancia a fallos

Los sistemas distribuidos son tolerantes a fallas por diseño. Esto se debe a que estos sistemas ampliados normalmente siguen funcionando incluso si uno de los nodos deja de funcionar. La carga de trabajo computacional se distribuye equitativamente entre los nodos funcionales restantes.

Balanceo de carga

Agregar un dispositivo de equilibrio de carga o un algoritmo de equilibrio de carga al sistema distribuido facilita la prevención de la sobrecarga del sistema. El algoritmo de equilibrio de carga busca la máquina menos ocupada y distribuye la carga de trabajo en consecuencia.

Desafíos de los sistemas distribuidos

¿Cuáles son algunos de los principales desafíos de los sistemas distribuidos? Estos son los problemas que puede encontrar al trabajar con estos sistemas.

  • Latencia de red: puede haber una latencia significativa en la comunicación. Esto se debe a que el sistema está distribuido e involucra múltiples componentes que trabajan juntos para gestionar diferentes solicitudes. Esto puede causar problemas de rendimiento en todo el sistema.
  • Coordinación distribuida: un sistema distribuido necesita coordinarse entre nodos. Una coordinación tan amplia puede resultar bastante difícil dada la distribución de todo el sistema.
  • Seguridad: la naturaleza distribuida del sistema lo hace vulnerable a violaciones de datos y amenazas de seguridad externas. Esta es una de las razones por las que a veces se prefieren los sistemas centralizados a los sistemas distribuidos.
  • Apertura: dado que un sistema distribuido utiliza componentes con varios modelos de datos, estándares, protocolos y formatos, es todo un desafío lograr una comunicación y un intercambio de datos efectivos y continuos entre componentes sin intervención manual. Esto es especialmente cierto si consideramos la enorme cantidad de datos procesados ​​a través del sistema.

Otros desafíos que puede encontrar al utilizar un sistema informático distribuido son la heterogeneidad, la concurrencia, la transparencia, el manejo de fallas y más.

Conceptos clave en arquitectura distribuida

Estos son algunos de los conceptos que son importantes para el buen funcionamiento de una arquitectura distribuida:

Nodos y clusters

Un nodo es una red de uno o varios subprocesos que tiene memoria y funciones de E/S controladas por un sistema operativo. Un cluster, por otro lado, es un grupo de dos o más nodos o computadoras que trabajan simultáneamente o en paralelo para completar la tarea asignada.

Un clúster de computadoras permite procesar una gran carga de trabajo distribuyendo las tareas individuales entre los nodos del clúster, aprovechando la potencia de procesamiento combinada para aumentar el rendimiento. La computación en clúster garantiza alta disponibilidad, equilibrio de carga, escalabilidad y alto rendimiento.

Replicación y fragmentación de datos.

La replicación y fragmentación de datos son dos formas en que los datos se distribuyen entre múltiples nodos. La replicación de datos consiste esencialmente en mantener una copia de los mismos datos en varios servidores para minimizar significativamente la pérdida de datos. La fragmentación, también llamada partición horizontal, distribuye grandes sistemas de administración de bases de datos en componentes más pequeños para facilitar una administración de datos más rápida.

Con estas tácticas de distribución de datos, es más viable resolver problemas de escalabilidad, garantizar una alta disponibilidad, acelerar el tiempo de respuesta a las consultas, crear más ancho de banda de escritura y lograr escalabilidad horizontal. La replicación de datos permite reducir la latencia, aumenta la disponibilidad y ayuda a aumentar la cantidad de servidores.

Balanceo de carga

Un sistema distribuido eficaz depende en gran medida del equilibrio de carga. Este concepto clave de arquitectura distribuida facilita la distribución óptima del tráfico entre los nodos de un clúster, lo que da como resultado un rendimiento optimizado sin causar ninguna sobrecarga del sistema.

Con el equilibrio de carga, el sistema puede simplemente eliminar la necesidad de asignar una cantidad desproporcionada de trabajo a un solo nodo. El equilibrio de carga se habilita agregando un equilibrador de carga y un algoritmo de equilibrio de carga que verifica periódicamente el estado de cada nodo en el clúster.

Si un nodo falla, el equilibrador de carga redirige inmediatamente el tráfico entrante a los nodos en funcionamiento.

Tolerancia a fallos y estrategias de conmutación por error

Como un sistema distribuido requiere varios componentes para funcionar correctamente, debe ser altamente tolerante a fallas. Después de todo, varios componentes de un sistema pueden provocar múltiples fallos, lo que provoca una degradación significativa del rendimiento. Un sistema distribuido tolerante a fallas está disponible, es confiable, seguro y fácil de mantener.

La tolerancia a fallos en sistemas distribuidos se garantiza a través de fases como detección de fallos, diagnóstico de fallos, generación de evidencia, evaluación y recuperación. La alta disponibilidad del sistema en una arquitectura informática distribuida se mantiene mediante estrategias de conmutación por error.

La agrupación en clústeres de conmutación por error, por ejemplo, garantiza una alta disponibilidad mediante la creación de un clúster de servidores. Esto permite que el sistema funcione incluso si falla un servidor.

Temas avanzados en arquitectura distribuida

Ahora veamos algunos temas más avanzados en arquitectura distribuida.

Teorema de la PAC

El teorema CAP o principio CAP se utiliza para explicar las capacidades de un sistema distribuido relacionadas con la replicación. A través de CAP, los diseñadores de sistemas resuelven posibles compensaciones al diseñar redes distribuidas. CAP significa Consistencia, Disponibilidad y Tolerancia de Partición, tres propiedades deseables de un sistema distribuido.

El teorema CAP establece que un sistema distribuido no puede tener las tres propiedades deseables al mismo tiempo. Un sistema de datos compartido puede tener sólo dos de estas propiedades deseables.

Arquitectura Orientada a Servicios (SOA)

La arquitectura orientada a servicios (SOA) es un patrón de diseño para sistemas distribuidos que permite la extensión de servicios a otras aplicaciones a través del protocolo de comunicación de servicios definido. Los servicios en SOA están débilmente acoplados, son transparentes en cuanto a ubicación e independientes y soportan la interoperabilidad.

La arquitectura orientada a servicios contiene dos aspectos: aspecto funcional y calidad de servicio. El aspecto funcional de SOA implica el transporte de la solicitud de servicio, la descripción del servicio, el servicio real, el protocolo de comunicación del servicio, el proceso de negocio y el registro del servicio.

El aspecto de calidad de servicio de SOA contiene transacciones, gestión y una política o conjunto de protocolos para identificación, autorización y extensión del servicio. SOA es fácil de integrar, independiente de la plataforma, débilmente acoplada, altamente disponible y confiable, y permite el desarrollo paralelo en una arquitectura basada en capas.

Bases de datos distribuidas

Los sistemas de bases de datos distribuidas, que se utilizan principalmente para escalamiento horizontal, están diseñados para realizar tareas asignadas y cumplir con los requisitos computacionales sin la necesidad de detener o cambiar la aplicación de la base de datos.

Un sistema de base de datos distribuida bien diseñado puede hacer que el sistema sea más disponible y tolerante a fallas y, al mismo tiempo, resolver problemas relacionados con el rendimiento, la latencia, la escalabilidad y más. Facilita la independencia de la ubicación, el procesamiento distribuido de consultas, la integración perfecta, la vinculación de redes, el procesamiento de transacciones y la gestión de transacciones distribuidas.

Estudios de caso

Ahora echemos un vistazo a algunos estudios de casos relacionados con la implementación de sistemas distribuidos de alto nivel.

Netflix: un ejemplo del mundo real

Netflix es un caso de uso clásico de arquitectura de sistema distribuido de alto nivel que se ejecuta en las nubes de AWS y Open Connect. El backend de Netflix permite la integración de nuevos contenidos, el procesamiento de videos y la distribución eficiente de datos a servidores ubicados en todo el mundo. Estos procesos están respaldados por Amazon Web Services.

Netflix utiliza un equilibrador de carga elástico (esquema de equilibrio de carga de dos niveles) para enrutar el tráfico a los servicios front-end. La arquitectura de microservicios de Netflix muestra cómo la aplicación se ejecuta en una colección de servicios que impulsan las API de aplicaciones y las páginas web. Estos microservicios cumplen con las solicitudes de datos que llegan al punto final y pueden comunicarse con otros microservicios para solicitar los datos.

Sistemas distribuidos de Google

El motor de búsqueda de Google funciona en un sistema distribuido porque tiene que soportar decenas de miles de solicitudes por segundo. Las solicitudes activan bases de datos que necesitan leer y servir cientos de megabytes mientras utilizan miles de millones de ciclos de procesamiento.

Google comienza a equilibrar la carga en el momento en que un usuario de Internet escribe una consulta, buscando el clúster activo más cercano a la ubicación del usuario. El equilibrador de carga transfiere solicitudes al servidor web de Google mientras GWS crea una respuesta en formato HTML.

Todo el sistema distribuido está impulsado por tres componentes: un robot de Google o rastreador web, un indexador y un servidor de documentos.

Conclusión

Un sistema distribuido, independientemente de sus complejidades, es bastante popular porque mejora la alta disponibilidad, la tolerancia a fallos y la escalabilidad. Aunque existen varios desafíos importantes asociados con ellos, el futuro de los sistemas distribuidos y su aplicación es bastante prometedor a medida que avanza la tecnología.

Las tecnologías emergentes, como la computación en clústeres, las arquitecturas cliente-servidor y la computación en red, están revolucionando los sistemas distribuidos en este momento. Además, el surgimiento de la tecnología omnipresente, la computación ubicua, la computación móvil y el uso de sistemas distribuidos como utilidades ciertamente cambiarán la arquitectura de los sistemas distribuidos existentes.

Preguntas frecuentes

¿Cómo manejan los sistemas distribuidos las fallas?

Los sistemas distribuidos manejan fallas mediante replicación de datos, reemplazo de nodos mediante scripts automatizados o intervención manual, políticas de reintento para reducir el tiempo de recuperación de fallas intermitentes, uso de cachés como sustituto del almacenamiento de datos para solicitudes repetidas, equilibrio de carga efectiva y mucho más.

¿Por qué la coherencia de los datos es un desafío en los sistemas distribuidos?

La coherencia de los datos es un desafío importante en los sistemas distribuidos porque problemas como retrasos en la red, fallas y otros pueden interrumpir la sincronización y las actualizaciones de los datos. La coherencia de los datos se ve afectada en los sistemas distribuidos debido a la concurrencia y los conflictos que aumentan cuando varios nodos solicitan acceso de modificación a los mismos datos. Además, la tolerancia a fallos, la replicación de datos y la partición de datos también pueden inhibir la coherencia de los datos.

¿Es más caro mantener sistemas distribuidos?

Un sistema distribuido aprovecha al máximo una arquitectura escalable que comprende múltiples componentes, como servidores, almacenamiento, redes y más. Cuantas más piezas tenga un sistema, más probabilidades habrá de que se rompa. Los sistemas distribuidos son de naturaleza compleja y construirlos y mantenerlos puede resultar bastante laborioso y costoso.

¿Cómo mejora el equilibrio de carga el rendimiento de los sistemas distribuidos?

El equilibrio de carga juega un papel crucial para garantizar el funcionamiento continuo de las arquitecturas de sistemas distribuidos y es particularmente vital en el dominio de la computación paralela. En un entorno informático paralelo, varios procesadores o nodos trabajan simultáneamente para resolver un problema, lo que requiere un mecanismo eficaz para distribuir uniformemente la carga computacional.

El equilibrio de carga, junto con un algoritmo de equilibrio de carga sólido, cumple con este requisito al garantizar que el tráfico y las tareas computacionales se distribuyan equitativamente entre los nodos disponibles. Esto no solo ayuda a evitar que un solo nodo se convierta en un cuello de botella debido a la sobrecarga del sistema, sino que también optimiza el rendimiento general, lo que lleva a una ejecución más eficiente y rápida de procesos paralelos.

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