分布式计算与现代网络技术概览

"分布式计算.ppt" 分布式计算和分布式系统是现代信息技术中不可或缺的重要组成部分，它们涉及了如何高效地利用多台计算机协同处理大规模问题。分布式计算的核心思想是将复杂问题分解成多个小任务，然后在不同的计算节点上分别执行，最后汇总各节点的结果以得出最终答案。这一方法有效提升了计算效率，特别是在处理海量数据和高并发场景时。 分布式系统是由多台独立的计算机通过网络连接而成，虽然这些计算机没有共享内存，但系统对外展现出一种单一、统一的视图。用户无需关心任务是如何在不同机器间分配和执行的，这种透明性使得分布式系统易于使用且具备高可用性。分布式计算的优点包括资源共享、透明处理、高性价比、应用分布性、高可靠性、可扩展性和高度灵活性。 1. 资源共享：分布式系统允许不同节点间的硬件、软件和数据资源的共享，提高了资源利用率。 2. 分布式透明处理：用户只需关注整个系统的功能，无需了解内部的分布式细节。 3. 高性价比：通过分布式处理，系统可以以较低的成本提供更高的计算能力。 4. 应用分布性：许多实际应用如ATM网络天生就需要分布式处理。 5. 高可靠性：通过冗余和错误恢复机制，分布式系统能抵抗单点故障，保持服务稳定。 6. 可扩展性：增加新的计算节点可动态提升系统性能。 7. 高度灵活性：分布式系统能兼容多种硬件和软件环境，适应不同的计算需求。 分布式计算与集中式计算、并行计算等其他计算形式有所不同。集中式计算依赖于一台大型主机，而分布式计算则利用多台计算机的协同工作。并行计算与分布式计算类似，但更侧重于多处理器在同一时间执行同一程序的不同部分，通常在共享存储器或多处理器系统中实现。而分布式计算中的节点可以独立执行不同的任务，通过消息传递来协调工作。 通信模型的选择对分布式系统的性能和效率至关重要。它可以是物理共享或逻辑共享，取决于硬件架构和编程模型的设计。例如，物理分布式存储器结构中，每个处理器有自己的本地存储器，通过网络进行通信，而在并行计算中，可以采用共享存储器模型，其中所有处理器都能访问相同的内存空间，或者使用消息传递模型，处理器之间通过交换信息进行协调。 在P2P计算中，系统中的每个节点既是客户端又是服务器，可以提供和消费资源，这种模式常用于文件分享和分布式计算项目。云计算和网格计算是分布式计算的现代应用，云计算提供了按需的、弹性扩展的计算资源服务，而网格计算则致力于整合全球范围内的闲置计算资源，形成大规模的计算能力。 传感器网络和物联网（IoT）是分布式计算的另一个重要领域。这些网络由大量分布在物理环境中的传感器节点组成，收集数据并进行处理，常用于环境监测、智能城市等应用。物联网则是将日常物品连接到互联网，实现物品之间的交互和数据共享，进一步推动了分布式计算的发展和应用。