Die Grundlagen der verteilten Datenverarbeitung: Was Sie wissen müssen

Veröffentlicht am: März 7, 2025

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Die IT-Branche wächst schnell dank erhöhter Investitionen von vielen Unternehmen. Infolgedessen suchen Strategen und Analysten der IT-Branche kontinuierlich nach transparenten und erschwinglichen IT-Ressourcen, um die Leistung zu steigern. Verteilte Rechenkonzepte sind entscheidend, um Fehlertoleranz zu gewährleisten und die Zugänglichkeit von Ressourcen zu erleichtern.

Viele Probleme, die durch aktuelle zentrale Computersysteme verursacht werden, werden durch verteiltes Rechnen gelöst. Obwohl diese zentralisierten Systeme, wie IBM Mainframes, seit vielen Jahren im Einsatz sind, verlieren sie zunehmend an Beliebtheit. Dies liegt daran, dass zentrale Computer aufgrund des Wachstums von Daten und Arbeitslasten sowohl teuer als auch ineffizient sind. Das System wird enorm belastet, wenn ein einzelner zentraler Computer gleichzeitig für eine große Anzahl von Berechnungen verantwortlich ist, selbst wenn er besonders leistungsstark ist. Große Mengen an Transaktionsdaten müssen verarbeitet werden, und viele Online-Nutzer müssen gleichzeitig unterstützt werden. Zentralisierte Systeme sind einfach nicht dafür ausgelegt. Ein weiteres bedeutendes Problem ist die Zuverlässigkeit. Wenn Sie keinen Notfallwiederherstellungsplan haben, könnten alle Ihre Daten für immer verloren gehen, wenn Ihr zentraler Server abstürzt. Glücklicherweise bietet verteiltes Rechnen Antworten auf viele dieser Probleme.

In diesem Artikel finden Sie detaillierte Informationen zu den folgenden Aspekten des verteilten Rechnens:

• Was ist verteiltes Rechnen?

• Wie funktioniert verteiltes Rechnen?

• Was sind die verschiedenen Arten der verteilten Datenverarbeitung?

• Wofür wird verteiltes Rechnen verwendet?

• Was sind die Vorteile von verteiltem Rechnen?

• Was sind die Nachteile der verteilten Datenverarbeitung?

• Was sind Beispiele für verteiltes Rechnen?

• Was sind die beliebtesten Frameworks und Tools für verteiltes Rechnen?

• Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und Edge-Computing?

• Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und Cloud-Computing?

• Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und zentralisiertem Rechnen?

• Wie entwickelt sich das verteilte Rechnen?

Was ist verteiltes Rechnen?

Wenn mehrere Computerressourcen verwendet werden, um eine einzelne Aktivität oder ein Problem zu bewältigen, wird dies als verteiltes Rechnen bezeichnet. Server, Workstations, Personal Computer, mobile Geräte und andere netzwerkfähige Geräte werden alle als Ressourcen betrachtet. In einem verteilten Rechensystem wird eine Aufgabe oft von mehreren Knoten ausgeführt, die miteinander interagieren. Ressourcen werden in der verteilten Datenverarbeitung auf mehrere Knoten verteilt, was die Leistung und Skalierbarkeit verbessern kann. Andererseits bezieht sich zentralisierte Berechnung auf die Situation, in der alle Computerressourcen an einem Ort zentralisiert sind, oft auf einem einzelnen Server. Der Server fungiert in diesem Ansatz als Engpass, was zu Leistungsproblemen und begrenzter Skalierbarkeit führen kann.

Peer-to-Peer-Netzwerke, Client-Server-Topologien und Mehrschichtarchitekturen sind nur einige Beispiele für die verschiedenen Konfigurationen verteilter Computersysteme. Jeder Knoten in einem Peer-to-Peer-Netzwerk ist gleich und hat direkten Zugang zu anderen Knoten. Ein zentraler Server überwacht und weist in einer Client-Server-Architektur den Clients Aufgaben zu. Eine Art von verteiltem Rechnen, bekannt als Mehrschichtarchitektur, nutzt Ressourcen aus vielen Client-Server-Architekturen, um komplexe Probleme zu lösen.

Wie funktioniert verteiltes Rechnen?

Damit ein Problem oder eine Aktivität auf mehrere Computerressourcen verteilt werden kann, teilt die verteilte Datenverarbeitung es zunächst in kleinere, handhabbarere Teile auf. Dann erledigt jeder Knoten einen bestimmten Teil der Aufgabe, während diese Teile gleichzeitig bearbeitet werden. Nachdem jede Komponente fertiggestellt ist, wird sie an einen zentralen Server oder Knoten zurückgesendet, der alles mischt, um das fertige Produkt zu erstellen.

Verteilte Rechensysteme verwenden Kommunikationsprotokolle wie Message Passing Interfaces (MPI) und Remote Procedure Calls (RPC), um die Kommunikation zwischen Knoten zu erleichtern. Diese Protokolle ermöglichen Datenfreigabe und Aufgaben-Synchronisation zwischen Knoten. Middleware, das die Kommunikation zwischen den Knoten steuert, und Load Balancer, die die Arbeitslast gleichmäßig zwischen den Knoten verteilen, sind weitere Systemkomponenten.

Die Verwaltung der Synchronisation und Koordination mehrerer Knoten ist eine der größten Herausforderungen in der verteilten Datenverarbeitung. Um sicherzustellen, dass jeder Knoten zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Teil der Aufgabe arbeitet, sind sorgfältige Planung und Verwaltung erforderlich. Da Aufgaben und Daten Angriffen oder unbefugtem Zugriff ausgesetzt sind, ist die Kontrolle der Sicherheit verteilter Computersysteme unerlässlich.

Was sind die verschiedenen Arten von verteiltem Rechnen?

Anwendungen, die auf mehreren Computern anstelle von nur einem laufen, sind für verteiltes Rechnen konzipiert. Durch die Entwicklung des Programms können Sie es so gestalten, dass viele Computer zusammenarbeiten, um verschiedene Aufgaben zu erledigen und das gewünschte Ergebnis zu liefern. Die folgende Liste enthält die vier Haupttypen der verteilten Architektur;

• Client-Server-Architektur: Die Client-Server-Architektur ist die häufigste Art der Organisation von verteilten Systemsoftware. Die beiden Kategorien, in die die Aufgaben unterteilt sind, sind Clients und Server. Die Fähigkeit der Clients, Informationen zu verarbeiten, ist begrenzt. Stattdessen erhalten die Server, die die Mehrheit der Daten und anderen Ressourcen kontrollieren, Abfragen. Sie stellen Fragen an den Client, der im Auftrag des Servers antwortet. Der Zugriff auf Ressourcen wird von Serversystemen koordiniert und verwaltet. Als Antwort auf Client-Anfragen geben sie Statistiken oder Statusaktualisierungen. Ein Server hat oft die Kapazität, auf Anfragen von mehreren Computern zu reagieren.

  Die Client-Server-Architektur bietet die Vorteile von Sicherheit und einfacher kontinuierlicher Verwaltung. Sie sollten sich ausschließlich darauf konzentrieren, die Serverausrüstung zu schützen. Ähnlich dazu benötigen Verbesserungen des Datenbanksystems nur serverseitige Änderungen. Der Nachteil der Client-Server Architektur ist die Möglichkeit von serverbedingten Kommunikationsengpässen, insbesondere wenn zahlreiche Arbeitsstationen gleichzeitig Anfragen stellen.

• Dreischichtige Architektur: Bei dreischichtigen verteilten Systemen sind Client-Maschinen weiterhin die erste Schicht, auf die Sie stoßen. Es gibt zwei weitere Kategorien für Servermaschinen auf der anderen Seite. Die mittlere Kommunikationsschicht wird von Anwendungsservern durchgeführt. Sie bestehen aus den Kernoperationen oder der Programmlogik, für die das verteilte System entworfen wurde. Datenbankserver bilden die dritte Schicht für die Verarbeitung und Speicherung von Daten. Sie sind verantwortlich für das Abrufen von Daten und die Aufrechterhaltung der Datenintegrität. Durch die Verteilung der Serververantwortlichkeiten verringern dreistufige verteilte Systeme Kommunikationsengpässe und verbessern die Effektivität des verteilten Rechnens.

• N-Tier-Architektur: N-Tier-Modelle verwenden mehrere Client-Server-Systeme, die zusammenarbeiten, um ein einzelnes Problem zu lösen. Viele zeitgenössische verteilte Systeme haben eine N-Tier-Architektur, bei der eine Reihe von Geschäfts-Apps im Hintergrund als ein System zusammenarbeiten.

• Peer-to-Peer-Architektur: Peer-to-Peer-Distributed-Systeme weisen jeder vernetzten Maschine die gleichen Aufgaben zu. Computer werden nicht zwischen Client- und Servertypen unterteilt, und jeder ist in der Lage, jede Art von Arbeit zu erledigen. Die Peer-to-Peer-Architektur hat sich für den Einsatz im Austausch von Inhalten, in Blockchain-Netzwerken und im Medien-Streaming immer mehr durchgesetzt.

Wofür wird verteiltes Rechnen verwendet?

Der Einsatz von hochmodernen Automatisierungs- und Entscheidungsunterstützungsanwendungen sowie -fähigkeiten, ebenso wie eine größere Skalierbarkeit und Entwicklungsgeschwindigkeit, wird durch verteilte Cloud- und Edge-Computing-Technologien ermöglicht.

• Verbesserte Verwaltung und Sichtbarkeit: Erhöhte Sichtbarkeit und Verwaltung der hybriden Cloud/multi-cloud-Infrastruktur: Die verteilte Cloud ermöglicht die Sichtbarkeit und Verwaltung einer hybriden Cloud/multi-cloud-Infrastruktur von einer einzigen Konsole aus mit einem einzigen Satz von Werkzeugen, was jedem Unternehmen helfen kann, mehr Kontrolle darüber zu gewinnen.

• Die Lebenswissenschaften und Gesundheitsversorgung: Um komplexe Daten der Lebenswissenschaften zu modellieren und zu simulieren, wird in der Gesundheitsversorgung und den Lebenswissenschaften verteiltes Rechnen eingesetzt. Verteilte Systeme haben die Geschwindigkeit der Bildverarbeitung, der Medikamentenentwicklung und der Analyse von Genstrukturen verbessert. Dies sind einige Beispiele: Molekulare Modelle können in drei Dimensionen betrachtet werden, was die Erstellung von Medikamenten mit einem strukturbasierten Ansatz beschleunigen kann. Erhalten Sie frühzeitige Einblicke in Krebs, Mukoviszidose und Alzheimer, indem Sie die Verarbeitung genetischer Daten beschleunigen. Entwickeln Sie intelligente Systeme, die enorme Mengen komplizierter Bilder aus MRT-, Röntgen- und CT-Scans analysieren können, um Klinikern bei der Diagnose von Patienten zu helfen.

• Ingenieureinschätzung: Ingenieure können komplexe physikalische und mechanische Konzepte mithilfe verteilter Netzwerke darstellen. Diese Studie wird verwendet, um kompliziertere Gebäude, schnellere Automobile und bessere Produktdesigns zu schaffen.

  Die Forschung zur numerischen Strömungsmechanik untersucht, wie sich Flüssigkeiten verhalten, und nutzt die Erkenntnisse, um Flugzeuge zu bauen und zu testen. Um neue Anlagenplanung, Elektronik und Konsumgüter zu bewerten, benötigt die rechnergestützte Technik Simulationswerkzeuge, die rechenintensiv sind.

• Finanzdienstleistungen: Verteilte Systeme werden von Finanzdienstleistungsunternehmen verwendet, um schnelle wirtschaftliche Simulationen durchzuführen, die helfen, Portfoliorisiken zu analysieren, Marktbewegungen vorherzusagen und die Finanzentscheidung zu unterstützen. Sie können Webanwendungen entwerfen, die die folgenden Aufgaben durch die Nutzung verteilter Systeme erledigen können: Bezahlbare, individuelle Prämien anbieten. Um sicher ein hohes Volumen an Finanztransaktionen zu unterstützen, verwenden Sie verteilte Datenbanken. Benutzer, die authentifiziert sind, schützen Kunden vor Betrug.

• Anwendungen, die datenzentriert sind: Daten fließen jetzt aus einer Vielzahl neuer IoT-Geräte sowie Sensoren, Smart-Geräten, wissenschaftlichen Geräten und anderen Quellen. Eine Datenexplosion bezieht Gitter in erheblichem Maße ein. Gitter werden verwendet, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren sowie Muster aus den Daten abzuleiten, um Wissen zu schaffen.

  Für eine datengestützte Anwendung ist der DAME (distributed aircraft maintenance environment) Anwendungsfall geeignet. Das Vereinigte Königreich hat DAME, ein verteiltes Diagnosesystem für Flugzeugtriebwerke, entwickelt. Große Mengen an Flugdaten, die von betriebenen Flugzeugen gesammelt werden, werden über Grid-Technologie verwaltet. Ein Entscheidungssystem für die Diagnose und Wartung von Flugzeugen wird unter Verwendung global verstreuter Ressourcen und Daten entworfen und entwickelt.

• Geschäftsanwendungen: Wenn rechnerisch anspruchsvolle Ressourcen wie Computer und Speichernetzwerke benötigt werden, wie zum Beispiel in einer Reihe von kommerziellen Anwendungen, wie den Bereichen Online-Gaming und Unterhaltung, ist verteiltes Rechnen hilfreich. Ressourcen werden in einem Gitter-System für das Gaming je nach Rechenbedarf ausgewählt. Es berücksichtigt Variablen wie das Verkehrsaufkommen und die Anzahl der Teilnehmer.

  Obwohl die anfänglichen Kosten für Hardware- und Software-Ressourcen in On-Demand-Spielen minimiert werden, fördern solche Netze das kooperative Spiel. Durch die Einbindung von Spezialeffekten steigert verteiltes Rechnen die ästhetische Anziehungskraft von Kinofilmen im Mediensektor.

Was sind die Vorteile des verteilten Rechnens?

Durch verteiltes Rechnen arbeiten die Computer des Clusters, als wären sie eine einzige Maschine. Trotz der Komplexität des Mehrcomputer-Modells überwiegen die folgenden Vorteile der verteilten Datenverarbeitung:

• Flexibilität und Skalierbarkeit: Ein verteiltes System ermöglicht es, Knoten (Computer) einfach zum Netzwerk hinzuzufügen oder zu entfernen und sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Um sicherzustellen, dass Sie immer die benötigten Ressourcen haben, wird das System nach Bedarf entweder vorübergehend oder dauerhaft hoch- oder heruntergefahren. Darüber hinaus ermöglicht es, mehr Benutzer zu bedienen und schwerere Arbeitslasten ohne Verzögerung oder Unterbrechung zu bewältigen. Dies steht im Gegensatz zu einem zentralisierten System, das das Skalieren erschwert, da alle Daten und Rechenleistung an einem Ort konzentriert sind.

• Erweiterter Speicher: Mehr Speicherplatz ist dank verteiltem Rechnen möglich. Dies liegt daran, dass die Daten auf mehrere Computer verteilt sind, anstatt an einem einzigen, zentralen Ort gespeichert zu werden. Dies bedeutet, dass die Daten auch dann noch von den anderen Computern verfügbar sind, wenn einer ausfällt. Es bedeutet, dass Sie problemlos weitere Computer zum Netzwerk hinzufügen können, wenn Sie mehr Speicherplatz benötigen.

• Verbesserte Sicherheit: Die Verteilung der Daten auf zahlreiche Computer erschwert es Hackern erheblich, in das System einzudringen und Daten zu stehlen. Dies liegt daran, dass die Daten nicht an einem Ort zusammengeführt werden, was es schwieriger macht, in das System einzudringen. Sie können ein diversifizierteres und sichereres Netzwerk aufbauen, indem Sie mehrere Arbeitsstationen nutzen. Die anderen Maschinen bleiben trotzdem sicher, selbst wenn eine gehackt wird. Ihre Daten sind dank dessen immer sicher.

• Leistung: Die Gesamtzeit, die für die Ausführung benötigt wird, wird verringert, wenn die Aufgaben auf mehrere Computer verteilt werden. Dies geschieht, damit die gesamte Ausführungszeit verkürzt wird. Jede Maschine konzentriert sich jeweils auf einen Teil der Aufgabe. Für die Verarbeitung großer Datenmengen ist diese verbesserte Leistung äußerst hilfreich. Zum Beispiel beschleunigt das Verteilen der Aufgabe auf zahlreiche Arbeitsstationen erheblich den Verarbeitungsprozess, wenn Sie versuchen, eine große Menge an Daten zu analysieren.

• Erhöhte Zuverlässigkeit: Erhöhte Zuverlässigkeit ist einer der Hauptvorteile des verteilten Rechnens. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fehler auftritt, ist äußerst gering, wenn eine Aufgabe auf mehreren Maschinen ausgeführt wird. Dies ist so, dass im Falle eines Computerfehlers die verbleibenden Computer die Arbeit trotzdem abschließen.

• Kostenwirksamkeit: Es gibt mehrere Faktoren, die verteiltes Rechnen zu einer wirtschaftlichen Wahl machen. Um zu beginnen, ermöglicht es Unternehmen, ihre bestehenden Ressourcen zu nutzen, anstatt Geld in neue Infrastruktur zu investieren. Es hilft, die Serverlast und den Energieverbrauch zu senken, was es umweltfreundlicher macht.

• Niedrige Latenz: Die Zeit, die ein Datenpaket benötigt, um von einem Ort zum anderen zu gelangen, wird als Latenz bezeichnet. Geringe Latenz ist ein großer Vorteil des verteilten Rechnens, da sie die schnelle Bewegung großer Datenmengen ermöglicht. Das System arbeitet schneller, je schneller die Daten verarbeitet und zurückgesendet werden können. Die meisten verteilten Systeme haben derzeit eine Latenz von weniger als 100 Millisekunden, dank technologischer Fortschritte. Indem Sie dies tun, können Sie sicher sein, dass Ihre Apps fehlerfrei funktionieren. Tatsächlich ist die Reduzierung der Latenz eines der Hauptziele des verteilten Rechnens, laut Stanford University.

Was sind die Nachteile der verteilten Datenverarbeitung?

Verteiltes Rechnen bietet viele Vorteile, hat aber auch bestimmte Einschränkungen und Nachteile. Folgend sind einige Nachteile der verteilten Datenverarbeitung:

• Langsame Netzwerkübertragungen: Daten müssen zwischen Knoten transportiert werden, wenn sie auf mehrere verteilt sind. Wenn die Netzwerkverbindung zwischen den Knoten langsam oder überlastet ist, kann dies zu einem Engpass führen. Betrachten Sie ein Unternehmen, das Verkaufstransaktionen mithilfe eines verteilten Computersystems verarbeitet, als Beispiel. Die Verarbeitung von Transaktionen wird verzögert oder sogar verhindert, wenn die Netzwerkverbindung zwischen den Knoten langsam ist.

• Systemkomplexität: Die erhöhte Systemkomplexität resultiert aus verteiltem Rechnen. Das Verfolgen und Verwalten aller beweglichen Teile ist schwierig, wenn mehrere Systeme gleichzeitig betrieben werden. Systemausfälle und inkonsistente Daten könnten daraus resultieren.

• Probleme mit der Standardisierung: Es könnte schwierig sein, ein verteiltes System zu finden, das Ihren speziellen Anforderungen entspricht, da es so viele verschiedene Arten davon gibt. Jedes System hat seine eigenen einzigartigen Anweisungen und Prozesse, was es schwierig macht, es zu verstehen und zu nutzen.

• Wartungsgebühren: Die Kosten für die Wartung verteilter Computersysteme sind hoch. Es ist schwieriger, Probleme zu beheben und zu lösen, wenn sie auftreten, da die Systeme über mehrere Standorte verteilt sind. Darüber hinaus erhöht die höhere Anzahl an Komponenten das Risiko von Hardware- und Softwarefehlern. Infolgedessen müssen Unternehmen häufig zusätzliche Ressourcen aufwenden, um ihre verteilten Computersysteme zu unterstützen.

• Risiko eines Komponentenversagens aufgrund menschlichen Fehlers: Menschliches Versagen ist immer eine Möglichkeit, wenn man mit zahlreichen Teilen und Systemen arbeitet. Wenn ein Benutzer, der mit dem System nicht vertraut ist, einen Fehler macht, der dazu führt, dass eine Komponente ausfällt, passiert dies. Zum Beispiel, wenn ein Programmierer versehentlich eine wichtige Datei löscht, kann das gesamte System unbrauchbar werden. Ein weiteres Beispiel wäre, wenn eine Netzwerkkonfiguration von einem Administrator falsch konfiguriert wurde, wodurch Benutzer keinen Zugriff auf das System erhalten können. Komponentenfehler aufgrund menschlicher Fehler sind möglich, jedoch gibt es Verfahren, die ergriffen werden können, um das Risiko zu verringern. Zum Beispiel könnten Entwickler, um die Wahrscheinlichkeit von Benutzerfehlern zu verringern, ausführliche Dokumentationen und Schulungsmaterialien erstellen. Sie können Kontrollen und Ausgleiche in Ihre Systemdesigns einbauen, um Fehler wie versehentliche Löschungen zu verhindern.

• Bandbreitenbeschränkungen: Jeder Knoten im System muss eine bestimmte Menge an Bandbreite teilen, damit sie miteinander interagieren können. Das System wird zum Engpass und die Leistung beginnt zu leiden, wenn dieses Limit erreicht ist. Für groß angelegte verteilte Systeme ist dies häufig ein Problem, da das erforderliche Datenvolumen bald die Bandbreite überschreiten könnte. Daher sind sorgfältige Planung und Gestaltung erforderlich, um sicherzustellen, dass alle Systemknoten weiterhin erfolgreich miteinander interagieren können.

• Entwickeln Sie Hindernisse: Alle Knoten (Computer) im Netzwerk müssen die gleiche Konfiguration haben und miteinander interagieren können, damit ein verteiltes System ordnungsgemäß funktioniert. Organisationen mit komplizierteren IT-Infrastrukturen könnten dies schwierig finden, wenn ihr IT-Personal nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt.

Abbildung 1. Vorteile und Nachteile der verteilten Datenverarbeitung

Was sind Beispiele für verteiltes Rechnen?

Es gibt einige Szenarien, in denen verteiltes Rechnen genutzt wird. Sie werden feststellen, dass wir alle in irgendeiner Weise davon profitieren, weil diese Idee so weit verbreitet ist. Viele von uns stoßen unwissentlich darauf. Beispiele für verteiltes Rechnen sind wie folgt:

• Soziale Medien: Facebook zeigt Ihnen hinter den Kulissen schnell Beiträge an, indem es verteiltes Rechnen nutzt. Das bedeutet, dass sie die Aufgabe, die Beiträge im Auge zu behalten, in kleinere Teile zerlegt und auf mehrere Computer weltweit verteilt haben. Ein Computer benachrichtigt Facebooks Hauptsitz, wenn er etwas Interessantes entdeckt. Damit du den Beitrag in deinem Newsfeed siehst, sammeln sie alle Kommunikationen von verschiedenen Computern dort.

• Online-Banking: Sie verwalten Ihre Konten ganz einfach, ohne eine echte Bankfiliale aufsuchen zu müssen, indem Sie Online-Banking nutzen. Haben Sie sich jedoch jemals gefragt, wie ein Computer oder ein Mobiltelefon beispielsweise mit den Computern der Bank interagieren kann? Verteiltes Rechnen enthält die Lösung. Wenn Sie Online-Banking nutzen, kann Ihr Gerät über diese Art von Netzwerk mit den Computern der Bank kommunizieren, um Daten zu senden und zu empfangen. Dies ermöglicht es Ihnen, den Kontostand zu überprüfen, Geld zu überweisen und Rechnungen bequem von zu Hause aus zu bezahlen. Denken Sie also daran, dass Sie beim nächsten Mal, wenn Sie Ihr Online-Banking-Konto nutzen, von einer der zahlreichen Anwendungen der verteilten Datenverarbeitung profitieren.

• Preise vergleichen: Beim Online-Shopping werden die Preise von Artikeln vieler Einzelhändler mithilfe der verteilten Computertechnik kombiniert. Das beste Angebot für den Kunden wird durch den Vergleich der Kosten ähnlicher oder identischer Artikel ermittelt. Kunden entdecken mit dieser Methode Rabatte und Gutscheine. Dieser Vergleich wird durch verteiltes Rechnen beschleunigt, da es zahlreiche Computer anstelle eines einzelnen nutzt. Dies ermöglicht es den Kunden, die Kosten zu vergleichen und sofort Einsparungen zu erkennen.

• Gemeinschaftstransport: Um Fahrer und Passagiere zu verbinden, verwenden Unternehmen wie Uber und Lyft tatsächlich ein verteiltes System. Dieses System nutzt Tausende von unabhängigen Computern, oder "Knoten", um Anfragen zu bearbeiten. Wenn Sie eine Fahrt anfordern, sendet Ihr Computer ein Signal an den nächstgelegenen Knoten, der es dann an den nächstgelegenen Knoten weiterleitet, bis es den Fahrer erreicht. Dieser Ansatz ist äußerst effektiv und ermöglicht es Fahrgemeinschaftsunternehmen, ihre Dienste an unzähligen Orten auf der ganzen Welt anzubieten.

• Streaming-Plattformen: Verteiltes Rechnen treibt die Video-Streaming-Infrastruktur an, die von Netflix, Amazon Prime Video, HBO GO und Hulu genutzt wird. Sie könnten überrascht sein zu erfahren, dass Streaming-Dienste häufig verteiltes Rechnen nutzen, um ein skalierbares und zuverlässiges Erlebnis zu bieten. Ein Streaming-Dienst bietet ein viel höheres Maß an Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, als es mit einem einzelnen Computer möglich wäre, indem er mehrere Maschinen auf der ganzen Welt nutzt. Zum Beispiel, um das enorme Datenvolumen zu bewältigen, das bei der Einführung des Streaming-Dienstes von Netflix übertragen wurde, setzte das Unternehmen ein verteiltes System ein. Sie konnten ihren Nutzern dadurch ein nahtloses, unterbrechungsfreies Erlebnis bieten. Netflix verlässt sich auch heute noch auf verteilte Systeme, um seine umfangreichen internationalen Operationen zu betreiben.

• Suchwerkzeuge: Denken Sie an das letzte Mal, als Sie eine Suchmaschine benutzt haben, um etwas online nachzuschlagen. Ein riesiges globales Netzwerk von Computern erhielt Ihre Anfrage, als Sie eine Abfrage eingaben und die "Enter"-Taste drückten. Diese Maschinen, manchmal als Server bezeichnet, verarbeiteten Ihre Anfrage und lieferten die Ergebnisse zurück. Suchmaschinen sind stark auf verteiltes Rechnen angewiesen, um die enorme Menge an Daten zu verarbeiten, die sie indizieren und für die Bereitstellung von Suchergebnissen benötigen. Suchmaschinen können die Suchvorgänge auf mehrere Computer aufteilen, um schnell Ergebnisse für die Benutzer bereitzustellen.

• Dateiaustausch: Ihr Computer übernimmt die Aufgabe, die Datei herunterzuladen, wenn Sie etwas aus dem Internet herunterladen. Dennoch teilst du diese Datei gleichzeitig mit anderen Nutzern, die sie herunterladen. Daher teilt ihr alle in gewisser Weise die Arbeit.

• E-Mail: Ihr Computer sendet eine E-Mail an den Server, wann immer Sie eine senden. Dennoch erhält Ihr Computer gleichzeitig auch E-Mails von anderen Benutzern. Du teilst die Aufgabe erneut auf.

Was sind die beliebtesten Frameworks und Tools für verteiltes Rechnen?

Lassen Sie uns nun einige der beliebtesten Frameworks für verteiltes Rechnen besprechen. Dies sind nur einige der zahlreichen verfügbaren Frameworks für verteiltes Rechnen. Es ist entscheidend, die Option auszuwählen, die am besten zu den einzigartigen Anforderungen Ihres Unternehmens passt, da jede ihre eigenen Stärken und Schwächen hat. Die gängigsten verteilten Rechenwerkzeuge sind unten aufgeführt:

• Hadoop: Das bekannteste verteilte Rechenframework ist zweifellos Hadoop. Es handelt sich um ein Open-Source-Projekt, das auf der MapReduce-Programmiermethodik basiert und von der Apache Software Foundation ins Leben gerufen wurde. Große Datenmengen werden häufig in Batches mit Hadoop verarbeitet.

• Spark: Basierend auf dem Resilient Distributed Datasets (RDD) Programmiermodell ist Spark eine zusätzliche Open-Source-Plattform für verteiltes Rechnen. Es wird häufig sowohl für Batch- als auch für Stream-Verarbeitung verwendet, da es schneller und anpassungsfähiger als Hadoop sein soll.

• Flink: Flink ist eine Open-Source-Plattform für vernetzte Berechnungen, die hauptsächlich für die Stream-Verarbeitung entwickelt wurde. Aufgrund seiner Fähigkeit, sowohl Batch- als auch Stream-Daten sowie die Verarbeitung von Echtzeitdaten zu bewältigen, wird es immer beliebter.

• Storm: Storm ist ein verteiltes System für die Echtzeitverarbeitung. Es eignet sich gut für Anwendungsfälle der Echtzeitverarbeitung, einschließlich Analytik, Online-Maschinenlernen, Echtzeit-Dashboards und mehr, da es einfach zu bedienen ist, mit jeder Programmiersprache verwendet werden kann und unkompliziert ist.

Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und Edge-Computing?

Die wichtigsten Unterschiede zwischen Edge Computing und verteiltem Rechnen sind in der folgenden Tabelle dargestellt.

Parameter	Verteiltes Rechnen	Edge Computing
Kosten-Effizienz	Es gibt erhöhte Ausgaben für Betrieb und Wartung.	Betriebs- und Wartungskosten sind günstiger.
Punkt des Ausfalls	Der Betrieb des gesamten Systems wird nicht durch den Ausfall eines Geräts beeinträchtigt.	Der Prozess der Wiederherstellung nach einem Ausfall dauert etwas länger, da die Installation und Reparatur von Geräten mehr Zeit in Anspruch nimmt.
Sicherheit	Die Verwendung vieler Server könnte die Sicherheit schwächen.	Aufgrund der Nähe von Edge-Geräten und Daten ist es äußerst sicher.
Skalierung	Teurer als Edge-Computing und zeitaufwändiger zu erweitern.	Günstig und schnell, da das Ziel darin besteht, die Rechenleistung der Geräte zu erhöhen.
Ort der Datenverarbeitung	Auf Servern	Im Gerät selbst
Antwortzeit	Überlegen in der Geschwindigkeit gegenüber einer Client-Server-Architektur.	Überlegen gegenüber der Distributed Computing Architecture in der Geschwindigkeit.
Rechenleistung	Hoch	Niedrig

Tabelle 1. Verteiltes Rechnen vs Edge Computing

Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und Cloud-Computing?

Die folgende Tabelle vergleicht und kontrastiert verteiltes Rechnen mit Cloud-Computing:

Parameter	Cloud-Computing	Verteiltes Rechnen
Prozess	Die Bereitstellung von IT-Ressourcen und -Diensten nach Bedarf, wie Server, Speicher, Datenbanken, Netzwerke, Analysen und Software, über das Internet wird als Cloud-Computing bezeichnet.	Die Methode, mehrere separate Computer zu verwenden, die über ein Netzwerk miteinander verbunden sind, um ein Problem zu lösen, wird als verteiltes Rechnen bezeichnet.
Architektur	Der Begriff "Cloud-Computing" bezieht sich auf eine Computer-Methode, die es Verbrauchern oder Nutzern ermöglicht, auf gehostete Dienste online zuzugreifen.	Einfach beschrieben ist verteiltes Rechnen eine Art des Rechnens, die es mehreren Computern ermöglicht, miteinander zu interagieren und zusammenzuarbeiten, um ein einzelnes Problem zu lösen.
Vorteile	Die Fähigkeit, auf den Weltmarkt zuzugreifen, Skaleneffekte, Kosteneffizienz, Anpassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit sind nur einige Vorteile der Cloud-Computing.	Viele Vorteile der verteilten Datenverarbeitung umfassen erhöhte Zuverlässigkeit, Anpassungsfähigkeit und Leistung.
Zweck	Das Ziel des Cloud-Computing ist es, bedarfsgerechte Computer-Dienste über das Internet anzubieten, wobei ein Pay-per-Use-Geschäftsmodell verwendet wird.	Verteiltes Rechnen ist der Prozess, bei dem eine einzelne Aufgabe auf mehrere Computer verteilt wird, um sie schnell auszuführen und dabei die Koordination zwischen ihnen zu bewahren.
Merkmale	Zu den Merkmalen des Cloud Computing gehören die Bereitstellung eines gemeinsamen Pools von rekonfigurierbaren Rechenressourcen, On-Demand-Service, Pay-per-Use, angeboten von Dienstanbietern usw.	Die Verwendung von Remote Procedure Calls und Remote Method Invocation für verteilte Berechnungen sowie die Verteilung eines einzelnen Auftrags auf mehrere Computer, um die Arbeit gleichzeitig voranzutreiben, sind einige Aspekte des verteilten Rechnens.
Nachteile	Die Nachteile des Cloud-Computing umfassen weniger Kontrolle, insbesondere bei öffentlichen Clouds, potenzielle Dienstbeschränkungen und Cloud-Sicherheit.	Verteiltes Rechnen hat verschiedene Einschränkungen, einschließlich der Möglichkeit eines Knotenausfalls und Kommunikationsprobleme, die durch ein langsames Netzwerk verursacht werden.

Tabelle 2. Verteiltes Rechnen vs Cloud-Computing

Was ist der Unterschied zwischen verteiltem Rechnen und zentralisiertem Rechnen?

Die wichtigsten Unterschiede zwischen zentralisiertem Rechnen und verteiltem Rechnen sind in der folgenden Tabelle dargestellt.

Parameter	Zentralisierte Datenverarbeitung	Verteilte Datenverarbeitung
Wartungskosten	Reduzierte Wartungskosten, da es nur einen primären Server für das System gibt. Der Einsatz eines Single-Core-Servers macht die Überwachung und Verwaltung des gesamten Systems einfacher.	Hohe Wartungskosten aufgrund der unterschiedlichen Verarbeitungskapazitäten und geografischen Verteilung der Knoten des Systems.
Fehlerpunkt	Schlechte Fehlertoleranz aufgrund eines einzelnen Fehlers, der der zentrale Server ist.	Aufgrund des Fehlens eines einzelnen Fehlers, hohe Fehlertoleranz. Die Leistung kann geändert werden, ohne die Anzahl der Server zu ändern.
Komplexität	Da das System vom zentralen Server verwaltet werden kann, ist das gesamte System weniger kompliziert.	Das System ist komplizierter, da wir uns mit der Replikatverwaltung und der Konsistenzpflege befassen müssen.
Skalierbarkeit	Systeme können nur vertikal skalieren. Nur eine bestimmte Menge an Rechenleistung kann dem zentralen Server hinzugefügt werden.	Vertikal und horizontal skalierbar. Bei schwankenden Lasten können Server hinzugefügt und gelöscht werden.
Zuverlässigkeit	Weniger zuverlässig, da alle Clients im Falle eines Ausfalls des zentralen Servers keinen Zugriff auf das System hätten.	Zuverlässiger, da das System weiterhin funktionieren kann, selbst wenn ein Server ausfällt.

Tabelle 3. Verteiltes Rechnen vs Zentrales Rechnen

Wie entwickelt sich verteiltes Rechnen?

Das verteilte Rechensystem konzentriert sich auf den Übergang von Zentralisierung zu Dezentralisierung und zeigt, wie zentralisierte Systeme diesen Übergang periodisch durchliefen. Wir nutzten ein zentrales System wie das Mainframe zu Beginn des Jahres 1955, aber heute verwenden wir höchstwahrscheinlich ein dezentrales System wie Edge Computing und Container.

Mainframe: In den frühen Jahren der Computertechnik, zwischen 1960 und 1967, wurden mainframe-basierte Computer als die beste Option zur Verarbeitung enormer Datenmengen angesehen, da sie lokalen Kunden ermöglichten, Zeitteilung mit Teletype-Terminalbenutzern zu teilen. Die Client-Server-Architektur wurde unter Verwendung dieser Art von Technologie konzipiert. Ein einzelnes Zeitteilungssystem kann mehrere Ressourcen über ein einziges Medium an Clients übertragen, wenn sich ein Client verbindet und den Server anfordert, den der Server dann verarbeitet. Sein Hauptfehler war, dass es sehr kostspielig war, was die Entwicklung früher Festplattenspeicher und Transistormemory ankurbelte.

Cluster-Netzwerke: Obwohl kostspielig, wurden Cluster-Computing und Paketvermittlung in den frühen 1970er Jahren entwickelt und galten als eine praktikable Alternative zu Großrechnersystemen. Die grundlegende Hardware für Cluster-Computing besteht aus einer Anzahl vergleichbarer Workstations oder PCs, die über ein schnelles lokales Netzwerk eng verbunden sind und auf jedem Knoten dasselbe Betriebssystem teilen. Das Ziel war es, Parallelität zu erreichen. Die Entwicklung des ARPANET und eines weiteren frühen Netzwerks in den Jahren 1967-1974 ermöglichte das Hosting von Diensten auf entfernten Computern über geografische Grenzen hinweg, unabhängig von einem festgelegten Programmierparadigma. Darüber hinaus wurde das TCP/IP-Protokoll entwickelt, das datagramm- und streamorientierte Kommunikation über ein paketvermitteltes, unabhängiges Netzwerk von Netzwerken ermöglicht. Der Datagrammverkehr wurde hauptsächlich für die Kommunikation verwendet.

Internet & PCs: Das Internet durchläuft jetzt eine Evolution. TCP/IP, eine neue Technologie, hatte begonnen, das Internet in eine Reihe von miteinander verbundenen Netzwerken zu unterteilen, die lokale Netzwerke mit dem größeren Internet verbanden. Infolgedessen begann die Anzahl der mit dem Netzwerk verbundenen Hosts schnell zu steigen, was es zentralen Benennungssystemen wie HOSTS.TXT unmöglich machte, Skalierbarkeit zu garantieren. Um Host-Domainnamen in IP-Adressen umzuwandeln, wurden 1985 Domain Name Systems (DNS) geschaffen. Frühe GUI-basierte Computer, die WIMP (Fenster, Symbole, Menüs und Zeiger) verwendeten, wurden entwickelt, wodurch es den Verbrauchern möglich wurde, Computer zu Hause zu nutzen, um auf Anwendungen wie Videospiele und das Internet zuzugreifen.

World Wide Web: Die ersten Webbrowser, Websites und Webserver wurden zwischen den Jahren 1980 und 1990 als Ergebnis der Entwicklung des HyperText-Übertragungsprotokolls (HTTP) und der HyperText-Auszeichnungssprache (HTML) entwickelt. Tim Berners-Lee entwickelte es während seiner Arbeit am CERN. Die Standardisierung von TCP/IP lieferte die Infrastruktur für die vernetzten Netzwerke des World Wide Web (WWW). Dies führt dazu, dass die Anzahl der mit dem Internet verbundenen Hosts dramatisch ansteigt. Die Kommunikation zwischen diesen PC-basierten Anwendungsprogrammen wurde unglaublich kompliziert, da die Anzahl der separaten Computer, die PC-basierte Anwendungsprogramme ausführen, weiter zunahm, was die steigenden Schwierigkeiten im Bereich der Interaktion zwischen Anwendungen verstärkte. Remote Procedure Calls (RPCs) über TCP/IP sind mit der Einführung des Netzwerkcomputings zu einer häufig verwendeten Kommunikationsmethode für Anwendungssoftware geworden. Heutzutage bieten Server Ressourcen an, die durch URLs identifiziert werden. Wenn sie gezwungen waren, sich zu verbinden und Daten auszutauschen, stießen Softwareprogramme, die auf einer Vielzahl von Hardwareplattformen, Betriebssystemen und Netzwerken liefen, auf Schwierigkeiten. Die Idee der verteilten Rechenanwendungen ist das Ergebnis dieser herausfordernden Probleme.

P2P, Grids & Web Services: Peer-to-Peer (P2P) Computing, Netzwerke und Webdienste sind Beispiele für verteilte Anwendungsarchitekturen, die Aufgaben oder Arbeitslasten unter Gleichgestellten verteilen, ohne dass ein zentraler Koordinator erforderlich ist. Gleiche Rechte werden von den Peers geteilt. Jeder Client in einem P2P-Netzwerk fungiert sowohl als Client als auch als Server. Als der amerikanische Student Shawn Fanning 1999 den Musik-Sharing-Dienst Napster gründete, wurde das P2P-Datei-Sharing erstmals entwickelt. P2P-Netzwerke machen das Internet dezentralisiert. Mit dem Aufkommen des Grid-Computing können mehrere über ein Netzwerk verbundene Computer zusammenarbeiten, um verschiedene Aufgaben auszuführen. Es verwendet im Wesentlichen ein Datenraster, bei dem eine Sammlung von Maschinen direkt miteinander kommunizieren kann, um über Middleware verwandte Aktivitäten durchzuführen. Wir erlebten die Entwicklung effizienter x86-Virtualisierung zwischen 1994 und 2000. Webdienste ermöglichten eine direkte Verbindung zwischen Anwendungen mithilfe von XML-basierten Informationsaustauschsystemen und etablierten plattformunabhängige Konnektivität. Java und Perl können über Webdienste miteinander kommunizieren, und Windows-Programme können mit Unix-Programmen kommunizieren. Peer-to-Peer-Netzwerke werden häufig mit Gruppen von 12 oder weniger Computern aufgebaut. Während jede dieser Maschinen eine andere Form der Sicherheit verwendet, um ihre Daten zu schützen, tauschen sie Informationen mit jedem anderen Knoten aus. Die Knoten in Peer-to-Peer-Netzwerken nutzen und erstellen Ressourcen. Folglich steigt die Kapazität des Peer-to-Peer-Netzwerks zur Ressourcenteilung mit der Anzahl der Knoten. Im Gegensatz zu Client-Server-Netzwerken, bei denen eine Zunahme der Knoten zu einer Überlastung des Servers führt, hat dieses Netzwerk dieses Problem nicht. Aufgrund ihrer doppelten Rolle als Clients und Server stellen Peer-to-Peer-Netzwerkknoten eine Sicherheitsherausforderung dar. Ein Angriff mit Dienstverweigerung könnte daraus resultieren. Die meisten modernen Betriebssysteme, einschließlich Windows und Mac OS, verfügen über Software zur Implementierung von Peer-to-Peer.

Cloud, Mobil und IoT: Cloud-Computing entstand durch die Verschmelzung von Middleware, Virtualisierung und Cluster-Technologien. Ohne speziell auf Ihrer Festplatte oder Ihrem Server zu bauen, können Sie dank Cloud-Computing Ihre Ressourcen und Programme online über das Internet verwalten. Der Hauptvorteil ist, dass jeder von überall auf der Welt darauf zugreifen kann. Abonnementbasierte Dienste werden von mehreren Cloud-Anbietern angeboten. Kunden erhalten nach dem Abonnieren Zugang zu allen benötigten Computerressourcen. Kunden müssen keine Softwarelizenzen mehr kaufen, Programmupdates installieren oder Festplatten kaufen, wenn der Speicherplatz zur Neige geht. Der Anbieter kümmert sich um alles für sie. Durch den Einsatz mobiler Computertechnik können wir Sprache und Video über ein drahtloses Netzwerk senden. Wir benötigen keine Schalter mehr, um unsere Mobiltelefone zu verbinden. Die beliebtesten mobilen Computergeräte sind Smartcards, Smartphones und Tablets. Durch die Nutzung von Sensoren, Rechenleistung, Software und anderen Technologien, die Daten mit anderen Geräten und Systemen über das Internet verknüpfen und teilen, entstand das IoT aus dem mobilen Computing.

Skalierbarkeit, Flexibilität, Portabilität, Caching und Sicherheit müssen alle implementiert werden, daher musste sich das REST-Paradigma weiterentwickeln, um die Kommunikation auf Basis von Application Programming Interfaces (APIs) einzuschließen. Es wurde notwendig, eine einzelne Komponente zu etablieren, um diese Funktionen auf die API anzuwenden, anstatt diese Fähigkeiten bei jeder API separat bereitzustellen. Die Entwicklung der API-Management-Plattform wurde durch diese Nachfrage vorangetrieben, die nun als eine der grundlegenden Komponenten aller verteilten Systeme anerkannt wird. Das Konzept, mehrere Systeme innerhalb eines einzelnen Computers zu haben, wurde entwickelt, anstatt einen einzelnen Computer als einen einzelnen Computer zu betrachten. Dies führt zum Konzept der virtuellen Maschinen, bei dem ein einzelner Computer die Rollen mehrerer anderer übernehmen und sie alle gleichzeitig betreiben kann. Das war ein vernünftiger Plan, aber er war nicht der beste in Bezug darauf, wie die Ressourcen des Host-Computers genutzt werden würden. Oracle Virtualization, Microsoft Hyper-V und VMWare Workstation sind die verschiedenen Arten der Virtualisierung, die jetzt verfügbar sind.

Fog- und Edge-Computing: Das Sammeln und Verarbeiten von Millionen von Daten in Echtzeit blieb eine Herausforderung, da die Menge der von mobilen Computern und IoT-Diensten generierten Daten dramatisch zunahm. Dies führt zur Idee des Edge Computing, bei dem Kundendaten am Rand des Netzwerks verarbeitet werden; der Standort ist alles. Anstatt es in einem zentralen Rechenzentrum zu verarbeiten, was zu Latenzproblemen führen könnte, wird die Daten über ein WAN, wie das Internet, transportiert und näher an der Quelle der Erstellung, wie einem Unternehmens-LAN, verarbeitet und analysiert. Durch das Sammeln von Daten an bestimmten Zugangspunkten anstatt deren Verteilung über Cloud-Kanäle, minimiert Fog Computing erheblich den Bandbreitenbedarf. Diese Art der verteilten Methode erhöht die Effizienz und senkt gleichzeitig die Kosten. Fog-Computing wird von Unternehmen wie IBM vorangetrieben. Mit der Hinzufügung von Fog- und Edge-Computing wird das Cloud-Computing-Paradigma weiter erweitert, um dezentrale Multi-Stakeholder-Systeme einzuschließen, die extrem schnelle Service-Reaktionszeiten und größere aggregierte Bandbreiten liefern können.

Wenn Sie Ihre Anwendung mit all ihren notwendigen Abhängigkeiten in ein Container-Image verpacken können, das in jeder Umgebung mit einem Host-Betriebssystem, das Container unterstützt, verwendet werden kann, wird die Idee der Nutzung von Containern deutlicher. Mit dem Aufkommen der containerbasierten Anwendungsbereitstellung gewann diese Idee an Bedeutung und erfuhr erhebliche Verbesserungen. Ohne die Kosten eines separaten Betriebssystems können Container ähnlich wie virtuelle Maschinen funktionieren. Die beiden am häufigsten verwendeten Systeme zum Erstellen von Containern sind Docker und Kubernetes. Sie ermöglichen die Kommunikation zwischen Diensten, die in Containern betrieben werden, sowie die Fähigkeit, in riesigen Clustern zu laufen.

Heutzutage werden verteilte Systeme von Anwendungsprogrammierern geschrieben, während ein Cloud-Anbieter die zugrunde liegende Infrastruktur verwaltet. Verteiltes Rechnen befindet sich jetzt in dieser Position und es verändert sich ständig.